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高级持续性威胁配置文件 - EuRepoC
随着时间的推移，UNC1151 在 Ghostwriter 影响活动中的活动被归咎于俄罗斯和白俄罗斯军事情报部门及其政府，他们是国家赞助者。在 2021 年 9 月 6 日的新闻发布会上，德国联邦外交部将德国的 Ghostwriter 活动归咎于俄罗斯军事情报机构 GRU。此后不久，9 月 24 日，欧盟高级代表代表欧盟发表声明，尊重欧盟的民主进程，谴责以 Ghostwriter 的名义追踪的网络干扰企图。该声明介绍了几个欧盟成员国关于 Ghostwriter 目标的报告，这些报告将其与俄罗斯政府联系起来。在两个月后发布的一份报告中，美国威胁情报公司 Mandiant 高度自信地得出结论，UNC1151 与白俄罗斯政府有联系。2022 年的其他行业报告对俄罗斯军方人员涉嫌参与该活动的性质提出了质疑。到目前为止，这些评估仍很牵强，它们试图评估并部分证实 UNC1151 与 GRU 相关的其他 APT 在战术、技术和程序 (TTP) 方面的相似性。Recorded Future 在 2022 年 3 月的评估认为，GRU 参与者可能在白俄罗斯领土上行动，或指示白俄罗斯操作员作为代理人，可能是为了掩盖俄罗斯情报部门的直接参与。来源 [3] [4]
混合深度学习机制用于充电控制...
摘要 - 从环境友好性和能源效率的角度来看，电动汽车（EV）对传统汽油汽车构成威胁。可以通过预测与电动汽车充电的状态的预测来帮助确定电动汽车用户的未来充电需求。它可能会根据用户的实时位置提供自定义的充电容量统计信息，并指导收费基础架构的操作和管理。因此，出现的问题是电动汽车充电状态预测的有效模型。在这项研究中，建议采用混合深度学习方法，以确保安全可靠的充电操作，以防止电池被过度充电或排放。建议用于特征提取过程的递归神经网络（RNN），以获取电池上足够的功能信息。然后，研究建立了双向门控复发单位框架（GRU），以预测EV的状态。GRU从RNN的输出中获得了其输入，从而大大提高了模型的有效性。由于其简单得多的结构，RNN-GRU具有较低的计算性能。实验发现证明了GRU方法准确跟踪电动汽车行驶里程的能力。与广泛的现实世界测试所证明的相比，基于混合的深度学习预测方法可以使快速收敛速度较小的错误率较小的错误率。
内存健身房：朝着无尽的任务进行基准测试代理的记忆能力
记忆体育馆展示了一套由2D部分可观察到的环境，即迫击炮混乱，神秘路径和灼热的聚光灯，旨在基于决策代理中的记忆能力。这些环境最初具有有限的任务，将其扩展为创新的，无尽的格式，反映了诸如“我打包我的书包”之类的累积内存游戏的不断挑战。任务设计中的这种进展将重点从仅评估样本效率转变为探测动态，延长场景中的记忆效果水平。为了解决可用的基于内存的深钢筋学习基线中的差距，我们在开源清洁库中介绍了一个实现，该库将变形金刚-XL（TRXL）与近端的pol-Pol-Pol-Cy-Cy-Cy-Cy-Cy-Cy-Cy-Cy-Cy-Cy-Cy-Cyizatization中进行了实现。这种方法采用滑动窗口技术利用TRXL作为情节内存的一种形式。我们在封闭式复发单元（GRU）和TRXL之间的比较研究揭示了我们有限和无尽任务的各种表现。trxl在有限的环境上表现出优于GRU的效果，但仅在利用辅助损失来重建观测值时。值得注意的是，Gru在所有无尽的任务中都表现出色，始终优于显着的边距TRXL。网站和源代码：https：//marcometer.github.io/jmlr_2024.github.io/关键字：深增强学习，actor-Critic-Critic，记忆，内存，变形金刚，重复
盖恩斯维尔市 2020 - 2030 年能源和公用事业政策简介
盖恩斯维尔市致力于走可持续发展的道路。其中包括到 2045 年提供 100% 可再生能源和到 2040 年成为零废物社区的目标。通过城市公用事业咨询委员会的志愿者努力，这项能源和公用事业政策旨在规划一条通往可持续公用事业和社区的平衡而有节制的道路；可持续性不仅被定义为对环境负责，而且也是社会公正和经济可行的。这条道路将在任何一位民选官员的任期、任何一位 GRU 总经理的任期或任何一位公民的个人贡献之后继续下去。虽然这些目标对于减少温室气体排放、减少污染和促进能源独立是必要的，但它们也有代价，实现这些目标的道路必须经过深思熟虑，并由 GRU 服务的人（其客户）的集体愿望驱动。
引用原始发表的论文（记录的版本）：Xiong，B.，Tang，J.，Li，Y。等（2023）。 Vanadi
钒氧化还原流量电池（VRB）系统涉及复杂的多物理和多时间尺度相互作用，其中电解质流速在静态和动态性能中起关键作用。传统上，固定流量已用于操作方便。但是，在当今高度动态的能源市场环境中，根据运营条件调整流量可以为提高VRB能源转换效率和成本效益提供显着优势。不幸的是，将电解质流速纳入传统的多物理模型对于VRB管理和控制系统来说过于复杂，因为实时操作要求用于船上功能的低计算和低复杂模型。本文介绍了一种新型的数据驱动方法，该方法将流速集成到VRB建模中，增强了数据处理能力和VRB行为的预测准确性。所提出的模型采用封闭式复发单元（GRU）神经网络作为其基本框架，在捕获VRB的非线性电压段方面表现出了非凡的熟练程度。GRU网络结构经过精心设计，以优化模型的预测能力，流速被视为关键输入参数，以解释其对VRB行为的影响。模型改进涉及分析在VRB操作中在各种流速下获得的精心设计的模拟结果。还设计和进行了实验室实验，涵盖了电流和流速的不同条件，以验证所提出的数据驱动的建模方法。对几种最新算法进行了比较分析，包括等效电路模型和其他数据驱动的模型，证明了考虑流速的基于GRU的VRB模型的优越性。由于GRU在处理时间序列数据方面的出色能力，该模型在宽范围内提供了令人印象深刻的准确终端电压预测，低误差率不超过0.023 V（1.3％）。这些结果表明了所提出的方法的功效和鲁棒性，突出了对管理和控制系统设计的准确VRB建模中流速的新颖性和重要性。
基于PMU测量和多任务学习
相量测量单元和机器学习算法的总用法为开发基于响应的宽区域系统完整性保护方案提供了针对电源系统中短暂不稳定性的机会。但是，文献中通常只预测瞬态稳定性状态，这不足以实时决策以基于响应的紧急控制。在本文中，提出了一种综合方法。首先提出了基于GRU的预测指标，以用于扰动后触及瞬态稳定性预测。在此基础上，提出了一个多任务学习框架，以识别不稳定的机器以及对生成脱落的估计。对IEEE 39总线系统的案例研究表明，除了瞬态稳定性预测的基本任务外，提出的基于GRU的多任务预测器可以正确预测不稳定机器的分组。此外，根据估计的发电量，生成的补救控制动作可以保留电力系统的同步。
高级持续性威胁简介 APT29 - EuRepoC
美国和英国政府将 ATP29 归咎于俄罗斯对外情报局 (SVR)，该局的“政治情报”和“经济情报”职责甚至比国内和军事情报机构 FSB 和 GRU 的职责更重要。荷兰情报和安全总局 (AIVD) 也将 ATP29 归咎于 SVR，这是基于 2014 年入侵 ATP29 假定总部 (HQ) 的安全摄像头后获得的录像。AIVD 可以识别出几个已知的 SVR 成员进出总部的“黑客室”。 IT 安全行业的消息来源（其中包括 CrowdStrike 在其关于该组织的初步报道中）仅确认了 APT29 是俄罗斯情报机构的一部分，而没有具体说明与特定机构的联系。然而，在随后的几年中，CrowdStrike 和 Mandiant 一直支持将 APT29 确定为 SVR 运营实体的判断。与 Turla 被怀疑与 FSB 有一般联系类似，没有任何特定的 SVR 单位公开与行业名称相关联。这与其他与俄罗斯有联系的行为者建立的更细致入微的组织联系形成了鲜明对比，包括 APT28（GRU 部队 26165）、Sandworm（GRU 部队 74455）和 Gamaredon（FSB 第 16 和第 18 中心）。关于该组织在俄罗斯情报机构中的组织地位的公开信息较少，这可能反映了其相对较高的运营安全级别，这也可能会影响分析储备，从而披露可能危及对该组织行动洞察的细节。来源 [4] , [5] , [6] , [7] , [31] , [32] , [33]
基于CNN-GRU网络的运动想象分类...
摘要：最近，各种深度神经网络已被用于对脑电图（EEG）信号进行分类。EEG 是一种可以非侵入性方式获取的脑信号，具有很高的时间分辨率。它可用于解码用户的意图。由于 EEG 信号具有高维特征空间，因此需要适当的特征提取方法来提高分类性能。在本研究中，我们获得了时空特征表示，并用组合卷积神经网络（CNN）-门控循环单元（GRU）模型对其进行分类。为此，我们在每个不同的时间带中获得协方差矩阵，然后在时间轴上将它们连接起来以获得最终的时空特征表示。在分类模型中，CNN 负责空间特征提取，GRU 负责时间特征提取。通过区分空间数据处理和时间数据处理来提高分类性能。对于 BCI 竞赛 IV 2a 数据集，所提出的模型的平均准确率为 77.70% (± 15.39)。作为基线方法，所提出的方法优于所有其他方法。
盖恩斯维尔地区公用事业Deerhaven生成站
盖恩斯维尔地区公用事业公司（GRU）经营位于佛罗里达州盖恩斯维尔的Deerhaven Generating Station（设施）。该设施有能力从包括煤炭在内的各种来源发电。单元2在2021年初进行了改装，主要燃烧天然气。它具有根据需要发射煤炭的能力。从2024年1月至11月，煤炭构成约0.3％的单元输入。由于2021年改造后的操作变化，煤炭燃烧残差（CCR）法规的规定（40 CFR 257 B部分D）不适用于该设施产生的残差。过去生成的CCR并在此设施中进行了管理，包括底灰，粉煤灰和烟气脱硫副产品。CCR表面蓄水系统（SIS）在2024年3月通过就地CCR进行了关闭，这些池塘目前正在管理废物流（例如，冷却塔楼排污，Sluice水等）不受联邦CCR法规规定的规定。GRU于2024年5月向佛罗里达环境保护部提交了封闭认证报告。
DEL 7/01/2025
出于在本决议的前提中显示的原因，并旨在在此处全面报告： - 接受提出的提案，并使用Note Prot。n.1143 of 09/1/2025，由“ Tiresia：Digital Twin，Immuney和Microna的负责Aou Federico II教授G. Pignataro教授”，其中以下名称被指定为考试委员会成员：Dai di Di di公共卫生，药物和皮肤病学馆长的Giuseppe Pignataro教授（主席）I. iavicoli; Antonella Screziello教授（组件）； Mauro Cataldi教授（组成部分）； Elena Esposito博士（秘书）； - 战略局秘书处的UOSD协调局长将把委员会的任命程序的完成交流给总统，并将传递收到的请求； - 将此规定传递给各自能力的应有义务，向Dai Daviso公共卫生，药物和皮肤病学主任，将项目的科学经理，SC GRU，SC GRU交给秘书局局长的UOSD协调主任； - 宣布这项立即执行规定，以便快速执行选择性程序，以确保遵守项目的时间。