摘要 - 随着网络犯罪的发展越来越多,智能网络入侵检测系统(NIDS)的存在在网络基础架构中是必不可少的。此外,还有许多挑战面临基于人工智能的NID设计,例如网络流量中的无关功能,罕见的恶意流量示例以及机器学习模型选择和模型的Mypermeters finetuning的努力。这项研究提出了与这些挑战有关的有效NID,以准确检测恶意行为。首先,一种并行混合特征选择方法过滤了最重要的功能。第二,为了解决数据不平衡,我们集成了一项合并的随机下采样策略和合成少数民族过采样技术 - 编辑了最近的邻居技术,以确保对少数派攻击的平衡表示。最后,堆叠的集合分类器包括通过自动化机器学习方法选择的四种最佳基本模型。使用CICIDS2017数据集(用于入侵检测研究的综合基准),我们的方法达到了令人印象深刻的99.76%的令人印象深刻的检测率,从而有效地识别了多数族裔和少数类别。索引术语 - 开为单位,异常检测器,最佳特征选择,不平衡数据集,SMOTE,集合分类器。
抽象的传统超高性能混凝土(UHPC)具有卓越的开发潜力。然而,在整个水泥制造过程中产生了大量的CO 2,这与当前在全球范围内降低排放和保存能量的趋势相反,从而限制了UHPC的进一步发展。考虑到气候变化和可持续性问题,无水泥,环保,碱活化的UHPC(AA-UHPC)材料最近受到了广泛关注。在旨在降低实验工具和人工成本的高级预测技术的出现之后,本研究提供了基于机器学习(ML)算法的不同方法的比较研究,以提出一种基于活跃的学习ML模型(AL-STAKED ML),以预测AA-UHPC的压缩强度。收集了包含284个实验数据集和18个输入参数的数据丰富的框架。对可能影响AA-UHPC抗压强度的输入特征的重要性进行了全面评估。结果证实,在本研究中已经测试过的不同一般实验标本的堆叠式ML-3可用于98.9%的AL-3。主动学习可以提高精度高达4.1%,并进一步增强堆叠的ML模型。此外,通过实验测试引入并验证了图形用户界面(GUI),以促进可比的前瞻性研究和预测。
van der waals工程是一种通过堆叠二维材料来调节材料特性的技术,并且已用于从超导性到分数量子异常霍尔效应的应用中。这项研究成功的关键在于创新的堆叠技术,该技术以垂直角度堆叠两个超薄的Nbocl2,以实现极化纠缠 - 量子计算的基本要求。根据团队的说法,极化 - 纠缠的光子对一直是量子光学实验的基础,但通常需要使用较大和较大的材料。通过范德华工程,可以在没有这些大型设备的情况下生成极化的光子。
•20MW / 200MWH•与威斯康星州的Alliant Energy合作•2027年投入运营•由美国DOE选择50%的成本共享•安装在WI的WI的退休煤炭设施上•美国供应链的ITC和成本降低< / div> < / div>
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Power Cable ARG Argentina 220V AC 10A 2-meter AC Power Cord JW113A AUS Australian AC Power Cord JW114A BR Brazil AC Power Cord JW115A CHN China AC Power Cord JW116A DEN Denmark 220V AC 10A 2-meter AC Power Cord JW117A IN India AC Power Cord JW119A IL Israel 250V AC 10A 2-meter AC Power Cord JW120A IT Italian AC电源线JW121A JP日本AC电源线JW122A KOREA AC电源线JW123A NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA北美AC电源线JW124A EC大陆欧洲/Schuko AC电源线JW118A
摘要:在许多领域,诸如安全监视,夜间自动驾驶,荒野救援和环境监测等许多领域的急需需求都有急需的需求。SPAD设备的出色性能为它们在低光成像中的应用中带来了巨大的潜力。本文介绍了专为低光成像设计的64(行)×128(列)SPAD图像传感器。芯片利用了三维堆叠结构和微卷技术,再加上紧凑的门控像素电路,设计了厚山墙MOS晶体管,从而进一步增强了Spad的光敏性。可配置的数字控制电路允许调整曝光时间,从而使传感器适应不同的照明条件。芯片表现出非常低的黑噪声水平,平均DCR为41.5 cps,在2.4 V多余的偏置电压下。此外,它采用了专门为SPAD图像传感器开发的脱氧算法,在6×10 - 4 Lux照明条件下实现了两维灰度成像,表现出出色的低光成像功能。本文设计的芯片充分利用了SPAD图像传感器的性能优势,并且对需要低光成像功能的各个领域的应用有望。
1。处理顺序依赖性:股票市场数据本质上是顺序的,每个数据点取决于先前的数据点。lstms可以通过维护内部状态并选择性地记住或忘记以前的时间步骤中的信息来捕获数据中的远程依赖关系。