此软件包提供了相关的摘要,该信息通常由分析师和安全团队手工制作的信息进行狩猎和事件响应。Corelight将实体定义为企业网络元素,例如系统,服务器,用户,域或证书。这些属性可在一组相互关联的日志中获得,这些日志从完整的Corelight日志流进行了汇总以进行快速搜索。此日志集包括有关网络上所有内容的实体信息,从IT设备(笔记本电脑,服务器,电话,打印机)到工业控制系统(ICS)和操作技术(OT)设备(构建自动化,相机和工业控制系统)。
微纳器件与技术研究是信息科学与生命科学交叉领域的重要前沿,在神经科学和医学应用领域具有重要的战略意义和良好的应用前景(Liu et al.,2020)。随着微纳加工技术的快速进步,创新的智能化、微型化、集成化器件不断涌现,在检测和调控方面具有独特的优势。值得注意的是,将微纳器件与神经科学和临床医学相结合,可以解决科学前沿问题并培育新的研究热点。癫痫是一种主要的神经系统疾病,影响着全球超过六千万人,严重影响他们的健康和生活质量(Bernhardt et al.,2019)。研究相关神经回路内神经活动的变化对阐明癫痫的发病机制和治疗方法至关重要。可植入微电极阵列能够高质量地记录信号和解码神经信息,在脑机接口方面具有巨大的应用潜力(Wang 等人,2024 年)。Han 等人设计并制造了一种可植入微电极阵列,专门用于癫痫大鼠基底神经节纹状体区域的电生理信号检测和分析。对癫痫发作期间纹状体的电生理数据的分析为了解颞叶癫痫发作初期和潜伏期期间纹状体神经活动的动态过程提供了宝贵的见解。这一理解有助于揭示癫痫的神经机制,同时促进相关治疗方法的进步。疼痛是一种情绪和不愉快的感官体验,会对生活和工作的各个方面产生重大的生理和心理影响。纳米技术的最新进展为利用各种纳米材料和靶向表面的创新止痛策略铺平了道路
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自测试是一种仅基于其经典输入输出相关性来表征任意量子系统的方法,在独立于设备的量子信息处理以及量子复杂性理论中发挥着重要作用。先前关于自测试的研究需要假设系统的状态在仅执行本地测量且无法通信的多方之间共享。在这里,我们用单个计算受限方取代了多个非通信方的设置,这在实践中很难执行。具体来说,我们构建了一个协议,允许经典验证者稳健地证明单个计算受限的量子设备必须准备一个贝尔对并对其执行单量子位测量,直到对设备的状态和测量应用基础变化。这意味着在计算假设下,验证者能够证明单个量子设备内存在纠缠,这是一种通常与两个分离的子系统密切相关的属性。为了实现这一点,我们基于 Brakerski 等人首次引入的技术。 (2018)和 Mahadev (2018) 允许经典验证者约束量子设备的行为,假设该设备不会破坏后量子密码学。
2。仅读取内存(ROM):ROM代表仅阅读的内存,其名称源于以下事实:尽管可以从这种类型的计算机内存中读取数据,但通常无法将数据写入其中。这是一种非常快速的计算机内存类型,通常安装在主板上的CPU附近。rom是一种非易失性内存,这意味着即使没有收到电源的功率,也可以在记忆中存储的数据仍然存在于内存中,例如计算机关闭。从这个意义上讲,它类似于辅助内存,该内存用于长期存储。ROM通常包含“ Bootstrap Code”,这是计算机需要执行的基本指令集,以了解存储在辅助内存中的操作系统,并将部分操作系统加载到主内存中,以便它可以启动并准备好使用。
液体晶体(LC)是一种出色的电磁材料,在液体和晶体固体之间具有中间结构。它具有较大的光学各向异性,其光学特性可以通过中等外部磁场轻松修饰,从而使光的放大和相位调制。LC显示基于光的幅度或两极分化的模拟,已成为巨大的商业成功。同时,在光子学领域探索了许多LC设备的新型非显示器应用[1-6]。lc光学元素在操纵不同程度的光中发现了新的作用,尤其是在矢量梁的工程中,具有简单配置,方便使用,低成本和高转换效率的优势。向量场[7 - 9],其中横梁横平的光极化是空间变化的,引起了很多关注。矢量梁作为对矢量螺旋方程的自然解决方案。它们经常被生成具有正交极化状态的正交标量场的超级位置,为
对于许多小型应用,如微电子元件、微型传感器和微系统,高容量冷却选项仍然有限。NASA 格伦研究中心目前正在开发一种微机电系统 (MEMS) 来满足这一需求。它使用热力学循环直接为热负荷表面提供冷却或加热。该设备可以严格在冷却模式下使用,也可以在几毫秒内切换冷却和加热模式,以实现精确的温度控制。制造和组装是通过半导体加工行业常用的湿法蚀刻和晶圆键合技术完成的。MEMS 冷却器的优点包括可扩展到几分之一毫米、模块化以提高容量和分级到低温、简单的接口和有限的故障模式,以及最小的诱导振动。
疲劳的客观测量在职业健康和安全等领域至关重要,因为疲劳会损害认知和运动能力,从而降低生产力并增加受伤风险。可穿戴系统代表了疲劳监测的极具前景的解决方案,因为它们能够在无人值守的环境中持续、长期监测生物医学信号,同时具有所需的舒适度和非侵入性。这是开发实时疲劳监测准确模型的先决条件。然而,通过可穿戴设备监测疲劳带来了独特的挑战。为了概述目前通过可穿戴设备监测与疲劳相关的变量的最新技术,并发现当前知识中的潜在差距和缺陷,进行了系统回顾。在 Scopus 和 PubMed 数据库中搜索了自 2015 年以来以英文发表的文章,标题中包含术语“疲劳”、“困倦”、“警觉”或“警觉”,并提出了基于可穿戴设备的非侵入性疲劳量化系统。在检索到的 612 篇文章中,60 篇满足纳入标准。纳入的研究主要是短期研究,且在实验室环境中进行。总体而言,研究人员根据运动(MOT)、脑电图(EEG)、光电容积图(PPG)、心电图(ECG)、皮肤电反应(GSR)、肌电图(EMG)、皮肤温度(T sk )、眼球运动(EYE)和呼吸(RES)数据开发疲劳模型,这些数据均由市场上的可穿戴设备获取。在提出的疲劳量化方法中,监督机器学习模型(更具体地说是二元分类模型)占主导地位。这些模型在检测疲劳方面被认为表现非常出色,然而,在模型开发过程中几乎没有努力确保使用高质量的数据。总之,本综述的结果表明,方法上的局限性阻碍了大多数提出的疲劳模型的普遍性和现实世界的适用性。还需要开展更多的工作来充分探索可穿戴设备在疲劳量化方面的潜力,以及更好地理解疲劳与生理变量变化之间的关系。
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