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听起来更好！LiDAR 扫描仪的安装策略
每年Hypack®中支持的LiDAR扫描仪列表都会增长。是将其安装在声纳旁边的传统调查船上，在卡车上进行移动土地调查，还是部署在无人机上，激光扫描仪都可以对您的工具包来说是一个有用的补充。但是，当您首先将这些传感器之一集成到工作流程中时，您将不可避免地会偶然发现一些“陷阱”，并通过获取和处理激光数据（例如如何最好地安装它，如何运行补丁测试以及如何处理产生的高密度高密度的点云）。补丁测试和数据清洁已由我们的标准培训材料涵盖。本文将重点介绍如何最好地安装LIDAR，这可能会因制造商，模型和您的调查目标而异。
在基于 Linux 的 IoT设备中利用BlueBorne
本白皮书将详细说明 Linux RCE 漏洞 ( CVE-2017-1000251 ) 及其利用方式。此漏洞的利用方式将在两款 IoT 设备上展示 - 三星 Gear S3 智能手表和亚马逊 Echo 数字助理。在 BlueBorne Linux 漏洞披露后，已向 Linux 内核 ( 此处 ) 和 BlueZ 用户空间项目 ( 此处 ) 提交了补丁。最近，我们在 Linux 内核中发现了另一个信息泄露漏洞，并将其报告给 Linux，Linux 也为其发布了补丁。此漏洞允许攻击者绕过 Linux 机器上可能存在的缓解措施，尽管在物联网的情况下，这可能永远没有必要，因为它们首先就没有这样的缓解措施。这些缓解措施包括 KASLR（内核地址空间布局随机化）和堆栈保护器。在我们 9 月份发表的初步调查结果中，我们指出 Linux
Geoteric AI Faults 安装指南
Geoteric 和 Geoteric AI Faults Server 之间的版本必须一致；否则，AI Fault 处理将无法运行。任何次要补丁版本（例如.1、.2 或 .3 等）或主要版本（例如2020、2021 或 2022 等）之间都是如此。有关示例，请参阅下表。
主题论文：自我监督的多个实例学习
自学学习（SSL）是一种无监督的表示技术，是深度学习中的热门话题。它涉及解决一个人工任务，该任务允许网络学习数据集的语义。然后可以使用所得的特征提取器进行传输学习，以减少解决实际下游任务所需的标记示例数量。这对于计算机辅助诊断具有巨大的实用价值，因为标签需要医学专家，这很昂贵[1]。SSL方法通常应用于图像补丁（例如拼图求解[2]，上下文预测[3]，对比度学习[4]或视觉变压器[5]），而下游任务通常与整个图像一起使用。此差异要求在两个单独的顺序步骤中实现SSL并转移学习。一种固有地使用补丁的技术是多个实例学习[6]，因此对于许多SSL方法而言，可能是更自然的选择。
保护城市生物多样性从丛林群落到选票：与候选人计数
3。候选人的承诺和跟进•带上自然优先级记分卡并用作指南•将补丁连接到WA中更好的自然保护的优先需求•寻求候选人的承诺，并使用记分卡来捕获回答•填写表格。跟进候选人
Vascan 2024
作为弗吉尼亚大学设备安全计划的一部分，我们正在研究整个大学终点的标准化设置和政策的部署。在本演示文稿中，我们将展示如何使用顶级策略在每台计算机上创建一个文本文件结构来提出我们当前的策略，以通过扩展属性将它们放入或将其从顶级智能组中置于顶级智能组，并允许应用标准工作流但不严格强制执行。一些工作流程我们使用此过程：JAMF Connect，S.U.P.E.R.M.A.N.脚本，MACOS安全合规性，公共自我服务，补丁管理应用程序 - 自动补丁。将讨论为什么我们选择以这种方式部署，以及某些站点如何需要更多的自定义或控制，而其他网站可能希望将其设置为设置，而忘记了它在更高级别的支持下忘记它的方法 - 将讨论如何实现这一目标。