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World File Search System灰时
2025 年可能影响市场的六只“灰天鹅”
然而，正是因为欧洲已经跌至谷底，且不受投资者青睐，才有可能实现强劲复苏。在“灰天鹅”情景下，特朗普政府在贸易、能源和国防方面对欧洲施压，但成功缓和了乌克兰战争，并有助于进一步平息中东战争。这引发了整个欧洲大陆的情绪转变以及全球投资者的风险认知。此外，2 月底举行的德国全国大选产生了一个新政府，授权改革“债务刹车”（限制德国债务水平的规则）并促进增长。这也许不是一场全面的凯恩斯主义革命，但德国令人惊讶地实现了占 GDP 近 2% 的财政刺激，同时还实施了供给侧增长改革。但德国只是这一转机故事的一部分。更高的增长还与整个欧洲大陆国防开支的增长有关，由于大部分生产链都是区域性的，国防开支的财政乘数特别高。这也意味着美国武器进口量增加，但除了承诺长期大规模购买美国能源外，这也有助于欧洲避免与美国发生长期贸易战。虽然价格结构可能高于之前的俄罗斯天然气供应，但它保留了许多欧洲行业的竞争力——尤其是在其他贸易国家仍受到美国贸易紧张局势影响的情况下。
使用灰水平共同出现矩阵（GLCM）方法
摘要：目的：研究的目的是定量评估微针中疗法在减少皮肤变色方面的有效性。使用灰级共同出现矩阵（GLCM）方法分析结果。材料和方法：研究了12至68岁的12名女性前臂（7×7厘米）的皮肤。使用含有12％抗坏血酸的制剂的皮肤化剂进行微针中疗。每位志愿者都接受了一系列四个微针中疗治疗。使用图像分析和处理方法对治疗的有效性进行了量化。在一系列化妆程序之前和之后，以交叉极光拍摄了一系列临床图像。然后，通过确定灰级共发生矩阵（GLCM）算法的参数来分析处理的区域：对比度和同质性。结果：在图像预处理期间，将志愿者的临床图像分为红色（R），绿色（G）和蓝色（B）通道。与手术前拍摄的照片相比，手术后拍摄的照片显示出皮肤亮度的增加。治疗后皮肤亮度的平均增加为10.6％，GLCM对比度的平均下降为10.7％，平均同质性增加了14.5％。基于分析，在RGB量表的B通道中进行的测试中观察到GLCM对比度的最大差异。随着GLCM对比的减少，术后同质性的增加为0.1，为14.5％。
2022 MT -FWP灰熊MGT计划-Montana.gov
FWP将更新其对康复以及全州灰熊的长期人口统计学和遗传健康的承诺。FWP在两个保护策略（CSS）中阐明了GYE和NCDE中的特定数字目标，并支持CYE中的恢复目标。但是，这种替代方案发现建立全州数字最小，最佳或最大人口目标是没有用的。分配目标未确定明确的分配目标。FWP将管理NCDE，GYE和CYE中的核心人群。当前的FWP计划设想了这些核心和BE之间的未来生物学联系。NCDE CS的目标是为与蒙大拿州其他生态系统的连通性提供机会，但没有明确的目标。fwp将继续努力“生物学合适且在社会上可以接受”的含义。
3 个电子区域接口处的白点和灰点目录
鉴于激烈的全球竞争，欧洲的决策者承认电子行业面临的挑战。推出大规模投资和支持措施以推动创新，例如 ECSEL、PENTA、IPCEI，是加强这一关键经济部门的重要一步。欧洲需要为整个欧洲电子行业制定长期愿景和战略，以保持其竞争优势并促进价值创造。在这方面的一项重大贡献是修订欧盟电子战略。同时，工业和社会的数字化是一个大趋势，迫切需要电子作为硬件构建模块，与软件、通信、计算、机器人和光子学等其他领域进行补充和互动。
使用 DART 引导定向灰盒模糊测试器
软件开发是一个持续、渐进的过程。开发人员不断以小批量而非一次性大批量的方式改进软件。小批量的高频率使得使用有效的测试方法在有限的测试时间内检测出错误变得至关重要。为此，研究人员提出了定向灰盒模糊测试 (DGF)，旨在生成针对某些目标站点进行压力测试的测试用例。与旨在最大化整个程序的代码覆盖率的基于覆盖范围的灰盒模糊测试 (CGF) 不同，DGF 的目标是覆盖潜在的错误代码区域（例如，最近修改的程序区域）。虽然先前的研究改进了 DGF 的几个方面（例如电源调度、输入优先级和目标选择），但很少有人关注改进种子选择过程。现有的 DGF 工具使用主要为 CGF 定制的种子语料库（即一组覆盖程序不同区域的种子）。我们观察到，使用基于 CGF 的语料库限制了定向灰盒模糊测试器的错误查找能力。为了弥补这一缺陷，我们提出了 TargetFuzz，这是一种为 DGF 工具提供面向目标的种子语料库的机制。我们将此语料库称为 DART 语料库，它仅包含与目标“接近”的种子。这样，DART 语料库就可以引导 DGF 找到目标，从而即使在有限的模糊测试时间内也能暴露漏洞。对 34 个真实漏洞的评估表明，与基于 CGF 的通用语料库相比，配备 DART 语料库的 AFLGo（一种最先进的定向灰盒模糊测试器）可以发现 10 个额外的漏洞，并且平均在暴露时间上实现了 4.03 倍的加速。
使用 DART 引导定向灰盒模糊测试器
软件开发是一个持续、渐进的过程。开发人员会以小批量而非一次性大批量的方式不断改进软件。小批量的高频率使得使用有效的测试方法在有限的测试时间内检测出错误变得至关重要。为此，研究人员提出了定向灰盒模糊测试 (DGF)，旨在生成针对特定目标位置进行压力测试的测试用例。与旨在最大化整个程序的代码覆盖率的基于覆盖范围的灰盒模糊测试 (CGF) 不同，DGF 的目标是覆盖潜在的错误代码区域（例如，最近修改的程序区域）。虽然先前的研究改进了 DGF 的几个方面（例如电源调度、输入优先级和目标选择），但很少有人关注改进种子选择过程。现有的 DGF 工具使用主要针对 CGF 定制的种子语料库（即一组覆盖程序不同区域的种子）。我们观察到，使用基于 CGF 的语料库会限制定向灰盒模糊测试器的发现错误的能力。为了弥补这一缺陷，我们提出了 TargetFuzz，这是一种为 DGF 工具提供面向目标的种子语料库的机制。我们将此语料库称为 DART 语料库，它仅包含与目标“接近”的种子。这样，DART 语料库就可以引导 DGF 找到目标，从而即使在有限的模糊测试时间内也能暴露漏洞。对 34 个真实漏洞的评估表明，与基于 CGF 的通用语料库相比，配备 DART 语料库的 AFLGo（一种最先进的定向灰盒模糊测试器）可以发现 10 个额外的漏洞，并且平均暴露时间加快了 4.03 倍。
