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JuniperNetworks®EX系列开关：专为融合学区校园和数据中心设计，以满足对高可用性，统一通信和虚拟化的需求，Ex系列开关已准备就绪，它们提供了高性能，可扩展性，固定固定，固定相配置1GBE和Multigigabit平台。固定配置10GBE聚合开关是高密度校园部署的理想选择，并且模块化核心开关已针对高密度，关键任务应用的优化。在EX系列中，有线访问网络不必复杂且难以管理。网络管理员可以轻松地使用Juniper Mist Cloud上板上，配置和管理开关和操作校园面料。当EX系列与Juniper Wi-Fi投资组合结合使用，以提供统一的有线和无线解决方案，由雾气AI驱动时，学区会根据大规模获得简单且安全的连接性。杜松解决方案通过将多个设备作为一个设备来解决可扩展性，从而降低了网络复杂性。学区可以使用虚拟底盘技术或开放的基于标准的以太网VPN-VIrtual-Virtual Extermensible LAN（EVPN-VXLAN）设计端到端的校园结构，以避免昂贵的Rip and Replapplades。
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Twin & Turbine (ISSN 1945-6514)，USPS 24432 由 Village Press, Inc. 每月出版，广告办公室位于 2779 Aero Park Drive, Traverse City, Michigan 49686。电话 (231) 946-3712。在美国印刷。保留所有权利。版权所有 2015，Village Press, Inc. 期刊邮资在密歇根州特拉弗斯城支付。订阅：Twin & Turbine 免费分发给所有注册的客舱级飞机所有者。邮件列表每月更新。所有其他人可以通过写信订阅：Twin & Turbine，P.O. Box 968, Traverse City, MI 49685，或拨打 1-800-447-7367。美国及其属地的费率如下：一年 29.95 美元；两年 52.50 美元。加拿大订阅费每年需另加 15 美元，包括 GST 税。海外订阅费每年需另加 30 美元，以美元计。单份 3.95 美元。广告：在 Twin & Turbine 上做广告并不一定意味着认可。查询、问题和媒体资料包请求应直接联系 Twin & Turbine 广告总监，地址：密歇根州特拉弗斯城邮政信箱 968，邮编 49685。电话 1-800-773-7798。网站：www.twinandturbine.com。手稿：Twin & Turbine 对未经请求的手稿、照片或艺术作品不承担任何责任。虽然欢迎未经请求的投稿，但最好先查询并索取我们的作者指南。所有未分配的投稿必须附上回邮。将查询和作者指南请求发送至
新冠肺炎后综合症和脑雾
病毒感染后疲劳：疲劳或过度疲倦在病毒感染后很常见，会影响您的注意力。您可能会觉得自己没有足够的精神能量来关注事物，即使您认为某件事很重要。如果你不能集中注意力在某件事上，就很难记住它。集中精力完成工作任务可能很困难，尤其是那些不太有趣的任务，因为努力集中注意力会让人筋疲力尽。 挥之不去的 Covid-19 病毒/病毒碎片 研究表明，Covid-19 病毒会直接感染脑干、小脑和脑神经中的蛋白质（称为神经趋向性）。这类似于阿尔茨海默病中的病理过程。 脑部炎症（脑炎） 在少数人中，Covid-19 会导致脑部炎症。到目前为止的研究表明，当一个人感染 Covid-19 时，人体的免疫系统可能会反应过度，引起过度炎症反应，从而攻击正常、健康的细胞，包括脑细胞。过量的细胞因子（人体免疫系统为抵抗感染而释放的分子）会渗入大脑周围区域，因为大脑中的蛋白质类似于免疫系统通常会攻击的病毒蛋白。这会导致脑部炎症，诱导有效认知功能所需的脑细胞死亡。具体影响取决于大脑的哪些部分受到了影响。 脑部供氧不足（缺氧）：一些 COVID-19 患者会出现呼吸问题，这是由严重的肺部炎症引起的，称为急性呼吸窘迫综合征（或 ARDS）。患有 ARDS 的患者通常会进入重症监护室，并且通常需要使用呼吸机来支持呼吸。大脑高度依赖氧气，如果氧气水平在一段时间内保持较低水平，则会导致大脑受损。对记忆和思维的影响将取决于大脑的哪些部分受到影响。 脑供血不足（缺血）：一小部分人因感染 Covid-19 而中风，这是由于脑供血不足造成的。如果您是其中之一，您的医疗团队会通知您。尽管这种情况很少见，但 Covid 会影响血管，导致血液
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通过逼真的雾对摄影
通过雾进行成像在诸如自动驾驶汽车，增强驾驶，飞行飞机，直升机，无人机和火车等工具中具有重要的应用。在这里我们表明，从雾反射的光的时间填充具有分布（伽马），该分布与从雾（高斯）遮住的物体所反映的光中不同。这有助于区分背景光子与雾和信号光子从遮挡物体反射的信号光子之间。基于此观察结果，我们恢复了被密集，动态和异质雾阻塞的场景的反射和深度。对于实际用例，成像系统以最小的占地面积为单位的反射模式设计，并基于LiDAR硬件。特别是，我们使用单个光子雪崩二极管（SPAD）摄像机，该摄像头将计入单个检测到的光子。在没有先验知识的情况下，开发了一个概率计算框架，以估计雾化本身的雾性特性。其他解决方案是基于雷达的，该雷达遭受分辨率较差（由于长波长）的障碍，或者按时门控遭受较低的信噪比。建议的技术在雾室中产生的多种雾密度中进行了实验评估。它在可见度为37厘米时演示了离相机57厘米的恢复对象。在这种情况下，它以5厘米的分辨率恢复了深度，并且场景反映了PSNR和3的4DB的反射。4×SSIM的重建质量随时间推移门控技术。4×SSIM的重建质量随时间推移门控技术。
