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产品指示-DD25-Electric-en-22-22-20062656-b.pdf
DD25电动沥青压实机是用于小型压实项目的零超避难力解决方案，包括街道维修和补丁，停车场，车道，城市和租赁房屋。其电动传动系统基于与其他受信任的沃尔沃机器相同的建筑和组件。如果没有发动机，无维护的电池和电动机，DD25 Electric将提供较低的总拥有成本。
ivanti策略安全发行说明
ivanti策略安全：发行注4修订历史记录5新的6简介12硬件平台14虚拟设备版本14升级路径19配置迁移路径20值得注意的信息21解决问题21解决问题23安全咨询和补丁更新25已知问题27已知问题27文档27文档30技术支持30
USG 信息技术手册
5.8.1 目的 ................................................................................................................................................ 67 5.8.2 发现和清单 ................................................................................................................................ 67 5.8.3 漏洞扫描 ................................................................................................................................ 68 5.8.4 补丁管理 ................................................................................................................................ 69 5.8.5 防病毒、恶意软件和间谍软件控制 ............................................................................................. 69 5.8.6 基于主机的防火墙/入侵防御软件 ............................................................................................. 69 5.8.7 加密身份验证 ............................................................................................................................. 70 5.8.8 不必要的服务 ............................................................................................................................. 70 5.8.9 网络分段 ............................................................................................................................. 70 5.8.10 物理安全 ............................................................................................................................. 70 5.8.11 维护 ............................................................................................................................................. 71
学校关闭期间的早餐和午餐计划......
Ansbach ES Meals.ANES@dodea.edu Aukamm ES Meals.AUKA@dodea.edu Hohenfels ES Meals.HOES@dodea.edu Kaiserslautern HS Meals.KAHS@dodea.edu LandstuhlE MS Meals.LAND@dodea.edu Netzaberg ES Meals.NEES@dodea.edu 补丁 MS Meals.PAMS@dodea.edu Ramstein IS Meals.RAIS@dodea.edu 罗宾逊军营 ES Meals.ROBI@dodea.edu Sembach ES Meals.SEES@dodea.edu 史密斯 ES Meals.SMES@dodea.edu 斯图加特 HS Meals.STHS@dodea.edu Vilseck ES Meals.VLES@dodea.edu Vogelweh ES Meals.VOES@dodea.edu 威斯巴登 HS Meals.WIHS@dodea.edu
通过窗口：ESP32 寄存器窗口溢出的利用及对策
摘要：随着物联网 (IoT) 设备的日益普及，其安全性也成为一个日益重要的问题。缓冲区溢出漏洞已为人所知数十年，但仍然存在，尤其是对于嵌入式设备而言，由于硬件限制或仅仅由于对性能的影响而无法实施某些安全措施。因此，许多缓冲区溢出检测机制仅在使用关键数据之前检查溢出。攻击者可以用于自己目的的所有数据都可以被视为关键数据。因此，在写入缓冲区和使用缓冲区之间检查所有关键数据至关重要。本文介绍了数百万台物联网设备中使用的 ESP32 微控制器的一个漏洞，该漏洞基于不受传统缓冲区溢出检测机制（如 Stack Canaries 或 Shadow Stacks）保护的指针。本文讨论了漏洞的影响，并介绍了修复漏洞的缓解技术（包括补丁）。使用模拟以及 ESP32-WROVER-E 开发板评估了补丁的开销。我们发现，在使用 32 个通用寄存器的模拟中，CoreMark 基准的开销介于 0.1% 和 0.4% 之间。在使用具有 64 个通用寄存器的 Xtensa LX6 内核的 ESP32 上，开销降至 0.01% 以下。由综合基准模拟的最坏情况显示开销高达 9.68%。
变形金刚：纯粹基于注意力的网络学习
自我注意事项是指神经网络自行找出序列的哪些部分，例如单词句子或图像中的一系列斑点，共同有助于解决手头的问题。例如，对于语言翻译，自我注意力的目标是找出源语言中哪些单词在一起有助于目标语言中任何单个单词的产生。另一方面，在图像识别中，自我注意力将有助于网络弄清楚哪些补丁程序共同做出了最大的贡献，可以正确预测类标签。
使用ZScaler客户端连接器安全移动访问
对于参加Zscaler数字体验的用户，Zscaler客户端连接器是在端点级别收集的性能数据的强大来源。在ZDX用例中，Zscaler客户端连接器收集我们云单独看到的指标，包括诸如CPU负载，Wi-Fi信号强度和吞吐量之类的详细信息，或者该端点是否完全符合最新的操作系统补丁。ZDX从用户的设备中提供了对应用程序健康的可见性。这包括对应用程序的监视和测试网络连接从设备到应用程序，无论应用程序托管何处。
会所日历 - 2003年6月至2003年8月
你好秋天！我们准备有一个“葫芦”时间！俱乐部会所在今年秋季将举办各种活动和节目，包括前往Pala Casino的游览，俱乐部会所高级资源博览会，Bunco的有趣之夜以及我们的年度退伍军人节和朋友的午餐会！我们还安排了三次激动人心的迷你游览，包括纽波特海滩名人之家巡游，尔湾地区公园南瓜补丁和圣克莱门特出口。
SAS®9.4Linux®的系统要求X64
如果您不升级SAS 9.4基础，则每个维护版本都会假设有一些风险。您的环境缺少这些发行版所包含的补丁和安全更新。此外，第三方供应商可能不支持较旧的SAS 9.4维护释放支持的第三方数据库技术的唯一版本。如果您的数据库或客户端软件版本不再受供应商的支持，则SAS无法对您可能遇到的问题进行故障排除，因为该供应商的代表无法提供帮助。
视觉变压器具有分层注意力
摘要：本文解决了香草视觉变压器中与多头自我注意（MHSA）相关的高计算/空间复杂性。为此，我们提出了层次MHSA（H-MHSA），这是一种新颖的方法，以层次的方式计算自我注意力。具体来说，我们首先将输入图像分为通常完成的补丁，每个补丁都被视为令牌。然后，提议的H-MHSA学习本地贴片中的令牌关系，作为局部关系建模。然后，将小斑块合并为较大的贴片，H-MHSA对少量合并令牌的全局依赖性建模。终于，将本地和全球专注的特征汇总为具有强大表示能力的功能。由于我们仅在每个步骤中计算有限数量的令牌的注意力，因此计算负载大大减少。因此，H-MHSA可以在不牺牲细粒度信息的情况下有效地模拟令牌之间的环境关系。与H-MHSA模块合并，我们建立了一个基于层次的变压器网络的家族，即HAT-NET。为了证明帽子网络在场景中的优越性，我们就基本视觉任务进行了广泛的实验，包括图像分类，语义分割，对象titection和实例分段。因此，HAT-NET为视觉变压器提供了新的视角。代码和预估计的模型可在https://github.com/yun-liu/hat-net上找到。