AT＆T

摘要： 探讨了ATT&CK安全框架的用途和意义,针对某安全事件分析基于ATT&CK的攻防实践。

摘要： 1、美国时间5月17日,电信巨头美国电话电报公司(简称“AT&T”)宣布,其内容部门华纳媒体(Warner Media)将与Discovery(探索频道)合并,未来新公司将由AT&T持有71%股权,而Discovery则持有其余29%股权,目前新公司的名称尚未正式公布。

摘要： 苹果ATT框架对广告营销行业而言,究竟意味着什么?它将在何种程度上对哪些关联方带来影响?靴子终于落地,经过数月的猜测和困惑,苹果备受期待的隐私保护行动于4月26日生效。虽然从理论上讲,为这一时刻所做的准备已经在幕后进行了一段时间,但市场似乎仍然对接下来发生的事情准备不足。关于ATT的几个基础问答ATT是什么?首先,我们有必要了解一下App Tracking Transparency(简称"ATT",苹果应用程序跟踪透明度)功能的相关知识。

摘要： 望亭发电厂#3、#4号汽轮机是技术引进型的660MW超超临界机组,超超临界汽轮机共设计有9只油动机,分别是主汽门油动机2只,调门油动机2只,再热主汽门油动机2只,再热调门油动机2只,以及补汽阀油动机1只.

摘要： 尽管所有领导者都试图清晰地传达目标和愿景,但只有少数人真正成功了。想一想,为什么西南航空比其竞争者拥有更为清晰的企业文化?在大多数人都认为不可能的时候,MCI国际电信公司又是怎样成功取代了AT&T(美国电话电报公司)?是领导者用故事,成功传导了企业文化。

摘要： 过去几年,随着奈飞的迅速崛起,关于谁将可能收购这家公司的猜测不断增多。潜在买家包括苹果、亚马逊、AT&T、康卡斯特(Comcast),以及迪士尼。但事实是,这六家公司全都展开了在媒体领域的大规模投资。AT&T、康卡斯特和迪士尼总共斥资2150亿美元,分别收购时代华纳、欧洲天空广播公司以及21世纪福克斯的大部分股份。

摘要： 本文基于直接拦截弹道模型，讨论了直接拦截弹道情况下反鱼雷鱼雷发射角的解算问题，建立了搜索法解算反鱼雷鱼雷发射角的模型，讨论了适用于多数工况下的ATT发射角范围的解算方法，通过计算对比了来袭鱼雷方位角、反鱼雷鱼雷和来袭鱼雷速比对反鱼雷鱼雷发射角的影响。结论表明，在直接拦截弹道中，通过搜索法模型可以得到适用于多种工况的，具有较高精确度的反鱼雷鱼雷发射角。

摘要： 本文基于直接拦截弹道模型，讨论了直接拦截弹道情况下反鱼雷鱼雷发射角的解算问题，建立了搜索法解算反鱼雷鱼雷发射角的模型，讨论了适用于多数工况下的ATT发射角范围的解算方法，通过计算对比了来袭鱼雷方位角、反鱼雷鱼雷和来袭鱼雷速比对反鱼雷鱼雷发射角的影响。结论表明，在直接拦截弹道中，通过搜索法模型可以得到适用于多种工况的，具有较高精确度的反鱼雷鱼雷发射角。

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摘要： 本文基于直接拦截弹道模型，讨论了直接拦截弹道情况下反鱼雷鱼雷发射角的解算问题，建立了搜索法解算反鱼雷鱼雷发射角的模型，讨论了适用于多数工况下的ATT发射角范围的解算方法，通过计算对比了来袭鱼雷方位角、反鱼雷鱼雷和来袭鱼雷速比对反鱼雷鱼雷发射角的影响。结论表明，在直接拦截弹道中，通过搜索法模型可以得到适用于多种工况的，具有较高精确度的反鱼雷鱼雷发射角。

摘要： 本发明公开了一种基于威胁情报和ATT＆CK的威胁响应方法与装置，属于计算机网络安全技术领域。所述方法包括建立威胁情报库，从公开资源和传统安全设备中收集所述威胁情报，结合ATT＆CK框架解析攻击行为全生命周期，建立完整攻击链形式的攻击者机器学习模型；根据攻击者机器学习模型建立标签与处理规则的映射关系；使用基于DFI的深度流捡测技术对实时流量数据进行监控，识别并根据流量实时特征的变化不断更改标签值；根据标签与处理规则的映射关系激活威胁防御。本发明解决了威胁情报信息单一且杂乱无序导致溯源过程缺乏有效证据，以及通常采取的封禁和阻塞策略系统负载开销大的问题。

摘要： 一种基于ATT‑CNN的变工况下滚动轴承故障识别方法，涉及滚动轴承故障识别技术。为了解决现有的变工况下滚动轴承故障识别方法针对复杂分类问题其泛化能力受到一定制约的问题。首先，通过卷积神经网络(CNN)将振动数据映射到非线性空间域，并利用其对输入信号的微小位移、缩放及其他扭曲形式具有不变性的特点，自适应提取变工况下滚动轴承故障特征；其次，提出将注意力机制(ATT)思想融入CNN结构中，进一步提高变工况下轴承振动特征的敏感性；同时通过数据增强方法获得更加丰富多样的训练样本，使得网络得到更充分地学习，提高了鲁棒性。所提出的基于注意力机制CNN(ATT‑CNN)故障诊断模型可实现变工况下的滚动轴承多状态识别与分类，并与其他方法比较，可获得更高的准确率。

摘要： 本发明公开了一种基于Att‑Res2‑CE‑Net的鼻内部疾病实时辅助诊疗系统，基于Att‑Res2‑CE‑Net，使用Res2Net50特征提取主干网络，将密集空洞卷积块DAC模块和残差多核池化RMP模块嵌入Attention U‑Net网络，系统包括视频采集处理端、云平台、服务器端，所述视频采集处理端包括数个鼻内窥镜视频采集设备，并与云平台无线连接，所述云平台与服务器无线连接，该系统设计巧妙，结构合理，综合了各个网络的劣势与优势分析，扬长避短，通过软硬件结合，可在服务器上搭建目标分割和目标跟踪网络，对视频采集处理端提供的实时手术视频进行鼻息肉、真菌性鼻窦炎和鼻腔肿瘤的精确识别定位，本发明成本低，使用灵活方便，可帮助医生辅助诊断，提高诊断效率。

摘要： 本发明属于数据通信技术领域，尤其涉及通过ATT、指示和数据分割重组来适配的通信系统及方法，其中，包括发送方分割过程和接收方重组过程，本发明解决了当存在当一个CPA PDU不能被完整地置于一个ATT PDU的净荷中时，则需要分割为多个有序片段并通过多个ATT PDU连续有序地传输，然后由接收方完成CPA PDU的重组处理的问题，真正实现了实现了ATT层与PHD层之间的通信适配。

摘要： 本发明属于数据通信技术领域，尤其涉及通过ATT和异常处理来适配的通信方法及系统，其中，包括所述具备异常处理方法的CPA层，所述异常处理方法包括：通信双方在数据交换过程中的错误或异常以及其异常处理方法，本发明解决了在通信双方在数据交换过程中或CPA数据交换过程中，往往会出现如时间间隔超时、ATT属性操作方法执行出错、ATT协议错误等错误或链路丢失等错误或异常，从而导致通信双方通讯失败的问题，具有识别了数据交换过程中产生的错误类型并进行的主动或自动的容错处理，因此，保证了数据通信过程的有效性的有益技术效果。

摘要： 本发明提供基于ATT‑BiLSTM的变压器故障监测系统，所述监测系统包括采集监测模块、存储模块、处理模块以及传输模块；所述传输模块与服务器终端相连，用于将处理后的数据结果传输至服务器终端；所述采集监测模块用于检测变压器的运行数据以及环境数据；所述存储模块用于对监测到的数据进行存储，所述存储模块还存储有无用数据对比信息；所述处理模块包括ATT筛选对焦单元以及处理单元，所述ATT筛选对焦单元用于对监测的数据与无用数据对比信息进行比对。本发明能够对剔除监测数据中的无用数据，同时能够对变压器的内外部数据进行综合监测，提高检测处理结果的全面性和故障联系的准确性，以解决现有的变压器监测处理不够精确全面的问题。

摘要： 本发明提供一种基于ATT‑BiLSTM的变压器故障监测方法，其特征在于包括如下步骤：S1、设计一套变压器故障监测系统；S2、在变压器(2)运作过程中，通过变压器故障监测系统的采集监测模块(13)检测变压器(2)的运行数据以及环境数据；S3、处理模块(12)通过对数据进行标记定义，然后对监测的数据与无用数据对比信息进行比对，剔除无关数据，并将筛选的数据传输至处理单元(122)；S4、所述处理单元(122)用于对筛选出的数据进行处理，得到变压器(2)的运行状态结果；S5、通过传输模块(14)能够将检测结果传输至服务器终端(3)，服务器终端(3)的维护人员根据检测结果判断是否需要对变压器(2)进行检修维护。

摘要： 本发明公开了基于ATT‑CNN‑BiGRU的负荷处理方法，涉及电力系统负荷分析技术领域，包括以下步骤，S1，将电网历史负荷数据输入CNN模型的卷积层，通过卷积层提取电网历史负荷数据的特征；S2，电网历史负荷数据特征进入CNN模型的池化层，通过池化层对电网历史负荷数据特征进行筛选；S3，筛选后的电网历史负荷数据特征进入到CNN模型的全连接FC层中，将非线性电网历史负荷数据特征转化为线性电网历史负荷数据特征；通过在数据预处理阶段改进负荷数据特征提取方法以提高短期负荷预测模型的预测精度。

摘要： 本发明属于纳米复合材料技术领域，具体涉及一种MNPs/ATT‑AuNCs@ZIF‑8的制备方法；选用ATT保护的AuNCs、MNPs、六水合硝酸锌、2‑甲基咪唑为原料，利用ATT‑AuNCs、MNPs表面羟基官能团和Zn2+之间的配位作用，通过一步配位自组装合成纳米复合材料。本发明引入有磁性的MNPs作为功能单体，赋予MNPs/ATT‑AuNCs@ZIF‑8磁性功能，使复合材料在外加磁场条件下可有效分离，拓宽硫醇配体保护的AuNCs@ZIF‑8复合材料的应用范围；该方法步骤简单、合成速度快、对仪器要求低；所得复合材料不仅具有良好的光学特性，而且具有较高的磁性，适合多领域应用。

摘要： 本发明属于气象干旱预测技术领域，具体涉及一种基于VMD‑CNN‑BiLSTM‑ATT混合模型的气象干旱预测方法及装置，该方法包括获得历史气象数据，作为输入数据，对输入数据进行变分模态分解，得到若干个本征模态分量IMF，将各个IMF分量分别拆分为训练集和测试集；将训练集的数据输入到卷积神经网络的输入层，计算得到输出矩阵；将池化得到的矩阵作为双向长短期记忆网络的输入，同时从正向和反向处理数据，关注未来时刻与当前时刻的相关关系；在双向长短期记忆网络的输出侧添加注意力机制层，为隐藏层特征向量添加权重，再次计算输出数据，即预测值；对所有CNN‑BiLSTM‑ATT预测值进行重组叠加，得到输出序列。与传统的干旱预测方法相比，本发明的预测误差更小，预测精度和可信度更高。