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机械工程学士会议论文集
塑料产品已成为Modern Society的组成部分。他们的实施从Ba-SIC消费品到航空航天或汽车行业的高级应用程序。旁边的多功能性，其受欢迎程度的原因在于特征，例如具有高度成本有效，可大量生产和轻巧的重量。这些好处，包括对塑料产品的高度需求。尽管如此，可以说塑料产品会带来挑战，尤其是在考虑其环境范围时。质量产品（尤其是一次性塑料）的便利性和广泛的可用性直接影响环境污染，因为质量废物通常因在垃圾填埋场或海洋中处置而造成不雄厚的污水[1]。由于绝大多数聚物不被认为是可生物降解的，因此痕迹仍然导致自然栖息地的污染。随着气候变化和环境污染的后果越来越明显，意识以及采取行动更具可疑的需求已成为社会，政治和现代工程师的优先事项。由于目前的塑料产品的完全放弃似乎不是现实的选择，因此已经探索了其他达到循环经济的方法，最重要的是回收[2]。随着回收的进一步整合到塑料的生命周期中，允许对废物进行更积极的管理，同时为进一步的应用提供新的材料。此外，还出现了用于处理再生材料的新企业。添加剂制造（也称为3D打印）已成为一种可能适合处理再生聚合物的制造系统。3D打印技术已经被认为是物质上有效的，并且可以在多个工业和用户组中找到应用。目前，研究人员Primar-
供应链.docx
创建bash shell脚本，使脚本可执行，壳语法（变量，条件，控制结构，函数，命令）。分区，交换空间，设备文件，原始文件和块文件，格式化磁盘，制造文件系统，超块，i节点，文件系统检查器，安装文件系统，逻辑量，网络文件系统，备份计划和方法内核加载，init和Initittab文件和Inittab文件，运行级别，运行级别，运行水平，播放级别。密码文件管理，密码安全，阴影文件，组和组文件，外壳，限制外壳，用户管理命令，房屋和权限，默认文件，配置文件，锁定帐户，设置密码，交换用户，切换组，删除用户和用户组。2。过程[4p]：启动新过程，替换过程映像，重复Aprocess映像，等待过程，僵尸过程。3。信号[4P]：信号处理，发送信号，信号接口，信号集。4。信号[6p]：具有信号量的编程（使用函数SEMCTL，SEMGET，SEMOP，SET_SEMVALUE，DEL_SEMVALUE，SEMAPHORE_P，SEMAPHORE_V）。5。posix threads [6p]：使用pthread函数编程（viz。pthread_create，pthread_join，pthread_exit，pthread_attr_init，pthread_cancel）6。过程间通信[6p]：管道（使用功能管道，popen，pclose），名为Pipes（FIFOS，访问FIFO），消息传递和共享内存（IPC版本V）。
机器人的机器人行为基于学习的个性化...
在机器人辅助疗法期间，机器人通常需要由治疗师部分或完全控制，例如使用“向导”方案；这使得治疗课程乏味，因为治疗师无法完全专注于与正在接受治疗的人的互动。在这项工作中，我们开发了一种基于学习的行为模型，该模型可用于增加机器人决策过程的自主权。我们将强化学习作为一种模型培训技术进行了研究，并比较考虑用户参与和活动性能的不同奖励功能。我们还分析了各种策略，旨在使学习过程更加易于处理，即i）具有学识渊博的用户模型的行为模型培训，ii）在用户组之间的策略转移； iii）从专家反馈中学习政策。我们证明，策略转移可以大大加快策略学习过程，尽管奖励功能对机器人可以选择的行动有重要影响。尽管本文的主要重点是个性化管道本身，但我们在一项小规模的现实世界可行性研究中进一步评估了学习的行为模型，在该研究中，六个用户与辅助机器人一起参加了序列学习游戏。这项研究的结果似乎表明，从指导中学习可能会在提高用户的参与度和游戏性能方面产生最适当的政策，但是需要进行大规模的用户研究以验证该观察的有效性。
国际桥梁和结构管理
运输研究委员会 2007 年度执行委员会官员 主席：Linda S. Watson，LYNX-佛罗里达中部地区交通局执行董事，奥兰多 副主席：Debra L. Miller，堪萨斯州交通部秘书长，托皮卡分部 NRC 监督主席：C. Michael Walton，德克萨斯大学奥斯汀分校 Ernest H. Cockrell 工程百年讲席教授 执行董事：Robert E. Skinner, Jr.，运输研究委员会 运输研究委员会 2007 年度技术活动委员会 主席：Neil J. Pedersen，马里兰州公路管理局州立公路管理员，巴尔的摩 技术活动主任：Mark R. Norman，运输研究委员会 Paul H. Bingham，Global Insight, Inc. 负责人，华盛顿特区，货运系统集团主席 Shelly R. Brown，Shelly Brown Associates 负责人，华盛顿州西雅图，法律资源集团主席 James M. Crites，德克萨斯州达拉斯-沃斯堡国际机场运营执行副总裁，航空组主席 Leanna Depue，密苏里州交通部公路安全部主任，杰斐逊城，系统用户组主席 Arlene L. Dietz，C&A Dietz，LLC，俄勒冈州塞勒姆，海事组主席 Robert M. Dorer，沃尔普国家交通系统中心地面交通项目办公室副主任，研究与创新技术管理局，马萨诸塞州剑桥，铁路组主席 Robert C. Johns，交通中心主任
请引用原文：Knapic, S., Malhi, A., Saluja, R., & Framling, K. (2021). 可解释人工智能在医学领域人类决策支持系统中的应用。机器学习与知识提取，3 (3), 740-770。https://doi.org/10.3390/make3030037
摘要：本文介绍了可解释人工智能方法在医学图像分析场景中提供决策支持的潜力。通过将三种可解释方法应用于同一医学图像数据集，我们旨在提高卷积神经网络 (CNN) 提供的决策的可理解性。视频胶囊内窥镜 (VCE) 获得的体内胃部图像是视觉解释的主题，目的是提高医疗专业人员对黑盒预测的信任度。我们实施了两种事后可解释机器学习方法，称为局部可解释模型不可知解释 (LIME) 和 SHapley 附加解释 (SHAP)，以及一种替代解释方法，即上下文重要性和效用 (CIU) 方法。产生的解释由人工评估。我们根据 LIME、SHAP 和 CIU 提供的解释进行了三项用户研究。来自不同非医学背景的用户在基于网络的调查环境中进行了一系列测试，并陈述了他们对给定解释的经验和理解。我们对具有三种不同解释形式的三个用户组（n = 20、20、20）进行了定量分析。我们发现，正如假设的那样，在改善对人类决策的支持以及更加透明从而让用户更容易理解方面，CIU 可解释方法比 LIME 和 SHAP 方法表现更好。此外，CIU 因能够更快地生成解释而优于 LIME 和 SHAP。我们的研究结果表明，在不同的解释支持设置之间，人类的决策存在显著差异。与此相符，我们提出了三种潜在的可解释方法，随着未来实施的改进，这些方法可以推广到不同的医疗数据集，并为医疗专家提供有效的决策支持。
医院糖尿病的自我管理
支持组织教授Ketan Dhatariya（诺里奇），英国联合糖尿病协会主席（JBDS）主席（JBDS），用于住院护理Dipesh Patel博士（伦敦），英国临床糖尿病学家协会（ABCD）Klea Isufi klea Isufi，KLEA ISUFI，糖尿病的糖尿病的临床保健小组，Elly toss nitions nodions toss noterny toss note tover， Balian, Yeovil District Hospital NHS Foundation Trust Michelle Burke, South Eastern Health and Social Care Trust, Northern Ireland Alison Cox, Kings College Hospital NHS Foundation Trust Professor Ketan Dhatariya, Norfolk and Norwich University Hospitals NHS Foundation Trust Patricia Fairburn, York Teaching Hospital NHS Foundation Trust Catherine Jenkins, The Whittington Hospital NHS Trust Dr Anne Kilvert, Northampton General Hospital NHS Trust Lesley Lamen, Royal Liverpool and Broadgreen University Hospitals NHS Trust Kathryn Leivesley, Liverpool Heart and Chest NHS Foundation Trust Professor Sarah O'Brien, St Helens and Knowsley Teaching Hospitals NHS Trust Julie Worthington, Plymouth Hospitals NHS Trust Helen Davies (The Diabetes Management & Education Group of The British Dietetic Association) Natasha雅克（Jacques），萨利·詹姆斯（Sally James），菲利普·纽兰·琼斯（Philip Newland -Jones），维基·鲁萨拉（Vicky Ruszala）（英国临床药房协会）英国糖尿病用户组 - 由凯蒂·威尔逊（Katie Wilson）协调
白皮书中底层愿景的分析-如何...
什么是网络即服务 (NaaS)？NaaS 是白皮书中描述的新数字生态系统的一个突出特征。NaaS 是一种用户（通常是企业）可以在云化和虚拟化环境中运营外包网络的方式，而无需拥有、构建或维护自己的基础设施。这使这些用户能够灵活地利用网络资源来满足他们在任何特定时间的需求，而无需管理自己的硬件或软件要求。NaaS 是一个宽泛的术语，它不仅描述了单个用户将网络外包给单个提供商。它还可以描述一个支持双边市场的平台（即连接两个相互提供服务或利益的不同用户组）。白皮书中讨论了这一点，其中 NaaS 被视为连接多个最终用户和服务提供商的市场平台。这使开发人员和服务提供商能够利用与超大规模 NaaS 平台的连接，从而访问非常庞大的互联客户市场。正如白皮书所述：“NaaS 在运营商之间创建了一个通用的开放框架，使开发人员能够更轻松地与大型云提供商和内容应用程序提供商 (CAP) 合作构建应用程序和服务，这些应用程序和服务可以无缝地相互通信并适用于所有设备和客户”。什么是 API？API 是规则或协议，使软件应用程序能够相互通信和互操作。开放 API 是现代数字生态系统的关键支持功能。目前正在努力使 API 可访问且安全。例如，CAMARA 项目是由 Linux 基金会领导的多利益相关方倡议，旨在定义、开发和测试 API。
零信任访问入门指南的神经元
End User Agreement 5 Preface 6 Document conventions 6 Text formatting conventions 6 Requesting Technical Support 8 Self-Help Online Tools and Resources 8 Opening a Case with Support 8 Reporting Documentation Issues 8 What's New 9 Version 22.6R1 9 Version 22.5R1 9 Version 22.4R3 10 Getting Started with Ivanti Neurons for Zero Trust Access 11 What is nZTA 11 Deploying and Using nZTA 11 Manually Configuring Your nZTA部署13创建用户身份验证服务15工作流程：创建本地身份验证策略16工作流程：与Azure AD AD AD 26工作流程创建SAML身份验证策略26工作流程：使用本地ICS创建SAML身份验证策略43工作流程43工作流程：将TOTP添加到身份验证策略63中的用户组73与用户组合78启用78的启用78 Inders Offect 78 Indust Inderion 78 Inders Offect of Demant 78 Submistion 84 Inders Exprion 74 Gateway in VMware vSphere 89 Workflow: Creating a Gateway in Amazon Web Services 98 Workflow: Creating a Gateway in Microsoft Azure 108 Workflow: Creating a Gateway in KVM/OpenStack 126 Workflow: Creating a Gateway in Google Cloud Platform 141 Workflow: Creating a Gateway in Oracle Cloud Platform 163 Next Steps 261 Creating Device Policies and Device Rules 262 Introduction 262 Creating Device Policies 264 Creating Device Rules 268 Next Steps 284创建应用程序和应用程序组285简介285将应用程序添加到控制器285将应用程序组添加到控制器289下一步291
拒绝AKEM的戒指签名：甘道夫的奖学金
抽象戒指签名是Rivest，Shamir和Tauman引入的加密原语（Asiacrypt 2001），在动态形成的用户组中提供签名者匿名。最近的进步集中在基于晶格的结构上，以提高效率，尤其是对于大型签名环。但是，当前的最新解决方案遭受了明显的开销，尤其是对于较小的环。在这项工作中，我们提出了一种基于NTRU的新型环形签名方案甘道夫（Gandalf），该方案针对小环。与线性环签名方案猛禽相比，我们的量子后方案的特征尺寸减少了50％（ACNS 2019）。对于二大的环，我们的签名大约是二元尺寸（Crypto 2021）的四分之一，这是另一种线性方案，并且对戒指的戒指更加紧凑，最高为7号。与Smile Smile相比（Crypto 2021），我们的签名更加紧凑，最多为26。，特别是对于二大的环，我们的环签名仅为1236字节。此外，我们探索了环号的使用来获得身份验证的钥匙封装机制（AKEMS），这是MLS和TLS最近使用的HPKE标准背后的原始性。我们采取了一种精细的方法，可以在AKEM内部正式的发送者可否认性，并试图定义最强的可能的观念。我们的贡献扩展到了来自KEM的可拒绝AKEM的黑盒结构，以及针对二号环的环形签名方案。我们的方法达到了最高水平的机密性和真实性，同时保留了两个正交设置中最强的可否认性形式。最后，我们为我们的方案提供了参数集，并表明我们拒绝的AKEM在使用环形签名方案实例化时会产生2004 BYTES的密文。
采用深度学习模型来管理具有透明义务实践的API呼叫中的威胁，以确保整体弹性
摘要：通过应用程序编程界面（API）通过应用程序对系统进行通信在软件应用程序和系统之间的无缝互动中起关键作用，以实现高效和自动化的服务交付。API促进了跨不同平台的数据和功能的交换，从而提高了运营效率和用户体验。但是，这也引入了攻击者可以利用损害系统安全性的潜在漏洞，突出了识别和减轻相关安全风险的重要性。通过使用安全开放式目录（如CWE和CAPEC）检查这些API固有的弱点，以及来自NIST SP 800-53的控制控制，组织可以显着增强其安全姿势，保护其数据和系统免受潜在威胁。但是，由于不断发展的威胁和脆弱性，此任务具有挑战性。此外，鉴于API呼叫产生的大量流量，分析威胁是一项挑战。这项工作有助于应对这一挑战，并为通过API呼叫在系统到系统沟通中的威胁做出新的贡献。它引入了一个集成的体系结构，该体系结构结合了深度学习模型，即Ann和MLP，以从大型API调用数据集中有效检测威胁检测。分析了确定的威胁，以确定改善整体弹性的适当缓解。使用Windows PE恶意软件API数据集对所提出的方法进行了验证，达到了88％的平均检测准确性。此外，这项工作还引入了整个AI生命周期的透明度义务实践，从数据集预处理到模型绩效评估，包括数据和方法透明度以及Shapley添加说明（SHAP）分析，因此所有用户组都可以理解AI模型。总结了实验的结果，以提供关键功能的列表，例如FindResourceexa和Ntclose，它们与潜在的弱点和相关威胁相关，以确定管理威胁的准确控制动作。