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无意中的静脉注射Covid-19-19疫苗会导致严重的不良事件吗？
COVID-19的出现和快速传播导致开发了新型疫苗以抵抗该疾病。尽管COVID-19疫苗是控制该疾病并具有良好安全性的主要关键，但它们可能与某些不良事件有关。最近，一些研究指出，无意中的不正确注射Covid-19疫苗可能导致严重不良事件的发展。在此，我们报告了一个无意间静脉注射疫苗注射的病例，他在接受Covid-19-19疫苗后产生了严重的过敏性休克。适当的疫苗注入技术训练可能有助于减少发展不良事件并提高疫苗安全和功效的风险。关键字：COVID-19疫苗，不良事件，过敏反应，静脉注射，疫苗接种，Sputnik V疫苗
Ola Electric的S1 x 2 kWh获得PLI认证
至，BSE Limited地址：印度马哈拉施特拉邦的Phiroze Jeejeebhoy Towers Dalal Street-400001。NSE脚本符号：Olaelec BSE脚本代码：544225主题：新闻稿日期为2025年2月5日。亲爱的先生/夫人，关于字幕的主题，我们正在封闭修订后的新闻稿，标题为“ Ola Electric Reedines，其全新Roadster X系列重新定义了摩托车领域”。我们要澄清，由于无意中的错误，我们先前表示，Roadster X Motorcycles（2.5kWh，3.5kWh和4.5kWh）分别提供144公里，201 km和259 km（IDC）的范围。Roadster X摩托车的正确范围数字分别为140公里，196公里和252公里（IDC）。我们还想澄清，由于无意中的错误，我们先前表示，Roadster X+（4.5kWh和9.1kWh）的范围分别为259 km（IDC）和501 km（IDC）。跑车X+（4.5kWh和9.1kWh）的正确数字分别具有252公里（IDC）和501 km（IDC）的令人印象深刻的范围。此修订的新闻稿也将在公司网站上提供，可以使用以下链接访问：https：//www.olaelectric.com/investor-relations/announcements。
自动交易风险控制和系统保障措施的最佳实践
价格公差限制是单个订单的限额价格可能会偏离参考价格的最高金额，例如该工具的当前市场价格，通常在将订单发送到Exchange之前从自动交易系统生成的订单上应用。可以通过拒绝以可接受范围内的限额价格拒绝订单来防止错误。价格公差检查。要求每个订单或修正案通过价格公差检查，因此进入市场的所有订单都更有可能属于保护自然价格发现过程免受异常和偶然行为的参数，例如无意中的订单远离当前市场价格。
硬件实现和比较CRA和TRA试图恢复AES-128键
摘要 - 在这篇科学论文中，进行了两个侧通道无线电攻击的比较：CRA - 相关无线电攻击和TRA - 模板无线电攻击。在混合信号芯片上测试了两种攻击，其中包括无线电收发器和同一集成电路上的数字逻辑。在这样的系统中，模拟发射器无意中的lacks敏感数据与加密硬件组件以及在CPU上运行的软件有关，通过以移动的频率进行广播。基本概念是收集来自电磁泄漏的信息，然后通过通过侧道通道攻击进行分析以破解AES-128算法来利用它。实验所需的系统包括：由北欧半导体的PCA10040芯片，-Ettus Research和基于Linux的计算机的USRP N210。
Coldflux超导EDA和TCAD工具项目
摘要本文探讨了生成媒体的生动领域，重点介绍了文本的生产和符号分析。它使用了“文本”的广泛定义，该定义包括书面，视觉和交互式的形式，并说明了生成媒体如何重新定义内容创建者和工具的作用。利用罗马雅各布森的交流模型，文章高出了文本生产中动态决策过程，无论是人类还是人工智能。本文提供了一篇历史评论，该评论从1960年代早期的计算机艺术中生成媒体，直到1980年代和1990年代的挖掘设计工具到出现到当代AI技术，例如gans和gans的扩散模型。它标识了发电介质的关键特性：合成，动态，数字，组合和代理。讨论还解决了早期工具中未知的AI援助的转变，转换为当今媒体景观中无意中的AI生成的内容。本文的最后一部分将生成媒体接口分为三个
步入式访问
1。经验和资格将被认为是步入式访问日期。2。建议申请人提交与其名称更改有关的文件（如果适用）（即，结婚证书，更改名称的公报，Aadhar Card）。3。大学保留在未分配任何理由的情况下填写或不填写任何或所有职位的权利，并且在这方面不会发出任何通知。4。大学应在任命时验证候选人提交的前因和文件。，如果可以随时检测到，即使在服务期间，候选人提交的文件是假的，或者候选人具有秘密的先例背景，并抑制了所述信息，他 /她的服务应被终止。5。以防在选择的任何无意中的错误中，即使在签发任命信后可以检测到的任何阶段，大学保留修改/撤回/取消候选人的候选人资格和与候选人进行的任何沟通的权利。
网络安全
如今，智能手机攻击正在以多种折叠的形式增长。同时，随着4G和即将到来的5G服务的增长，智能教育，智能城市，智能家居，智能医疗保健和智能运输系统的未来，这些系统依赖数十亿个连接的物联网（物联网）设备很容易受到网络威胁的影响，这是由于不可用的标准标准监管而引起的。由于目前缺乏组织和监管，制造商经常在物联网设备中无意中的恶意软件，这些恶意软件使黑客可以操纵连接的摄像机或固定智能家居以通过网络威胁赎金。此外，由于这些物联网流量中的大多数没有加密，因此，网络犯罪分子总是有机会通过5G网络渗透到可能对国家安全构成威胁的网络设备和系统。也可以从2016年最近的网络攻击中设想，网络犯罪分子如何使用DDOS（分布式拒绝服务）攻击并造成了巨大的财务损失，如何停止亚马逊，华尔街日报，Twitter和CNN等的互联网服务。
Fairaied：在教育AI应用程序中导致公平，偏见和道德规范
将人工智能（AI）整合到教育中具有转变的潜力，提供了量身定制的学习经验和创造性的教学方法。然而，AI算法中的固有偏见阻碍了这种改善，这是通过无意中的偏见与特定人口统计学的偏见，尤其是在以人为中心的应用程序等教育等方面的偏见。这项调查深入研究了教育环境中算法公平性的发展主题，对AI驱动的教育应用中的公平，偏见和伦理学的多样性进行了全面评估。它确定了偏见的常见形式 - 与数据有关，算法和用户交流，从根本上破坏了AI教学辅助工具中公平的成就。通过概述了减轻这些偏见的现有技术，从不同的数据收集到算法公平干预措施，该调查强调了伦理学考虑和法律框架在塑造更公平的教育环境中的关键作用。此外，它可以指导读者了解公平测量，方法和数据集的复杂性，从而散发出偏置减少的方式。尽管有这些收益，但这项调查突出了长期存在的问题，例如在公平与准确性之间取得平衡，以及对各种数据集的需求。克服这些挑战并确保对AI在教育中的诺言的道德和公平利用，要求采取协作，跨学科的方法。
确保网络和社交网络中的敏感数据共享
摘要目的：在这项研究中，我们旨在解决安全方法和社交网络应用程序的Security方法的挑战。它基于动态信任，重点是在这些平台的动态性质中保护敏感信息。方法：我们为Web和社交网络应用程序开发了框架。这可以确保安全。它依靠动态信任来有效实施。用户可以在此框架内信任其敏感数据共享。此方法利用创新的标准来评估信任因素，并采用动态信任评估来适应这些平台内用户不可预测的行为。发现：我们的调查表明，常规的静态访问控制机制不足以减轻与W-SNA中数据共享相关的风险。通过此实施，我们证明了有效监控和调节负面行为的能力，并动态调整访问水平以防止无意中的数据披露。含义：DT-BSM的采用为增强W-SNA平台中共享数据的安全性和机密性提供了重要意义。通过授权用户有效地保护敏感信息，这种方法有助于促进更安全，更值得信赖的数字生态系统。结论：总而言之，我们的研究强调了实施基于动态信任的方法来解决W-SNA环境中数据共享的复杂性的重要性。关键字动态信任，Web应用程序，社交网络应用程序1。它允许用户和通过这种采用，用户可以更加自信地浏览这些平台，从而减轻违反机密性和错误信息传播的风险。介绍最近，基于在线的应用程序和社交网络已广受欢迎。许多站点致力于查找和支持链接，查找和共享不同类型的内容。在线网络和社交网络应用程序（W-SNA）中的开发显示了一种新型的数据网络，该数据网络与现有网络截然不同。