现代飞机配备了网络和系统,可以以以前不可能的方式与飞行员、乘客、维修人员、其他飞机和空中交通管制员共享数据(见图1)。因此,如果航空电子系统没有得到适当的保护,它们可能会面临各种潜在的网络攻击的风险。由于 (1) 未对商业软件应用修改(补丁)、(2) 不安全的供应链、(3) 恶意软件上传、(4) 传统飞机上的过时系统和 (5) 飞行数据欺骗,可能会出现漏洞。迄今为止,已经实施了广泛的网络安全控制,并且尚未有任何关于飞机航空电子系统成功遭受网络攻击的报告。然而,飞机与其他系统之间的连接日益增多,再加上网络威胁形势的不断演变,可能会导致未来飞行安全的风险不断增加。
许多组件合并以定义房屋的内部。有些房主可能偏爱某些样式,例如Ultra Modern或Farmhouse,而另一些房主可能会选择更传统的外观,而这种外观不一定被归类为一种或另一种样式。尽管许多房主可能会花费大量时间,并花费大量精力使自己的房屋体现出某种风格,但那些不愿意进行特定外观的人可以依靠一个组成部分来制作自己的时尚陈述:油漆。颜色可以成为每个房主设计库的一部分。大胆的颜色可用于创建令人惊叹的重音墙,而开放概念的房屋通常会利用颜色来定义房间。想要振兴自己的家庭内饰的房主可以用油漆来做到这一点,而这种方法不需要房主承诺采用全新的设计风格。虽然对新手来说油漆似乎很简单,但过去曾在彩绘室内装饰的房主认识到采摘油漆的过程有多复杂。油漆零售商似乎有无尽的油漆颜色可供选择,不久以后的房主头可能
武装冲突是人类生存的一部分。国际人道主义法于19世纪下半叶出生。从那时起,为了在人类和军事原则之间建立平衡而创建了越来越多的工具。已经建立了许多关键原则,以确保武装冲突的影响不会太毁灭性。同时,技术也取得了进步和武器。完全自主武器可用的可能性已成为对世界各地冲突的迫在眉睫的威胁。这些武器提出了新的挑战,特别是在比例和责任方面。授权此类武器是否合理?这些问题是需要研究这些新军备技术与现有人类法律原则的兼容性,以确定它们是否可以遵守它,并通过扩展将来如何使用它们。
MHRA和欧洲药品局(EMA)的措施最大程度地降低了JAK抑制剂严重副作用的风险。谨慎使用VTE危险因素的患者。JAK抑制剂仅在某些患者组中没有合适的治疗替代方案时才能使用。如果在这些患者组中需要JAK抑制剂,则建议在可能的情况下且如果适当地进行较低剂量。如果发生DVT或PE的临床特征,则无论剂量如何,都应停止治疗。•upadacitinib - 谨慎使用患者
• 如何向用户传达聊天机器人答案的可靠性?通过网站上的一般免责声明(较弱)还是通过调整聊天机器人如何制定答案并避免为个别情况提供建议/承诺(更强)?
《人工智能法案》的范围以两种方式威胁欧盟的创新生态系统。第一个也是最重要的是“人工智能”的定义。第二个是“高风险”的定义。委员会在没有解释的情况下创建了八个“高风险”类别(在第 7 条中暗示了它将如何添加到列表中),这些类别将承担沉重的负担。通过对每个类别施加同等负担,该法案未能认识到这些类别之间以及它们内部的重要差异。例如,用于维护公用事业的人工智能(“关键基础设施的管理和运营”)与用于评估个人获得公共服务的人工智能(“获得和享受基本私人服务和公共服务和福利”)的处理方式相同,尽管这些类别的风险状况不同。同样,在执法类别中,用于检测深度伪造的人工智能与用于评估刑事刑期长度的人工智能同样具有风险。这不是基于风险的方法。
• 执行摘要:本部分简要概述了企业、其产品或服务及其目标。 • 公司简介:本部分更详细地描述了公司,包括公司的历史、所有权、管理结构和位置。 • 行业分析:本部分概述了企业所在的行业,包括市场规模、趋势和主要竞争对手。 • 市场分析:本部分描述了企业的目标市场,包括人口统计、需求和购买习惯。 • 销售和营销计划:本部分描述了企业将如何营销和销售其产品或服务,包括定价策略、销售渠道和促销活动。 • 运营计划:本部分描述了企业的日常运营方式,包括有关生产、物流和供应链管理的详细信息。 • 管理和组织:本部分描述了企业的管理结构,包括关键人员的角色和职责。 • 财务计划:本部分包括企业的财务预测,包括预计的损益表、资产负债表和现金流量表。 • 附录:此部分包括支持商业计划的任何其他信息或文件,例如关键人员的简历、市场研究数据或产品样品。
从第一次接种疫苗到您的身体可能需要几周时间才能建立保护作用。在接种任何额外剂量后,您的身体应该会更快地开始做出反应(几天后)。与所有药物一样,没有一种疫苗是完全有效的,因此您应该继续采取合理的预防措施以避免感染。有些人尽管接种了疫苗,但仍可能感染 COVID-19,但情况应该不会那么严重。
摘要 - 由于测量结果并不比其不确定度更好,因此指定不确定度是计量学的一个非常重要的部分。人们倾向于相信物理学中的基本常数随时间不变,并且它们是建立国际系统 (SI) 标准和计量学的基础。因此,在最先进的水平上明确指定这些物理不变量的不确定性应该是计量学的主要目标之一。但是,通过观察某些物理量的行为,我们可能会扰乱标准,从而引入不确定性。一系列观测中的随机偏差可能是由测量系统、环境耦合或标准中的固有偏差引起的。由于这些原因,并且由于相关随机噪声在自然界中与不相关随机噪声一样普遍存在,因此普遍使用经典方差和均值标准差可能会混淆而不是澄清有关不确定性的问题;即,这些测量仅适用于随机不相关偏差(白噪声),而白噪声通常是观察到的偏差频谱的子集。如果事实上该系列不是随机和不相关的,即没有白色频谱,那么由于测量是在不同时间进行的,因此系列中每个测量都是独立的假设应该受到质疑。在本文中,频率标准、标准电压电池和量块的研究提供了长期随机相关时间序列的例子,这些时间序列表明行为不是“白色”(不是随机和不相关的)。本文概述并说明了一种简单的时域统计方法,该方法为幂律谱提供了一种替代估计方法,可用于大多数重要的随机幂律过程。了解频谱可以在存在相关随机偏差的情况下提供更清晰的不确定性评估,所概述的统计方法还为白频谱提供了一个简单的测试,从而使计量学家能够知道使用经典方差是否合适或是否要结合更好的不确定性评估程序,例如,如本文所述。