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印度设置绿色氢标准的排放阈值
绿色氢特别是最清洁的能源之一，其发射量接近零。它可用于汽车或能量耗能的行业（如肥料和钢制造）中。绿色氢可以有助于原油的脱硫，而无需将CO2输出到大气中，因此可以提供干净的现场绿色氢供应，从而可以使精炼过程脱碳并减少排放。因此，选项（c）是正确的。
B.E.S.T. 10年级写锚集B.E.S.T. 10年级写锚集
自动驾驶汽车不会超过抽签，因为它的电气和任何时间都可能出现问题，并且车辆可能会使人置于危险之中。在文本中，大多数人可能不会在驱动其自我控制的汽车周围感到安全，因为它被计算机控制了，并且可能会出错，或者可能会出错，或者可能会弄乱，停止工作，甚至遇到电气问题。eventually something would happen to the car becuase it is electrical and it will have wireing problems one day,and people are going to be using them so much cause they dont have to drive them self to places the car will not work anymore.this driving self car could not actually be safe like they say it is becuase your life could be in danger,and those who work for uber or lyft or to drive people places wouldn't get payed because its not a human driving its a computer and that means people would be doing there job一无所有，有些人可能不愿意乘坐没有人驾驶的汽车，因为他们不知道自己会在其中的安全，或者将孩子们放在自己的身上，让汽车带他们带他们去所需的地方。如果有一个不知道该如何开车或不想学习如何的人，并且他们得到了新的驾驶自汽车，因为他们知道它会驱动自己的自我，而他们不必控制汽车，他们去购买它，有一天，他们不知道该怎么做的汽车出了什么问题，尤其是如果他们没有钱，那就尤其是那个东西，然后再因为货车而遇到另一个钱，因为ock ot又因为货车而陷入困境。
功能分配的蒙版SuperStrings作为K-MER集的多功能和紧凑数据类型
摘要。DNA测序数据的指数增长需要用于新颖的空间算法以进行压缩和搜索。状态的方法通常使用𝑘-Merization进行数据令牌化，但有效地表示和查询𝑘-MER集仍然是一个重要的生物敏化挑战。我们最近的工作介绍了掩盖超弦的概念，该概念紧凑地表示𝑘 -mer集，而无需依赖常见的结构假设。但是，蒙版SuperSrins在设定操作和会员查询中的适用性仍在打开。在这里，我们开发了𝑓屏蔽的SuperString框架，该框架集成了删除功能𝑓，从而通过串联启用有效的𝑘 -MER设置操作。结合了FM索引的量身定制版本，该框架为𝑘mer集提供了多功能，紧凑的数据结构。我们证明了它在FMSI程序中的有效性，与领先的单个𝑘-Mer-mer-set索引方法（如SSHASH和SBWT）相比，在细菌泛基因组上进行评估时，该程序将空间效率提高1.4至4.5。总的来说，我们的工作突出了𝑓屏蔽的超串将其作为用于𝑘mer集的多功能基本数据类型的潜力。
基于 2 型模糊集和深度图卷积网络相结合的脑电信号自动测谎模型
摘要：近几十年来，许多不同的政府和非政府组织将测谎用于各种目的，包括确保犯罪供词的真实性。因此，这种诊断是用测谎仪来评估的。然而，测谎仪有局限性，需要更可靠。这项研究介绍了一种使用脑电图 (EEG) 信号检测谎言的新模型。为实现这一目标，我们创建了一个包含 20 名研究参与者的 EEG 数据库。本研究还使用六层图卷积网络和 2 型模糊 (TF-2) 集进行特征选择/提取和自动分类。分类结果表明，所提出的深度模型可以有效区分真话和谎言。因此，即使在嘈杂的环境中 (SNR = 0 dB)，分类准确率仍保持在 90% 以上。所提出的策略优于当前的研究和算法。其卓越的性能使其适用于广泛的实际应用。
凸面集的图形，带有用于最佳控制的应用程序...
本文在组合和凸优化的界面上引入了一类新的问题。我们考虑每个顶点与凸面程序配对的图形，每个边缘通过额外的凸成本和约束来串联两个程序。我们将这样的图称为凸集（GCS）的图。在GCS上，我们可以制定任何可以通过普通加权图制定的优化问题，顶点和边缘的标量成本。实际上，对于凸面程序中变量的任何固定选择，GCS都会简化为加权图，例如，我们可以在其中寻找，例如路径，匹配，旅行或最低成本的生成树。GCS问题中的挑战在于共同解决问题的离散和连续组成部分。通过组合图形的建模能力和凸优化，GCSS是一个灵活的框架，可以制定和解决许多现实世界中的问题。图形和组合目标（例如，找到路径或巡回赛）模拟了问题的高级离散骨架。凸成本和约束填补了低级连续的细节。本论文的主要贡献是解决任何GCS问题的有效而统一的方法。从加权图上优化问题的整数线性编程公式开始，此方法将相应的GCS问题作为有效的混合构成凸点程序（MICP）制定。然后，可以使用公共分支和结合的求解器将此MICP求解为全局最优性，或者大约通过将其凸松弛的溶液四舍五入。重要的是，MICP及其解决方案的配方都是完全自动的，并且我们框架的用户不需要在混合构成优化方面的任何专业知识。我们首先以一般术语描述GCS框架和MICP的表述，而没有以GC在GC上解决的特定组合问题为前提。我们通过跨越物流，运输，调度，导航和计算几何形状的多个示例来说明我们的技术。然后，我们专注于GC中的最短路径问题（SPP）。这个问题特别有趣，因为它概括了各种多阶段的决策问题，并且使用我们的技术可以非常有效地解决。我们考虑了SPP在GC中的两个主要应用：动力学系统和无碰撞运动的最佳控制
网络安全机学习模型的数据集
摘要：发现网络安全威胁变得越来越复杂，即使不是不可能！可以利用人工智能（AI）的最新进展来智能发现网络安全威胁。AI和机器学习（ML）模型取决于相关数据的可用性。基于ML的网络安全解决方案应在现实世界攻击数据上进行培训和测试，以便解决方案产生可信赖的结果。问题是，大多数组织无法访问可用，相关且可靠的现实世界数据。当训练用于发现新型攻击的ML模型（例如零日攻击）时，此问题会加剧。此外，网络安全数据集的可用性受到隐私法律和法规的负面影响。本文提出的解决方案是一种方法论方法，可指导组织开发网络安全ML解决方案，称为Cysecml。cysecml提供了获得或生成合成数据，检查数据质量以及识别优化ML模型的功能的指导。使用网络入侵检测系统（NIDS）来说明网络安全和AI概念的收敛性。
穆迪设定了新课程，以严格评估碳过渡净零计划作为业务命令
但是，计划过于依赖于长期未经证实的技术部署，该技术部署缺乏可行的短期减少行动可能会获得较低的分数。声音短期动作还增加了长期减少降低的可能性。例如，一个实体对新生技术的投资，以研发支出，合资企业或合伙企业的形式以及试点项目的投资可能支持未来的部署和扩大这些技术的扩展。尽管一个实体在部署创新技术的个人努力很少足以实现其广泛的采用，但需要单个实体的努力来实现雄心勃勃的减排目标。这种努力表明了这些实体对计划的承诺，并增强了他们对长期技术脱碳选择的了解。，我们将最多分配的固体分配给一个实体，其过渡计划（所有其他均等）从长期以来就非常依赖未经证实的技术的部署。
自动挖掘人类和小鼠基因集的
*应与之相对应：电子邮件：avi.maayan@mssm.edu摘要摘要Gene表达式Omnibus（GEO）是转录组学和其他OMICS数据集的主要开放生物医学研究存储库。目前，它包含来自世界各地许多生物医学研究实验室收集的数万研究中的数百万个基因表达样品。虽然地理存储库的用户可以搜索描述用于查找相关数据集的研究的元数据，但当前没有任何方法或资源可以促进在数据级别上对GEO进行全局搜索。为了解决这一缺点，我们开发了Rummageo，这是一种WebServer应用程序，可实现基因表达签名搜索沉积在GEO中的大量人和小鼠RNA-Seq研究。为了开发搜索引擎，我们从ArchS4可获得的均匀对齐的GEO研究中对样本条件进行了离线自动识别。然后，我们计算出差异表达特征，以从这些研究中提取基因集。总共rummageo目前包含135,264个人和158,062个小鼠基因集，这些基因集从23,395个地理研究中提取。接下来，我们分析了Rummageo数据库的内容，以识别统计模式并执行各种全局分析。Rummageo数据库的内容作为签名搜索，PubMed搜索和元数据搜索功能提供了网络服务器搜索引擎。总的来说，Rummageo为生物医学研究社区提供了前所未有的资源，为许多未来的研究提供了假设的产生。Rummageo搜索引擎可从以下网站获得：https：//rummageo.com/。引言基因表达综合（GEO）包含数以万计的转录组学研究，以及由RNA-Seq 1收集的超过200万个全基因组基因表达样品。这种大规模的转录组学谱分析涵盖了许多生物，疾病，药物治疗，遗传扰动，例如敲除，敲低和跨组织，细胞类型和细胞系的基因过表达。在GEO中的此转录组学数据可能很难搜索和重复使用，因为它主要是以RAW FASTQ文件格式提供的，并且有关每项研究条件的元数据，并且每项研究中的样本在格式中不一致，并遵循不同的命名约定2。通过标准化和重组地理元数据，已经进行了多次尝试，以使地理研究更好地搜索。例如，QeometAdb提供了一个R软件包和随附的SQLite数据库以在本地查询GEO数据集，从而提高了查询速度和Geo Metadata 3的可访问性。同样，Regeo使用自然语言处理（NLP）技术来提取时间点和疾病
