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肯尼亚乡村道路管理局
i) 冲突活动 咨询活动与货物、工程或非咨询服务采购之间的冲突：已受雇于采购实体为项目提供货物、工程或非咨询服务的公司或其任何关联方无资格提供由这些货物、工程或非咨询服务产生或直接与其相关的咨询服务。相反，受雇于为项目准备或实施提供咨询服务的公司或其任何关联方无资格随后提供由此类准备或实施的咨询服务产生或直接与其相关的货物、工程或非咨询服务。
肯尼亚农村道路管理局
与咨询服务有关，以准备或实施TDS ITT 1.1中指定的项目，该项目由任何直接或间接控制，由该公司控制或与该公司的共同控制所提供或提供的任何AFFIERITAIDE提供或提供；或与采购实体的专业员工（或实施项目实施机构的专业人士之间存在密切的业务或家庭关系，他们：（i）直接或间接参与准备合同的招标文件或规范的准备，以及/或此类合同的招标评估过程；或除非在此类合同中涉及该合同的实施或（II），否则在此类范围内涉及依据，以确定依次的依据，以置于依据的范围内。合同的招标过程和执行
通往可再生燃料的道路
化石煤油由各种碳氢化合物类型的混合物组成，通常包含10％至25％的芳香族剂，这些芳香剂被视为污染物，但是必要的物质。“这是一个尚未解决的问题，但必须在某个时候克服。”卡塔纳诺指出，强调了其他两个现有的现有障碍，即SAF的大规模采用：与需求相比，全球生产能力仍然很低，而估计的成本在三分和五倍之间的差异是航空基础的三倍。巴西航空航天公司的巴西航空工业协会（Sumpace Company Embraer），位于圣何塞·多斯·坎波斯（SãoJoséDosCampos）的头部，还测试了其飞机中SAF的使用。2022年6月，其E195-E2商业飞机之一在其两种发动机之一中完成了100％生物燃料的航班。，后来，2023年10月，该公司的两辆行政飞机完成了完全由SAF供电的测试航班。
使用图形神经网络在Web应用程序中检测漏洞检测的方法
由于开源软件包漏洞而引起的软件系统的复杂性日益增长，使软件漏洞检测成为关键的优先级。传统的脆弱性检测方法，包括静态，动态和混合方法，通常在高阳性速率和有限的效率方面挣扎。最近，基于图的神经网络（GNN）和变形金刚模型通过表示代码作为捕获语法和语义的图表来提高漏洞检测准确性。本文介绍了一个混合框架，结合了门控图神经网络（GGNN）和变压器编码器以利用多个图表表示：抽象语法树（AST），数据流程图（DFG），控制流程图（CFG）（CFG）和代码属性图（CPG）。GGNN提取图级特征，而变压器在图形编码数据中增强了顺序上下文理解。该模型使用这些功能来检测功能级代码段中的漏洞。评估我们在OWASP WebGoat数据集上的框架的评估证明了在五种主要漏洞类型中不同图形表示的有效性：命令注入，弱加密，路径遍历，SQL注入和跨站点脚本。实验结果表明，GGNN+CpG配置始终产生高度弱点的较高回忆，而GGNN+CFG在检测基于控制的基于控制的漏洞（例如命令注射）方面表现出色。这些发现突出了混合GNN-Transformer框架在增强网络安全应用程序的代码漏洞检测方面的潜力。GGNN和变压器模型的集成导致在所有漏洞类型中的准确性，精度，回忆和F1得分方面显着增强，每个图表表示对代码结构和脆弱性模式都有独特的见解。
2035 年路线图
•Maxime Duval-工业发展顾问，经济部，创新与能源部（MEIE）•Mario Vendittoli-加拿大经济智能主任，加拿大经济发展（CED）•RenéPoirier-魁北克地区经理 - 创新，科学和经济发展（IS）奥黛丽·拉文（Audrey Laventure） - 蒙特利尔大学助理教授•Caroline Cloutier - 加拿大国家研究委员会R＆D主任•Jean -FrançoisMorin-可持续材料研究所教授BDC）•丹尼尔·诺曼丁（Daniel Normandin） - Ceriec（éts）主任•Maude Lizaire-博士生，MILA -QUEBEC AI Institute• Liza Abid - 拉瓦尔大学博士生
在德国和欧洲重型道路运输中的气候友好技术的市场发展
考虑到该系列的最新开始，以及在KSNI资助计划结束后现有的不愿投资，大多数卡车制造商都认为，重新启动资金计划是必不可少的。这是因为转向对气候友好的商业车辆的转换不会在一夜之间发生。他们的定制人员最初将测试使用少量车辆的新技术。关于大规模舰队的决定仅在以后做出。由于这一测试和决策过程可能需要数年，因此制造商认为现在需要以资助计划的形式进行投资刺激。这是因为资金将使客户 - 在特定 -
ROA年度报告| 2024ROA年度报告| 2024
2024是ROA的指数增长和指数变化的一年！ROA的创始执行董事伊丽莎白·惠特洛（Elizabeth Whitlow）在ROA内转移了角色 - 加入董事会，并继续担任ROA担任大使。在本报告中，您会看到伊丽莎白过去几年来实现的强大基础的结果。
省级管理：豪登省的道路和运输应用局：要申请以下职位，请在http：//
PROVINCIAL ADMINISTRATION: GAUTENG DEPARTMENT OF ROADS AND TRANSPORT APPLICATOINS : To apply for the below positions, please apply online at http:// jobs.gauteng.gov.za Only online applications will be considered and for general enquiries please contact Human Resource on Tel No: (010) 345 1535.截止日期：2024年1月24日注意：我们打算通过填写本文在公共服务中代表性地促进（种族，性别和残疾）。申请必须在表格Z83（自2021年1月1日生效）上提交，可从任何公共服务部门或互联网上获得，网址为www.dpsa.gov.za /Documents。使用不正确的就业申请（旧Z83）收到的申请。每个就业表的申请必须由申请人完全填写，适当签名和初始化。未能完全完成，初始和签名此表格可能会导致在选择过程中取消应用程序的资格。完全完成，初始和签名的新表格Z83（A，B，C和D节强制性和（E节E，F和G节如果附加了CV），则需要详细的CV。申请人不需要在申请书上提交资格和其他相关文件的副本，而必须提交Z83详细的课程。只有入围的候选人才能在人力资源沟通后或之前在面试当天或之前提交认证文件。申请人有责任拥有由南非资格局（SAQA）评估的外国资格。该部门将传达其物流。合适的候选人将受到人员适用性检查（正身份，资格，欺诈上市，就业参考和犯罪记录验证以及所需的安全清除过程的级别）。请注意，所有高级管理职位的申请人都必须完成由国立政府学院（NSG）管理的SMS预选计划。未经成功完成入学证书和提交证明的证明，将不会进行任命。该课程可在NSG上获得名称证书，以便进入SMS，并且可以通过以下链接来获取全部详细信息：https：//www.thensg.gov.gov.za/trainingcourse/smspre-entry-program-program/。有关该课程的更多信息，请访问NSG网站：www.thensg.gov.za。入围的候选人将进行一项技术练习，该练习打算测试工作的相关技术要素。在面试过程之后，建议候选人参加DPSA规定的通用SMS能力评估。部门保留不预定广告帖子的权利。nb：如果您在3个月内未收到任何答复，请接受您的申请不成功。将不考虑传真和延迟申请。
预测使用外骨骼进行建筑工作的心理工作量：一种深度学习方法
摘要：外骨骼正在引起人们的注意，作为解决建筑行业背部受伤的潜在解决方案。但是，在施工中使用主动支持外骨骼会引发意想不到的后果，这可能会增加工人的心理工作量。长期增加心理工作可以影响工人的福祉和生产力。预测外骨骼使用期间的心理工作量可以为减轻触发因素提供依据。这项研究研究了两个机器学习框架，用于使用主动的背支持外骨骼进行施工工作来预测精神工作量。实验实验，其中脑电图（EEG）的数据是从戴着主动背支架外骨骼的参与者那里收集的，以执行地板任务。EEG数据接受了预处理，包括频带滤波，缺口过滤和独立的组件分析，以删除工件并确保数据质量。基于回归的长期记忆（LSTM）网络和卷积神经网络和LSTM的混合模型进行了培训，以预测处理后的脑电图数据的未来时间步骤。使用均方根误差和R平方评估网络的性能。平均均方根误差为0.162，R平方为0.939，表明LSTM网络在所有EEG通道上具有更好的预测能力。实际心理工作量和预测的心理工作量之间的比较结果还表明，实际心理工作负载中约有75％的差异是在预测的心理工作中捕获的。这项研究增强了对在建筑工作中使用外骨骼的意外后果的理解。结果强调了各种卷积神经网络方法在识别关键EEG数据特征的有效性，并为未来应用中的算法选择提供了指南。此外，该研究还确定了在使用外骨骼期间评估心理工作量的最合适的大脑通道，从而有助于EEG设备的开发，以优化成本效益，解释力和最少的通道。这项研究为利益相关者提供了宝贵的见解，以便在使用外骨骼并发现缓解机会的同时了解心理工作的影响。