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World File Search System零周
净零周：英国CCUS和氢景观的概述
LCCC和我们提供的计划将直接负责。从现在到第六碳预算结束（2033-2037）之间所需的所有排放减少的五分之一。此外，将电气化推出到热量和传输中，并带有差异的合同，可提供低碳混合物，这意味着间接影响会更大。
姜提取物和盐对发酵非洲蝗虫种子（Parkia biglobosa）微生物负荷的影响的比较研究。
摘要本研究旨在获取生姜粉和盐对发酵非洲蝗虫种子（Parkia biglobosa）微生物负荷的比较效果。在存储时确定发酵豆样品中的微生物负荷。The results showed that the locust bean seeds (plain) without any preservatives have 5 5 5 5 5 high microbial load of (6.8x10 )Cfu/g and (6.5x10 ) Cfu/g, (8.5x10 ) Cfu/g and (7.2x10 )Cfu/g, (8.8x10 ) and 5 (7.4x10 ) Cfu/g in week zero, 1 and 2 respectively with no growth of fungi.在第1周的零周中，盐分揭示的TVC和TCC为4.3x10和2.4x10 cfu/g，在第1周，TVC和TCC为5 5 5 5 6.5x10 cfu/g和4.3x10 cfu/g，而第2周的第2周的TVC为3.8x10和TCC，TVC和4.3x10 cfu/g是很多，而TCC的数量太大。 在零周中用姜粉保存的发酵非洲蝗虫种子是TVC 5 5 5 5 5.2x10和第1周的TCC 4.8x10，TVC和TCC为3.3x10 cfu/gand 5.2x105，而第2周的总可行数量和大肠杆菌的总数和总体可行的数量和总数过多，无法计数。 鉴于上面的结果，与普通的蝗虫种子和加入姜粉相比，添加盐浓度来保存parkia biglobossa种子几乎没有微生物负载数。 结果暗示，盐是蝗虫种子的最佳防腐剂，用于更长的保质期，如果将姜提取物用作防腐剂，则应连续添加盐，以防止许多微生物Count Parkia Biglobossa种子的生长。在第1周的零周中，盐分揭示的TVC和TCC为4.3x10和2.4x10 cfu/g，在第1周，TVC和TCC为5 5 5 5 6.5x10 cfu/g和4.3x10 cfu/g，而第2周的第2周的TVC为3.8x10和TCC，TVC和4.3x10 cfu/g是很多，而TCC的数量太大。在零周中用姜粉保存的发酵非洲蝗虫种子是TVC 5 5 5 5 5.2x10和第1周的TCC 4.8x10，TVC和TCC为3.3x10 cfu/gand 5.2x105，而第2周的总可行数量和大肠杆菌的总数和总体可行的数量和总数过多，无法计数。 鉴于上面的结果，与普通的蝗虫种子和加入姜粉相比，添加盐浓度来保存parkia biglobossa种子几乎没有微生物负载数。 结果暗示，盐是蝗虫种子的最佳防腐剂，用于更长的保质期，如果将姜提取物用作防腐剂，则应连续添加盐，以防止许多微生物Count Parkia Biglobossa种子的生长。在零周中用姜粉保存的发酵非洲蝗虫种子是TVC 5 5 5 5 5.2x10和第1周的TCC 4.8x10，TVC和TCC为3.3x10 cfu/gand 5.2x105，而第2周的总可行数量和大肠杆菌的总数和总体可行的数量和总数过多，无法计数。鉴于上面的结果，与普通的蝗虫种子和加入姜粉相比，添加盐浓度来保存parkia biglobossa种子几乎没有微生物负载数。结果暗示，盐是蝗虫种子的最佳防腐剂，用于更长的保质期，如果将姜提取物用作防腐剂，则应连续添加盐，以防止许多微生物Count Parkia Biglobossa种子的生长。
无监督的算法检测零日攻击
摘要在过去的十年中，研究人员，从业人员和公司努力制定机制来检测网络安全威胁。除其他努力中，这些努力是基于规则的，基于签名的基于签名或监督的机器学习（ML）算法，这些算法被证明有效地检测已经遇到和表征的那些侵犯。取而代之的是，新的未知威胁通常称为零日攻击或零周日，可能未发现，因为这些技术通常会被这些技术误解。近年来，无监督的异常检测算法显示出检测零周的潜力。然而，对无监督异常检测算法的定量分析的专门支持仍然很少，并且通常不会促进元学习，这有可能提高分类性能。在这样的程度上，本文介绍了零周期的问题，并审查了无监督的算法检测。然后，本文采用了提问方法来确定对零日检测进行定量分析的典型问题，并显示了如何使用适当的工具设置和行使无监督的算法。使用最新的攻击数据集，我们对i）特征对无监督算法的检测性能的影响，ii）评估入侵探测器的相关指标，iii）均需比较多个无用的算法，iiv），iv）iv算法，iv）iv）应用元学习的应用以减少错误分类的应用。最终，v）我们测量相对于零周的无监督异常检测算法的检测性能。总的来说，本文典型地说明了如何实际编排和应用适当的方法，过程和工具，甚至提供了非专家，以选择适当的策略来处理零日。