全球消费者数据流量的复合年增长率(CAGR)每年继续增长两位数。但是,在城市地区外部署纤维或细胞塔通常是不经济的。地静止轨道(GEO)卫星数十年来提供了全球覆盖范围;但是,从36,000公里的高度来看,它们的容量密度非常有限(例如,Mbps/km2)。通过GEO卫星的往返潜伏期也超过500毫秒,为交互式和其他延迟敏感的应用创造了糟糕的体验。对商业数据流量的未满足需求正在推动卫星操作员将新的卫星星座部署到非震荡轨道(NGSO)中。作为卫星的高度减少到中等地球轨道(MEO)的数量级(MEO),另一个数量级和低地球轨道(LEO),或者也许还有另一个数量级,而高空平台站(HAPS)飞机的范围更大的范围是供应范围的范围。 发表。然而,现在全球覆盖范围和非对位数运动所需的卫星数量显着增加,引起了许多新的操作挑战。
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通过观察、问卷调查和其他技术,心理学家已经能够引出个体操作员(通常是飞行员)的心理模型。然而,将设计与特定个体的心理模型进行比较只能提供非常具体的信息;我们感兴趣的是设计是否容易产生模式混淆,为此,将设计与通用心理模型进行比较比将设计与个体心理模型进行比较更有用。这种通用模型可以从培训材料中提取(培训手册的目的之一,通常是隐含的,就是诱导足够的心理模型),也可以指定为明确的要求(例如,“这个按钮应该像一个切换按钮一样运行”)。认知研究对这些模型的性质提供了两个重要见解:首先,它们可以用称为“状态机”的数学结构紧凑地表示;第二,它们往往相当简单(这可以通过应用两个规范的简化来解释[3])。
我们的分析采用了欧盟委员会提出的敏感生态系统概念,并重点关注了一系列战略行业,强调了欧盟内部值得密切关注的进口依赖性。在各种产品类别中,有一类产品特别值得关注:“计算机、电子产品和光学产品制造”。这一类产品定义了“数字”生态系统,并在“电子”和“航空航天和国防”生态系统中发挥着重要作用。它包括计算机芯片和半导体等关键组件,并且对非欧盟国家的进口依赖程度相当高。重要的是,其中一些产品的进口高度集中在“无自由”状态的国家,从而给这些依赖性带来了相对较高的风险。此外,对于这一类别中的某些产品,用欧盟生产的产品进行替代要么是不可能的,要么会带来重大挑战。
现代软件依赖于操作的秘密 - API键,代币和凭证对于与Stripe,Twilio和AWS等服务互动的应用程序至关重要。这些秘密中的大多数存储在平台本地的秘密经理中,例如AWS Secrets Manager,Vercel环境变量和Heroku Config vars。这些系统通过集中秘密并无缝将其注入运行时环境来提供便利。但是,此集中化引入了重大风险。如果被违反,它们会暴露在其中存储的所有秘密,从而导致爆炸半径,可能会泄漏数千甚至数百万个秘密。同时,诸如.ENV文件之类的替代方案最小化爆炸半径,但缺乏防止未经授权访问所需的保障措施。开发人员在具有较大风险或复杂性较大的爆炸半径的较高风险或复杂性之间进行选择。需要的是基于混合密码学而不是信任的秘密系统,允许开发人员在而无需任何第三方保持安全的情况下对秘密进行加密。在本文中,我们使用库在运行时解密加密秘密文件的库为这些风险提出了解决方案,并用平台的Secrets Manager中分别存储了一个私钥。此方法包含漏洞的爆炸半径,同时保持.ENV文件的简单性。即使一个组件(无论是加密的文件或秘密经理)还是受到妥协的,秘密仍然安全。只有同时访问两者都可以暴露它们。
A.正确,因为算法交易需要访问低潜伏期网络,并且随着算法交易的广泛范围采用,对低潜伏期网络的需求已增长低 - 潜伏期系统 - 在网络上运行的网络在网络上运行,这些网络可以以最小的数据为基于自动化的销售价格,从而实现了实时的价格和实时的销售价格 - 实际上是实时的,可以实用贸易。相比之下,高延迟系统不需要访问真实的时间数据和计算。高频率交易是一种算法交易的一种形式,它利用大量粒状财务数据(例如,刻度数据)在满足某些条件时自动放置交易。交易是在超高速度上执行的,低速度网络以一秒钟为单位进行。
二尖瓣脱垂 (MVP) 是最常见的心脏瓣膜疾病,影响 1-3% 的普通人群。大多数患者无症状,长期预后良好。心律失常性二尖瓣脱垂定义为 MVP 伴有频繁或复杂的室性心律失常,是 MVP 患者中罕见的特征(每年 < 1%)[8]。典型的心律失常 MVP 表型是年轻女性患者,有晕厥病史、心电图 (ECG) 上下壁 T 波倒置 (TWI)、双叶脱垂、二尖瓣环分离 (MAD)、Pickelhaube 征 (横向环速度峰值为 16 cm/s)、后壁收缩期卷曲、超声心动图上明显的翻腾性偏移、机械离散度和收缩后缩短,以及存在纤维化(心脏磁共振 (CMR) 上的晚期钆增强 (LGE) [9]。Benjanuwattra 等人的荟萃分析中确定的高危表型是双叶脱垂、LGE、MAD、TWI 和晕厥史 [10]。
1索邦大学,CNRS,Villefranche海洋学(LOV),Villefranche-Sur-Mer,法国2 AIX Marseille Univ。 (Lemar)UMR 6539 CNRS UBO IRD IFREMER,欧洲大学海洋研究所,西布列塔尼大学,普卢赞奈大学,法国普鲁赞奈5个系统研究所,进化论,生物多样性(ISYEB),国家自然历史学博物馆,苏联大学,萨尔伯纳大学,埃弗斯,帕里斯,帕里斯,帕里斯,法兰斯,科学杂志。 Trondhjem Biologication,Trondheim,挪威7 Quebec-Ocean和International Mixed International Munder Takuvik ulaval-CNRS,生物学系,Laval University,Quebec City,Quebec,QUEBEC,加拿大QUEBEC 8 Sorbonne University,CNR,CNRS,CNRS,ROSCOFF,ROSCOFF,FRANCE,FRANCE,FRANCE SCICENCE,QUEBECEFRESS,QUEBECH SACICENT,ROSTARITY和多样性法国法国大学法国大学11地球与环境科学科,系,F.-A。瑞士日内瓦大学环境科学的环境和水生科学研究所12里奇,苏黎世,苏黎世,苏黎世瑞士瑞士日内瓦大学环境科学的环境和水生科学研究所12里奇,苏黎世,苏黎世,苏黎世瑞士
鉴于人工智能开发人员在确保人工智能系统、其成果和此类系统用户的责任方面发挥着重要作用,我们需要他们采取负责任、合乎道德和负责任的方法。因此,我们建议这些参与者参与旨在产生负责任的人工智能设计和使用的政策制定过程。根据我们的实证研究结果,我们提出了几项建议,以弥补当前在追求负责任的人工智能时将道德原则、认证标准和解释方法作为问责机制所发现的缺陷。我们希望这些建议能够有助于讨论如何在实践中确保问责制,同时兼顾开发人员、研究人员和公众的观点。