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Jawaharlal Nehru技术大学海得拉巴
（i）在此时间表中，任何遗漏或冲突都可以立即告知考试控制者。（ii）即使政府在上述任何日期宣布假期，考试也应像往常一样（iii）（III）的学生进行替代主题（S）[未在时间表中显示]代替主题（S）
R18 B.Tech。 CSE教学大纲Jntu Hyderabad 1R18 B.Tech。 CSE教学大纲Jntu Hyderabad 1
S.课程代码课程标题1专业选举 - V 3 0 0 3 2专业选举 - vi 3 0 3 3 3开放选修课-III 3 0 3 4 0 3 4 EC801PC项目阶段 - II 0 0 14 7总数9 0 14 16 *MC-环境科学应仅由横向入学学生注册。*MC - 令人满意/不令人满意的注意：以工业为导向的迷你项目/暑期实习应在暑假第六和第七学期之间进行。学生应提交面向工业的迷你项目/暑期实习的报告进行评估。专业选修课 - i
U74999TS2017PLC176097）海得拉巴第七...
(ManagementandAdministration)Rules,2014(asamendedfromtimetotime),aMemberentitledtoattend andvoteattheAGMisentitledtoappointaproxytoattendandvoteinsteadofhimself/herselfandtheproxy neednotbeaMemberoftheCompany.SincethisAGMisbeingheldthroughVCorOAVMpursuanttotheMCA Circulars,physicalattendanceofMembershasbeendispensedwith.Accordingly,thefacilityforappointmentof proxiesbytheMemberswillnotbeavailableforthisAGMandhencetheProxyFormandattendanceslipisnot annexedhereto.However,theBodyCorporateareentitledtoappointauthorizedrepresentativestoattendthe AGM through vc/oavm并通过电子投票参加并投票。
气候脆弱性评估
尽管存在这些越来越多的威胁，但由于缺乏功能基础设施，获得基本服务的访问权限以及有限的应对替代方案，许多社区无法准备，做出反应和适应不断变化的环境条件。这些挑战占据了依赖于气候敏感的生计（例如农业和牲畜饲养）的大量阿富汗人的份额。因此，社区被迫采用应对策略，例如借钱，出售资产和将儿童从学校中吸引，这可能会破坏他们的福祉和财务安全。除此之外，环境变化正在导致食物和水不安全感，从而影响社区满足其基本需求的能力。由于气候变化和灾难的经济影响，在过去的12个月中，超过137万人离开了社区。鉴于实施适应能力衡量标准的社区的份额有限，预计将来将继续进行这些趋势。 因此，社区已经确定了对基础设施和生计多样化的投资，因为它可以减轻气候变化和灾难的影响所需的关键干预措施。鉴于实施适应能力衡量标准的社区的份额有限，预计将来将继续进行这些趋势。因此，社区已经确定了对基础设施和生计多样化的投资，因为它可以减轻气候变化和灾难的影响所需的关键干预措施。
埃及经济仍然很脆弱...
在2024财政年度的活动下降（2024财年）由于付款危机的深刻平衡，埃及经济正处于恢复阶段，预计2025财年的平均增长率为4％。在未来两年中，外汇市场的划分以及对外币流动性的紧张局势将是恢复的关键方面，特别是考虑到该国对进口和外派汇款的严重依赖。这种恢复最初应基于家庭消费，这是埃及增长的传统驱动力（约占GDP的80％），该驱动力在2025财年上半年显示出恢复的迹象。尽管如此，短期内仍然存在一些不确定性，我们预计从2026年初开始会有更平衡的恢复。家庭可支配收入继续受到高通货膨胀的影响。公共部门的投资预计不会成为重要的支持因素。反过来，从2026年开始，私人秘书的富有成效投资才能真正再次获得。目前，容量利用率平均仍低于70％，这不足以触发投资驱动器（超过90％）。，从无需看来，利率仍然很高，并且由于存在下降速度的风险，因此货币释放可能会逐渐逐渐。在这种背景下，我们预计2026财年的增长加速度中等至4.7％。
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Jawaharlal Nehru Technological University Hyderabad Kukatpally，海得拉巴 - 500 085
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使用图形神经网络在Web应用程序中检测漏洞检测的方法
由于开源软件包漏洞而引起的软件系统的复杂性日益增长，使软件漏洞检测成为关键的优先级。传统的脆弱性检测方法，包括静态，动态和混合方法，通常在高阳性速率和有限的效率方面挣扎。最近，基于图的神经网络（GNN）和变形金刚模型通过表示代码作为捕获语法和语义的图表来提高漏洞检测准确性。本文介绍了一个混合框架，结合了门控图神经网络（GGNN）和变压器编码器以利用多个图表表示：抽象语法树（AST），数据流程图（DFG），控制流程图（CFG）（CFG）和代码属性图（CPG）。GGNN提取图级特征，而变压器在图形编码数据中增强了顺序上下文理解。该模型使用这些功能来检测功能级代码段中的漏洞。评估我们在OWASP WebGoat数据集上的框架的评估证明了在五种主要漏洞类型中不同图形表示的有效性：命令注入，弱加密，路径遍历，SQL注入和跨站点脚本。实验结果表明，GGNN+CpG配置始终产生高度弱点的较高回忆，而GGNN+CFG在检测基于控制的基于控制的漏洞（例如命令注射）方面表现出色。这些发现突出了混合GNN-Transformer框架在增强网络安全应用程序的代码漏洞检测方面的潜力。GGNN和变压器模型的集成导致在所有漏洞类型中的准确性，精度，回忆和F1得分方面显着增强，每个图表表示对代码结构和脆弱性模式都有独特的见解。
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