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航空电子架构 - Google 群组
本章讨论了航空电子架构及其从分布式模拟控制系统到当今高性能集成模块化航空电子架构的演变。它探讨了与航空运输协会 (ATA) 章节大致一致的航空电子功能分组到域中，以及数据总线技术如何补充航空电子系统架构复杂性的增长。然后，本章回顾了 20 世纪 80 年代中期民用运输空客飞机的分布式联合数字航空电子架构中采用的主要特性和架构原则，这些架构已在波音 737、757 和 767 系列以及空客 A300、A320 和 A330 系列飞机中实现。接下来讨论集成模块化航空电子 (IMA) 架构的演变，从波音 777 飞机信息管理系统 (AIMS) 中专有的、部分实施 IMA 原则开始，到空客 A380 和波音 787 飞机上的完整开放系统 IMA 实施。我们将探讨这两种实现的主要特征和架构原则，并回顾它们的相同点和不同点。最后，本章讨论了成功实施和认证作为 IMA 架构实施的航空电子系统所需采取的设计流程。它探讨了虚拟（逻辑）系统架构的概念以及该架构在 IMA 平台上的物理实现。我们将审查冗余、容错、隔离和分区的架构原则的实施，以支持系统安全目标并促进硬件平台和托管应用软件的独立和增量认证。
面向学生的群组硕士学位信息
可持续混凝土结构的先进材料、生物工程、计算材料与建模、数据科学与分析、环境科学与工程、流动保证、高性能和云计算、工业催化、智能碳氢化合物领域、智能过程控制、智能交通工程、物联网与嵌入式系统、维护与可靠性、材料科学与工程、建模与仿真、核工程、石油化工工程、聚合物科学与工程、量化金融、量子计算、机器人与自主系统、油藏表征、智能与可持续城市、无人机系统、非常规碳氢化合物资源、视觉计算、水处理与海水淡化、无线通信网络、计算机网络
目标与 Flash 和群组编程器之间的连接
注意：cJTAG-CLK -> SWD-CLK cJTAG-DAT-x -> SWD-DAT-x SWD-DAT-x 也可用作 UART Tx-x（如果适用）。UART – 仅在 Xstream-Iso 和 XStreamPro-Iso 适配器中可用。
如何（不是）将假想二次字段组的群组组成？
假想二次字段的类群（简称课程组）已将加密术的复兴视为未知顺序的透明组。它们是成为RSA组无信任的替代方案的主要候选人，因为课程组不需要（分布式）受信任的设置来品尝一个不明订单的密码安全组。班级组最近在可验证的秘密共享，安全的多方计算，透明的多项式承诺中发现了许多应用，也许最重要的是，在基于时间的密码学中，即可验证的延迟功能，（同型）时间锁定谜题，定时承诺等但是，使班级在实用的加密部署中普遍存在有各种障碍。我们启动了严格的哈西群体研究。具体来说，我们想在类组中采样一个均匀分布的组元素，以便没有人知道其相对于任何公共参数的离散对数。我们指出了许多公开可用的集体库中的几种有缺陷的算法。我们通过显示针对加密协议的具体攻击，即可验证的延迟功能，进一步说明了这些哈希功能的不安全感，如果它们是用那些破裂的横向级别组函数部署的。我们建议将两个密码安全的哈希功能归类为课程组。我们实施这些结构并评估它们的性能。我们将实现作为开源库。
量子未来场景中的群组密钥建立
摘要。在密码学中，密钥建立协议通常是安全执行不同任务的起点。也就是说，寻求完成某些加密任务的各方通常首先建立一个共同的高熵秘密，该秘密最终将用于保护他们的通信。在本文中，我们提出了一个组密钥建立（GAKE）的安全模型，对手可以执行有效的量子算法，但只有在协议执行完成后才能执行。这捕捉到了一种情况，即现在要建立密钥，而当量子资源可能被潜在对手访问时，未来仍必须提供安全保障。此外，我们提出了一种可以在这个模型中证明安全的协议设计。我们的提案使用密码认证，并建立在高效且相当容易理解的原语之上：消息认证码和后量子密钥封装机制。混合结构避开了一些“真正的”后量子认证技术的潜在效率缺陷，例如大签名，这使得我们的协议可能适合具有长期安全需求的当前应用程序。
NHSN 医护人员安全 (HPS) 年度医护人员流感疫苗接种模块：群组和超级群组 - 查看和上传年度
数据。可以包括多个设施（属于该组并具有授予权利的设施）。需要有效的设施标识符。输入所有数据后，保存每个文件以在 NHSN 中上传 .CSV 文件。注意：虽然可以在一个 CSV 文件中上传多个设施，但不能在单个 CSV 文件中上传多个流感疫苗接种地点。有关 .CSV 模板中包含的变量的完整信息，请参阅本文档末尾的表格（“表 1：NHSN HCP 年度流感疫苗接种数据导入文件格式”）。NHSN 的 HCP 流感疫苗接种提供了在必填字段中包含测试数据的示例 .CSV 文件：http://www.cdc.gov/nhsn/hps/vaccination/index.html。
用于群组人工智能交互的 XAI：面向协作和包容性解释
摘要 机器学习 (ML) 越来越多地融入各个领域的决策制定，引发了人们对道德、合法性、可解释性和安全性的担忧，凸显了人类监督的必要性。作为回应，可解释人工智能 (XAI) 应运而生，它通过提供对 ML 模型决策的洞察，并让人类了解底层逻辑，从而成为一种增强透明度的手段。尽管现有的 XAI 模型具有潜力，但通常缺乏实用性，无法提高人机性能，因为它们可能会引入过度依赖等问题。这强调了以人为本的 XAI 需要进一步研究，以提高当前 XAI 方法的可用性。值得注意的是，目前的大部分研究都集中在 XAI 与个体决策者之间的一对一互动上，忽视了现实世界场景中人类群体使用 XAI 进行集体决策协作的多对一关系的动态。在这项最新工作中，我们借鉴了以人为中心的XAI研究的当前成果，并讨论了如何将XAI设计过渡到群体AI交互。我们讨论了XAI从人机交互过渡到群体AI交互的四个潜在挑战。本文有助于推动以人为中心的XAI领域的发展，促进群体XAI交互的讨论，呼吁在该领域进一步研究。关键词 可解释AI，群体AI交互，交互设计
菌群组成对结直肠癌患者免疫疗法结果的影响：系统评价
总共确定了5,132篇论文，2017 - 2022年之间进行了三项研究和一项摘要，符合纳入标准，并在描述性合成表中进行了总结。这四项研究符合以下发现，四个主要门，富公司，杆菌，放线杆菌和verrucomicrobobiota与CRC患者对ICIS治疗的临床反应有关。Ruminococaceae主要与CRC患者相关，而对治疗的反应，而微球菌家族在非反应者中更为常见。细菌分类群（例如粪便菌群和prevotellaceae）与对ICIS的更好反应有关，并且可能是预测的生物标志物。粪便菌群与Akkermansia Muciniphila和Eubacterium guctale richment的特征，以及Rothia Mucilaginosa Deptetion可以独立预测CRC患者对ICI的更好反应。
ED STEPS One Plan - CCIP - 俄亥俄州教育部
群组分配摘要目的和期望作为俄亥俄州教育和劳动力部 ED STEPS 流程的一部分，俄亥俄州内的组织被分配到三个“一个计划”群组之一。要了解有关 ED STEPS 的更多信息，请访问该部门的 ED STEPS 网页。这些群组是三年规划周期的机制。每个群组都与一个起始年份相关联。在每一年，该群组中的组织将开始三年规划，包括三个学年。这将包括以三年格式确定需求和编写三年计划。图 1 概述了将包含在三年计划周期中的群组、起始年份和学年。组织始终能够随时更新其“一个需求评估”和“一个计划”，以反映其独特情况和不断变化的需求。组织无需在三年期结束之前进行更改，除非由于适用州或联邦法律的变化或问责状态的变化而需要更新。 ED STEPS 流程包括识别各种需求评估和计划规划要求并将其整合为一个综合规划流程。此流程已启动但尚未完成。因此，一些群组可能仍需要每年完成“一个需求评估和一个计划”第一次迭代之外的其他部门规划要求，直到整个 ED STEPS 系统完成。每年 6 月 30 日之前，组织将提交符合其计划的资金申请。随着时间的推移，ED STEPS 系统的目标是简化资金申请。图 1：群组规划周期。群组周期开始时要执行的活动包括进行需求评估和编写三年计划。