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自己面对现实：基于LLM的两阶段策略，通过日志本地化配置错误
可配置的软件系统容易出现配置错误，从而对公司造成了重大损失。但是，由于庞大而复杂的配置空间，诊断这些错误是具有挑战性的。这些错误对经验丰富的维护者和新的最终用户都构成了重大挑战，尤其是那些无法访问软件系统源代码的挑战。鉴于大多数最终用户很容易访问日志，因此我们进行了一项初步研究，以概述利用日志在本地化配置错误中的挑战和机会。基于初步研究中获得的见解，我们提出了一种基于LLM的两阶段策略，以最终用户根据日志本地化根本原因配置属性。我们进一步实施了一个工具，LogConfiglocalizer与上述策略的设计保持一致，希望通过日志分析协助最终用户应对配置错误。据我们所知，这是基于大语言模型（LLMS）和日志的最终用户的根本原因配置属性的第一项工作。我们通过LogConfiglocalizer评估了有关Hadoop的拟议策略，并以99的平均准确性证明其效率。91％。 此外，我们还通过将其与其他两个变体和一个基线工具进行比较来证明该方法的不同阶段的有效性和必要性。 此外，我们通过实践案例研究来验证提出的方法，以证明其有效性和可行性。 CCS概念91％。此外，我们还通过将其与其他两个变体和一个基线工具进行比较来证明该方法的不同阶段的有效性和必要性。此外，我们通过实践案例研究来验证提出的方法，以证明其有效性和可行性。CCS概念
面对内幕威胁：基于LLM微调
基于异常的检测可有效防止不断发展的内幕威胁，但精度仍然低。当前的数据处理可能会导致信息丢失，并且模型通常会努力区分良性异常和实际威胁。这两个问题都阻碍了精确检测。为了解决这些问题，我们提出了基于大语言模型（LLM）微调的精确异常检测解决方案。通过代表自然语言的用户行为，我们减少了信息丢失。我们使用用户行为模式对比度对异常检测的任务进行微调，使用两阶段策略：首先学习一般行为模式，然后使用特定于用户的数据来改进，以改善良性异常和威胁之间的差异化。我们还实施了一个细粒度的威胁追踪机制，以提供行为级别的审计步道。据我们所知，我们的解决方案是第一个在内幕威胁检测中应用LLM微调的方法，在CERT V6.2数据集中达到了0.8941的F1分数，超过所有基线。
使用地球物理日志的机器学习辅助岩性预测：Cambay Basin的案例研究
识别和储层相的表征是划定用于碳氢化合物勘探的储层的碳氢化合物区域的主要因素。地球物理日志是在钻孔附近测量的储层相的物理参数，在储层相的解释中起着至关重要的作用。本研究涉及使用地球物理原木上的机器学习（ML）技术在坎贝盆地中岩石BEL的岩性的识别。机器学习的监督技术，例如支持向量机（SVM），ARTI B CIAL神经网络（ANN）和K-Nearest邻居（KNN），用作非线性地球体物理原木岩性学的识别的非线性分类。使用网格搜索交叉验证（CV）方法优化了ML模型的超参数，如ConfusionMatrix评估，auctreceiver操作特性曲线（AUC），精度，召回和F1分数对促进性的促进症状效果。ML模型使用了两个井的地球物理参数，其中有四个已知的杰出岩性（class-a，class-b，class-c和class-c和class-c和class-c和class-c和class-class-c和class-class-class-c和class-class-class）。分别从混淆矩阵中分别为KNN，SVM和ANN的每个岩性的优化和训练的模型，分别以85.4％，87.0和88.9％的形式显示了对真实值的总体正确预测。因此，每个模型从评估参数中的准确性表明，对不同ML模型的组合分析选择优化的ML模型，以更好地实现和验证，以更好地实现和建模岩性。除此之外，接收器手术特征（ROC）还表明，每种岩性的曲线下的整体面积大于90％，其他评估参数（例如精度，回忆和F1得分）的准确性大于84％，除了SVM和ANN类C类D类和Ans类D类案例外。
通过无监督的机器学习快速生成储层模型，这与地震，井和地层概念一致
评估地下储层连接的方案对于整个项目生命周期的现场耗竭计划，生产历史匹配和现场管理至关重要。连通性场景受到地质特征（例如挡板和高渗透率条纹）的存在挑战，这些条纹低于地震成像的分辨率。在这里，我们提出了一种新颖的，综合的和快速的无监督的机器学习方法，用于构建具有地震分辨率的一套储层模型，这些模型与地震数据，井原木和地层概念一致。首先，我们使用称为方向扩散的良好计算机图形方法将井的日志（垂直或横向）与地震倒的Vclay和孔隙率集成在一起。我们使用无监督的机器学习方法（称为扩散概率建模（DPM））对机器学习模型进行训练。一旦受过训练，该方法就会生成一套允许的地质场景（模型），具有替代分辨率的特征，这些特征是由基于地层概念的输入训练图像指导的，并且与地震和良好的日志数据一致。以后，我们将推断的方案采样到储层模型中，该场景允许以显着改善分辨率的流量模拟。对生产模型集的储层模拟在其动态性能上显示出显着差异，尽管如此，与地震和井原木等地面真相数据保持一致。这种方法的结果通过空间有限的数据分辨率对地下储层表征产生更广泛的影响，尤其是通过添加亚观察地质特征来加速和整合储层模型的过程。
储存热的方法“加热”（髋）...
在SW Scania中，Arnager Greensand在南部最厚，向RFZ伸出。体积强烈影响储存的热量结果，并通过解释钻孔芯和老式有线logs的地层的基础和顶部边界来确定。
技术标准GCB-13-Spin-cdn.com
4.1 Introduction ............................................................................................................................................... 19 4.2 Wagering Instruments ................................................................................................................................ 19 4.3 Wagering Instrument Issuance .................................................................................................................. 21 4.4 Wagering Instrument Redemption ............................................................................................................. 24 4.5 Cashier Station Operation ......................................................................................................................... 25 4.6 Wagering Instrument Meters and Logs ................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 25 4.7验证系统报告.............................................................................................................................................................................................................................................................................................
审查领域和纠正措施计划
OEE＃1（即用于确定P＆P的数据的数据包括实验室核心测量和地球物理原木（中子孔隙率，核磁共振原木和电阻率对数）。使用了模型域中其他两个井的数据：Hinton Brothers＃7（Core P＆P，Logs）和Furrow＃11（日志）。在OEE＃1观察到的孔隙率和渗透率范围类似于Furrow＃11和Hinton Brothers＃7。中子孔隙度原木为核心孔隙度提供了最佳的校准。从校准到核心渗透性的核心校准的孔隙率对数创建了渗透率对数。OEE＃1的渗透率日志使用了NMR日志和Schlumberger娃娃研究方法。Hinton Brothers＃7和Furrow＃11 Wells的渗透率日志使用了每个井的孔隙率和电阻率日志。
塞拉利昂的经济 - 编辑1
•暂停了所有豁免，除了维也纳章程所涵盖的豁免外•指示所有部委，部门和机构收集和保留政府收入，以将所有收入转移到合并的收入基金中，并立即与《财务管理和控制法》的规定立即暂停TMBER logs of TMBER GOUGS的规定，•
用Cloudflare＆CrowdStrike统一风险姿势
●摄取CrowdStrikefalcon®零信任评估（ZTA）分数中的CloudFlare，以在所有访问请求中执行设备姿势●与Falcon®下一代SIEM共享CloudFlare Logs，以丰富跨安全服务的实时可见性（SSE）和Web Application Edge（SSE）和API Protection（HAAP）安全域