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环境 - 公路图。 ...
随着极端天气事件变得更加频繁和激烈，我们的工作方式和我们提供的建筑物必须适应以保护生活，投资和生态系统。在建筑环境中的韧性不再是一种选择；需要确定客户，设计师和我们自己的风险和行动的必要性。我们将寻求实施与气候相关的金融披露（TCFD）建议工作组和PAS2080标准“建筑环境中的碳管理”，以帮助确保我们的工作中考虑气候变化风险和弹性。
图S1。 GADD45β和...
BNT162B2尖峰mRNA定量分析。用于定量BNT162B2 SPIKE mRNA的相对含量，如Gasparello等人（1）所述，在24小时处理后分离了来自BNT162B2处理的细胞的总RNA，并将其反转录为CDNA。Fertig等人（2）对BNT162B2 SPIKE mRNA的定量（Q）PCR分析进行了。在这项研究中，底漆被设计为特定于公共可用的密码子优化疫苗mRNA序列（2,3），但不是编码S蛋白的病毒RNA。使用的引物的序列为5'-GTG GAT CTG CCC ATC GGC ATC（正向）和5'-GTC CAT CCG CCG CTG CTG CTG CTA TCG（反向），并以200 nm的最终浓度使用。对于PCR分析，在95°C下首次10分钟后，进行了40个循环放大周期（在95°C时为15秒，在65°C时1分钟），并从60至95°C进行加热的最后一步。PCR扩增
脑培养图。 ...
大脑和企业文化映射。寻找创新的来源就像更好地了解大脑。难以捉摸，但越来越好！构造研究人员和科学家，从来没有学习过大脑及其起作用。了解企业文化可以远远落后吗？如果我们有能力更好地理解人脑的工作，这是世界上最复杂的装置，我们也可以更好地了解组织的文化，从某种意义上来说，这是公司所有大脑的总和。我们真的了解公司的文化吗？在启动一项改善创新性计划之前，了解有关企业文化的更多信息是否重要？“探测探索者”技术相似吗？了解一种要鼓励创新的文化是提高创新能力的重要一步。事实证明，试图了解公司的运作，尤其是其文化的运作，与深入研究人脑的复杂性和功能非常相似。显然，大脑比公司的文化要复杂得多，但是在理解大脑功能的方法和理解公司文化的方法之间存在相似之处。映射大脑的活动，能力，联系，优势和劣势的科学与试图理解公司文化有关。映射1;当动作和反应之间没有明显的线性或可观察的路径时，一种解决根本原因的技术是用于探索人脑的技术之一。
阿丽亚娜 5 号 - 阿丽亚娜空间公司
2.7.3. GTO 双机发射的发射窗口 2.7.4. GTO 单机发射的发射窗口 2.7.5. 非 GTO 发射的发射窗口 2.7.6. 发射推迟 2.7.7. 升空前关闭发动机 2.8. 上升阶段的航天器定位 2.9. 分离条件 2.9.1. 定位性能 2.9.2. 分离模式和指向精度 2.9.2.1. 三轴稳定模式 2.9.2.2. 自旋稳定模式 2.9.3. 分离线速度和碰撞风险规避 2.9.4. 多重分离能力 第 3 章 环境条件 3.1. 一般要求 3.2. 机械环境 3.2.1. 静态加速度 3.2.1.1. 地面 3.2.1.2. 飞行中 3.2.2.稳态角运动 3.2.3. 正弦等效动力学 3.2.4. 随机振动 3.2.5. 声振动 3.2.5.1. 地面 3.2.5.2. 飞行中 3.2.6. 冲击 3.2.7. 整流罩下的静压 3.2.7.1. 地面 3.2.7.2. 飞行中 3.3. 热环境 3.3.1. 简介 3.3.2. 地面操作 3.3.2.1. CSG 设施环境 3.3.2.2. 整流罩或 SYLDA 5 下的热条件 3.3.3. 飞行环境 3.3.3.1. 整流罩抛弃前的热条件 3.3.3.2. 气动热通量和整流罩抛弃后的热条件 3.3.3.3. 其他通量 3.4. 清洁度和污染 3.4.1.环境中的洁净度 3.4.2. 沉积污染 3.4.2.1. 颗粒污染 3.4.2.2. 有机污染 3.5. 电磁环境 3.5.1. L/V 和范围 RF 系统 3.5.2. 电磁场 3.6. 环境验证
子图结构对图神经网络的成员推理攻击
图形神经网络（GNN）已被广泛应用于不同域之间的变量应用。但是，最近的研究表明，GNN易受成员推理攻击（MIA）的影响，该攻击旨在推断该模型的培训数据中包括某些特定的数据样本。虽然大多数先前的MIA都集中在训练图内的单个节点和边缘的成员中，但我们引入了一种新型的成员推理攻击形式，称为结构成员推理攻击（SMIA），该攻击（SMIA）旨在确定一组特定的目标结构，例如某个特定目标结构，例如集团或多跳训练图中的特定目标结构。为了解决此问题，我们提出了新颖的黑盒SMIA攻击，这些攻击利用了目标GNN模型产生的推理的预测输出。我们的方法涉及培训三标签分类器，该分类器与影子训练相结合，有助于加入推理攻击。我们对三种代表性GNN模型和三个现实世界图数据集的广泛实验评估表明，我们提出的攻击始终超过三个基线方法，包括采用常规链接成员资格推理攻击来推断子图结构的方法。此外，我们设计了一种防御机制，将扰动引入节点嵌入，从而影响了目标模型的相应预测输出。我们的防御选择性地覆盖了节点床中的尺寸，这些尺寸对模型的准确性影响最小。我们的经验结果表明，我们的方法的防御效力与两种既定的防御技术相媲美，这些技术采用了差异隐私。此外，与现有的两种防御方法相比，我们的方法在防御强度和目标模型的准确性之间取得了更好的权衡。
