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驱动印度IT/ITES部门的五种力量以及如何利用它们
：kloh qhwzrun frqvrolgdwlrqrƺhuvfohdu dgydqwdjhv lw dovr dovr eulqjv fkdoohqjjhv sduwlfxoduo \ iru jore jore jore jore jore jore joredo行动。它提出的主要问题之一是潜伏期；更重要的是，在IT/ITES的情况下，跨越北美和欧洲等大陆的组织会遍历海底电缆，并面临着威胁到通信途径安全的地缘政治紧张局势的挑战。此外，确保网络冗余对于业务连续性至关重要，尤其是在诸如％dqnlqj *&& v zklfk idfh idfhvljqlƻfdqwulvnv ulvnv li wkhlu网络连接性之类的领域中，这使得拥有强大的冗余计划至关重要。这些挑战必须使公司必须仔细计划其连接策略与HQVXUH FRQWLQXLW \ 1HWZRUNHƽFLHQF\ PXVW EH D NH \在业务连续性和灾难恢复（BCDR）策略中的考虑，因为业务解决方案与业务解决方案紧密相关，因为业务解决方案与质量和可靠性的连接性紧密相关。
RFlySim - flyeval
无人机自动驾驶系统是安全至关重要的系统，其可靠性和安全性要求日益提高。然而，测试一个复杂的自动驾驶控制系统是一项昂贵且耗时的任务，需要在整个开发阶段进行大量的室外飞行试验。本文提出了一种自动驾驶系统室内自动测试平台，旨在大幅提高无人机的开发效率和安全水平。首先，针对不同类型的飞行器提出了一种统一的建模框架，以便于共享共同的建模经验和故障模式。然后，利用自动代码生成和基于 FPGA 的硬件在环仿真方法开发实时仿真平台，确保软件和硬件层面的仿真可信度。最后，提出了一种自动测试框架，用于在实时飞行仿真过程中遍历测试用例并评估测试结果。在验证部分，通过将得到的结果与实验结果进行对比，验证了仿真平台的准确性和可靠性，并在多旋翼飞行器上的成功应用证明了该平台的实用性。
统一交通消息传递中的空间和时间......
摘要 —本文旨在在非欧几里得空间中统一空间依赖性和时间依赖性，同时捕捉交通数据的内部时空依赖性。对于具有拓扑结构的时空属性实体，时空是连续且统一的，而每个节点的当前状态受其邻居在不同时间段内的过去状态的影响。大多数用于交通预测的时空神经网络在处理过程中分别研究空间依赖性和时间相关性，严重损害了时空完整性，并且忽略了节点邻居的时间依赖周期可能延迟且动态的事实。为了模拟这种实际情况，我们提出了一种新颖的时空图神经网络 TraverseNet，将空间和时间视为一个不可分割的整体，以挖掘时空图，同时通过消息遍历机制利用每个节点不断发展的时空依赖性。消融实验和参数研究验证了所提出的 TraverseNet 的有效性，详细实现可从 https://github.com/nnzhan/TraverseNet 找到。
在风险地形上学习敏捷运动
摘要 - 四倍的机器人通过强化学习在各种地形上表现出了显着的能力。然而，在存在稀疏的立足点和危险的地形（例如步进石材和平衡梁）的情况下，需要精确的脚部放置以避免跌倒，经常使用基于模型的方法。在本文中，我们表明端到端的强化学习还可以使机器人能够通过动态动作遍历风险的地形。为此，我们的方法涉及培训一项通才政策，以实现无序和稀疏的垫脚石的敏捷运动，然后通过将其可重复使用的知识从中转移到更具挑战性的地形上。鉴于机器人需要在这些地形上快速调整其速度，我们将任务作为导航任务而不是常用的速度跟踪，从而限制了机器人的行为并提出探索策略来克服稀疏的奖励并实现较高的健壮性。我们通过在Anymal-D机器人上进行模拟和现实实验来验证我们提出的方法，从而达到峰值前进速度≥2。5 m/s在稀疏的垫脚石和狭窄的平衡梁上。视频：youtu.be/z5x0j8oh6z4
Dell EMC IDRAC对常见漏洞的响应和暴露CVE-2018-1207 CVE-2018-1211和CVE-2018-1000116 2018年6月26日更新
•CVE-2018-1207：Dell EMC IDRAC7/IDRAC8，2.52.52.52之前的版本，包含CGI注入漏洞，可用于执行远程代码。远程未经验证的攻击者可能能够使用CGI变量执行远程代码。•CVE-2018-1211：Dell EMC IDRAC7/IDRAC8，2.52.52.52之前的版本，在其Web服务器的URI PARSER中包含一个路径遍历易位性，可用于在没有身份ewentication的情况下获得特定的敏感数据。远程未经验证的攻击者可以通过查询特定的URI字符串来读取IDRAC的配置设置。•CVE-2018-1000116：Dell EMC IDRAC7/IDRAC8，2.52.52.52之前的版本和3.20.20.20之前的IDRAC9版本包含net-SNMP服务中的堆腐败脆弱性（一种开源组件），可用于损坏Heap Memory。远程未经身份验证的攻击者可能能够将畸形的PDU发送到净SNMP服务并触发堆损坏。
自动共振理论基于自动移动机器人的全球拓扑图构建
抽象3D空间感知是在未知环境中执行任务的自动移动机器人的关键技术之一。其中，为自动移动机器人建造全球拓扑图是一项艰巨的任务。在这项研究中，我们提出了一种基于竞争性学习的未知数据分布的拓扑结构的方法，这是一种无监督的学习。为此，将基于自适应理论的拓扑聚类（ATC）避免灾难性忘记以前测量的点云，被用作学习方法。此外，通过扩展具有不同拓扑（ATC-DT）的ATC，具有多个拓扑结构，用于提取地形环境的可遍历信息，可以实现一种路径计划方法，可以达到未知环境中设置的目标点。在未知环境中进行的路径规划实验表明，与其他方法相比，ATC-DT可以仅使用测量的3D点云和机器人位置信息来构建具有高精度和稳定性的全球拓扑图。
![arXiv:2205.02867v1 [quant-ph] 2022 年 5 月 5 日](/simg/1\19c2b53419812bdbddf4a6164eca548ad25e737b.webp)
arXiv:2205.02867v1 [quant-ph] 2022 年 5 月 5 日
摘要。多体系统的量子混沌已迅速发展成为一个充满活力的研究领域，涉及从统计物理学到凝聚态物理、量子信息和宇宙学等各个学科。在具有经典极限的量子系统中，先进的半经典方法提供了经典混沌动力学与量子层面上相应的普遍特征之间的关键联系。最近，处理通常的半经典极限 ℏ → 0 中的遍历波干涉的单粒子技术已经开始转变为类似半经典极限 ℏ eeff = 1 /N → 0 中的 N 粒子系统的场论领域，从而解释了真正的多体量子干涉。这种半经典多体理论为理解单粒子和多体量子混沌系统的随机矩阵相关性提供了一个统一的框架。某些经典轨道和平均场模式的编织束分别控制干涉，并为普遍性的基础提供了关键。所提出的案例研究包括 Gutzwiller 谱密度迹公式和不按时间顺序的相关器的多体版本，以及关于可能取得进一步进展的简要评论。
大霍巴特文化场所研究
这种设施的传播反映了南部，北部和西北部之间的概念（和竞争性）鸿沟，区域受众在消费文化和对计划的支持方面都是领土。结果，除州图书馆以及可能是塔斯马尼亚交响乐团（TSO）外，很少有文化组织具有真正的全州范围内的运营或职业1。缺乏全州和兼容的网络或受众隶属关系也意味着，在霍巴特（或朗塞斯顿或德文波特）进行的专业表现工作很少进入不同的市场。这减少了观众发展被视为全州活动的机会，而是它成为一种特定地区的策略。悖论是，塔斯马尼亚州从地理上讲，塔斯马尼亚州在霍巴特，朗塞斯顿，德文波特和伯尼的主要人口领域之间提供了易于遍历的距离和网络，并且应该能够支持综合的“整个州”计划。
产前大麻暴露与局部大脑差异有关，这些局部差异部分介导了与青少年心理病理增加的相关性
以及越来越允许的社会文化态度和法律，怀孕期间的大麻使用在2002年（3.4％）和2017年（7％）（7％）之间增加了一倍，尽管有证据表明政府卫生机构的潜在不利后果和灰心（例如外科医生，食品和食品药物管理局外科医生，食品和专业人士）2,3和专业人士（American Colledications of Altive College of Archenecissians）（American College of Archestricistricistricistrics和Gynec）。累积研究将产前大麻暴露（PCE）与儿童期，青春期和成年初期的不良行为结局联系起来（例如，心理病理学增加，认知5-8；另请参见9-11），这表明PCE可能会影响大脑发育。作为大麻构成遍历胎盘12并与胎儿内源性内源性内源性系统的界面，这对神经发育有效（例如，轴突伸长，突触可塑性，突触下修剪）13，有可能通过PCE影响大脑发育的可行分子机制。但是，缺乏研究这种假定的神经系统水平机制14的研究，这是适当评估怀孕期间大麻使用的安全所需的。
语言插入的高斯碎片（腿）
摘要 - 构建语义3D地图对于搜索官方，仓库，商店和房屋感兴趣的对象很有价值。我们提出了一个映射系统，该系统会逐步构建一种语言包裹的高斯splat（腿）：详细的3D场景表示形式，该表示同时编码外观和语义是在统一的表示中。腿在网上训练，因为机器人遍历其环境，以便可以定位开放式对象查询。我们在4个房间场景上评估了腿部，在该场景中我们查询场景中的物体，以评估腿如何捕获语义含义。我们将腿与LERF [1]进行了比较，并发现尽管两个系统都具有可比的对象查询率，但腿的训练速度比LERF快3.5倍。结果表明，多相机设置和增量捆绑捆绑调节可以提高受约束的机器人轨迹的视觉重建质量，并建议腿可以定位开放式播放器和长尾对象查询，其精度高达66％。请参阅项目网站：berkeleyautomation.github.io/legs