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World File Search System虚假警报
NV37MX安装手册
PET建议安装（请阅读）NV37MX已设计为安装在户外安装时在窗户和门框架内安装。确保单位不会直接暴露在雨中；当鸟类，猫和小狗等随机的宠物进入窗台时，这将确保针对虚假警报的最佳性能。其他安装方法可以与NV37MX（例如壁梁保护）一起使用，但如果安装在框架外，则可能会损害其宠物免疫力。
NV5高性能数字红外运动探测器数字检测Envy Seriestm -NVX80 -Paradox.ee
NVX80（3级双技术检测器）专为高安全性室外或室内环境而设计。部署Paradox的Seetrue™技术，再加上8个检测通道，NVX80由4倍向前看起来的PIR通道，2倍微波通道和2倍专用的蠕变探测器组成，全部由高级检测算法支持。提供出色的检测性能，NVX80绕开了常规和环境干扰，例如摇摆植物，小动物和光反射，因此可以最大程度地减少虚假警报。
Cairfall编程指南
Cairfall具有5个灵敏度水平。1级是最敏感的，5级是最敏感的。默认值为3级。作为一般规则，为了减少虚假警报的可能性，应与更活跃的用户和最敏感的水平一起使用敏感级别，而活跃的个体较少。，如果用户不管有多么活跃都会经历错误警报，则应将灵敏度水平调整为最小敏感水平，最好一次增加一个增量，直到达到理想水平为止。相反的情况也是如此 - 如果水平不太敏感，请将其调整为更敏感的水平。
Cairfall编程指南
Cairfall具有5个灵敏度水平。1级是最敏感的，5级是最敏感的。默认值为3级。作为一般规则，为了减少虚假警报的可能性，应与更活跃的用户和最敏感的水平一起使用敏感级别，而活跃的个体较少。，如果用户不管有多么活跃都会经历错误警报，则应将灵敏度水平调整为最小敏感水平，最好一次增加一个增量，直到达到理想水平为止。相反的情况也是如此 - 如果水平不太敏感，请将其调整为更敏感的水平。
理事会于2024年4月12日关于欧元区的经济政策的建议
但是，由于尚未完全实施，尚不能够详细评估授权法规中规定的措施的影响。这种不完整实施的主要原因有五个主要原因：（i）许多药房仍未连接到欧盟系统； （ii）与系统相关的一些药房可能尚未有效地使用IT系统； （iii）在国家层面开发的一些IT系统仍然触发了太高的虚假警报； （iv）代表供应链运营商的负责组织对系统的治理有时导致内部冲突，以使用EMV中包含的信息； （v）缺乏符合案件的标准程序，因为确认的伪造案件和缺乏报告欧盟/EEA中所有案件的集中文件使比较和趋势分析特别困难。
经常询问的问题
•持久CGM最长的CGM：唯一持续一年的CGM，而传统的10-14天CGM往往会较早失败。i，ii，iii•不再浪费cgms：可移动*智能发射器可以在需要时取下。如果发射器被撞倒，只需将其放回而不会浪费CGM即可。•值得信赖的警报：Eversense 365在一年内具有出色的精度，在睡觉时几乎没有压缩低和虚假警报•最大的舒适感：柔和，基于硅酮的粘合剂每天都可以改变，几乎没有皮肤反应，而Eversense 365与其他CGMS有何不同？作为一年的CGM，Eversense 365与传统的短期CGM高度区分。微小的传感器在整整一年的皮肤下舒适地放在皮肤下，在一年内提供了出色的准确性，因此人们可以专注于管理糖尿病而不是CGM。它旨在帮助最大程度地减少人们在传统短期CGM上遇到的设备挫败感：
形状具有微量9中的辅助目标检测方法...
文献中用于微无人机检测的大多数雷达系统基于频率调制连续波形（FMCW）雷达[8-11]，并且使用Pulse-Doppler（PD）雷达在系统上的作品很少。PD雷达具有相对较高的发射功率以及长时间的工作范围。在本文中，我们提出了一种形状辅助目标检测方法，用于使用PD架构进行微型无人机监视雷达，以减轻地面上高散射点引起的错误警报。根据目标测量和基于HU矩的形状提取方法，提出的分割阈值选择方法组成了分割阈值选择方法。由作者的研究小组开发的PD雷达系统验证了所提出的方法的性能，显示出可行性在减轻微无散检测中的剪切器引起的虚假警报方面具有良好的可行性。
低SNR环境中卫星跟踪算法的性能分析
处理多个帧的算法对于在较大范围搜索中识别昏暗的卫星信号和轨道运动至关重要。检测方法之前，要查看具有目标信号并将所有帧数据提供给跟踪器的多个图像，并将检测决策延迟直至形成轨道。本文旨在通过对所有帧进行二项式决策规则进行建模，以估算低SNR跟踪算法的性能。作为系统设计分析的一部分，有必要根据各种参数来预测搜索的性能，例如光圈，传输，检测器灵敏度，帧数，最小可检测的目标大小，衰减和其他因素。这些搜索算法的性能可以由Monte Carle（MC）模拟确定，该模拟需要许多迭代来创建表来描述预期的系统性能。不幸的是，当系统参数和目标特性变化导致任务延迟时，这些基于MC的预测可能需要大量返工。这项工作旨在描述一个分析表达式，以描述场景的预期检测和虚假警报性能，该表达式将允许在太空域名（SDA）任务中观察平台的搜索和收集任务。另外，分析表达可以直接通过对结果的主动性理解并更好地理解任何操作异常。
对连接和自动驾驶汽车网络网络中入侵检测系统的对抗攻击
摘要：机器学习中的分解助长了连接和自动驾驶汽车（CAV）的快速进步，但它们遇到了对抗性攻击的重大风险。本研究探讨了基于机器学习的入侵检测系统（IDSS）在车内网络（IVN）中的脆弱性（IDSS）到对抗性攻击，从而从对操纵CAV感知模型的常见研究转移了重点。考虑到IVN数据的相对简单性质，我们评估了基于IVN的IDS对操纵的敏感性，这是一种至关重要的检查，因为对抗性攻击通常会利用复杂性。我们使用替代IDS提出了一种对抗性攻击方法，该替代ID经过培训的诊断端口数据。在遵守现实的IVN流量限制的同时，在黑盒条件下进行这些攻击时，我们的方法试图欺骗ID，以误解了正常情况到恶意和恶意的案例。对两个IDS模型的评估（基线ID和最先进的模型，即MTH-IDS）呈现了实质性的漏洞，将F1得分从95％降低到97％，并从97％降低到79％。值得注意的是，诱导虚假警报被证明是一种对抗性策略特别有效，破坏了用户对国防机制的信任。尽管基于IVN的IDS的简单性，但我们的发现揭示了可能威胁到车辆安全的关键漏洞，并且需要仔细考虑基于IVN的IDSS的开发以及对IDSS警报的响应的制定。