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World File Search System灰螟
社区林业战略计划
• 通过在现场或附近更换树木，实现亨内平县土地上树木净损失为零的目标，以减轻建筑项目中砍伐树木对环境和美学的影响。 • 制定并实施以树种多样性为重点的植树计划。至少要遵守 10-20-30 规则，该规则规定树冠中来自同一物种的树种不超过 10%，来自同一属的树种不超过 20%，来自同一科的树种不超过 30%。这将减轻未来灾难性的损失，例如荷兰榆树病和翡翠灰螟造成的损失。 • 使用植树优先级图确定最需要树木的地方，并与亨内平县其他部门合作解决差异问题。 • 为特定位置和种植项目订购树木。在项目的规划和设计阶段确定树木需求，以纳入砾石床树木。 • 量化植树计划中树木的潜在益处。跟踪指标并与相关合作伙伴共享信息。 • 与 STS 林业工作人员一起维护新种植的树木，为期两年。确保种植的树木在种植期间得到妥善照料，并与内部合作伙伴确定长期维护协议。
2022 MT -FWP灰熊MGT计划-Montana.gov
FWP将更新其对康复以及全州灰熊的长期人口统计学和遗传健康的承诺。FWP在两个保护策略（CSS）中阐明了GYE和NCDE中的特定数字目标，并支持CYE中的恢复目标。但是，这种替代方案发现建立全州数字最小，最佳或最大人口目标是没有用的。分配目标未确定明确的分配目标。FWP将管理NCDE，GYE和CYE中的核心人群。当前的FWP计划设想了这些核心和BE之间的未来生物学联系。NCDE CS的目标是为与蒙大拿州其他生态系统的连通性提供机会，但没有明确的目标。fwp将继续努力“生物学合适且在社会上可以接受”的含义。
3 个电子区域接口处的白点和灰点目录
鉴于激烈的全球竞争，欧洲的决策者承认电子行业面临的挑战。推出大规模投资和支持措施以推动创新，例如 ECSEL、PENTA、IPCEI，是加强这一关键经济部门的重要一步。欧洲需要为整个欧洲电子行业制定长期愿景和战略，以保持其竞争优势并促进价值创造。在这方面的一项重大贡献是修订欧盟电子战略。同时，工业和社会的数字化是一个大趋势，迫切需要电子作为硬件构建模块，与软件、通信、计算、机器人和光子学等其他领域进行补充和互动。
使用 DART 引导定向灰盒模糊测试器
软件开发是一个持续、渐进的过程。开发人员不断以小批量而非一次性大批量的方式改进软件。小批量的高频率使得使用有效的测试方法在有限的测试时间内检测出错误变得至关重要。为此，研究人员提出了定向灰盒模糊测试 (DGF)，旨在生成针对某些目标站点进行压力测试的测试用例。与旨在最大化整个程序的代码覆盖率的基于覆盖范围的灰盒模糊测试 (CGF) 不同，DGF 的目标是覆盖潜在的错误代码区域（例如，最近修改的程序区域）。虽然先前的研究改进了 DGF 的几个方面（例如电源调度、输入优先级和目标选择），但很少有人关注改进种子选择过程。现有的 DGF 工具使用主要为 CGF 定制的种子语料库（即一组覆盖程序不同区域的种子）。我们观察到，使用基于 CGF 的语料库限制了定向灰盒模糊测试器的错误查找能力。为了弥补这一缺陷，我们提出了 TargetFuzz，这是一种为 DGF 工具提供面向目标的种子语料库的机制。我们将此语料库称为 DART 语料库，它仅包含与目标“接近”的种子。这样，DART 语料库就可以引导 DGF 找到目标，从而即使在有限的模糊测试时间内也能暴露漏洞。对 34 个真实漏洞的评估表明，与基于 CGF 的通用语料库相比，配备 DART 语料库的 AFLGo（一种最先进的定向灰盒模糊测试器）可以发现 10 个额外的漏洞，并且平均在暴露时间上实现了 4.03 倍的加速。
使用 DART 引导定向灰盒模糊测试器
软件开发是一个持续、渐进的过程。开发人员会以小批量而非一次性大批量的方式不断改进软件。小批量的高频率使得使用有效的测试方法在有限的测试时间内检测出错误变得至关重要。为此，研究人员提出了定向灰盒模糊测试 (DGF)，旨在生成针对特定目标位置进行压力测试的测试用例。与旨在最大化整个程序的代码覆盖率的基于覆盖范围的灰盒模糊测试 (CGF) 不同，DGF 的目标是覆盖潜在的错误代码区域（例如，最近修改的程序区域）。虽然先前的研究改进了 DGF 的几个方面（例如电源调度、输入优先级和目标选择），但很少有人关注改进种子选择过程。现有的 DGF 工具使用主要针对 CGF 定制的种子语料库（即一组覆盖程序不同区域的种子）。我们观察到，使用基于 CGF 的语料库会限制定向灰盒模糊测试器的发现错误的能力。为了弥补这一缺陷，我们提出了 TargetFuzz，这是一种为 DGF 工具提供面向目标的种子语料库的机制。我们将此语料库称为 DART 语料库，它仅包含与目标“接近”的种子。这样，DART 语料库就可以引导 DGF 找到目标，从而即使在有限的模糊测试时间内也能暴露漏洞。对 34 个真实漏洞的评估表明，与基于 CGF 的通用语料库相比，配备 DART 语料库的 AFLGo（一种最先进的定向灰盒模糊测试器）可以发现 10 个额外的漏洞，并且平均暴露时间加快了 4.03 倍。
TargetFuzz：使用 DART 引导定向灰盒模糊测试器
软件开发是一个持续、渐进的过程。开发人员不断以小批量而非一次性大批量的方式改进软件。小批量的高频率使得使用有效的测试方法在有限的测试时间内检测出错误变得至关重要。为此，研究人员提出了定向灰盒模糊测试 (DGF)，旨在生成针对某些目标站点进行压力测试的测试用例。与旨在最大化整个程序的代码覆盖率的基于覆盖范围的灰盒模糊测试 (CGF) 不同，DGF 的目标是覆盖潜在的错误代码区域（例如，最近修改的程序区域）。虽然先前的研究改进了 DGF 的几个方面（例如电源调度、输入优先级和目标选择），但很少有人关注改进种子选择过程。现有的 DGF 工具使用主要为 CGF 定制的种子语料库（即一组覆盖程序不同区域的种子）。我们观察到，使用基于 CGF 的语料库限制了定向灰盒模糊测试器的错误查找能力。为了弥补这一缺陷，我们提出了 TargetFuzz，这是一种为 DGF 工具提供面向目标的种子语料库的机制。我们将此语料库称为 DART 语料库，它仅包含与目标“接近”的种子。这样，DART 语料库就可以引导 DGF 找到目标，从而即使在有限的模糊测试时间内也能暴露漏洞。对 34 个真实漏洞的评估表明，与基于 CGF 的通用语料库相比，配备 DART 语料库的 AFLGo（一种最先进的定向灰盒模糊测试器）可以发现 10 个额外的漏洞，并且平均在暴露时间上实现了 4.03 倍的加速。
在不同的土壤条件下通过甘蔗砂灰的风化去除二氧化碳
甘蔗厂被认为是通过增强的风化（EW）具有很高的二氧化碳去除（CDR）的潜力，但尚未定量评估。这项研究的目的是1）通过EW评估各种甘蔗厂灰分的CDR电位，以及2）研究土壤条件和铣削灰分对CDR的影响。这是通过表征澳大利亚五台灰烬的物理和化学性质并使用一维反应性传输模型模拟风化的。该模型被列为模拟，以模拟100吨/公顷的湿灰（47 - 65％水）或压碎玄武岩的风化，在各种土壤pH和二氧化碳二氧化碳部分压力（PCO 2）的各种组合下（PCO 2）。在两级阶乘设计中进行了灵敏度分析，以测试pH，pH缓冲，材料表面积，浸润速率，植物摄入养分，有机物阳离子阳离子交换表面和PCO 2对建模CDR的影响。磨坊灰分的模拟CDR明显小于玄武岩（p <0.001），但在灰烬之间大多没有显着差异（p> 0.05）。铣削灰分的风化已累积地去除0.0 - 4.0 t CO 2 /ha（0.00 - 0.040 t CO 2 /t湿灰），类似于文献中建模的一些玄武岩和橄榄石。在大约5年内实现了磨坊灰分的理论最大CDR（基于适用的可风化材料）。CDR的估计值因条件而变化。至少当初始土壤溶液pH值最低（4.5，未封闭）时，pH为6.5或更少，持续缓冲且PCO 2较低（600 ppm）。cdr也显着降低。此处量化的pH和pH缓冲的效果可以解释酸性土壤现场试验中EW的低测量CDR，并突出了对pH缓冲能力进行更现实的建模的需求。总体而言，Mill Ash通过EW表现出很高的CDR潜力，尤其是在考虑生命周期益处的情况下，尽管必须在现场进行验证。
新城镇和灰带：健康的场所营造还是仅仅是住房数量？
工党承诺通过新城和“灰带”启动住房供应，这是对住房和负担能力问题以及过去几十年重大经济危机的重要回应。然而，如果没有质量保证和战略激励，这种方法就有可能成为一种“不惜一切代价追求数量”的做法。对住房供应的关注必须转变为对场所营造的关注。不健康的场所会增加疾病负担，增加中长期医疗成本，并降低生产力。它们还可能使我们更容易受到 Covid 等冲击（由于潜在的健康状况）和地球健康状况恶化的影响。实现质量和数量是可能的，但好的例子很少。政府需要将健康放在首位，才能有一个良好的开端。阅读我们关于健康对政策制定者意义的解释。
DDGF：带路径分析的动态定向灰盒模糊测试
覆盖引导模糊测试 (CGF) 已成为最流行和最有效的漏洞检测方法。它通常被设计为自动化的“黑盒”工具。安全审计员启动它，然后只需等待结果。然而，经过一段时间的测试，CGF 很难逐渐找到新的覆盖范围，因此效率低下。用户很难解释阻止模糊测试进一步进展的原因，也很难确定现有的覆盖范围是否足够。此外，没有办法交互和指导模糊测试过程。在本文中，我们设计了动态定向灰盒模糊测试 (DDGF)，以促进用户和模糊测试器之间的协作。通过利用 Ball-Larus 路径分析算法，我们提出了两种新技术：动态自省和动态方向。动态自省通过编码和解码揭示了路径频率分布的显著不平衡。基于自省的洞察力，用户可以动态地指导模糊测试器实时将测试重点放在选定的路径上。我们基于 AFL++ 实现 DDGF。在 Magma 上的实验表明，DDGF 能够有效帮助模糊测试器更快地重现漏洞，速度提升高达 100 倍，而性能开销仅为 13%。DDGF 展示了人在回路中模糊测试的巨大潜力。
绿党如何变灰：绿党政治以及能源和气候变化的非政治化
脱碳努力和可持续性转型是备受争议的社会政治项目。然而，它们经常遭遇各种形式的非政治化。本文阐明了能源转型这样的重大社会生态挑战是如何被一个不寻常的嫌疑人——德国绿党——非政治化的。基于对 1980 年至 2021 年期间发表的绿党计划、党代会和其他文件的定性内容分析，本文追溯了绿党如何随着时间的推移将能源转型非政治化，强调从激进的社会变革转向生态现代化。德国绿党在该国能源转型问题上的立场变化反映了该党通过其能源和气候变化议程共同设想的未来社会的更深刻变化。这些变化源于主张渐进式政治改革的温和派与旨在实现更根本和系统的社会变革的激进派之间的斗争。通过将可持续性转型研究与科学技术研究相结合，本文做出了双重贡献：首先，它提出了一个概念框架来研究通过能源和气候政治设想的社会和政治未来。其次，本文通过实证研究了一个不寻常但关键的案例的长期去政治化过程。德国绿党接受了以技术为中心的能源转型愿景，从而压制了早期更广泛的社会变革观念，例如反资本主义和能源民主。本文阐述了对更广泛的能源和气候政治领域的影响，并最后提出了对未来研究的建议。