欧盟委员会今天提出了 REPowerEU 计划,以应对俄罗斯入侵乌克兰所造成的困难和全球能源市场混乱。欧洲能源系统的转型迫在眉睫:一是结束欧盟对俄罗斯化石燃料的依赖,俄罗斯化石燃料被用作经济和政治武器,每年耗费欧洲纳税人近 1000 亿欧元,二是应对气候危机。通过联盟,欧洲可以更快地摆脱对俄罗斯化石燃料的依赖。85% 的欧洲人认为,欧盟应尽快减少对俄罗斯天然气和石油的依赖,以支持乌克兰。REPowerEU 计划中的措施可以通过节约能源、实现能源供应多样化以及加速推广可再生能源以取代家庭、工业和发电中的化石燃料来响应这一雄心壮志。
•加密实现和使用模式:审计团队评估了代码中存在的加密实现和使用模式,目的是发现任何滥用加密算法或实践的滥用,这些算法或实践可能会损害用户数据和交易的安全性。•身份验证和授权机制:此检查对于验证SNAP采用了可靠的身份验证措施来防止未经授权的访问以及其授权协议是否正确实施至关重要。•数据验证和补救实践:SNAP内的数据验证和消毒实践也进行了严格评估。审查的这一部分对于确认SNAP通过验证,消毒和安全处理用户提供的数据有效地中和基于输入的威胁至关重要。在此快照的上下文中,这在很大程度上意味着MetAmask快照API调用的安全使用。•依赖性分析,尤其是对于具有已知漏洞的第三方库:审计团队进行了依赖性分析,特别关注集成到SNAP中的第三方库。
Open-Radio Access网络(O-RAN)是移动网络架构和操作中的下一个进化步骤,而近实的时间运行了智能控制器(近RT RIC)在O-Ran体系结构中扮演着核心角色,因为它在管弦乐层和下一代enodebs之间接口。在本文中,我们通过首先与软件定义的网络(SDN)控制器相似,强调了O-Ran中Centralized Controller的架构弱点。然后,我们对两个开源近RT RIC(µONOS和OSC)进行了两部分的安全评估,重点是新引入的近RT RIC的A1接口。在我们评估的第一部分中,我们使用现成的开源依赖性分析和配置文件分析工具来评估µONOS和OSC的供应链风险。在第二部分中,我们使用自定义的O-RAN A1接口测试工具(OAITT)介绍了由µONOS和OSC实现的A1 API的运行时安全测试。我们的供应链风险分析表明,我们评估的开源近rt RIC都有多个依赖风险和弱或不安全的配置。我们分别确定了211和285 µOS和OSC中的已知依赖性漏洞,其中82和190依赖项被评为高CVSS。A1界面在两种近方RIC中都导致了大多数依赖性风险。从安全性错误的角度来看,我们确定了有关访问控制,缺乏加密和秘密管理不佳的问题。我们对OSC和µOS的运行时间测试显示了以下内容。首先,两者都缺少A1接口的TLS。第二,驻留在非RT RIC中的智能控制器(非RT RIC)或RAPPS可能会损害近RT RIC中的政策,这可能会影响O-Ran的可用性。第三,非RT RIC可以利用A1协议通过近RT RIC进行秘密通信。第四,通过µONOS的A1置换容易受到服务攻击的降解(获得请求的10-60年代响应时间)和拒绝
Open-Radio Access网络(O-RAN)是移动网络架构和操作中的下一个进化步骤,而近实的时间运行了智能控制器(近RT RIC)在O-Ran体系结构中扮演着核心角色,因为它在管弦乐层和下一代enodebs之间接口。在本文中,我们通过首先与软件定义的网络(SDN)控制器相似,强调了O-Ran中Centralized Controller的架构弱点。然后,我们对两个开源近RT RIC(µONOS和OSC)进行了两部分的安全评估,重点是新引入的近RT RIC的A1接口。在我们评估的第一部分中,我们使用现成的开源依赖性分析和配置文件分析工具来评估µONOS和OSC的供应链风险。在第二部分中,我们使用自定义的O-RAN A1接口测试工具(OAITT)介绍了由µONOS和OSC实现的A1 API的运行时安全测试。我们的供应链风险分析表明,我们评估的开源近rt RIC都有多个依赖风险和弱或不安全的配置。我们分别确定了211和285 µOS和OSC中的已知依赖性漏洞,其中82和190依赖项被评为高CVSS。A1界面在两种近方RIC中都导致了大多数依赖性风险。从安全性错误的角度来看,我们确定了有关访问控制,缺乏加密和秘密管理不佳的问题。我们对OSC和µOS的运行时间测试显示了以下内容。首先,两者都缺少A1接口的TLS。第二,驻留在非RT RIC中的智能控制器(非RT RIC)或RAPPS可能会损害近RT RIC中的政策,这可能会影响O-Ran的可用性。第三,非RT RIC可以利用A1协议通过近RT RIC进行秘密通信。第四,通过µONOS的A1置换容易受到服务攻击的降解(获得请求的10-60年代响应时间)和拒绝
本文在贝叶斯范式中重新表述了赵等人(2021b)的协变量辅助主(CAP)回归。该方法确定了多变量响应数据协方差中与协变量相关的成分。具体而言,该方法估计一组多元响应信号的线性投影,其方差与外部协变量相关。在神经科学中,人们对分析来自大脑不同区域的脑信号时间序列之间的统计依赖性很感兴趣,我们将其称为功能连接(FC)(Lindquist 2008;Fornito 和 Bullmore 2012;Fornito 等人 2013;Monti 等人 2014;Fox 和 Dunson 2015)。功能连接背后的大脑信号是多变量的,在分析功能连接时,每个大脑活动都被视为与其他大脑活动的相对关系(Varoquaux 等人,2010),因为这种统计依赖性与行为特征(协变量)相关。本文开发了一种贝叶斯方法对反应信号进行监督降维,以分析外部协变量与以多变量信号的协方差为特征的功能连接之间的关联。通常,分析大脑功能连接的第一个步骤是定义一组对应于感兴趣的空间区域(ROI)的节点,其中每个节点都与其自己的图像数据时间过程相关联。然后,根据每个节点时间过程之间的统计依赖性(van der Heuvel 和 Hulshoff Pol,2010;Friston,2011),估计网络连接(或节点之间的“边缘”结构)。 FC 网络是使用 Pearson 相关系数( Hutchison 等人,2013 年)以及部分
句法解析是将句法结构分配给句子的任务。有两种流行的句法解析方法:构成和依赖性解析。最近的作品使用了基于选区树,增量自上而下解析和其他单词句法特征来研究大脑活动预测的句法嵌入,鉴于文本刺激来研究语法结构如何在大脑的语言网络中表示。然而,依赖解析树的有效性或跨大脑区域的各种合成税的相对预测能力,尤其是对于聆听任务而言,尚未探索。In this study, we investigate the predictive power of the brain encoding models in three settings: (i) individual performance of the constituency and dependency syntactic parsing based embedding methods, (ii) efficacy of these syntactic parsing based embedding methods when controlling for basic syntactic signals, (iii) relative effective- ness of each of the syntactic embedding meth- ods when controlling for the other.此外,我们探讨了使用BERT嵌入的语义信息与语义信息的相对重要性。我们发现,选区解析器有助于解释颞叶和中额回的激活,而依赖性解析器更好地编码角回和后扣带回的句法结构。尽管与任何句法特征或嵌入方法相比,来自BERT的语义信号更有效,但句法 - 床上用品方法解释了一些大脑区域的其他方差。我们使我们的代码公开可用1。
它也是世界上人口最多的地区之一,有17亿人口,并且显示出7%的经济增长(大约)在冠状病毒疾病之前(Covid-19)大流行(世界银行,2020b)。尽管经济增长持续一致,但该地区的国家仍处于能源约束(Murshed,2021年)。尽管近年来,这些国家目睹了能源获取的显着改善,但它们尚未在农村地区100%获得电力并获得清洁烹饪燃料(如图1.1所示)。根据同一项研究,这些国家中的大多数未能通过国内供应来满足其能源需求,并且很大程度上取决于进口。当通过进口满足能源需求的增加时,这些导致对政府预算的高依赖性,尤其是在能源进口量很大的情况下。此外,由于各种地缘政治和经济因素,对能源产品的进口依赖(例如,印度对煤炭的进口依赖性)也损害了一个国家的能源安全(Milina,2007年)。尽管南亚地区在能源和制造产品和服务方面都具有巨大的区域内贸易潜力,但制造产品的实际贸易仅占其潜力的三分之一(Kathuria,2018; Shah,2020年)。由于各种区域问题,包括不适当的关税措施,高区域内连通性,地缘政治紧张局势和缺乏基础设施,因此能源贸易也差不多。此外,与该地区的国际贸易量相比,制造商品和能源技术的区域内贸易非常低(Kaushik,2015年)。
现状: • 生活成本高:由于消费者价格高,自 2024 年 9 月 1 日起抗议活动持续不断 • 进口依赖:2023 年进口食品近 120,950 吨,10 年来增长 20%。 • 66% 的进口量来自欧洲
如果合作带来了附加的价值,则可以在提案中有几个申请人:一个是相应的申请人。他/她必须隶属于瑞士机构申请人之间没有分层依赖性如果有三名或更多申请人,那么其中一个可能是国外的,如果他/她的专业知识是必不可少的
