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选择文档2025技术人员运动...
___________________________________________________________________________ ASIS is Australia's overseas secret intelligence collection agency.其任务是通过提供澳大利亚政府指示的情报服务来保护和促进澳大利亚的重要利益。其工作可能涉及收集与国家安全，国际关系和经济问题有关的情报。这也有助于澳大利亚协调的国家反对恐怖主义的努力，大规模杀伤性武器的扩散以及人走私等跨国问题。ASIS雇用包括技术人员在内的各种角色的人。这些角色需要乐于与利益相关者，团队成员以及单独从事项目的动态团队参与者。ASIS正在寻找能够满足紧迫的截止日期并努力支持ASIS优先事项的人。成功的候选人将具有出色的协调能力和行政技能，出色的口头和书面沟通技巧；而且，强大的利益相关者参与和影响技能。相关的三级资格和可证明的经验将受到高度评价。ASIS重视工作场所的多样性，并致力于提供支持，包容和尊重的工作环境。我们鼓励原住民和托雷斯海峡岛民，妇女，残疾人，识别为LGBTIQ+的人以及来自文化和语言上不同背景的人的申请。所有职位均位于堪培拉。此角色要求成功的申请人获得和维护安全许可。我们提供一个有竞争力的薪水计划，包括22天的年假，圣诞节和元旦之间的关闭，雇主退休金捐款15.4％，获得弹性时间（仅高于6级）以及慷慨的带薪产假/亲子婚姻。角色：策略架构（EL1）策略和架构将我们的技术团队融合在一起，以取得比单独的更多。我们的目的是通过与技术交付团队的原则，指导和合作来提供战略企业愿景。我们希望该团队的成员对广泛的IT系统，强大的业务技能和批判性思维有了深入的了解，以帮助首席技术官开发和维护企业体系结构。我们正在寻找具有正确技能的人来建立和维持关系，与不同的团队和利益相关者有效地交流，合作和合作。，如果您在该领域没有丰富的经验，我们可以提供支持和学习的机会，以扩展到企业体系结构。
动物繁殖中精子选择技术的发展和未来
只有使用出色的精子，才有可能产生良好的胚胎。为此，精子的体外操作需要选择这些配子的技术。游泳和其他采用离心和精子填充过程的筛选方法就是这种情况。此类方法由于执行的简单性和低成本而受欢迎。另一方面，新方法，更复杂和严格，可以最准确地分离成熟的精子，重点是配子的生理和分子方面。一个例子是通过电泳选择，以确定质膜净电荷中的差异。精子结合测试与透明质酸鉴定具有透明质酸受体的配子，因此能够与卵母细胞结合。仍然，有磁微球激活的细胞选择
水均铝锂离子电池回收的技术选择
1。需求：进行了市场分析以确定需求。2。方法：解释了满足确定需求的独特方法。3。益处：通过生命周期评估（LCA）（LCA）的技术经济评估（TEA）和环境影响评估用于确定主要的好处和其他比较方面。4。竞争：讨论了欧盟和SA中的竞争力量。
Schroder国际选择基金全球气候...
该基金主要投资于全球公司的股票和股票相关证券，投资经理认为将受益于适应或限制全球气候变化的影响，并符合投资经理的可持续性标准。•该基金面临一般投资风险。投资者可能会遭受损失，并且不能保证偿还本金。•该基金投资于股票证券将面临股权投资风险。•基金可能会受到与可持续投资方法有关的风险，包括集中和排除风险，在选择投资选择中与主观判断相关的风险等。•该基金投资于集中行业，可能要比投资更多元化的投资组合/策略的基金要有更高的风险。•该基金投资于集中的地理位置，并且可能要比投资于更多元化的投资组合/战略的基金的风险更高。•该基金可以使用衍生工具来满足其投资目标。衍生品的暴露可能涉及更高的信用风险和交易对手风险，流动性风险和估值风险。在不利的情况下，该基金可能会因其衍生品使用而遭受重大损失。您不应仅根据本文档做出任何投资决定。请仔细阅读相关的发行文件，以获取更多资金详细信息，包括风险因素。
2025 学年课程选择 第 9 版 新格式 JHS
加权HPA密钥：AICE =剑桥大学高级国际教育课程，A = 6分； AP =高级位置，A = 6分； h =荣誉，a = 4.5分。AP和AICE课程是为期一年的承诺：选择课程并不能保证您将获得课程。课程更改请求必须通过Google表格提交给学生辅导员，并且只有在课程中有空间并且该请求在学年的第一周提交时，才会受到尊重。请求表可在JHS网站上找到学生/父母/咨询和指导页面。
在基于MLP的DDOS攻击检测中，Harris Hawks和Dragonfly优化方法合并的方法J. Ghasemi *A，R。Salah-Hassan
在本文中，提出了一个新的入侵检测系统（IDS）来处理分布式拒绝服务（DDOS）攻击。提出了一种基于Harris Hawks优化（HHO）和蜻蜓算法（DA）的组合算法，以选择相关功能，并消除NSL-KDD数据集中的无关和冗余特征。提取的特征呈现给多层感知器（MLP）神经网络。该网络（作为分类器）将网络流量分为两个类别，即正常和攻击类别。在入侵检测领域中使用两个标准和广泛使用的数据集评估所提出的模型的性能：NSL-KDD和UNSW-NB15。模拟的结果清楚地表明了在关键评估标准（例如准确性，精度，回忆和F量）方面，与以前的方法相比，所提出的方法的优越性。具体而言，所提出的方法在这些指标中分别显示出96.9％，97.6％，96％和96.8％的改善（与基线方法相比）。这些改进的主要原因是合并算法智能选择最佳特征并降低数据尺寸的能力。这种仔细的功能选择使MLP神经网络可以专注于关键信息，提高分类准确性并最终提高入侵检测系统的性能。这项研究表明，将优化算法和机器学习结合起来效果很好。因此，它有效地应对DDOS攻击。它可以导致更好的入侵检测系统。这些系统将更有效，准确。
使用卡方和机器学习的功能选择对恶意软件分类的影响
摘要 - 物联网（IoT）是物理对象，汽车，家用电器以及与传感器，软件和连接集成的其他项目的净作品，可通过Internet收集和共享数据。物联网设备的快速扩散已经引起了一波新的安全挑战，特别是在恶意软件检测领域，这些挑战需要创新的解决方案。因此，这项研究的主要目的是开发一个先进的恶意软件检测系统，除了具有名为Chi-square的功能选择方法之外，还与自然语言处理技术同时利用了与自然语言处理技术一样。使用IOTPOT数据集对所提出的方法进行了测试，并将其与该领域的最新研究进行了比较，在该领域，它在准确性，F1分数，召回和精度方面的表现优于当前工作。此外，将提出的方法与基于时间的咨询进行了比较，并且在NLP和CHI-Square中表现出了出色的性能，而不是没有时间的咨询，这使其更适合于这种物联网系统限制的资源。我们还提供了提出的方法来促进透明度的代码。1。索引术语 - NLP，机器学习，恶意软件检测，卡方，功能选择