用中火加热锅或荷兰锅。加入洋葱,炒熟,偶尔搅拌,直至变透明,约 5 至 8 分钟。加入胡萝卜、欧洲防风草、芹菜和大蒜,继续炒熟,偶尔搅拌,直至蔬菜变软但仍有嚼劲,约 3 至 5 分钟。
10:50-11:10 在摩洛哥半干旱气候条件下使用免耕和直接播种种植谷物(教授 Kamal Abrekani,穆罕默德总理大学,摩洛哥)11:10-11:30 可持续地增强加夫萨绿洲 GIAHS 遗址作物的适应能力(教授 Hatem Zitouni,ASM-NGO,突尼斯)11:30-11:50 NPK IndeX:一种利用卫星图像优化小麦生产中 NPK 施肥的人工智能驱动数字工具。(教授 Faissal Sehbaoui,DAUMTECH 首席执行官,摩洛哥)
本期刊文章的自存档后印本版本可在林雪平大学机构知识库 (DiVA) 上找到:http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-174378 注意:引用本作品时,请引用原始出版物。Zheng, W., Halim, J., Etman, A., El Ghazaly, A., Rosén, J., Barsoum, M., (2021), Boosting the volumetric capacities of MoO3-x free-standing films with Ti3C2 MXene, Electrochimica Acta , 370, 137665. https://doi.org/10.1016/j.electacta.2020.137665
气候变化的多方面性质正在增加选择有弹性的葡萄藤品种或产生新的,变形品种的紧迫性,以承受许多新的挑战性条件。传统繁殖方法的限制速度阻碍了这一目标的实现,这需要数十年才能带来新的选择。另一方面,标记辅助育种在一个或几个基因控制的特征方面有用,对表型具有很大的影响,但其效率仍然受到许多基因座控制的复杂性状的限制。在这些前提下,创新的策略正在出现,可以帮助选择,利用Vitis属内部的遗传多样性的整体。通过适应和开拓性转化方案的遗传物质的来源也可以作为遗传物质的来源,可以作为遗传物质的来源,这些转化方案将自己作为在葡萄藤等顽固物种(例如葡萄剂)上的未来应用的有希望的工具。基因组编辑与这两种策略相交,这不仅是以相对较快的方式获得重点变化的替代方案,而且还通过支持对其他方法开发的新基因型的细胞调整。在此处介绍了有关可用遗传资源和使用创新技术在选择中使用创新技术的可能性的审查,以支持生产气候 - 玛丽特葡萄藤基因型。
比较了增强 θ 波和增强 β 波。在两个实验中,受试者首先学习 200 个单词的列表,一次一个。然后他们进行记忆测试,将相同的单词与 100 个新单词混合在一起。当单词一个接一个地出现在他们面前时,参与者被要求记住每个单词是否在实验的第一部分被学习过。在学习和记忆测试之间,有一个 36 分钟的视听刺激期,使用耳机和护目镜,如上所述(图 1)。护目镜阻挡了闪烁的灯光以外的一切,耳机阻挡了除呈现的声音以外的所有声音。我们可以控制声音的音量和灯光的亮度。视听刺激的类型取决于人们被分配到的组 - 参与者看到和听到 θ、β 或随机模式。
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摘要 - Web应用程序防火墙(WAF)通过一组安全规则检查了往返Web应用程序的恶意流量。它在保护Web应用程序免受Web攻击方面起着重要作用。但是,随着网络攻击的复杂性,WAF越来越难以阻止旨在绕过防御力的变异恶意有效载荷。响应这个关键的安全问题,我们开发了一个新型的基于学习的框架,名为WAFB Ooster,旨在公布WAF检测中的潜在旁路,并建议规则来强化其安全性。使用影子模型和有效载荷生成技术的组合,我们可以识别恶意有效载荷,并根据需要删除或修改它们。WAFB Ooster使用高级聚类和正则表达式匹配技术为这些恶意有效载荷生成签名,以修复我们发现的任何安全差距。在我们对八个现实世界WAF的全面评估中,WAFB Ooster将突变的恶意有效载荷的真实拒绝率从21%提高到96%,而没有虚假拒绝。WAFB Ooster达到的虚假接受率3×低于生成恶意有效载荷的最先进方法。与WAFB Ooster一起,我们向前迈出了一步,以确保Web应用程序免受不断发展的威胁。
最近的研究从隐式集成模型的新角度了解残差网络。从这种角度来看,诸如随机深度和刺激训练之类的先前方法通过对其子网进行采样和训练进一步提高了残留网络的性能。但是,他们都使用相同的监督对所有不同能力的子网,并忽略了子网在培训期间所产生的宝贵知识。在本文中,我们减轻了通过使用相同类型的监督引起的重要知识蒸馏差距,并主张利用子信息提供多样化的知识。基于这种动机,我们提出了一个基于群体知识的培训框架,以提高剩余网络的性能。具体说明,我们将所有子网隐式将所有子网分为层次组,通过子网中的抽样采样,在培训过程中汇总每个组中不同子网的知识,并利用高级组知识来监督下级子网组。同时,我们还开发了一个自然采样较大子网的子网采样策略,在增强层次组的性能中比较小的子网更有帮助。与典型的子培训和其他方法相比,我们的方法在多个数据集和网络结构上实现了最佳效率和性能权衡。代码位于https://github.com/tsj- 001/aaai24-gkt。
本文通过使用Super-SBM模型,主要组件分析方法和TOBIT模型,通过数字经济对制造业高质量发展的重要性和问题来衡量数字经济对Kaifeng City制造业高质量发展的影响。结果表明:1)从2012年到2020年,Kaifeng City的制造业,除了电气机械和设备制造业的负面增长外,整个整体及其子行业的波动和波动正在增长。2)Kaifeng City的数字经济处于2012年至2020年的迅速发展时期,从2012年的低级阶段到2020年的中级阶段。3)数字经济可以为制造业的高质量发展做出重大贡献,但是增强效应的强度并不大。4)在不同因素强度下,数字经济中的行业存在性能在制造业的高质量发展方面,其影响力的幅度是资本密集型制造>劳动密集型制造业>技术密集型制造>技术密集型制造。最后,我们提出了数字经济的道路和对策,以促进较不发达地区的制造业的高质量发展。关键字
