摘要:随着云环境变得广泛,网络安全已成为网络,通信,数据隐私,响应时间和可用性等领域的首要任务。包括行业,医疗保健和政府在内的各个部门最近面临针对其计算系统的网络攻击。确保在云环境中的安全应用部署需要大量精力。随着对云安全性的日益兴趣,进行系统文献综述(SLR)对于识别研究差距至关重要。连续软件工程,包括连续集成(CI),交付(CDE)和部署(CD),对于软件开发和部署至关重要。在我们的SLR中,我们审查了66篇论文,总结了与CI/CD在云中的安全性相关的工具,方法和挑战。我们介绍了云安全性和CI/CD的关键方面,并报告了Harbor,Sonarqube和Github Actions等工具。挑战诸如图像操纵,未经授权的访问和薄弱的身份验证之类的挑战被突出显示。该评论还发现了工具和实践如何解决CI/CD管道中这些安全问题的研究差距,揭示了需要进一步研究以改善基于云的安全解决方案。
(未经同行评审认证)是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2022 年 9 月 29 日发布。;https://doi.org/10.1101/2022.09.29.509744 doi:bioRxiv preprint
描述性叙事连续葡萄糖监测(CGM)测量间质葡萄糖,这与血浆葡萄糖很好地相关。CGM设备有两种基本类型:向成员提供无盲数据的设备,以及那些对成员可用的数据及其医疗保健提供商进行回顾性分析的数据。对于提供不盲数据的设备,大多数已发布的随机对照试验(RCT)都是使用具有警报和警报的实时CGM设备执行的。很难确定拥有这些通知对葡萄糖水平的反应产生的影响。有一项针对低血糖症风险患者的小型研究,将实时CGM与间歇性扫描的CGM进行比较。这项研究表明,用实时CGM在低血糖中花费的时间有所改善。某些实时系统需要用户校准,该系统的频率取决于设备。此外,对于某些CGM系统,FDA建议用于做出治疗决策的SMBG(自我监测的血糖)。需要SMBG确认的设备称为“辅助性”,而不称为“非调节性”的设备。 226名成年人的RCT建议,在患有良好控制的1型糖尿病的成员中,可以安全有效地使用CGM设备,而严重低血糖症的风险低。FDA批准了两个CGM设备,用于在没有SMBG校准或确认的情况下做出治疗决策。实时读数允许成员监视指示葡萄糖问题的警报并立即采取纠正措施。gm是通过放置皮下传感器使用的三个组件(发射器,接收器和传感器)的三个组件(发射器,接收器和传感器)的设备,可连续监测和记录从间质流体获得的葡萄糖水平。此设备不能替代指尖读数。如果获得批准,则预计CGM将在大多数几周内每周至少6天连续使用。
连续过程再生方法首先用于计算再生过程的谱密度。该方法的主要特点是保留“锯齿状”实现中给出的转折点(极值)的值和序列。在这样做的同时,基于循环计数方法的方法将给出完全相同的疲劳耐久性估计,因为初始条件 MAX-MIN-MAX ... 得到保证。为了通过谱密度研究随机过程标准偏差(RMS),原始序列的外推由连续余弦函数提供。转折点处的兼容性条件确保了过程及其一阶导数的连续性。为了确定频率,利用了开发过程中获得的一些样本实现的信息。作为其中一个应用,该方法旨在用于分析两种在耐久性评估任务中评估载荷的竞争方法的可比性,即应用循环计数方法和基于过程谱密度方法的方法。对建模过程进行了一些其他推测。关键词:材料疲劳、耐久性估计、余弦外推、循环计数、谱密度
逆问题(IP)自然出现在成像和信号处理中的各种应用中,包括Denoising,DeBluring,DeBluring,represolution,计算机视觉中的介绍,计算机断层扫描(CT),磁共振成像(MRI),POSITRONS SMOWHACHY(PET),电力障碍(Electical Inviceance Inbedance pointicance normaghice nor domain in n domain)。与传统的前进问题不同,他们遭受了所谓的不良性,即缺乏解决方案的存在,独特性或稳定性[27]。虽然可以通过放松逆问题并选择具有特定特性的解决方案来确保存在和唯一性,但实现稳定性的挑战就会带来更大的挑战。一种解决不良性的经典方法在于利用正规化功能来稳定重建过程。近年来,基于机器学习的重建算法已成为大多数成像应用中的最新技术[11,52]。在这些算法中,将生成模型与经典迭代方法(例如Landweber方案)相结合的算法非常有前途,因为它们保留了反问题理论提供的大多数解释性。然而,尽管数值结果令人印象深刻[19,66,10,39,61,12,38],但尚未研究许多理论问题,例如,关于重建的稳定性属性。这项工作的主要贡献之一是显示Lipschitz
连续的近似是一种在心理学中通过逐渐增量的步骤来塑造行为的强大技术。它涉及将复杂的行为分解为可管理的块并加强一路上的进步。这种方法已在各个领域被广泛采用,包括教育和行为修改。该概念首先是B.F. Skinner作为他在操作调节方面的工作的一部分,自成立以来就经历了重大发展。让我们首先将复杂的行为分解为较小的步骤。例如,训练狗可能始于让它躺在指挥下。第3步是关于加固的 - 奖励主题越来越接近所需的行为。一旦当前掌握了当前的步骤,请继续进入下一步。该过程一直持续到达到最终目标。塑造心理学在此过程中起着至关重要的作用,这涉及加强逐渐接近预期结果的行为。这就像在行为上玩“温暖,温暖”的游戏。连续近似具有许多应用,包括行为修改和治疗。例如,帮助某人克服对高度的恐惧可能始于看高大的建筑物的照片,然后发展到观看视频,站在脚凳上等等。这种技术在技能获取和学习中也很有用,无论是学习弹吉他还是掌握蛋奶酥制作的艺术。在教育环境中,教师使用连续的近似来帮助学生解决具有挑战性的学科。这不仅是人类 - 连续近似也广泛用于动物训练中,从教导海豚到执行技巧到训练服务犬。该技术具有其优势,例如有效地塑造复杂的行为并适应不同的情况,但它也需要耐心,一致性和仔细的管理。有可能考虑的潜在陷阱,例如加强错误的行为或以操纵方式使用该技术。在整个过程中,同意是一个重要的道德考虑。**在现实情况下使用连续的近似**与不熟悉过程的个人合作时,细微的方法至关重要。让我们探索在行动中连续近似的切实实例,其中理论以迷人的方式与实践融合。*** Skinner的乒乓鸽**:在具有里程碑意义的实验中,Skinner使用连续的近似来教鸽子玩乒乓球。最初将啄在球上并逐渐完善其行为,这些鸟类学会了来回射击。***克服恐惧症**:连续的近似有助于征服令人衰弱的恐惧。一个值得注意的案例涉及一名妇女,通过逐步接触疗法,经过数周的治疗后能够抚摸一只小狗,克服了严重的狗恐惧症。***体育教练**:教练利用连续的近似来帮助运动员掌握复杂的动作。体操运动员,例如,从基本的翻滚到向后的掷骰,背面弹簧,最终是完整的背面弹片。格言走了,“你怎么吃大象?**扩展地平线**随着我们的展望,连续的近似应用程序继续多样化:**人工智能**:研究人员正在利用这项技术来训练机器学习算法。***环境保护**:正在使用连续的近似来促进可持续行为。***神经科学交叉点**:科学家正在研究该技术如何影响大脑可塑性和神经途径,并可能解锁神经系统疾病的新疗法。**新兴趋势*****整合技术**:将连续近似与评估条件结合起来,以形成态度和偏好。***个性化教育**:将连续的近似值纳入自适应学习算法中,以创造量身定制的学习体验。**持久的影响**连续的近似超越了其心理根源,证明自己是理解行为,学习和改变的有效工具。从谦虚的开端到深远的应用程序,这项技术提醒我们,即使是最复杂的挑战也可以通过耐心和持久性克服,这是一次可控的一步。一次咬人!”最终,连续的近似不仅仅是塑造行为,这是关于改变生活,一次是一小步。连续的近似值(也称为塑造)是从操作条件中得出的过程,涉及通过奖励越来越类似于期望的结果来逐渐改变行为的过程。这样做,我们可以有效地指导行为取得积极的结果,一次促进学习和成长。这种方法允许个人以渐进的步骤朝着目标目标发展,每一次奖励的行动都使他们更接近最终目标。在每个步骤中提供的加固都会加强行为,使其更有可能再次发生,并最终导致达成最终所需的行为。这个过程在诸如动物训练之类的领域至关重要,在动物训练等领域,教练们使用连续的近似来教授复杂的行为,从而奖励对目标行动的逐步改进。通过奖励沿途的进步,将复杂的任务分解为较小的步骤,使个人更容易学习新技能,无论是狗取球还是掌握写作的孩子。该技术还用于教导儿童发育挑战和物理疗法,以恢复中风的患者,从而逐渐帮助他们恢复能力。连续近似示例心理学。ADC0804是连续近似ADC的一个示例。连续的近似CBT示例。ADC连续近似示例。皮卡德的连续近似示例。连续的近似ABA示例。连续近似示例的方法。8位连续近似ADC示例。连续的近似模型示例。连续的近似ADC解决了示例。以下哪一项是连续近似的示例。