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World File Search System配红
地球遥感图像的多传感器配准
假设系统校正系统在几个像素内给出近似配准，我们开发了用于多传感器数据的自动图像配准方法，目标是实现亚像素精度。自动图像配准通常由三个步骤定义：特征提取、特征匹配和数据重采样或融合。我们之前的工作重点是基于使用不同特征的图像相关方法。在本文中，我们研究了不同的特征匹配技术，并提出了五种算法，其中特征是原始灰度或小波类特征，特征匹配基于梯度下降优化、统计稳健匹配和互信息。这些算法在多个多传感器数据集上进行了测试和比较，这些数据集覆盖了 EOS 核心站点之一，即堪萨斯州的 Konza Prairie，来自四个不同的传感器：IKONOS（4m）、Landsat-7/ETM+（30m）、MODIS（500m）和 SeaWIFS（1 000m）。
供应链配送与运输指南
产品标签 已为医疗手术用品、设备和植入物定义了产品标签要求。供应商必须在所有包装的外部以及内部包装（包括用于患者护理的最小包装单位）上使用 GS1 标签格式。UPC 代码本身不能替代医疗器械和产品的 GS1 UDI。Kaiser Permanente 支持并正在医疗保健行业强制实施 GS1 唯一设备标识“UDI”标准。在最小使用单位处使用 GS1 格式的条形码标记产品，KP 临床医生可以轻松扫描和捕获用于患者护理的产品。此条形码扫描启用了我们的供应链需求计划功能，确保我们始终在临床医生需要用于患者护理时以合适的成本提供正确的产品。此条形码扫描还会在到期日期发出警报，并在发生召回时跟踪批号或序列号。
临床上很重要的毛皮配位 -
抽象目的：使用脑部计算机界面（BCI）控制的神经假体来证明自然主义运动控制速度，协调的掌握和从训练到新物体的延长。设计：与前臂功能电刺激（FES）集成的心脏内BCI的I期试验。报告的数据跨越了植入后的第137天至1478年。设置：三级护理门诊康复中心。参与者：一名27岁的C5级A类（在美国脊柱损伤协会损伤量表上）创伤性脊髓损伤干预措施：在其左侧（主要）运动皮层中植入阵列后，接受了BCI-FES训练的参与者，以控制动态，辅助的，具有辅助的固定的固定的固定固定的固定固定剂，Wrist，Wrist和手动运动。主要结果措施：对ARM运动能力的标准化测试（对强度，敏感性和预性评估评估评估[GRASSP]，行动研究ARM测试[ARAT]，GRASP和释放测试[GRT]，Box and Block测试），Grip肌度测试和功能活性测量的功能[CUE-TIPLIPE-STROTIA QUIFIA]，QUADIA QUADIA QUADIA QUADIA QUADIA，有或没有BCI-FES的脊髓独立测量自我报告[SCIM-SR]）。结果：随着BCI-FES的分数，分数从基线上提高了：握力（2.9 kg）； Arat杯子，气缸，球，酒吧和块； grt罐，分叉，钉，重量和胶带；草p强度和预性（从瓶中倒出的盖子，转移钉子）；以及提示曲手和手工技能。QIF-SFAND SICIM-SR饮食，美容和厕所活动有望改善BCI-FES的家庭使用。Pincer抓地力和移动性不受影响。BCI-FES抓地力技能使参与者能够玩改编的“战舰”游戏并操纵家庭对象。结论：使用BCI-FES，参与者执行了熟练和协调的抓手，并在上肢功能的测试中取得了显着的临床收益。练习从培训对象到家庭用品和休闲活动的练习。Palmar，横向和
理解 - 金属配体配位 -
图2：MD模拟。（a）不同LI +协调环境的示意图。（b-d）显示了liotf和（e-g）的结果：（b，e）配位矩阵，该矩阵对来自OTF-的氧和氧气对Li +的总协调的相对贡献，来自OTF-和来自聚合物终端组的硝化物。通过红色和黄线传递的网格代表了最有利的4和5的总坐标数。Pij是模拟时间内每个协调组合的概率。（c，f）阳离子，阴离子和聚合物链的MSD图。（d，g）离子聚类统计，其中网格通过红线代表中性簇。αIJ是模拟期间每个群集的平均计数。
红队中的人工智能
红队模拟现实世界中对组织、基础设施或个人等目标的攻击，以测试他们的防御能力并评估漏洞。人工智能在红队网络攻击中发挥着重要作用。本文通过研究人工智能方法在各种情况下如何被滥用以及确定这些攻击的典型目标，探讨了人工智能在红队中的影响。最近的研究强调了与大型语言模型（LLM）相关的风险，这是一种先进的人工智能，以及它们重塑红队领域的潜力。本文旨在进行全面回顾，分析人工智能在网络攻击中的作用及其对红队实践的影响。论文第 2 章分析了提交的文章，总结了其方法和结果。本文进行了范围界定审查，旨在确定红队中使用的 AI 方法及其有针对性攻击的性质。第 3 章介绍了扩展的文献综述，采用叙述性综述和滚雪球抽样方法来实现其目标。该评论重点介绍了红队攻击中使用的大型语言模型 (LLM)。它探讨了 LLM 和其他高级 AI 方法在网络攻击领域的作用，重点介绍了最近的研究及其目标。AI 正在推动整个红队领域的变革，而 LLM 等高级 AI 既带来了机遇，也带来了风险。自动化网络攻击的兴起带来了新的复杂程度，使得这些攻击越来越难以检测。网络犯罪分子正在利用可访问的 AI 工具执行自动化和高度逼真的攻击，通常只需要极少的人为干预。这些基于 LLM 的应用程序不仅使攻击者能够优化他们的策略，而且由于 AI 系统内的漏洞，还存在严重风险，可能导致严重后果。例如，对 AI 驱动的攻击的模拟显示出很高的成功率，凸显了这些工具增强网络攻击方法的潜力。讨论了 Auto-GPT 等工具在未来向公众推出时被滥用的可能性。需要对网络攻击中的 AI 进行研究，以应对红队中使用 AI 应用程序所带来的威胁。
红腿专业公报
位于纽约西点军校的美国军事学院正在庆祝建校 200 周年。该学院成立于 1802 年 3 月，主要归功于两位杰出的炮兵：亨利·诺克斯和亚历山大·汉密尔顿的努力。西点军校的宗旨是为专业军事领导人提供科学和技术培训，以使美国摆脱对外国军官队伍的依赖，尤其是对外国炮兵和工程师的依赖。西点军校和野战炮兵有着长期而牢固的关系。甚至在学院成立之前，西点军校于 1794 年为我们国家的年轻陆军创建了炮兵和工程兵团。军事学院成立的那一年，这个团分为炮兵团和工程兵团。FA 的遗产。美国野战炮兵的历史始于独立战争，1775 年理查德·格里德利上校的 FA 团在波士顿与英国人作战。但毫无疑问，西点军校两百周年也庆祝了技术部门对陆军的重要性，包括其炮兵部队。很早就可以看出西点军校的毕业生将加入野战炮兵部队。在托马斯·杰斐逊执政的八年中，西点军校任命的 50 名军官中，有 27 人被任命为炮兵，14 人成为工程师，8 人成为步兵，一名可怜的人被派往龙骑兵队。在整个
苯酚红麦芽糖琼脂
原理和解释渗透性酵母通常是造成高糖食品变质的原因，包括果酱，蜂蜜，浓缩果汁，带有软中心的巧克力糖果等。（4,6）。可以在高浓度的有机溶质（尤其是糖）中生长的生物称为渗透液。酵母是在高渗透压的非离子环境中遇到的最常见的渗透性微生物，例如含有高浓度糖的食物。渗透性葡萄糖琼脂，用于检测和分离酵母（如酵母菌），这些微生物（如酵母菌）在食品工业中最常见。我在My-40g琼脂中代表麦芽提取物和酵母提取物，在培养基中40％的葡萄糖代表40％，满足上述要求。该培养基含有麦芽提取物和酵母提取物，可提供氮营养素，氨基酸，维生素，跟踪成分的渗透成分。培养基中的40％葡萄糖满足这些酵母的营养需求。
美国鱼类和野生动物管理局红狼计划
– 任何人不得捕杀威胁人类安全的红狼。 – 任何人不得捕杀正在杀害牲畜或宠物的红狼。 – 土地所有者不得以任何方式骚扰在其土地上发现的红狼，但不得对狼造成伤害。 – 鱼类和野生动物管理局和州生物学家不得捕杀对人类安全或宠物/牲畜构成非直接威胁的动物。 – 无意捕杀（例如，车辆撞击）。
红肉行业的碳
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