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steicoflex柔性木纤维腔绝缘
2.5基本材料/辅助材料steicoflex的主要成分是区域可持续林业的木纤维。可以将产品分解为以下组件：木纤维：大约。90％的水：大约 4％双组分纤维：大约。 3％铵盐：大约。 7％的steicoflex产品在ECHA候选人名单上包含物质，包括在覆盖范围指令的附件XIV中非常关注的物质（上次修订：07.01.01.2019）超过0.1％，超过0.1％，超过0.1％：no steicoflex产品在类别1a或1B中的其他cmr products no saterecore of cantice not of actecient of cantice not s canties in canteres in cante cartices note nocection 1a或eCHA列表不超过1 a列表。将杀生物剂产物添加到该steicoflex施工产品中，或者已用杀菌剂产品处理（然后，这涉及（EU）杀菌剂产品编号的（EU）法令所定义的处理产品 528/2012）：否90％的水：大约4％双组分纤维：大约。3％铵盐：大约。7％的steicoflex产品在ECHA候选人名单上包含物质，包括在覆盖范围指令的附件XIV中非常关注的物质（上次修订：07.01.01.2019）超过0.1％，超过0.1％，超过0.1％：no steicoflex产品在类别1a或1B中的其他cmr products no saterecore of cantice not of actecient of cantice not s canties in canteres in cante cartices note nocection 1a或eCHA列表不超过1 a列表。将杀生物剂产物添加到该steicoflex施工产品中，或者已用杀菌剂产品处理（然后，这涉及（EU）杀菌剂产品编号528/2012）：否
DeepGo：预测定向灰盒模糊测试
在本文中，我们提出了一个预测定向灰盒模糊测试器 DeepGo，它可以结合历史和预测信息来引导 DGF 通过最佳路径到达目标站点。我们首先提出路径转换模型，该模型将 DGF 建模为通过特定路径转换序列到达目标站点的过程。突变产生的新种子将导致路径转换，而高奖励路径转换序列对应的路径表示通过它到达目标站点的可能性很高。然后，为了预测路径转换和相应的奖励，我们使用深度神经网络构建虚拟集成环境 (VEE)，它逐渐模仿路径转换模型并预测尚未采取的路径转换的奖励。为了确定最佳路径，我们开发了一个强化学习模糊测试 (RLF) 模型来生成具有最高序列奖励的转换序列。RLF 模型可以结合历史和预测的路径转换来生成最佳路径转换序列，以及指导模糊测试突变策略的策略。最后，为了练习高奖励路径转换序列，我们提出了行动组的概念，全面优化模糊测试的关键步骤，实现高效到达目标的最优路径。我们在 2 个基准测试套件（共 25 个程序，100 个目标站点）上对 DeepGo 进行了测试。实验结果表明，与 AFLGo、BEACON、WindRanger 和 ParmeSan 相比，DeepGo 在到达目标站点方面分别实现了 3.23 倍、1.72 倍、1.81 倍和 4.83 倍的加速比，在暴露已知漏洞方面分别实现了 2.61 倍、3.32 倍、2.43 倍和 2.53 倍的加速比。
关键代码引导的灰盒模糊测试
新提交的提交容易将漏洞引入程序。作为一种有前途的对策，可以使用定向灰盒模糊测试器通过将提交更改位置指定为目标来测试提交更改。但是，现有的定向模糊测试器主要侧重于达到单个目标，而忽略了对其他受影响代码的多样化探索。因此，它们可能会忽略在远离更改位置的位置崩溃的错误，并且在多目标场景中缺乏直接性，这在提交测试的背景下都很常见。在本文中，我们提出了一种直接灰盒模糊测试器 WAFLG O ，以有效发现提交引入的漏洞。WAFLGO 采用一种新颖的关键代码引导输入生成策略来彻底探索受影响的代码。具体而言，我们确定了两种类型的关键代码：路径前缀代码和数据后缀代码。关键代码首先引导输入生成逐渐、增量地到达更改位置。然后，在保持关键代码可达性的同时，输入生成策略进一步鼓励在探索受影响代码时生成输入的多样性。此外，WAFLGO 引入了一种轻量级多目标距离度量，用于直接和彻底检查所有更改点。我们实现了 WAFLG O，并使用提交引入的 30 个真实错误对其进行了评估。与 8 种最先进的工具相比，WAFLGO 实现了平均 10.3 × 的加速。此外，WAFLGO 在测试最近 50 次提交的真实软件（包括 libtiff、fig2dev 和 libming 等）时发现了 7 个新漏洞，其中包括 4 个 CVE。
灰龙：评估中国高级军事领导层
图 1.改革后的解放军结构 ......................................................................................................................9 2.解放军高级军官，按级别划分（2015 年和 2021 年） ........................................................................10 3.解放军高级军官，按军种划分（2015 年和 2021 年）（%） .............................................................................12 4.陆军关键联合作战岗位军官（2015-2021 年）（%） .............................................................................12 5.解放军高级军官，按军种与军种人力份额划分（2022 年）（%） .............................................................................13 6.解放军高级军官，按类型划分（2015 年和 2021 年）（%） .............................................................................14 7.解放军高级军官年龄/经验年限，按职等划分（2021 年）................................................................................................................................17 8.过去 10 年的地理轮换（%）................................................................................................................19 9.过去 10 年的地理轮换，按职位类型划分（%）.............................................................................20 10.过去 10 年的跨职能轮换（%）.............................................................................................21 11.过去 10 年的职位类型轮换（%）.............................................................................................22 12.过去 10 年（2015 年和 2021 年）的联合任务（%）.............................................................23 13.过去 10 年的联合任务，按职等划分（%）.............................................................................23 14.过去三年的联合任务各职级，按职务划分（2016-2022 年）.....24 15.过去 10 年的联合任务，按部队划分（%）.............................................................25 16.战区指挥官的职业发展，2016-2021 年.........................................................................27 17.各部队指挥官的职业发展，2016-2021 年.........................................................................27 18.解放军高级军官，按军种/战区划分（2015 年 vs. 2021 年）.............................................31 19.各集团军的先前职务（2015 年 vs. 2021 年）.............................................................31 20.在中央党政机关任职的解放军高级军官（2021 年）.............................................................33 21.中共决策机关成员等级（2021年）......................................................34 22.第十三届全国人民代表大会代表（2021年）.......................................35
木卫四™：太空创新之旅
该定制的太空级硬件是由洛克希德马丁公司、亚马逊和思科的 Webex 合作打造的，它采用创新技术，使 Alexa 无需互联网连接即可运行，并使 Webex 能够提供真正超凡脱俗的视频会议功能。
木制单户住宅的碳评估 - ...
摘要：先前的研究表明，缺乏与主要（处女）和次级（重复使用的）建筑材料及其体现排放之间比较的研究。创建了比较处女与重复使用材料的环境影响的不同场景的创建，这也是由于世界上原材料的稀缺以及缓解建筑物的温室气体（GHG）排放的紧急情况的动机。这项研究的目的是研究场景，包括新的与重用的建筑产品，将LCA方法应用于木制的单户住宅建筑。使用重复使用的木制材料比较参考方案与方案I时，总释放（阳性）CO 2 E的降低了23％的潜力。此外，使用所有重复使用的建筑材料除了安装外，方案II显示了与参考方案相比的59％CO 2 E降低潜力。最后，与参考情景相比，所有重复使用的建筑产品的情景III显示出92％的全球变暖潜力（GWP）影响降低了92％。然而，当包括生物碳和益处（A5和D模块）时，基于新生产的木制建筑材料的参考情景具有最大的负温室气体排放。可以得出结论，与使用新的建筑产品相比，重新使用建筑产品可带来可观的碳节省。
2025 年可能影响市场的六只“灰天鹅”
然而，正是因为欧洲已经跌至谷底，且不受投资者青睐，才有可能实现强劲复苏。在“灰天鹅”情景下，特朗普政府在贸易、能源和国防方面对欧洲施压，但成功缓和了乌克兰战争，并有助于进一步平息中东战争。这引发了整个欧洲大陆的情绪转变以及全球投资者的风险认知。此外，2 月底举行的德国全国大选产生了一个新政府，授权改革“债务刹车”（限制德国债务水平的规则）并促进增长。这也许不是一场全面的凯恩斯主义革命，但德国令人惊讶地实现了占 GDP 近 2% 的财政刺激，同时还实施了供给侧增长改革。但德国只是这一转机故事的一部分。更高的增长还与整个欧洲大陆国防开支的增长有关，由于大部分生产链都是区域性的，国防开支的财政乘数特别高。这也意味着美国武器进口量增加，但除了承诺长期大规模购买美国能源外，这也有助于欧洲避免与美国发生长期贸易战。虽然价格结构可能高于之前的俄罗斯天然气供应，但它保留了许多欧洲行业的竞争力——尤其是在其他贸易国家仍受到美国贸易紧张局势影响的情况下。
使用灰水平共同出现矩阵（GLCM）方法
摘要：目的：研究的目的是定量评估微针中疗法在减少皮肤变色方面的有效性。使用灰级共同出现矩阵（GLCM）方法分析结果。材料和方法：研究了12至68岁的12名女性前臂（7×7厘米）的皮肤。使用含有12％抗坏血酸的制剂的皮肤化剂进行微针中疗。每位志愿者都接受了一系列四个微针中疗治疗。使用图像分析和处理方法对治疗的有效性进行了量化。在一系列化妆程序之前和之后，以交叉极光拍摄了一系列临床图像。然后，通过确定灰级共发生矩阵（GLCM）算法的参数来分析处理的区域：对比度和同质性。结果：在图像预处理期间，将志愿者的临床图像分为红色（R），绿色（G）和蓝色（B）通道。与手术前拍摄的照片相比，手术后拍摄的照片显示出皮肤亮度的增加。治疗后皮肤亮度的平均增加为10.6％，GLCM对比度的平均下降为10.7％，平均同质性增加了14.5％。基于分析，在RGB量表的B通道中进行的测试中观察到GLCM对比度的最大差异。随着GLCM对比的减少，术后同质性的增加为0.1，为14.5％。