Figure 1. Virtual Worlds' continuum Figure 2. Evolution of the PSTW database from previous publication Figure 3. PSTW composition by technology type Figure 4. Distribution of cases according to their starting date Figure 5. Distribution of cases according to administrative level of application Figure 6. Cases across levels of administration, by technology Figure 7. Distribution of cases according to administrative level and e-government interaction Figure 8. Distribution of cases according to level of administration and status of development Figure 9 . Public value assessment of the cases Figure 10. Public value assessment by type of technology Figure 11. Public assessment subcategories for Improved Public Services Figure 12. Public assessment subcategories for Improved administrative efficiency Figure 13. Public assessment value for Open government capabilities Figure 14. Distribution of AI cases by status of development Figure 15. Distribution of cases by type of e-government service and level of administration Figure 16. Distribution of AI cases by process type and level of administration. Figure 17. Distribution of cases across type of services and functions of government Figure 18. Distribution of AI cases according to application type and function of government. Figure 19. Distribution of AI cases according to technology subdomain. Figure 20. Distribution of Generative AI cases by status of development Figure 21. Geographic distribution of the Generative AI cases and their responsible organisations Figure 22. Distribution of Blockchain-based cases by status of development. Figure 23. Distribution of Blockchain-based cases by level of administration. Figure 24. Blockchain-based cases by e-government type of interaction and level of administration. Figure 25. Blockchain-based cases across type of interaction and function of government. Figure 26. Blockchain-based cases by type of application and function of government. Figure 27. Distribution of AI and Blockchain cases by cross border sector feature Figure 28. Distribution of AI and Blockchain cases by cross sector border feature Figure 29. Distribution of cases of other emerging technologies across functions of government. Figure 30. Cases of emerging technologies by type of service and level of administration.
考虑由成对测量组成的数据,例如对象对之间是否存在链接。例如,这些数据出现在蛋白质相互作用和基因调控网络、作者-收件人电子邮件集合和社交网络的分析中。使用概率模型分析成对测量需要特殊的假设,因为通常的独立性或可交换性假设不再成立。在这里,我们引入了一类用于成对测量的方差分配模型:混合成员随机块模型。这些模型结合了实例化密集连接块(块模型)的全局参数和实例化连接中节点特定变异性的局部参数(混合成员)。我们开发了一种用于快速近似后验推理的通用变分推理算法。我们展示了混合成员随机块模型的优势,并将其应用于社交网络和蛋白质相互作用网络。关键词:分层贝叶斯、潜在变量、均值场近似、统计网络分析、社交网络、蛋白质相互作用网络
e。从项目中获得的功率可用于履行太阳能RPO和非极性RPO,分别在工厂中太阳能和风能的额定容量的比例。f。除非在这些准则中明确指定,否则这些准则的规定应对检察官和SECI具有约束力。g。中介提取者,即seci,应与混合动力生成器签订一项电力购买协议(PPA),并与分销许可证者(S)I消费者签订发电交易协议(PSA)。PSA应以背对背的基础包含PPA的相关规定。如果Sect无法进入PSA,以在授予奖励信后六个月内授予分销许可证者或批量消费者的项目出售电力,则将取消这些项目。h。 PPA期间的持续时间不应少于预定的调试日期(SCD)25年。seci可能会从购买和销售混合动力的购买实体中收取7 paise/kwh的交易利润。j。竞标者可以根据盛行条件和规则等项目获得财政和财务激励,并且该教派可以在选择请求(RFS)文件中披露同样的奖励。iv。根据2003年《电力法》第63条的要求,透明招标过程的指南已封闭在附件上。
摘要 区块链本质上是一个分布式数据库,记录了参与方执行和共享的所有交易或数字事件或公共账本。公共账本中的每笔交易都经过系统中大多数参与者的共识验证。而且,一旦输入,信息就永远不会被删除。区块链包含每笔交易的确定且可验证的记录。比特币是一种去中心化的点对点数字货币,是使用区块链技术的最流行的例子。数字货币比特币本身备受争议,但底层区块链技术运行完美,并在金融和非金融领域得到广泛应用。主要假设是区块链建立了一个在数字在线世界中创建分布式共识的系统。通过在公共账本中创建无可辩驳的记录,参与实体可以确切地知道某个数字事件是否发生。它为从集中式发展民主开放和可扩展的数字经济打开了大门。这项颠覆性技术蕴含着巨大的机遇,而这一领域的革命才刚刚开始。本白皮书介绍了区块链技术以及金融和非金融领域一些引人注目的具体应用。然后,我们来看看这项即将彻底改变我们的数字世界的根本技术所面临的挑战和商业机会。
摘要 在旧的能源控制系统中,由于系统是集中式的,用户没有自由以自己的选择和费率买卖能源,并且还存在许多问题,例如窃电案件以及损失,这些损失的负担直接包含在公共账单中。现在,在区块链引入之后,这些问题已经得到解决,例如区块链技术允许用户通过安全的交易系统按照自己的费率自由买卖能源。采用集中控制技术的传统能源系统无法解决许多问题,例如用户无法自由以安全的方式在网络中买卖能源,而区块链与微电网的结合具有解决所有现有问题的所有功能。在本文中,将研究区块链技术的特点以及区块链在清洁能源系统中的应用,以便利用微电网为用户提供廉价电力,因为区块链为能源分配和交易提供了完整的解决方案。此外,还将关注一些主要当前问题,例如效率低下、损失和蚂蚁算法模型以有效地在网络中分配能源。
根据工作人员的指示,更复杂的开发方案将需要总体/街区规划,而不是城市设计概要。在申请前咨询审查中,将确定总体/街区规划作为完整申请的一部分的必要性。如果正在推进的规划申请没有强制性的申请前咨询流程(例如,调整委员会申请),则鼓励申请人联系城市规划部门讨论提案的性质并确定是否需要总体/街区规划。
2024年4月19日,根据《军事规划法》(LPM)2024-2030,军备总局(DGA)通知MBDA,订单涉及采购EXOCET海对海40 Block 3C(MM40 B3C)导弹,用于装备法国海军一级护卫舰。
摘要 —6G 技术的出现为物联网 (IoT) 的空前进步铺平了道路,开创了超连接和无处不在的通信时代。然而,随着 6G 物联网生态系统中互联设备的激增,恶意入侵和新网络威胁的风险变得更加突出。此外,人工智能融入 6G 网络带来了额外的安全问题,例如对抗性攻击人工智能模型的风险以及人工智能可能被滥用于网络威胁。因此,在 6G 环境中,保护广泛而多样的连接设备是一个巨大的挑战,需要重新考虑以前的安全传统方法。本文旨在通过提出一种依赖于人工智能和区块链技术的新型协作入侵检测系统 (CIDS) 来应对这些挑战。所提出的 CIDS 的协作性质促进了一种集体防御方法,其中物联网网络中的节点主动共享威胁情报,从而实现快速响应和缓解。通过全面的模拟和概念验证实验评估了所提系统的有效性。结果表明,该系统能够有效检测和缓解伪造和零日攻击,从而加强 6G 物联网环境的安全基础设施。索引术语 —AI、区块链、6G 网络、安全、协作入侵检测、零日攻击、安全
本文回顾了区块链技术、智能微电网和能源市场的融合,强调了其彻底改变能源行业的潜力。将区块链技术融入智能微电网旨在应对与能源效率、可靠性和可持续性相关的挑战。本文概述了区块链技术,强调了其透明度、不变性和去中心化特性。它探讨了智能微电网的概念,该概念可以实现高效的能源管理和可再生能源的整合。区块链和智能微电网的结合提供了多种好处,例如提高效率、降低交易成本、增强安全性和提高电网可靠性。这种融合的主要优势之一是能够促进点对点能源交易。区块链技术允许透明且可审计的能源交易,从而实现能源生产者和消费者之间的直接交易。这使生产消费者能够积极参与能源市场,促进可再生能源的采用并使能源获取民主化。然而,需要解决一些挑战,包括可扩展性、互操作性和监管框架。正在进行的计划、项目和试点研究正在探索实施基于区块链的智能微电网,案例研究提供了成功部署的真实案例。总之,区块链、智能微电网和电力市场的融合有可能改变能源行业。利益相关者(包括能源公司、技术提供商、监管机构和消费者)之间的合作对于充分实现这种整合的好处至关重要。通过利用区块链和智能微电网,能源行业可以为更高效、可持续和分散的能源未来铺平道路。索引词——区块链、能源效率、能源市场、点对点交易、可再生能源、智能微电网