1。合格的生物技术入学考试(DBT-BET)于2005年由印度政府生物技术部(AIR-23)进行。2。2005年12月,由科学和工业研究委员会(CSIR)和印度政府的大学赠款委员会(CSIR)和大学赠款委员会(UGC)共同进行了合格的国家资格测试(NET-LS)。3。由IIT,印度Kharagpur,2006年(AIR-161)进行的合格门。4。合格的全印度硕士DBT入学考试。2004年,由印度贾瓦哈拉尔·尼赫鲁大学(Jawaharlal Nehru University)进行。5。因参加“
• 姓名:Damien Lepage • 电子邮件:damien.lepage@bnewable.com • 组织:Bnewable • 对咨询的评论/建议:Bnewable,作为一家新兴的比利时能源公司,专门从事(电表后)混合电池存储系统,我们想对有机会参与关于“修订有关有限能源库交付点(DP with LER)的能源管理战略(EMS)要求”的公开咨询表示诚挚的感谢。我们很高兴 Elia 致力于透明度和不同市场参与者的参与,包括像我们这样的新人。首先,我们要强调的是,我们对本次咨询的反应是非保密的,我们希望将其纳入咨询报告。关于目前对 LER 的 EMS 要求的咨询,我们感谢 Elia 为协调 FCR 和 aFRR 平衡服务的要求所做的努力。我们还欢迎使用 15 分钟和 30 分钟日内产品的可能性,从而为 LER 提供更精确的能源管理策略。然而,我们对新的“有针对性的监控”带来的额外负担感到遗憾。实施 aFRR 如今已经是一项艰巨的任务:仅在 IT 方面,就需要将其系统与至少 4 个不同的 Elia 平台(STAR、BIPLE、RTCP、ATP 等)集成 - 其中一些平台已经用于监控和可用性测试。Bnewable 强烈反对使 aFRR 的实施和运营变得更加复杂,当然,当 LER 频繁发生无法提供平衡激活时,额外监控的需要是没有道理的。顺便说一句,我们也不明白这种监控在什么意义上是“有针对性的”,因为它似乎是所有 BSP 和 LER 每年都要执行的任务。最后,我们希望满足新的要求,即将 LER 可能执行的所有非合同服务纳入 EMS 描述中。我们理解,当部分电池电力或存储容量由合同和非合同服务共享时,需要这样的要求(例如,在说明中,您描述了一个用例,当 SoC 在 40-60% 范围内时,+/- 9MW 功率带可用于非合同服务,当 SoC 超出这些范围时,用作 aFRR SoC 管理电源)。但是,结合合同和非合同服务的另一种方法是将电池虚拟地一分为二。在这种情况下,没有共享电源或共享存储容量,两个虚拟电池的运行方式就像它们是物理上不同的一样。在这种运行模式下,Elia 没有理由批准非合同虚拟电池可以参与哪些服务。此外,在 Bnewable 等电表后 (BTM) 电池环境中,电池可以运行的非合同服务范围远比电表前 (FTM) 环境中的要广泛得多。除了日内交易等非合同市场服务外,电池可能还必须执行一系列本地服务,例如削峰或自用优化。一系列全新的 DSO 电网服务也正在开放,例如拥塞服务或无功功率服务。因此,对于 BTM 电池或 DSO 连接电池来说,描述电池可能执行的所有非合同服务、在什么条件下以及在什么交付周期内执行,是一项沉重的负担。随着新服务的出现,此列表也必须扩展或修订,将一次性任务变成经常性义务。Bnewable 期待就有关 LER DP 的 EMS 要求修订所提出的担忧得到澄清。Bnewable 随时准备就上述立场进行进一步讨论,并愿意积极贡献和合作,以切实及时地实施这些新要求。• 如果需要,上传其他文件:
摘要 :网络勒索是指个人或团体威胁受害者在社交媒体上披露其个人信息,从而对其进行恐吓的一种违法行为。这种犯罪形式是随着技术进步而出现的,尤其是在人工智能 (AI) 领域,并不局限于任何特定的地区或国家。网络勒索的无限制范围需要不断修订和评估监管它的法律,以便这些法律在这种犯罪方式发生变化时保持其有效性。本研究通过讨论强调网络勒索与人工智能之间的关联,以及为遏制这种犯罪而制定的规则和条例,对伊拉克和马来西亚现行网络勒索法律的有效性进行了比较分析。本研究采用系统、全面和比较的方法从各个角度审视了网络勒索问题。研究显示,在实施旨在遏制网络勒索盛行的有效措施方面,伊拉克当局的意愿不足。这些措施包括审查刑法或起草旨在打击 IT 犯罪的法律。网络勒索罪涉及向受害者灌输焦虑,目的是迫使他/她屈服于勒索者的要求。我们在本研究的最后提出了旨在遏制网络勒索发生的建议。
在本演讲中,我将首先引入石墨烯,并提供范德华骨料的概述以及分散力在分子系统中的作用,然后讨论从头算电子结构计算,概述标准计算技术,例如密度功能理论(DFT)及其相关的计算成本。谈话还将专注于使用分析公式的分子间电位的表示,并将这些方法应用于日益复杂的分子系统。最后,我将描述用于精确模拟DFT函数基准测试的计算方法。此外,我将分析对总体相互作用能量的物理贡献,从而提供有关选择适当功能的见解,以优化石墨烯作为纳米载体的性能。
电子邮件附件已成为Malware活动的偏爱交付向量。在响应中,电子邮件附件检测器被广泛部署以保护电子邮件安全性。但是,当对手利用电子邮件检测器和客户之间的解析差异以逃避检测时,就会出现新的威胁。目前,发现这些漏洞仍然取决于手动临时方法。在本文中,我们对通过解析歧义漏洞的电子邮件附件检测进行了首次系统评估。我们提出了一种新颖的测试方法Mimeminer,以系统地发现电子邮件系统中的逃避漏洞。我们对16个流行电子邮件服务(如Gmail和iCloud)的16个内容探测器以及7个流行的电子邮件客户端(如Outlook和Thunderbird)进行了评估。总共发现了19种影响所有经过测试的电子邮件服务和客户的新逃避方法。我们进一步分析了这些漏洞,并确定了三个主要类别的恶意软件逃避类别。我们已经向受影响的提供者报告了那些确定的漏洞,以帮助解决此类脆弱性,并从Google Gmail,Apple Icloud,Coremail,Tencent,Tencent,Amavis,Amavis,Amavis和Perl Mime-Tools获得了确认。
1. 重新分配 EA THREE 视为海洋许可证 (DML) 内的同意处置许可。2. 更新国防部、自然英格兰和英国历史遗产的地址。EA Three 同意书包含六个 DML,其中建筑活动的处置许可根据相关情况分为不同的资产和建筑活动。DML 中规定的值如表 1 所示。如下图所示,EA Three 建设期间,可在处置场 HU212 内处置的最大材料体积为 4,151,302 立方米 (m³)。此体积在变更前后保持不变。除了 DML 中规定的值外,表 1 还确认了拟议的重新分配值。总之,与海上发电站和风力涡轮发电机相关的价值有所减少,而与出口电缆和阵列间电缆相关的价值有所增加。这些重新分配的价值意味着输电资产总配额的增加,以及发电资产总配额的减少。但是,就 HU212 内可处置的总处置价值而言,总体同意价值不会发生变化。
摘要 职场平等意味着,在组织中,不同性别的人拥有相同的资源和晋升机会。这意味着,扮演相同角色、长相相似的员工将获得相同的报酬。此外,所有员工都应该有晋升和晋升的机会。在平等的组织中,晋升的唯一特征是人们的能力和才能,而不是他们的性别。定量研究方法——内容分析已用于研究研究领域。在审查和评估以及审查和评估根据性别确定的该领域标准的水平上,确定了理论研究领域中确定的指标和指标。根据目前的研究,在工作场所实现性别平等的最佳方法是首先了解哪些领域存在歧视,然后采取行动消除歧视。下一个问题是如何为许多员工创建工作与生活结构。今天的生活条件不允许许多人早上8点上班,下午4点回家。一个人可能从早上 6 点到下午 2 点工作,而另一个人从早上 10 点到下午 6 点和他的朋友工作。组织可以通过创建多样化的工作时间表(例如接待工作或远程办公)来更公平地对待员工。关键词:人工智能、性别平等、经济地理视角。引言毫无疑问,人工智能等新技术具有很大的力量来帮助人们克服弱点和恐惧,以及改善他们的生活。然而,对其负面后果的担忧不容忽视和不去思考。例如,据预测,随着人工智能的进一步扩张,妇女权利将在不久的将来受到各种影响,如侵犯工作权、人工智能开发造成的损害以及员工对人工智能态度的不平衡等,我们将在下面研究其中的一些。对熟练和有能力与智能系统合作的人员的需求不断增加:随着人工智能和相关技术的扩展,对该领域专家人员的需求将会增加,任何因任何原因而没有足够该领域知识的人将没有机会参与市场工作。同时,处理赋权和消除性别差距问题的国际组织的报告显示,女性将在这一领域遭受更多损失。联合国最近的一份报告宣称,在目前的情况下实现性别平等的目标是“不可能的”,并证实世界正在辜负妇女和女孩。本报告强调,世界各国政府用于妇女赋权的预算不足,现有预算分配不公。根据本报告,联合国
电子邮件网络钓鱼继续对网络安全构成重大威胁,在全球范围内重大财务损失和数据泄露。本论文提供了针对基于机器学习来检测网络钓鱼电子邮件的机器学习的彻底调查。这项研究的主要目的是利用机器学习技术来提高网络钓鱼检测的准确性和效率。各种算法,例如支持向量机(SVM),决策树,天真的贝叶斯,随机森林和逻辑回归,用于将电子邮件分类为网络钓鱼或合法的。超参数进行了微调,以提高这些算法的准确性,并采用正则化方法来解决过度拟合问题。这些模型的性能评估了我们的指标,例如准确性,精度,回忆和F1-SCOREC。发现的结果表明,具有优化的超级参数的随机森林算法达到了最高的检测准确性,并且表现明显优于传统方法。本研究强调了机器学习在增强电子邮件安全性方面的潜力,并为未来的网络钓鱼检测提供了坚实的框架。结果强调了在机器学习中持续发展以防止不断发展的网络威胁的必要性。
vinothelt@gmail.com 摘要 人工智能或 AI 现在是教育领域越来越重要的因素,特别是在高等教育专业人员的发展中。这是因为基于 AI 的工具现在正在帮助教育工作者提出具有个性化学习体验和实时反馈的新教学策略。借助这些工具,教师可以调整他们的方法来满足学生的不同需求,同时也支持他们自己的专业成长。人工智能可以自动执行评分和管理等日常任务,让教育工作者有更多时间专注于与学生互动和改进教学。本文认为,虽然人工智能带来了挑战,但它带来专业发展和重塑教育行业的潜力使其成为高等教育的重要工具。本文将探讨人工智能在高等教育中带来的机遇和挑战,并讨论其支持教育者全面发展的潜力。通过对人工智能的一些了解和优化,机构可以在这个竞争激烈的世界中保持领先地位,教育工作者可以提供优质的教育。从高等教育机构的专业人士和教师中收集了 219 个样本。确定基于人工智能的学习在高等教育专业人员全面发展中的作用的因素包括个性化学习体验、数据驱动的洞察力、决策预测分析和协作学习平台。关键词:人工智能、教育、高等教育、全面发展、个性化学习、技术简介人工智能 (AI) 已成为许多领域越来越重要的工具,教育也不例外。随着教育系统根据周围的进步而变化,基于人工智能的学习为支持教育工作者的专业发展提供了机会。高等教育专业人士,包括教职员工和
•Edushare - Gdansk Tech的学生提供的卓越教学奖。(2023); •波兰首相授予《生育论文》(2009年); •戈登研究会议的讲师,Les Diablerets(2007); •洛斯阿拉莫斯国家实验室(2006年)的董事博士后研究员职位; •年轻博士学位的外国博士后奖学金 - 波兰科学基金会(2002); •年轻的年轻科学家津贴 - 波兰科学基金会(2000年); •GDANSK科学技术奖的主席:8次;用于教学成就:3次; •GDANSK Technology Recor授予硕士论文的奖项(1995年); •年度津贴 - 格丹斯克市市长(1994)。由国家科学中心(首席研究员)资助的项目: