XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System混合网络
Gigamon Company概述
主动的安全姿势要求您的云，安全性和可观察性工具协同起作用，并尽可能有效地检测和补救出现的网络威胁，并保护您的组织免受勒索软件，内部威胁和数据剥夺的侵害。gigamon独特地理解了这一挑战，我们作为组织的总体目的是保护地球上最大，最复杂的组织的混合网络和数据。Gigamon Deep可观察性管道是一种奇异的解决方案，专注于消除侧向盲点，同时将现有安全性和可观察性工具的有效性加倍，以提高云操作敏捷性并降低本地和公共云成本。
政治公共空间中的在线社区
本文介绍了研究，研究了在俄罗斯公共政策在线空间中在线社区的政治主观性的潜力。该研究的经验对象是以行动为导向的社区，充当具有复杂身份和价值观的混合网络实体，使他们能够保持稳定的互动并成为真正的政治行动的基础。作者确定了在线社区和政治主观性概况的运营特征，并挑出社会歧视，公民歧视，协作，社会积极主动和政治积极主动的类型。对数据的解释使作者能够评估这些社区在在线和离线政治中实现其主观性的潜力以及其管理的技术能力。关键字
合成，多动态水凝胶通过统一应力-Lirias
自然使用离散的分子构建块来形成聚合物，这些聚合物组装成多组分，多动态网络，内部（细胞骨架）和外部（细胞外矩阵）。纤维内分子动力学和纤维之间的相互作用都决定了（非）线性力学，例如应力僵硬和放松，最终是生物学功能。当前合成系统仅捕获一个动态过程。在这里，我们通过将应激聚合物与超分子聚合物结合在一起来提出多动态水凝胶。至关重要的是超分子聚合物的近感动力学：它们决定了与应力升级聚合物的相互作用强度以及混合网络的随后动态机械性能。我们的多动态水凝胶的生物学相关性通过支持成纤维细胞扩散的能力证明。未来的工作可能会介绍各种动态呈现的生物活性提示向细胞的显示。
传感器 - ENEA-IRIS 开放档案
摘要：在城市或移动方案中对空气质量的普遍评估对于个人或全市范围的减少曝光行动设计和实施至关重要。部署监管等级和低成本固定和移动设备的高分辨率混合网络是开发此类知识的主要推动力，既可以作为主要信息来源，又是验证高分辨率空气质量预测模型。实时和个人暴露监测的能力也被认为是开拓体监测和未来预测医学方法的主要驱动力。利用化学感测，机器学习和物联网（IoT）专业知识的专业知识，我们开发了一种综合体系结构，能够满足这个具有挑战性的问题的要求。此处报告了有关设计，开发和验证程序的详细说明，以及两年验证工作的结果。
用于普遍空气质量的众包感知物联网架构...
摘要：在城市或移动方案中对空气质量的普遍评估对于个人或全市范围的减少曝光行动设计和实施至关重要。部署监管等级和低成本固定和移动设备的高分辨率混合网络是开发此类知识的主要推动力，既可以作为主要信息来源，又是验证高分辨率空气质量预测模型。实时和个人暴露监测的能力也被认为是开拓体监测和未来预测医学方法的主要驱动力。利用化学感测，机器学习和物联网（IoT）专业知识的专业知识，我们开发了一种综合体系结构，能够满足这个具有挑战性的问题的要求。此处报告了有关设计，开发和验证程序的详细说明，以及两年验证工作的结果。
白皮书
西非国家有无数的挑战，包括环境退化，荒漠化，降雨量的变化，前所未有的热浪，洪水和农业生产力下降。加速的气候变化以及其他全球变化压力源，例如人口增长和快速城市化，导致土地退化，慢性贫困，粮食不安全和营养不良。To address these challenges, the Climate Services for Risk Reduction in Africa (CS4RRA) was initiated by France and Germany through their ministries of higher education and research (MESR and BMBF respectively), with West African regional and national institutions such as ACMAD, AGRHYMET/CILSS, WASCAL, African Centres of Excellence, Universities, National Governmental Services in West Africa with the aim to enhance climate通过知识，创新和能力建设（KIC）的韧性。该倡议建立在以前的欧盟和AU计划（H2020，JPI气候/真诚，Copernicus CCS，ERA4CS，Climate-KIC等）的成就上。扎根于西非国家的四个混合网络研讨会（面对面和在线）旨在确定非洲气候降低风险的差距和关键问题：
一种有效的心理情绪分类方法......
摘要：本研究探索了EEG信号中突出的信号，并提出了一种基于EEG信号识别情绪体验和心理状态的有效方法。首先，使用PCA将数据的维度从2K和1K降低到10和15，同时提高了性能。然后，针对构建基于EEG的识别方法的高质量训练数据不足的问题，提出了一种多生成器条件GAN，通过使用不同的生成器来生成覆盖实际数据更完整分布的高质量人工数据。最后，为了进行分类，引入了一种新的混合LSTM-SVM模型。所提出的混合网络在EEG情绪状态分类中获得了99.43%的整体准确率，在识别心理状态方面表现出色，准确率达到99.27%。所介绍的方法成功地结合了机器学习的两个突出目标：高精度和小特征尺寸，并展示了在未来分类任务中利用的巨大潜力。
JHEP02（2025）081
摘要：异常检测是一种至关重要的技术，用于探索大型强子对撞机（LHC）的标准模型（BSM）以外的新物理学的特征。LHC产生的大量碰撞需要复杂的深度学习技术。相似性学习是一种自我监督的机器学习，通过估计其与背景事件的相似性来检测异常信号。在本文中，我们通过相似性学习探讨了量子计算机对异常检测的潜力，利用量子计算的力量来增强已知的相似性学习方法。在嘈杂的中间量子量子（NISQ）设备的领域中，我们采用了混合经典的量词网络来搜索Di-Higgs生产渠道中的重标量共振。在没有量子噪声的情况下，混合网络表现出对已知相似性学习方法的改善。此外，我们采用了一种聚类算法来减少有限射击计数的测量噪声，从而导致混合网络性能提高了9％。我们的分析强调了量子算法在LHC数据分析中的适用性，其中随着耐断层量子计算机的出现，预计会进行改进。
DuraMAT 2023 财年年度报告
聚合物降解、现场和室内降解相关性以及回收利用。这些项目帮助我们更好地了解新设计和新材料的潜在弱点和风险，并帮助我们更快地发现这些问题。建模、室内实验和特性以及室外现场研究的结合有助于建立长模块寿命的预测能力。外联和沟通工作正在进行中，在光伏可靠性研讨会 (PVRW)、IEEE 光伏专家会议 (PVSC)、硅研讨会、国际光伏科学与工程会议 (PVSEC)、RE+ 等许多会议上受邀和投稿演讲。从 2017 年到 2023 财年末，DuraMAT 发表了 75 篇期刊文章和 210 多场演讲。我们将继续举办混合网络研讨会、演讲和其他活动，以便我们保持可访问性、包容性和开放性。除了传统的学术出版物外，DuraMAT 还为我们的利益相关者开发了一套用于光伏可靠性研究的软件工具和数据集。这些包括材料、风荷载、断裂力学、水分扩散、辐照度等力学模型。所有这些都可以从 DuraMAT 数据中心访问。
现代网络访问安全性
网络安全和基础设施安全局（CISA）经常确定虚拟专用网络（VPN）解决方案，这些解决方案涉及许多最近与网络罪犯和民族国家参与者的近期备受瞩目的事件。CISA发现了与VPN妥协有关的22多个已知的被剥削漏洞（KEV），从而导致广泛访问受害者网络。这些事件和相关的漏洞正在促使一些人考虑使用现代网络访问解决方案替换其旧的VPN解决方案。将更多服务转移到云中还指向了安全访问服务边缘（SASE）的价值，而不是位于本地数据中心中的传统安全堆栈。虽然某些VPN解决方案本质上比其他解决方案更安全，而且并非总是发生重大网络事件的原因，但当前的混合网络需要采用现代网络访问安全解决方案来帮助组织保护公司资源。此外，这些网络访问解决方案提供了整合不传统VPN方法固有的粒状访问控制的机会。CISA仔细分析了鉴于云服务的使用增加并利用任何技术更新以进步您的零信任之旅中，您的安全需求如何改变。