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用于在 ODE 中在线发布的论文准备模板
通过扩大孔径来提高通风质量流量不足以确保等效的冷却性能。实际上，FPR 的降低会导致通风射流速度降低，从而导致传热系数值降低。确保大致相同冷却效果的唯一方法是通过动态铲斗恢复一些动态压力。但是这种突出到风扇流中的装置是不可接受的，因为它会对发动机比油耗 (SFC) 产生太大影响。有必要重新设计进气口形状以优化其性能，同时考虑到诸如最小化其对声学表面的足迹影响和应力影响等约束。目前，优化的斜简单孔（与表3 中所示的进气口形状相比，进气口形状更加平滑）被视为可接受的折衷方案。
人工智能和机器学习
缩写 ADA – 自动数据分析 ASME 规范 – 美国机械工程师学会锅炉和压力容器规范 CASS – 铸造奥氏体不锈钢 CNN – 卷积神经网络 CS- 碳钢 DMW – 异种金属焊缝 DNN – 深度神经网络 DR – 检测率 EPRI- 电力研究所 FPR – 假阳性率 ISI – 在役检查 ML – 机器学习 NDE – 无损检测 ORNL – 橡树岭国家实验室 POD – 检测概率 PNNL – 太平洋西北国家实验室 ROC – 接收者操作曲线 RVUH – 反应堆容器上封头 TFC – 热疲劳裂纹 TPR – 真阳性率 UT – 超声波检测（超声波、超声波检查等）UV – UltraVision VP – VeriPhase WSS – 锻造不锈钢
ODE 中用于在线发布论文的准备模板
表 4 显示，通过扩大孔径来恢复通风质量流量不足以确保相同的冷却性能。实际上，FPR 的降低会导致通风喷射速度降低，从而导致传热系数值降低。确保大致相同的冷却效果的唯一方法是借助动态铲斗恢复一些动态压力。但这种突出到风扇流中的装置是不可接受的，因为它会对发动机比油耗 (SFC) 产生太大的影响。有必要重新设计进气口形状以优化其性能，同时考虑到诸如尽量减少其对声学表面的影响和应力影响等约束。目前，优化的斜简单孔（与表 3 中所示的进气口形状相比更平滑的进气口形状）被视为一种可接受的折衷方案。
2025-2028 年采购战略
有效采购货物、服务和/或工程以支持一线服务提供对于 WYFRS 实现其核心抱负和目标至关重要。该战略提供了适用于所有外部采购和委托货物、服务和/或工程的战略路线图。该战略为整个 WYFRS 的合规采购制定了明确的框架，充分反映了《采购法》、内政部合作议程、该服务的社区风险管理计划 (CRMP) 的要求、对内部 CPR（合同程序规则）和 FPR（财务程序规则）（构成我们章程的一部分）的遵守以及我们对可持续采购的承诺，包括环境和社会价值考虑。该服务已经采用了《消防和救援服务核心道德规范》，并致力于遵守该规范的道德原则，努力将它们应用于我们所做的一切事情中，如本战略所反映的那样。
记录计划集过程
记录计划集过程注意：PM =项目经理DPL =设计阶段领导者以下文档反映PM/DPL。目的是，如果在内部设计项目，GDOT设计阶段负责人（DPL）将处理此任务。如果项目是由顾问设计的，则项目经理（PM）将处理此任务。注意：记录计划集是项目计划或布局，可作为特定项目里程碑的设计快照。记录计划集将存储在项目的电子文件中，以供项目团队成员轻松找到和使用。记录计划集提交将包括PDF文件（计划表或布局）以及设计文件（CAD等）用于创建PDF。记录计划集应为项目团队（尤其是设计与环境从业者之间）之间的协调设置背景。The record plan sets are: 01 – Environmental Survey Boundary 02 – Concept Report Layout - see “Concept Report Approval Process” workflow for details 03 – Public Meeting Layout 04 – Preliminary Plans to GDOT Offices (or 04 – Geometry QC Plans) 05 – PFPR Plans - see “PFPR Packages” workflow for details 06 – Corrected PFPR Plans - see “PFPR Packages” workflow for details 07 – ROW Plans Approval - see “Right-of-Way Plans Approval and Revision Process” workflow for details 07a – Interim FPR Plans – see “Interim FPR Process” workflow for details (folder to be created) 08 – Environmental Lockdown Plans (or 08 – Permit App Plans) 09 – FFPR Plans - see “FFPR Packages” workflow for details 10 – Corrected FFPR Plans - see “Corrected FFPR Packages” workflow for details 11 – Final Plans - see “Final计划提交过程“详细信息12 - 出价设置 - 让 - 请参阅“广告/租赁/奖励过程”工作流程，以获取所有记录计划集的提交详细信息，这些提交没有单独的工作流程（01 - 环境调查边界，03 - 公共会议布局，04 - 04 - 04 - 初步计划，以进行GDOT OFFES和08 - 环境锁定计划，PM/DPL PM/DPL STEPS PM/d dpl ins pm/d dpl。
2025年2月7日
请在新泽西州（新泽西州）使用冠状病毒救济基金（CRF）收益的新泽西州（新泽西州）上找到附件的备忘录1。根据《社会保障法》第六章的授权，由《冠状病毒援助》，《救济和经济安全法》（Cares Act）修订。根据我们办公室监控的合同Castro＆Company，LLC（Castro），一家经过认证的独立公共会计师事务所（Castro）进行了访问。卡斯特罗根据监察长理事会对诚信和效率质量质量标准的委员会进行了审查，该标准是督察总统独立标准，适当的专业护理和质量保证。In its desk review, Castro personnel reviewed documentation for a non-statistical selection of 25 transactions 2 reported in the quarterly Financial Progress Reports (FPR) and identified a combination of unsupported and ineligible questioned costs of $976,160,389 and $134,399,600, respectively, resulting in total questioned costs of $1,110,559,989 (see attached schedule of货币福利）。Castro确定与合同相关的支出大于或等于$ 50,000，赠款大于或等于$ 50,000，转移大于或等于$ 50,000，直接付款大于或等于$ 50,000，
使用P4和深度学习R. Mohammadifar*，R。Javidan，R。
这项研究解决了在切片间切换过程中确保5G及以上（6G）网络（6G）网络的挑战（DDOS）。提出了基于P4可编程开关和门控复发单元（GRU）算法的混合模型，以高准确性和低延迟来检测和预测此类攻击。p4可以实时提取钥匙质量服务（QOS）参数，包括数据包损耗率，延迟和优先级，用于有效的交通分析和攻击检测。所提出的模型达到了DDOS检测准确性为98.63％，灵敏度为98.53％，F1得分为98.58％，同时预测合法切片的精度为98.7％。误报率（FPR）降低到小于2.1％，检测和决策制定的总系统延迟保持在350毫秒以下，使其适用于诸如URLLC之类的延迟敏感应用程序。可伸缩性测试表明，该系统的检测准确性超过90％，延迟少于500毫秒，最多15个开关和4个切片，即使在较高的交通负载下也是如此。这项研究突出了将深度学习与P4相结合以增强高级网络中的安全性和可扩展性的有效性，从而为下一代网络安全提供了强大的框架。
使用机器方法在信用卡中检测欺诈...
摘要：技术进步和高级通信网络的兴起导致与信用卡有关的欺诈行为增加。与信用卡有关的欺诈影响，影响消费者和金融机构。欺诈者始终如一地发展其技术，强调了制造对银行和其他金融实体必不可少的欺诈保护技术的必要性。本研究论文通过使用机器学习方法集成反馈系统，介绍了一种有效信用卡欺诈检测的方法。这种反馈方法旨在提高分类器的检测准确性和成本效益。该研究评估了各种方法的性能，包括人工神经网络，随机森林，天真的贝叶斯，树木分类器，逻辑回归，支持向量机和梯度增强分类器。该评估是在略微偏斜的信用卡欺诈数据集上进行的，其中包含来自欧洲帐户持有人的交易数据，总计284,807个交易。评估考虑了预处理的内容和RAW。这些方法的效率是根据不同分类器的绩效评估维度评估的，包括精度，F1得分，准确性，召回率和假阳性率（FPR）百分比。这些发现有助于开发稳健系统的努力，以检测和防止与信用卡有关的欺诈，并保护了严重的财务危害。
用于现实生活中用餐的混合脑机接口......
摘要：辅助设备（例如用餐辅助机器人）可帮助残障人士并支持老年人进行日常活动。然而，现有的用餐辅助机器人由于用户界面不直观，操作不便，需要额外的时间和精力。因此，我们开发了一种基于混合脑机接口的用餐辅助机器人系统，该系统具有三个特点，可以使用头皮电极进行脑电图测量。以下三个过程构成一个用餐周期。（1）来自前额叶通道的三次眨眼（EB）被视为启动周期的激活。（2）来自枕骨通道的稳态视觉诱发电位（SSVEP）用于根据用户的意图选择食物。（3）当用户咀嚼食物时，从颞通道记录肌电图（EMG），以标记一个周期的结束并指示准备开始下一餐。在五名受试者的实验中，准确率、信息传递率和假阳性率如下：准确率（EBs/SSVEPs/EMGs）（％）：（94.67/83.33/97.33）；FPR（EBs/EMGs）（次/分钟）：（0.11/0.08）；ITR（SSVEPs）（比特/分钟）：20.41。这些结果揭示了该辅助系统的可行性。所提出的系统使用户可以更自然地自行进食。此外，它可以提高残疾人和老年人的自尊心并提高他们的生活质量。
使用机器学习算法进行恶意软件分析和检测
摘要：恶意软件是当今互联网用户面临的最重要问题之一。多态恶意软件是一种新型恶意软件，比前几代病毒更具适应性。多态恶意软件不断修改其签名特征，以避免被传统的基于签名的恶意软件检测模型识别。为了识别恶意威胁或恶意软件，我们使用了许多机器学习技术。高检测率表明选择了准确率最高的算法用于系统。作为一种优势，混淆矩阵测量了误报和漏报的数量，这提供了有关系统运行情况的附加信息。特别是，事实证明，使用恶意软件分析和检测的结果以及机器学习算法来计算相关对称性（Naive Byes、SVM、J48、RF 和所提出的方法）积分的差异，可以检测计算机系统上的有害流量，从而提高计算机网络的安全性。结果表明，与其他分类器相比，DT（99%）、CNN（98.76%）和 SVM（96.41%）在检测准确率方面表现良好。比较了给定数据集中 DT、CNN 和 SVM 算法在小 FPR（DT = 2.01%、CNN = 3.97% 和 SVM = 4.63%）上检测恶意软件的性能。这些结果意义重大，因为恶意软件变得越来越普遍和复杂。