09:00 - 10:00“意大利国家网络安全局及其对民族恢复能力的贡献”,国家网络安全局,意大利 - 30'演示“执法结构在欧洲网络狂欢的建设中的作用意大利外交与国际合作部长-20'演讲网络运营司令部(COR),Stato Maggiore Delle Difesa -20'演讲荷兰欧洲刑警组织-20'演示文稿11:30 - 12:45开放讨论:第6节 - Q&A
•所有员工都自信地与数学课程中的闪回四人合作 - 到2022年9月。在插图日的提醒,在Au1三角映射中进行监控。•元认知和检索实践刷新培训(通过Schoot订阅) - 到2023年1月。•所有受试者领导者都对其进行了检索实践,并采取适当的反馈 - 与监视周期和SLT评论一致。•闪回四个扩展到所有主题 - 2023年1月插图日。在春季三角暮光之城和四月插图日受到监视。将进一步监控夏季和秋季2023 Triangulation Twilights。•通过粘性学习测验建立的检索实践在学生书籍中证明了 - 到6月半学期,在2023年半学期和2023年秋季三角测量的暮光监测中。
摘要 — 可再生能源系统继续成为能源行业增长最快的领域之一。本文重点介绍储能技术在直流 (dc) 电弧条件下的表现。由于可再生能源系统的快速普及以及缺乏正式的直流等效计算指南(如交流 (ac) 系统的 IEEE 1584),在计算直流系统的弧闪 (AF) 入射能量 (IE) 时,必须依赖不同研究人员提出的不同方程和模型。本文讨论了储能系统在电弧条件下的行为,并介绍了可用方法估计直流弧闪入射能量的结果。本文对所提出的弧闪入射能量计算方法与可用的实验室测试进行了比较分析。解释了各种类型的电池在短路 (SC) 和电弧条件下可能产生的影响。其中包括所提出的计算方法模拟结果与实验室直流电弧测试测量的比较。
通过 dip 开关选择频率、数据速率、RF 发射功率和工作模式。 2. 接通电源,单片机根据选择的参数配置 RFM 模块。 3. 工作在 Master 状态的 RF DEMO 开始以一秒的间隔发送数据包。 4. 当 Master 模块有一次传输时,TX LED 会闪一次提示传输成功,若 Slaver 模块收到数据包并验证无误,则接收器 LED 会闪一次,同时 Slaver 会回复相同的数据包数据给 Master,Slaver 上的 TX LED 会闪烁。当 Master 收到数据包并验证无误后,Master 上的 RX LED 会闪烁。 测试针 RF22B/23B/42B/43B/31B DEMO 已将所有 RF 模块(RFM22B/23B/42B/43B/31B)管脚外接,方便在固件开发过程中观察时序。如果移除 MCU,则可以将 RF 模块挂接到目标板上,以评估最终用户系统上的 RF 模块。
阿根廷 TMT 项目的 Tambo South 和 Malambo 目标计划。 • 2024 年 11 月,使用 ASTER-Sentinel-2 图像对 Garwin 研究(2023 年 5 月)中的其他勘探目标进行了细化,确定了 Tambo South VI-2 (B1) 和 Lola-2 (B2) 以供进一步研究。Malambo 3 显示英安岩侵入和角砾岩堤坝,而 Lola-2 则显示蚀变闪长岩和铜矿物。西部 TMT 地区的光谱区显示出潜力。 • Lola-2 的现场观测发现了细粒闪长岩,具有叶状蚀变和裂缝,具有含蓝铜矿(~1%)和孔雀石(~0.3%)的石英碳酸盐脉和含黄铁矿(~1%)的块状石英脉。地球化学采样和测绘将很快开始。 • 本季度继续修建通往 Tambo South 和 Malambo 的通道,Tambo South 钻探于 1 月 18 日开始。 • 本季度营地扩建和物流基础设施已完工。卡拉哈里铜矿带项目 (KCB) - (博茨瓦纳)
老材料在微电子领域的重要性日益凸显,不仅体现在二级封装(即印刷电路板组装层面),也体现在一级封装(例如,图 1 a 所示的倒装芯片组装)中。1 在这些应用中,各种类型、不同尺寸的焊料凸块用于三维集成电路 (3D-IC) 的复杂互连。1a 典型焊料凸块的构建示意图如图 1 b 所示。当今 300 毫米晶圆级焊料凸块应用技术上最相关的合金材料是电沉积共晶 SnAg。1b 然而,由于 Sn 2+ 和 Ag + 离子的标准还原电位差异很大(ΔE0≈0.94V),通过电化学沉积制造 SnAg 合金是一项艰巨的任务。为了解决这个问题,通常会在 SnAg 电镀液中添加络合剂和螯合剂,这些络合剂和螯合剂选择性地作用于较惰性的 Ag + 离子,从而减慢其沉积速度以与 Sn 2+ 相兼容,并促进两种金属的共沉积。2 这是实现所需合金成分的关键先决条件。3 此类络合剂和螯合剂的另一个补充功能是稳定含 Sn 电解质中的 Ag + 离子,防止其还原为金属 Ag 以及随之而来的 Sn 2+ 氧化
摘要 - 教育部门面临着越来越多的网络安全威胁,需要采取创新的保护方法。本文提出了一个利用人工智能(AI)来增强教育网络安全性的全面模型。该模型包括三个关键组成部分:AI驱动的威胁检测,驱动的事件响应和AI知识的网络安全教育。详细检查了每个组件,强调了它们在强化教育机构免受网络威胁的意义。此外,还讨论了实施基于AI的网络安全解决方案和未来应用方面的挑战,从而为教育中网络安全的发展景观提供了认识。关键字 - 网络安全,教育部门,人工智能,威胁检测,事件响应,网络安全教育。