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社区堆肥和优先气候行动计划指南
当地自力更生（ILSR）的研究所正在为将社区堆肥纳入优先气候行动计划（PCAPS）和降低气候污染赠款（CPRG）提供指导。社区堆肥是一种基于自然的气候解决方案，具有与气候变化，提高公平和培养自力更生社区的跨切割好处。食品和废物系统在我们的突破性报告中证明了气候变化最重要的促成者，这是停止气候的情况。仍然，气候行动计划通常会省略堆肥的跨部门益处，并且很少强调对分散的系统的需求。植根于当地社区的堆肥策略将保护气候，同时增强社会公平，经济机会，粮食系统的韧性和生活的质量。达到净零碳排放的途径提供了独特的O
引用本研究：Bhadauria, A.P.S., Singh M., Kumar, R., & Kumar, A., (2025)。使用机器学习 T 进行边缘计算中的实时入侵检测
边缘计算的普及为通过在更靠近数据源的地方处理数据，优化延迟敏感和带宽密集型应用程序带来了新的机会。此外，这种范式转变也带来了独特的安全挑战，特别是在入侵检测领域。在边缘计算环境中，数据在更靠近数据源的网络边缘进行处理，实时入侵检测对于保障系统安全至关重要。攻击者也在利用边缘网络的快速扩展。相反，由于行为复杂、处理能力低下，传统的入侵检测系统 (IDS) 无法检测到高速实时网络中最新类型的攻击模式。本研究介绍了一种开发有效 IDS 模型来处理实时网络中此类威胁的新方法，并探讨了针对边缘计算环境的实时入侵检测系统 (IDS) 的设计和实现。所提出的模型被认为是系统性和可靠的，并且采用了监督式机器学习 (ML) 技术。目标是实时准确地识别和分类网络中的有害入侵或恶性活动。为了训练和测试模型，本研究使用了一个自创的数据集，该数据集同时利用了恶意和良性的 PCAP（数据包捕获文件）。为了确定 IDS 模型的有用性，使用随机森林、决策树、额外树和 K-最近邻作为分类技术。所提出的 IDS 模型在适应性和可扩展性等几个因素上表现出色。该模型还产生了更高的准确度、检测率、F 度量、精确度、召回率和更低的 FPR。