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Module-order 定义 自动 标签 ::= BEGIN Order ::= SEQUENCE { header Order-header, items SEQUENCE OF Order-line } Order-header ::= SEQUENCE { reference NumericString ( SIZE (12)), date NumericString ( SIZE (8)) -- MMDDYYYY -- , client Client, payment Payment-method } Client ::= SEQUENCE { name PrintableString ( SIZE (1..20)), street PrintableString ( SIZE (1..50)) OPTIONAL , postcode NumericString ( SIZE (5)), town PrintableString ( SIZE (1..30)), country PrintableString ( SIZE (1..20)) DEFAULT "France" } Payment-method ::= CHOICE { check NumericString (SIZE (15)), credit-card Credit-card, cash NULL } Credit-card ::= SEQUENCE { type卡类型，数字 NumericString（SIZE（20）），有效期 NumericString（SIZE（6）） -- MMYYYY -- } 卡类型 ::= ENUMERATED {cb(0), visa(1), eurocard(2), diners(3), american-express(4)} -- 等 END
强大的工具还是太强大？关于400万条推文
血清电泳（SPEP）是一种用于分析血液中最重要蛋白质的分布的方法。主要的临床问题是存在抗体（M蛋白/副蛋白）的单克隆分数，这对于诊断和下血液学疾病（例如多发性骨髓瘤）至关重要。最近的研究表明，可以通过例如检查蛋白质聚糖模式来跟踪肿瘤手术，可以使用机器学习来评估蛋白质电泳。在这项研究中，我们比较了26种不同的决策树算法，通过使用来自血清蛋白质毛细血管电泳的数值数据，以鉴定人血清中M蛋白的存在。对于数据的自动检测和聚类，我们使用了一个由67,073个样本组成的匿名数据集。我们发现了五种具有较高能力检测M蛋白质的方法：额外的树（ET），随机拟合（RF），直方机分级增强回收期（HGBR），轻梯度增强方法（LGBM）和极端梯度增强（XGB）。此外，我们实施了一种游戏方法来披露数据集中的哪些功能，这些功能表明了由此产生的M蛋白诊断。结果验证了伽马球蛋白的馏分和β球蛋白分数的一部分是电泳分析的最重要特征，从而增强了我们方法的可靠性。最后，我们测试了分类的M蛋白质同种型的算法，其中ET和XGB在测试的五种算法中表现出最佳性能。我们的结果表明，血清毛细管电泳与决策树算法相结合，在应用M蛋白的快速，准确鉴定方面具有巨大的潜力。此外，这些方法将适用于各种血液分析，例如血红蛋白病，表明诊断范围广泛。但是，对于M蛋白质同种型分类，将机器学习解决方案与毛细血管电泳的数值数据与凝胶电泳图像数据相结合是最有利的。
通过深度学习技术检测蛮力攻击的强大框架
摘要：在网络环境中对蛮力威胁的精确识别引起了相当大的关注。它强调了新方法的需求，因为现有方法通常会导致许多错误的警报，并在实时威胁检测中延迟。为了解决这些问题，本研究提出了一个新颖的入侵检测框架，该框架利用深度学习模型，以更准确，有效地检测蛮力攻击。该框架的结构包括使用CSE-CICIDS2018数据集在研究开始时执行的数据收集和预处理组件。设计体系结构包括数据收集和预处理步骤。采用特征提取和选择技术来优化模型培训的数据。此外，在构建模型后，从功能选择中从数据中提取了各种属性，将在培训中使用。然后，建造深度学习算法的多个体系结构，其中包括人工神经网络（ANN），卷积神经网络（CNN），复发性神经网络（RNN）和长期记忆（LSTM）模型。评估结果表明，CNN和LSTM的精度分别达到99.995％和99.99％。它展示了其检测网络流量中复杂攻击模式的能力。表明CNN网络获得了最佳结果，测试时间为9.94秒。这将CNN作为一种有效的方法确定，可以迅速达到高精度。相比，我们在解决它们的弱点的同时超过了当前方法的准确性。这些发现与CNN在蛮力攻击检测框架中的有效性是一种更准确，更快的替代方案，从而提高了实时检测网络入侵的能力。
通过全方位技术实现强大且可诱导的精确基因组编辑......
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2024 年 1 月 20 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.01.18.576233 doi：bioRxiv preprint
基于半监督学习的自动驾驶的强大对象检测
基于标记数据的抽象深度学习在计算机视觉，语音识别和自然语言处理方面取得了巨大成功。与未标记的数据相比，标记的数据只是海洋中的下降。人们如何有效地利用未标记的数据？研究重点是无监督和半监督的学习来解决此类问题。一些理论和经验研究证明，未标记的数据可以帮助提高对抗性攻击下的概括能力和鲁棒性。但是，关于鲁棒性和未标记数据之间关系的理论研究将其范围限制为玩具数据集。同时，自主驾驶中的视觉模型需要稳健性的良好改善，以确保安全性和安全性。本文提出了一个半监督的学习框架，用于自动驾驶汽车中的对象检测，从而通过未标记的数据提高了鲁棒性。首先，我们建立了一个基线，并通过学习无监督的对比学习方法-Momentum对比度（MOCO）。其次，我们提出了一种半监督的共同训练方法，以标记未标记的数据以进行重新培训，从而改善了对自主驾驶数据集的概括。第三，我们基于搜索算法使用的无监督边界框数据扩展（BBAG）方法，该方法使用增强构层学习来改善对象检测的鲁棒性来进行自动驾驶。我们介绍了一项关于Kitti数据集的实证研究，该数据集采用了多样化的讽刺攻击方法。我们提出的方法在白色框攻击（DPATCH和上下文补丁）和黑盒攻击（高斯噪音，雨水，雾，雾等）下实现了最新的概括和鲁棒性。我们提出的方法和经验研究表明，使用更未标记的数据有益于自主驾驶中感知系统的鲁棒性。
能源风险解决方案HSB：可再生能源中的强大力量
在复杂的风险评估，损失控制检查和其他专业风险管理服务中，覆盖范围包括对锅炉和压力船的管辖权检查。由国家锅炉和压力船只检查员和美国机械工程师协会委托的600多名检查员和工程师组成，汇丰每年在美国进行数十万个管辖权检查。
国家人工智能研发战略计划:2019年更新 - 投研数据库
2019年更新：持续对基础AI研究进行长期投资 ............................................................................................. 7 推进以数据为中心的知识发现方法 .................................................................................................................................. 9 增强AI系统的感知能力 .................................................................................................................................................... 9 了解AI的理论能力和局限性 ............................................................................................................................................ 10 开展通用人工智能研究 .................................................................................................................................................. 10 开发可扩展的AI系统 ........................................................................................................................................................ 11 促进人类AI的研究 ............................................................................................................................................................ 11 开发更强大，更可靠的机器人 ...................................................................................................................................... 11 推进硬件以改进AI ............................................................................................................................................................ 12 创建AI以改进硬件 ................................................................................
建立一支强大且具有代表性的野火缓解和管理队伍
野火救援人员一直是全球关注的焦点，这是有充分理由的。最近几年的灾难性火灾给野火响应系统带来了巨大压力，包括广泛的资源短缺以及消防员的疲劳和倦怠。人们越来越普遍地认识到，社会必须与火灾建立一种新的关系——这种关系需要创新的土地管理方法，以管理社会生态健康而不是火灾。为了打破火灾状况不断恶化、工作人员负担越来越重以及响应者和社区面临更严重风险的循环，有必要进行主动投资，以准备、减少和建立对建筑和自然环境以及人员的野火影响的抵御能力。然而，有许多挑战阻碍了这种模式转变的实现，包括劳动力能力不足以满足日益扩大的野火风险管理需求，而不仅仅是灭火；劳动力持续同质化；社区参与和影响火灾管理决策的机会不足；以及消防管理人员过度依赖灭火实践。
使用 OpenVINO™ 在 AI PC 上为 AI 应用提供强大动力
性能结果基于截至配置中所示日期的测试，可能无法反映所有公开可用的更新。请参阅备份以了解配置详情。没有任何产品或组件能够绝对安全。您的成本和结果可能会有所不同。英特尔技术可能需要启用硬件、软件或激活服务。© 英特尔公司。英特尔、英特尔徽标和其他英特尔标志是英特尔公司或其子公司的商标。其他名称和品牌可能是其他财产。
利用 Microsoft Dynamics Business Central 中的 OVO-Vision 的强大功能
农业行业，尤其是鸡蛋生产行业，面临着从管理生产流程到确保质量控制和可追溯性等诸多挑战。许多行业分支机构都提供方便的应用程序来收集或输入数据，但它们通常没有或仅以有限的方式连接到相关系统，从而形成数据孤岛或信息孤岛。OVO-Vision 是 Microsoft Dynamics 365 Business Central (BC) 中构建的专用解决方案，它利用 Microsoft 平台的强大功能为这些挑战提供了全面的解决方案。本分析深入探讨了与 BC 集成的 OVO-Vision 如何利用 Microsoft 的强大功能来转变鸡蛋生产管理、提高运营效率并推动业务增长。基础：Microso2 Dynamics 365 Business Central Microsoft Dynamics Business Central 是一种多功能企业资源规划 (ERP) 解决方案。它提供广泛的功能，包括财务管理、供应链运营、销售和服务。它的灵活性、可扩展性和集成能力使其成为构建 OVO-Vision 等行业特定解决方案的理想平台。 OVO-Vision：为蛋品生产商量身定制 OVO-Vision 是一款专门针对蛋品生产行业的专用软件解决方案。要获得良好的解决方案，细节至关重要，知识和经验在这个特定的细分行业中必不可少。它为蛋品生产过程的每个阶段提供详细的管理工具，从产蛋和孵化到分级、加工和分配，以统一的方式进行，没有重叠或间隙。通过将 OVO-Vision 集成到 Microsoft Dynamics Business Central，蛋品生产商可以获得一个功能强大、包罗万象的解决方案，该解决方案可增强其运营的各个方面，从而为部门和公司层面的大型集成增加巨大的价值。