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附录 - 2030年欧洲电源安全
这是RTE运行的方式，扣除了一定数量的参数，然后将其引入其容量机制1-2，主要是法国的总容量义务，这与RTE对平均峰值需求和“容量信用”的评估相对应。这些代表了以一定信心生产的发电设施的总安装能力的百分比，这本身取决于适用于供应安全的标准（法国平均每年不到三个小时）。与其他欧洲各个国家一样，RTE使用了此方法，其能力机制可以评估义务参与者提供的平均保证权力。间隙是容量机制的一部分，因此被吸收到一种生产手段。
思维是网络吗？认知网络科学中的地图，车辆和天钩
认知研究人员经常将认知刻成结构和过程。认知过程在结构上运行，例如在地图上行驶的车辆。语言以及语义和情节记忆以及感知系统都具有结构。在这些结构上，过程可以通过检索和操纵信息来构建记忆和解决问题。网络科学提供了一种代表认知结构的方法，并促使人们大为了解认知结构和过程的性质。但是心灵是网络吗？如果是，什么种？在本文中，我们将审查主要的隐喻，假设和陷阱在Cog-neine网络科学（地图和车辆；一个网络/过程中；一个统治它们的一个网络/过程），突出了对新的隐喻的需求，这些隐喻需要在地图上详细阐述地图上详细介绍地图（蠕虫，天然的范围），并提出了一个范围，并提出了群体，并提出了一个问题，并提出了一个问题，并提出了一个群体，并提出了一个群体，并且是一定的，该网络是一定的，该网络是一定的，该网络是一定范围的，该网络是一定的，该网络是一定的，该网络是一定范围的，该网络是一定的，该网络是一定范围的，该网络是一定范围的，该网络是一定的。更改，应该由认知网络的边缘组成的边缘，以及汇总与基于个人的网络）。这项练习的一个关键教训是，思想作为网络方法的丰富性使其本身成为强大的工具。它有助于使我们的假设更加明显，引起新的和引人入胜的问题，并丰富了未来研究的前景。第二堂课是，思想作为网络（尽管有用）是不完整的。头脑不是网络，但可能包含它们。
神经网络修复安全漏洞的有效性
安全漏洞维修是一项艰巨的任务，迫切需要自动化。两组技术已显示出希望：（1）已在诸如代码完成诸如诸如代码完成之类的任务的源代码上预先培训的大型代码语言模型（LLMS），以及（2）使用深度学习（DL）模型自动修复软件错误的自动化程序修复（APR）技术。本文是第一个研究和比较LLMS和基于DL的APR模型的Java漏洞的修复功能。的贡献包括我们（1）应用和评估五个LLM（Codex，Codegen，Codet5，Plbart和Incoder），四个微调LLM和四个基于DL的APR技术，对两个现实World Java脆弱性基准（VUL4J和VJBENCE）（vul4j和vjbench），（2）设计代码（2）设计了一定的批准（2），（2）设计了一定范围，（2）设计了一定范围，（2）设计了一定的量码（2），（2）设计了一定范围（2），（2）设计了一定范围（2）设计（2），（2）设计了一定的划分（2），（3脆弱性维修台上VJBENCH及其转换版本VJBENCH-TRANS，以更好地评估LLM和APR技术，以及（4）评估VJBENCH-TRANS转换漏洞的LLMS和APR技术。我们的发现包括（1）现有的LLM和APR模型修复了很少的Java漏洞。Codex修复了10.2（20.4％），最多的漏洞。许多生成的补丁都是不可编译的补丁。（2）一般APR数据的微调改善了LLMS的漏洞固定功能。（3）我们的新VJBENCH表明，LLMS和APR模型无法修复许多常见的弱点（CWE）类型，例如CWE-325缺少加密步骤和CWE-444 HTTP请求走私。（4）Codex仍然修复了8.7转换的漏洞，表现优于所有其他LLMS
