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策略网络堆栈概述
社会住房战略论坛 参加这次会议非常重要。你知道，我们经常参加一些非常集中的会议，这些会议纯粹围绕我们的团队经理展开，或者只是讨论一些狭隘的主题。我们发现，这次会议的战略讨论范围要广得多，而且有很多人我们平时在会议上不会遇到。就我个人而言，这次会议的真正优势在于它有真正的目的，我不得不说这是我参加过的最好的会议之一。我们与人们举行了各种不同的商务会议，讨论某些主题。在快速交流中，我们有机会快速地与许多代表交谈，讨论我们作为一个组织可以做什么，同时也快速地谈论他们真正想要我们做什么。这个应用程序非常易于使用，所以你可以在一天开始时非常快速轻松地登录，这真的很好，我认为对我来说，最大的好处是人们可以在活动期间要求你开会。
红色帽子OpenStack平台17.1配置网络功能虚拟化
您可以使用Red Hat OpenStack平台主管Toolkit隔离特定的网络类型，例如外部，项目，内部API等。您可以在单个网络接口上部署网络，也可以通过多主机网络接口分布。使用开放的VSWITCH您可以通过将多个接口分配给单个桥来创建债券。在红色帽子OpenStack Platform安装中使用模板文件配置网络隔离。如果您不提供模板文件，则在配置网络上部署的服务网络。
OpenShift上的红色帽子OpenStack Services 18.0
禁用为支持多个提供商驱动程序的云提供负载平衡-As-As-Service（LBAAS）。参考提供商驱动程序（Amphora提供商驱动程序）是一个开源，可扩展且高度可用的负载平衡提供商。它通过管理一组虚拟机器（统称为Amphorae）来完成负载平衡服务的交付，并按需创建。
结合机器学习算法以检测网络钓鱼网址：堆叠式方法H. Hamidi*，A。Sayah工业工程系，信息
随着数字技术的增长和互联网的越来越多，网络钓鱼攻击已成为最重要的安全威胁之一。这些攻击旨在访问敏感用户信息并造成财务和安全损失。准确，迅速检测到这些攻击已成为重大复杂性，已成为一个重大挑战。本文研究了用于检测网络钓鱼URL的机器学习模型的使用。对先前研究的综述表明，基本算法可以有效地检测这些攻击，但是它们具有局限性，例如处理复杂数据的能力较低。为提高准确性和性能，已经提出了混合算法结合多个模型以提高检测准确性。本研究中提出的模型是使用混合方法设计的，以解决基本算法的弱点并提高检测准确性。该混合模型利用极端的梯度提升和随机森林作为基本模型，并以逻辑回归为最终模型。该研究采用了标记的网络钓鱼和合法URL的数据集，其特征是从URL结构和行为中提取的特征来训练和评估模型。实验结果表明，与单独使用基本模型相比，所提出的杂种模型可以达到更高的精度和精度。该模型的应用可以有效地提高网络安全性并防止网络钓鱼攻击。
储能参与能源和储备市场的累积收入与最优频率调节模型
π t da 日前市场-DA 电能价格（€/MWh） π t id 日内市场-ID 电能价格（€/MWh） π t fcr, r ,π t fcr, a FCR 底价（€/MW/4h），激活电能价格（€/MWh） π t afrr, r ,π t afrr, a aFRR 底价（€/MW/1h），激活电能价格（€/MWh） π t mfrr, r ,π t mfrr,a +/- mFRR 底价（€/MW/30min），激活电能价格（€/MWh） π t rr, r ,π t rr,a +/- RR 底价（€/MW/30min），激活电能价格（€/MWh） π t cap 容量市场 电能价格（€/MWh） at, j bm, +/- 上行和下行底价的激活信号：bm = {fcr, afrr, mfrr, rr} at bm 上行和下行储备的手动储备信号：bm = { mfrr, rr} at cap 容量市场的激活信号 dt da DA 市场的时间分辨率（1 小时） dt id ID 市场的时间分辨率（30 分钟） dt bm BM 市场的时间分辨率：bm = {fcr, afrr, mfrr, rr} (15 分钟) P max 电池的最大功率容量（MW） E cap 电池的最大能量容量（MWh） ƞ - , ƞ + 充电和放电效率（%） β 上行和下行 BM 储备的激活部分（%） soc max , soc min 充电阶段的最大值和最小值（%）
增强的堆叠合奏模型，以准确诊断
摘要：帕金森氏病（PD）的发病率为15至43个LAC人群，估计表明印度患有一名LAC PD患者，并且预计世界上PD患者数量最多。大约40-45％的患者在22-49岁时具有初始运动表现，这被称为早期发作帕金森氏病（EOPD）（Early等人（EOPD）在印度与西方人口，n.d。）1。 该研究旨在利用人工智能和机器学习的力量开发诊断帕金森氏病（PD）的预测模型。 该计划与医疗保健研究中人工智能（AI）的潜力不断增长，尤其是在应对PD诊断等分类挑战时。 通过利用高级算法和数据分析技术，这项研究增强了PD的早期预测，促进及时干预并改善患者的预后。 该研究的顶峰以K-Nearest-Neighbors（KNN）算法为特征，其精度得分为97.44％，最大的判断程序能力和90.78％的KAPPA统计量为90.78％，这解释了诊断的最高水平。 随机森林，KNN和Adaboost的堆叠产生100％的特异性和F1评分。 另外，这两种算法的ROC AUC得分为100％，因此在歧视模型的精确竞赛中占据了基础。 相反，在所有性能指标中，幼稚的贝叶斯分类器的性能均较低。 这可能导致患者护理和治疗方法的革命性转变。（EOPD）在印度与西方人口，n.d。）1。该研究旨在利用人工智能和机器学习的力量开发诊断帕金森氏病（PD）的预测模型。该计划与医疗保健研究中人工智能（AI）的潜力不断增长，尤其是在应对PD诊断等分类挑战时。通过利用高级算法和数据分析技术，这项研究增强了PD的早期预测，促进及时干预并改善患者的预后。该研究的顶峰以K-Nearest-Neighbors（KNN）算法为特征，其精度得分为97.44％，最大的判断程序能力和90.78％的KAPPA统计量为90.78％，这解释了诊断的最高水平。随机森林，KNN和Adaboost的堆叠产生100％的特异性和F1评分。另外，这两种算法的ROC AUC得分为100％，因此在歧视模型的精确竞赛中占据了基础。相反，在所有性能指标中，幼稚的贝叶斯分类器的性能均较低。这可能导致患者护理和治疗方法的革命性转变。这项研究中检索到的事实导致了整体和KNN算法在预测帕金森氏病中的困惑。1印度与西方人口的早期发作帕金森主义（EOPD）。 关键字：帕金森氏病，机器学习，分类，堆叠模型，诊断，合奏分类器。1印度与西方人口的早期发作帕金森主义（EOPD）。关键字：帕金森氏病，机器学习，分类，堆叠模型，诊断，合奏分类器。
E-Cell EDI MK-9 堆栈
(9) 反渗透 (RO) 或等效给水：RO 提供的 EDI 给水基本不含颗粒物、胶体物质和高分子量有机物，这些物质会污染离子交换介质。由于 EDI 堆栈包含离子交换介质的填料床，无法通过反冲洗/流化去除颗粒物，因此 RO 渗透水的质量是有规定的。在 RO 系统（或其他来源）和 EDI 系统（例如储罐、除碳器）之间具有开放系统的系统必须在 E-Cell EDI 堆栈之前安装过滤器，以防止其受到颗粒物的污染。通常，5 µm 绝对过滤器或 1 µm 标称过滤器是可以接受的。
堆栈优化并测试其在 rSOC 中的集成——...
与专用于纯 SOEC 或 SOFC 模式的电池组相比，专用于 rSOC 操作的电池组需要改进。从电解电池组开始，欧洲项目 REFLEX 进行了改进，主要是为了增强反应物分布、降低压降、集成专门作为 REFLEX 项目的一部分开发的新电池，最后集成更大的电池以降低电池组和系统成本和占地面积。为了便于操作，优化了与系统的机械连接。对两个 5 电池组内的参考和优化电池进行了长期降解测试。组装了一个全尺寸 25 电池电池组，集成了优化的气体管线连接、特定的电池组夹紧系统和将电池组集成到 REFLEX 模块所需的内部电气绝缘。出于前瞻性考虑，首先生产并集成在 5 电池电池组中，然后是 25 电池电池组中的扩大电池。最后，在交付 20 个电池组以集成到 REFLEX 模块之前，检查了它们在预批量制造过程中的性能稳定性。
用于 6G 微电子封装的玻璃基材料和叠层太赫兹特性分析
摘要 包括聚合物/玻璃叠层在内的玻璃基材料是用于封装 5G 和 6G 微电子模块和元件的极具吸引力的结构块。我们利用商用太赫兹时域光谱 (THz-TDS) 系统首次对 AGC Inc. EN-A1 无碱硼铝硅酸盐玻璃和层压在钠钙浮法玻璃基板上的味之素增压膜 (ABF) 进行了 200 GHz 至 2.5 THz 的宽带特性分析。EN-A1 玻璃和层压 ABF 的折射率 n (ν)、衰减系数 α (ν)、介电常数 ε ′ (ν) 和损耗角正切 tan δ (ν) 分别为 n EN − A1 = 2 . 376，α EN − A1 = 31。 1 cm − 1 ，ε ′ EN − A1 = 5 . 64，tan δ EN − A1 = 0 . 062，n ABF = 1 . 9，α ABF = 30 cm − 1 ，ε ABF = 3 . 8，tan δ ABF = 0 . 072，均为 1 THz。我们的研究结果验证了 EN-A1 玻璃和 ABF 聚合物材料作为微波和 THz 封装解决方案的良好前景。
