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研究点
研究部门：药理学1。药代动力学（药物的吸收，分布和消除）； 2。药效学（动作/反应，激动剂，拮抗剂，毒性）； 3。心血管系统的临床药理学（抗高血压，心力衰竭治疗）； 4。呼吸系统的临床药理学（COPD治疗和哮喘）； 5。中枢神经系统I（阿尔茨海默氏症治疗，帕金森痴呆症，抗抑郁药和甘巴氏剂）的临床药理学6。中枢神经系统II的临床药理学（抗精神病药，抗焦虑药，镇静剂和催眠药）7。内分泌系统的临床药理学（糖尿病治疗 - 降血糖药物和胰岛素，甲状腺功能减退症和甲状腺功能亢进症）； 8。骨骼肌系统的临床药理学（治疗骨质疏松症，胆碱能和抗胆碱能药物）； 9。消化系统的临床药理学（治疗胃食管反流/溃疡肽，抗疾病和抗药性）； 10。抗炎，皮质类固醇和阿片类镇痛药；
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。
印度分散可再生能源行业的现状：
多年来，CLEAN 一直在发布 DRE 行业状况报告。此前，该报告是根据从现场收集的数据制定的，并由 CLEAN 内部的一个团队进行整理。从今年开始，我们改变了报告格式，邀请该行业的各个利益相关者从他们自己的工作角度对该行业的状况做出评估。我们希望这种新方法能够更有效地捕捉这个变革行业的方方面面。
信任分散与有效的人机协作
过去的研究努力了解哪些技术因素可以改善对人工智能的信任行为（例如透明度；[11]，[12]）。然而，人类是否信任他们的人工智能队友不仅取决于人工智能的特征，还取决于人类的特征。因此，研究表明，个人对同一人工智能的可信度感知各不相同 [3]。团队成员对人工智能团队成员的理解（例如人工智能素养；[13]）、对人工智能特征的感知（例如有用性；[14]）或与此类技术互动的经验 [7] 可能有所不同，从而影响他们的信任。此外，个体差异（例如信任倾向；[3]）或情境变化 [15] 可能会进一步导致团队成员对人工智能的信任以及随后的信任行为（例如是否依赖人工智能；[16]）之间的差异。总而言之，人类根据个人特有的各种因素来评估他们对人工智能团队成员的信任。因此，我们提出：
勒索软件生态系统日益分散
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