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World File Search System预定义
第5章分散自治组织法...
（1）“管理员”是指以章程中指定的方式任命的人，以决定分散自主组织的特定，预定义的操作。（2）“资产”是指价值项目，无论是链上还是链。（3）“章程”是指管理分散自治组织的程序规则和法规，以及分散的自治组织成员和参与者的相互作用。（4）“加密证明”是指数学证明，该数学证明验证消息没有以任何方式篡改或更改消息，并且可以由能够访问原始消息和证明的人验证。（5）“分散”是指决策分布在多个人之间。（6）“分散自治组织”是指组织：
Fortigate Fortiwifi 70g系列数据表
Fortigate Cloud是一项SaaS服务，可为Fortinet Fortigate NGFWS提供简化的管理，安全分析和报告，以帮助您更有效地管理设备并降低网络风险。它简化了零触摸式配置的最初部署，设置和持续的管理设备，例如Fortiap，FortiSwitch和Fortiextender等连接设备。它为交通分析和安全威胁提供了实时和历史可见性，以降低风险并改善安全姿势。查看在云中存储的各种威胁，网络流量和系统事件长达一年，并提供预定义的报告，以满足合规性并提供可行的见解。
手势控制机械臂的设计与开发
摘要 — 在当今的环境中，机械手在军事、国防、医疗和工业领域中发挥着重要作用，即使在烟花制造或炸弹扩散等危险环境中，机械手也可以复制人类的手势来完成任务。本文介绍了一种通过手势识别无线控制机械手运动的突破性方法。通过使用伺服控制、柔性传感器、Arduino Nano 和收发器，收发器捕获的预定义手势可实现用户和机械手之间的无缝实时通信，从而促进远程操作。手势识别技术与机器人技术的这种创新集成为增强人机交互提供了一个令人兴奋的前沿，为无数应用提供了适应性和安全性。
小型企业贷款分析平台
» 标准化数字和分行贷款申请界面 自动填写贷款详情、数字文档管理和电子签名功能 » 银行交易分类引擎 机器学习逻辑自动将银行交易分类为结构化现金流数据 » 多种数字数据输入 公司统计、银行交易数据、会计和税务数据（汇总 2500 万+数据点） » 可配置的人工智能驱动的中小企业信用评分引擎 预定义风险参数、信用政策、首选信贷局数据、历史现金流分析和数据汇总方法（基于 10 亿美元+中小企业申请的信用科学）
Microsoft Word - Agata Lawrynczyk 硕士论文.docx
参与者在传统飞行模拟器图形条件（广角显示系统 (BADS)）下飞行三个预定义电路，并使用 VR 图形环境执行相同的飞行路径和任务。本研究的探索性假设是，两种图形条件之间的用户体验、认知工作量和性能没有差异。用户体验是通过调查晕动症和其他 VR 可用性指标的问卷收集的。认知负荷是从问卷中的主观评分中收集的，该评分来自外围检测任务，并通过持续测量参与者的生理指标，包括心率和皮肤电反应。表现是从飞行路径和空速偏差以及飞行精度中获得的。
德国AI相关服务的领导者2024
在这种背景下，我们评估了满足需求不断增长的最令人信服的方法，并将领先的提供商定位在PAC创新雷达系列中，上面涉及“欧洲，法国和德国2024年与AI相关的IT服务”。我们总共分析了28个IT服务提供商与该行业相关的服务提供商，并根据多个预定义的标准评估了其特定优势和劣势。结果已发表在11个PAC雷达报告中，该报告呈现了地区（欧洲，法国，德国）或专注于业务流程（例如后台，SCM和客户服务）的各个方面的提供商。对Genai和德国中小型企业提供者的服务组合也有特别评估。
用AI和机器彻底改变网络安全...
随着网络威胁的发展和增长，传统的网络安全方法正在努力与现代攻击的日益复杂性保持同步。本文研究了人工智能（AI）和机器学习（ML）如何通过自动化关键过程（例如威胁检测和响应）来彻底改变网络安全性。传统安全模型在很大程度上依赖手动监控和预定义的规则，这可能导致响应延迟和遗漏威胁。AI和ML技术通过实现网络流量，识别异常和主动威胁缓解的实时分析来提供替代方案。这些系统能够从历史数据中学习，随着时间的推移提高其检测能力，并适应新的和未知的威胁，包括零日脆弱性。
thoraxjnl-2019-214104.full.pdf
摘要背景评估 CT 检测到的肺结节的恶性肿瘤风险是临床管理的核心。人工智能 (AI) 的使用为改善风险预测提供了机会。在这里，我们比较了一种人工智能算法，即肺癌预测卷积神经网络 (LCP-CNN) 与英国指南中推荐的布洛克大学模型的性能。方法回顾性地收集了英国三家医院偶然发现的 5-15 毫米肺结节数据集，用于验证研究。每个结节的真实诊断基于组织学（任何癌症都需要）、分辨率、稳定性或（仅适用于肺淋巴结）专家意见。1187 名患者中有 1397 个结节，其中 229 名（19.3%）患者中的 234 个结节为癌症。在预定义的分数阈值下比较了布洛克模型和 LCP-CNN 的模型判别力和性能统计数据。结果 LCP-CNN 的曲线下面积为 89.6%（95% CI 87.6 至 91.5），而 Brock 模型的曲线下面积为 86.8%（95% CI 84.3 至 89.1）（p≤0.005）。使用 LCP-CNN，我们发现 24.5% 的结节得分低于最低癌症结节评分，而使用 Brock 评分时这一比例为 10.9%。使用预定义的阈值，我们发现 LCP-CNN 给出了一个假阴性（0.4% 的癌症），而 Brock 模型给出了六个（2.5%），同时两个模型的特异性统计数据相似。结论与 Brock 模型相比，LCP-CNN 评分具有更好的辨别力，并且可以识别出更大比例的良性结节而不会遗漏癌症。这有可能大幅减少所需的监测 CT 扫描比例，从而节省大量资源。
规划。 设计。 建造。 管理。
虽然变化是永恒的，但标准化仍然是质量和成本控制的关键。从高效规划项目到采购设备或维护宝贵资产，一切都依赖于良好的标准。不幸的是，大多数组织都在努力应对管理、更新和共享其投资组合中的设计标准的复杂性。无论是预定义国家认可的准则还是贵公司的最佳实践，更好的标准意味着更少的错误机会。dRofus 利用贵组织的设计、采购和设施管理专家的集体知识。将来自各种来源的所有内容整合到一个易于使用的数据库中。我们可以轻松地将过时的文档和过时的电子表格转换为集中式数据库。