亲爱的全部,亲爱的,我们将开始新的一年,我们必须承认,我们的时间工作也很密集且苛刻,几乎没有立即阅读的内容的空间。但是,在坚信这很宝贵的情况下,我邀请您花点时间探索索邦大学化学新闻通讯的第十三期。我还鼓励您查看本通讯的旧数字,可在UFR网站新闻节上获得。发现一种意外的实验技术,加深未知的主题,启动合作,甚至访问创新平台:这些新闻通讯的许多资产和社区的财富,这些新闻通讯强调,我们可以更好地共同发展。在本期中,您会发现我们通常有略有变化的通常部分,这是人力资源部分,专门定向博士生。我还借此机会宣布开幕式招聘活动,鼓励在论文结束时为该活动申请。一个新的“要记住的日期”为这项运动和我们社区的其他重要事件的截止日期。我很高兴在2025年1月31日(星期五)下午4:30见到UFR薄煎饼,我们可以最后一次祝福自己,这是新的一年。阅读非常好!Souir Boujday,化学主管UFR
根据目前已推出的工具所取得的成功,有必要评估其有效性或在未来时期实现预期成果的潜力,并为这些工具(典型的是欧洲伙伴关系,其缺乏稳定性被认为是上一个框架计划的缺点之一)设定和维持稳定的条件。 不应为了保持连续性而将不符合预期的工具自动转移到即将到来的框架计划中。 鉴于现有的良好做法,应保持框架计划的支柱结构。 为了提高项目的效率和灵活性,我们建议放弃目前大项目的趋势(就预算规模和主题复杂性而言),这种趋势会导致产生过大、缺乏灵活性的联盟。
最近,Android用户的数量已大大增加,这使Android成为攻击者发起恶意活动的目标。恶意软件或恶意代码通常嵌入到Android应用中,以访问用户的设备并检索个人数据。研究人员探索了各种方法来减轻Android恶意软件的传播。此外,Android恶意软件数据集具有巨大的尺寸,并具有数百个功能。选择适当的特征选择方法是产生可靠检测模型的挑战之一。本文提出了一种使用增益比选择和一个集成机器学习算法来检测Android恶意软件并将其分为五个类别的方法。通过增益比计算方法根据其重要性值降低的特征。然后,被认为必要的功能包含在结合许多模型的分类过程中。使用Cicmaldroid2020(加拿大网络安全研究所Android 2020)的实验数据集表明,所提出的方法可以改善检测性能。增益比的特征选择提高了几种机器学习分类算法的检测准确性,幼稚的贝叶斯的2.59%,最近的邻居和2.29%的支持向量机。因此,随机森林,额外树木和最近邻居的结合机器学习模型取得了最高的性能,精度为94.57%,精度分数为94.71%。
摘要 —本文深入介绍了两种主要太阳能技术光伏 (PV) 和聚光太阳能 (CSP) 的计算和利用概念。毫无疑问,太阳能将在不久的将来在能源领域发挥重要作用,特别是在利比亚,因为太阳能被认为是丰富的,但尚未得到很好的利用,每一个研究点都有助于使太阳能成为一个可靠和可行的选择,特别是在炎热干旱的沙漠地区。因此,提出了模拟领先太阳能技术 (PV 和 CSP) 的想法,Al-Kufrah 地区因每年太阳照射时间高而被考虑。系统顾问模型 (SAM) 用于预测拟建工厂的性能,并从设计和模拟结果进行比较,同时尊重以前论文中对软件的验证,以确保获得可靠的结果,所有这些都引出了一个问题,哪种技术在利比亚能源领域拥有更好的未来。
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2021 年第一季度和第二季度,我们通过混合金融工具组合启动了 2023 年到期债券的提前再融资流程。同时,我们将剩余定期贷款的到期日延长至 2024 年,并将契约假期延长至 2023 年 6 月。再融资包括 2026 年到期的 5 亿瑞士法郎新可转换债券和 2023 年到期的 3.5 亿瑞士法郎现有可转换债券的提前转换。此外,Dufry 还为 2028 年到期的 7.25 亿欧元高级票据和 2026 年到期的 3 亿瑞士法郎高级票据定价。这些与贷款银行和债券持有人的交易巩固了我们去年获得的新老股东的大力支持。 2021 年所有金融交易的总收益为 16.199 亿瑞士法郎。