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World File Search System水点
采用：基于点...
深度神经网络（DNN）越来越多地整合到LiDAR（灯光检测和范围）的自动驾驶汽车（AVS）的感知系统（AVS），在对抗条件下需要稳健的性能。一个紧迫的担忧是LiDAR SPOOFEF攻击所带来的挑战，在该攻击中，攻击者将假物体注入LiDAR数据中，导致AVS误解了周围的环境并做出错误的决定。许多经常出租防御算法主要取决于感知输出，例如边界框。但是，这些输出在本质上受到了限制，因为它们是由从自我车辆的特定视图中获得的一组限制点产生的。对边界框的依赖是这种基本约束的体现。为了克服这些局限性，我们提出了一个新的框架，称为采用（基于名称的基于d eTection o n p oInt级的t emporal一致性），该框架基于连续帧的时间一致性，并基于点簇的相干性来量身定量测量跨连续帧的时间一致性。在我们使用Nuscenes数据集的评估中，我们的算法有效地反驳了各种激光局部攻击，达到了低（<10％）的假阳性比率（<10％）的假阳性比（> 85％）真实的正比，超过了现有的现有的现有的先进防御方法，CARLO和3D-TC2。此外，采用在各种道路环境中表现出有希望的准确防御潜力。
水研究
饮用水分配系统中生物膜的存在（DWD）负责水质的恶化和公共卫生风险的可能来源。不同的因素影响分配网络中饮用水（DW）的生物稳定性，例如养分的存在和浓度，水温，管道材料组成，流体动力学条件以及消毒剂残留水平。本综述旨在通过对过去十年中发表的文献进行定性和定量分析来评估DW生物膜消毒策略的当前知识状态。对通过数据库搜索网络和Scopus搜索确定的562个期刊文章进行了系统的审查方法，并选择了85项研究进行详细分析。鉴定出各种用于DW生物膜对照的消毒剂，例如氯，氯胺，紫外线辐照，过氧化氢，二氧化碳，臭氧和其他以较低的频率，即电解水，电粒水，噬菌体，银离子和纳米群。消毒剂会影响生物膜内的微生物群落，减少可培养的细胞和生物膜生物量的数量，并干扰生物膜基质成分。在水中维持有效的残留浓度可以保证长期预防生物膜形成，并改善了分离的生物膜相关的机会性病原体的失活。大多数研究都使用台式实验室设备进行生物膜研究。此外，通过优化一级和次要消毒与其他水处理方法相结合的基于多级轰炸过程的策略改善了机会性病原体的控制，降低了生物膜膜的细胞的氯耐受性，并降低了金属基管道的腐蚀速率。尽管这些设备模仿了实际DWD中发现的条件，但对DW生物膜控制策略的未来研究也应包括对实际DW网络中形成的生物膜的有希望策略的有效性。
第2次新人工智能战略审查会议农林水产省说明材料
茨城县、栃木县、群马县、埼玉县、千叶县、东京都、神奈川县、山梨县、长野县、静冈县 水田 5 (4, 1, --, --) 大田作物 1 (-, 1, --, --) 露天蔬菜 13 (2, 2, 4, 5) 温室园艺 6 (2, 2, --, 2) 果树 7 (2, 2, 1, 2) 花卉 1 (-, --, --, 1) 茶 2 (1, --, --, 1) 畜牧业 2 (1, 1, --, --) 合计 37 (12, 9, 5, 11)
2025 和 2026 财年航空训练设备检查
2024年5月8日——（3）该公司没有受到国防部的任何停职或其他措施。 ... (2) 提交至：日本海上自卫队厚木空军基地管理单位承包科。252 ... 规格。制造商。检查。修理。维护。川崎重工业。1. P ...
