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Horizon Europe研究与创新框架计划 LSB简介 - Euroxess 欧洲地平线的支柱2 选择过程中的信息1227.1101 ... 1在Horizon内的博士候选人的位置 - MSCA - 2023 - DN“ Strim：Canc 中翻译后修改检测的科学培训
基金会是马耳他创新者和研究人员的所在地，拥有一群人员，专门致力于创新和研究，充当其成功的工具和马耳他R＆I指数。当前的研究，技术和传播活动与可再生能源，电动移动性，视觉技术和技术转移有关，并在全国及其他地区建立了经验丰富的专家和活跃的公共和私人实体网络。fir.mt是第13届地中海发电，传输，分销和能源转换会议（MEDPower2022.org）的组织者，该会议是英国工程技术机构（IET）的吉祥物，以及电力和能源工程师 - 电力和能源社会（IEEE EEEEE EEE-PES）的技术赞助商和我们的电力和能源工程师。FiR.mt is the coordinator of two successful Horizon Europe projects as coordinator HORIZON-CL5-2021-D3-02-02: Sustainability and educational aspects for renewable energy and renewable fuel technologies with the PROJECT TRANSIT - TRANSITion to a sustainable future through training and education and HORIZON- WIDERA-2021-ACCESS-03-01 TWINNING with PROJECT PROMISE - Photovoltaics Reliability能源联盟的运营和维护创新解决方案和合作伙伴在一个名为Beepoll的MCST太空基金下的一个国家资助项目中。其他资助的项目：巨人（Horizon Europe），Roofpevs和VirtualKes1.0（MCST）和MAP-PV（Erasmus+）。这些活动可确保按最高标准实现该项目的平稳实施。链接到较短的国家概况，以防国家扩大fir.mt拥有一家既定的研究管理和行政部门，支持前/后的后期，并正在建立一所研究生学院，用于由国际合作伙伴和欧盟支持的研究密集型硕士和博士学位课程。此外，Fir.mt在研究项目的协调和传播方面具有专业知识，以及一群易于参与并致力于创新和研究的才华横溢的人员。fir.mt是2025年10月20日至23日在2025年10月20日至23日与IEEE Power and Energy Society和Malta的IEEE部分一起组织的IEEE ISGT欧洲2025年的技术赞助商。
Phishgnn：使用图形神经网络的网络钓鱼网站检测框架
在互联网时代，恶意URL是对网络用户的综合威胁。网络钓鱼的目的是通过用fal的界面欺骗受害者来窃取敏感信息。在网站网站的情况下，攻击者通常试图模仿社交媒体，银行和电子商务网站等知名且广泛使用的服务。这种欺骗的网站通常是用与原始站点相同的代码库构建的，这可能会使它们很难瞥见。值得庆幸的是，可以使用许多其他指标来区分良性和网络钓鱼网站。例如，大多数网络钓鱼URL往往很长，具有多个子域和特殊特征。域通常托管在可疑的主机上，并使用非信任当局进行的安全套接字层（SSL）认证。自从这些攻击开始时，已经实施了许多系统来试图克服它们。其中一些实现使用传统技术，例如黑名单或URL词汇特征的分析。否则，黑名单遭受了多种缺点，例如需要更新的人类援助和缺乏详尽的缺点。此外，它们不能用于看不见和隐藏的URL。其他技术利用机器学习将模型训练以基于许多示例来策划网站（Sahoo等，2017）（Benavides等，2020）。但是，在大多数方法中，网站的超链接结构尚未解决。
1 CRISPR/CAS9介导的Frankliniella的基因组编辑...
摘要动物运动和神经力学控制的研究提供了有价值的见解9，用于推进神经科学，生物力学和机器人技术的研究。我们开发了农场10（动物和机器人建模和模拟框架），开源，跨学科11框架，旨在促进对动物12运动和生物启发的机器人系统的建模，模拟和分析。通过提供一个可访问且用户友好的13个平台，农场旨在降低研究人员探索神经系统，肌肉骨骼结构及其环境之间复杂相互作用的障碍。以模块化的方式整合15个Mujoco物理引擎，农场可以实现现实的模拟，并促进16神经科学家，生物学家和机器人主义者之间的合作。农场已经被广泛用于研究动物的运动，例如小鼠，果蝇，鱼，sal和18个cent，是研究中央模式发生器和19个感觉反馈的作用的平台。本文提供了农场框架的概述，讨论了其20种跨学科方法，通过特定的案例研究展示了其多功能性，并强调了21在促进我们对运动的理解方面的有效性。总体而言，农场的目标是22个有助于更深入地了解动物运动，创新23个生物启发的机器人系统的发展，并促进神经力学研究中的可及性。24
基于混合自动编码器和LSTM Neural
摘要：风险识别和缓解对于在不断变化的供应链管理领域（SCM）中保持韧性和效率至关重要。现代供应网络中固有的复杂性和不确定性通常太复杂了，无法有效解决传统风险管理技术。为了增强供应链管理中的风险检测和管理，本研究探讨了将区块链技术与深度学习混合的混合策略。区块链通过为供应链操作监视提供透明和分散的系统来确保数据完整性和透明度。深度学习可以改善此过程，该过程分析了大量的历史数据和当前数据，以识别模式，预测威胁并提出对策。所提出的系统利用区块链技术的不可侵犯性和深度学习的预测能力来应对诸如欺诈检测，需求预测，供应商评估和中断预测等重要挑战。使用混合自动编码器和基于LSTM的深神经网络可以确保数据集。自动编码器用于降低维度和降低噪声和冗余数据，这些数据将进一步通过基于LSTM的神经网络，以增强基于区块链的交易数据的安全性。
引用出版物（APA）：Pernet，C.，Garrido，M.I.，Gramfort，A.，Maurits，N.，M.，Pang，E.
摘要 - MRI的自动脑肿瘤分割（BRAT）在诊断和治疗脑肿瘤中起关键作用。尽管3D U-NET达到最新的核心结果，但由于需要具有高记忆力的高端GPU，其临床使用受到限制。为了解决限制，我们利用几种技术来自定义基于2D U-NET的内存有效但策划的深层框架。在框架中，同时多标签肿瘤分割分解为顺序单标签（二进制）分割任务的融合。除了减少内存消耗外，它还可以提高分割精度，因为每个U-net都集中在子任务上，比整个Brats分割任务更简单。还采用了多模式MRI和批处理骰子损失功能的广泛数据增强，以进一步提高概括精度。对Brats 2020的实验表明，我们的框架几乎可以实现最先进的结果。在测试集中，完成了整个肿瘤，肿瘤核心和增强肿瘤的0.905、0.903和0.822的diCe评分。此外，我们的自定义框架可在预算GPU上执行，最低要求仅2G RAM。临床相关性 - 我们开发了一种记忆有效的深脑肿瘤分割工具，该工具可显着减少肿瘤分割的硬件需求，同时保持可比的准确性和时间。这些优点使我们的框架适合在临床应用中广泛使用，尤其是在低收入地区。我们计划将框架作为自由临床大脑成像分析工具的一部分释放。该框架的代码公开可用：https：//github.com/nima-hs/brats。
音频开发框架手册
1入门3 1.1开发板概述。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3 1.2关于ESP-ADF。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3 1.3快速启动。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.4逐步安装。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.5步骤1。设置ESP-IDF。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.6步骤2。获取ESP-ADF。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.7步骤3。设置环境。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.8步骤4。开始一个项目。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.9步骤5。连接您的设备。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8 1.10步骤6。 div>配置。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8 1.11步骤7。 div>构建项目。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10 1.12步骤8。 div>闪烁到设备上。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10 1.13步骤9。 div>监视器。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11 1.14 vs代码扩展。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.15 IDF Eclipse插件和Espressif IDE。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 12 1.16更新ESP-ADF。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 1412 1.15 IDF Eclipse插件和Espressif IDE。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.16更新ESP-ADF。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14
一个基于自动驾驶汽车决策和轨迹计划的基于互动游戏理论-PSO的综合框架
摘要：自动驾驶汽车和人类驾驶员之间的相互依赖性是自动驾驶安全性和可行性的一个开放问题。本文介绍了游戏理论轨迹计划者和混合人流环境的决策者。我们的解决方案是与周围车辆的相互作用，同时做出决策，并使用用衣架插值方法产生类似人类的轨迹。此处使用的粒子群优化器（PSO）桥梁桥接决策和轨迹生成过程，用于连接执行。我们选择了一个未信号的交叉点，以证明我们方法的可行性。测试结果表明，我们的方法降低了轨迹优化问题的搜索空间的维度，并在路径曲率上实施了几何约束。
曼彻斯特 - 气候变化 - 框架 - 燃料 - 诱惑 -
财团明确表现出互补的专业知识和评估的其他收益，就可以接受。在适用的情况下，我们将与单个供应商签订合同，负责管理联合竞标中其他组织。虽然我们概述了特定的任务和里程碑，但我们欢迎提出替代方法，时间表或方法的变体出价，前提是它们仍然符合核心目标，如上所述。如果提交变体出价，请清楚地说明您的方法的不同以及如何更好地与项目的目标保持一致。