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德国联邦议院文件 20/12893 联邦政府建议继续部署德国武装部队——以确保稳定，防止伊斯兰国死灰复燃，促进伊拉克和解
1. 德国联邦议院批准联邦政府2024年9月18日的决议，继续部署德国武装部队——以确保稳定，防止伊斯兰国死灰复燃，促进伊拉克和解。 2.国际法和宪法基础 伊拉克正规武装部队和安全部队能力建设的国际法基础是伊拉克政府的同意。伊拉克外交部长在 2014 年 6 月 25 日致联合国秘书长的一封信中请求所有联合国成员国支持打击伊斯兰国恐怖组织，包括通过军事训练（联合国文件 S/2014/440）。参与北约伊拉克特派团框架内的伊拉克正规武装部队和安全部队的能力建设以伊拉克政府的同意为基础，该同意在2016年4月14日北约与伊拉克政府的换文中得到表达，并经时任伊拉克总理穆斯塔法·卡迪米和北约秘书长于2020年6月20日的换文续签，并经2021年2月17日北约与伊拉克签署的补充协议予以补充。能力建设以外的贡献旨在支持伊拉克、国际反伊斯兰国联盟和地区伙伴在联合国安理会相关决议框架内和根据安理会相关决议打击伊斯兰国，并根据《联合国宪章》第五十一条行使集体自卫权。联合国安理会在2014年8月15日第2170(2014)号决议、2015年2月12日第2199(2015)号决议、2015年11月20日第2249(2015)号决议及其后续决议中多次指出，“伊斯兰国”对国际和平与安全构成威胁。联合国安理会呼吁有能力的会员国采取一切必要措施，防止和制止恐怖行为，特别是伊斯兰国的恐怖行为。 2019年，伊斯兰国对伊拉克和叙利亚境内连续领土控制被成功打破。 IS 袭击次数
海洋热收敛和北大西洋多年代热含量变异性深度学习模拟器对区域气候模型预测的可转让性和解释性：未来应用的观点
摘要：区域气候模型（RCM）是模拟和研究区域气候变化和变化的重要工具。但是，它们的高计算成本限制了区域气候预测的全面合奏，涵盖了各个地区的多种情况和驱动全球气候模型（GCM）。RCM模拟器基于深度学习模型最近被引入了一种具有成本效益且有希望的替代方案，仅需要简短的RCM模拟来训练模型。因此，评估其转移性到不同时期，场景和GCMS成为一个关键而复杂的任务，其中GCM和RCMS的固有偏见起着显着的作用。在这里，我们通过考虑文献中引入的两种不同的仿真方法的关注，并在这里分别称为完美预后（PP）和模型输出统计量（MOS），遵循良好建立的降水术语。除了标准评估技术外，我们还通过可解释的人工智能（XAI）的方法扩展了分析，以评估模型学到的经验联系的物理一致性。我们发现，两种方法都能够在不同的时期和场景（软传递性）中模仿RCM的某些气候特性，但是仿真函数的一致性在AP的范围之间有所不同。虽然PP学习了鲁棒且身体上有意义的模式，但MOS结果在某些情况下依赖于GCM，并且在某些情况下缺乏物理一致性。这限制了其适用于构建RCM结束的适用性。由于存在GCM依赖性偏差，将仿真函数转移到其他GCM（硬传递性）时都面临问题。我们通过为未来的申请提供前景来得出结论。
引言：高性能企业 AI 系统和解决方案的新时代
“在 Arcee AI，我们正在利用小型语言模型突破生成式人工智能的界限，而英特尔的技术对我们的成功起到了至关重要的作用。英特尔 CPU 的性能经过优化，尤其是其 Xeon® P 核以及用于 LLM 训练和推理的 Gaudi® 计算系列，使我们能够以前所未有的速度和效率训练和部署我们的模型。不仅如此，英特尔的机密计算能力让我们有信心处理敏感数据，确保用户的信任和隐私。通过利用英特尔基础设施的强大功能，我们正在为人工智能驱动的应用程序释放新的可能性，这些应用程序可以改变行业并改善生活。”
实现它：商业建筑的现场可再生能源和存储挑战和解决方案：预印本
一个工作组的重点是使用现场可再生能源和存储，这是一种在能源效率之后的关键脱碳策略。更好的气候挑战在现场可再生能源和存储工作组的成员首先确定实施这些技术的障碍。然后将解决方案集思广益，以支持投资组合建筑所有者从单个系统转变为广泛实现。示例见解包括提高对安装过程和位置决策的理解，使业务案例向相关的利益相关者提供，讨论整个过程中意外的挑战，并在投资组合中复制这些技术。本文详细介绍了有价值的市场反馈，并突出了迈向广泛部署可再生能源和存储解决方案的途径。
支持以前与之相关的人的脱离，审查，重返和和解
1。背景和上下文SD3R项目致力于推进社区驱动的重新融入与和解，以促进博尔诺，Yobe和Adamawa州的非国家武装团体的前同事，包括被强行流离失所的人。该计划的主要重点是经济重返社会，这对于使受益人和社区成员确保可持续的就业和收入，帮助他们克服经济困难并与家人和社区建立联系至关重要。该计划采用了一种量身定制的性别响应式方法，以满足受益人和接收社区的特定需求。与博尔诺州政府合作，SD3R项目将为巴马博尔诺州授权倡议的274名毕业生提供业务初创企业套件。这些毕业生是冲突受害者，特别容易受到伤害，这将受益于这项倡议，这是一项更广泛的努力的一部分，以支持冲突后社区的经济重新融合和赋权。这些套件的分布将以重大仪式为标志，庆祝毕业生的成就，并展示SD3R项目与博尔诺州政府之间的合作努力。为了确保本次活动的成功，需要咨询服务，以协助科学技术部教育部有效地组织和执行毕业和分发仪式。2。该咨询公司的具体目标如下：目的是该咨询公司的总体目标是确保分发仪式与博尔诺州教育部，科学技术部的专业精神一起执行。
将人工智能和机器学习应用于神经系统的预测压力分析和发病率评估：基于 MATLAB 的检测和解决神经功能障碍的框架
神经系统本质上很复杂，容易因各种压力源而出现功能障碍，从而导致严重的发病率。本文介绍了一种基于 MATLAB 的新型框架，该框架利用人工智能 (AI) 和机器学习技术对神经系统进行预测压力分析和发病率评估。通过集成深度学习模型，特别是卷积神经网络 (CNN)，该框架旨在高精度地检测神经功能障碍的早期迹象。该研究利用全面的数据集，应用先进的预处理方法来优化模型性能。主要发现表明，人工智能驱动的方法在预测准确性和发病风险的早期检测方面均优于传统方法。MATLAB 实现很详细，突出了该框架在现实场景中的实际应用。这项工作不仅推动了神经系统分析领域的发展，还强调了人工智能和机器学习在提高诊断精度和预防保健方面的变革潜力。本文最后讨论了这些发现对临床实践和未来研究的意义，特别是在通过早期干预改善患者预后方面。
FAIRX：使用公平，实用性和解释性
摘要我们提出了Fairx，这是一种基于python的开源基准测试工具，旨在全面分析公平，效用和解释性（XAI）的模型。FAIRX使用户可以使用各种公平指标，数据实用程序指标来训练基准测试模型，并评估其公平性，并在统一框架内生成模型预测的解释。现有的基准测试工具无法评估从公平生成模型产生的合成数据，也不支持培训公平生成模型。在Fairx中，我们在收集我们的Fair-Model库（预处理，处理，后处理）和评估指标中添加了公平生成模型，以评估合成公平数据的质量。此版本的FaiRX支持表格数据集和图像数据集。它还允许用户提供自己的自定义数据集。开源Fairx基准测试包在https://github.com/fahim-sikder/fairx上公开可用。
功能和解剖连接可预测脑刺激的助记效果
闭环直接脑刺激是一种很有前途的调节神经活动和行为的工具。然而，如何最佳地靶向刺激以调节特定认知功能所依赖的特定脑网络中的脑活动仍不清楚。在这里，我们检验了以下假设：刺激的行为和生理效应取决于刺激目标的解剖和功能网络特性。我们在 47 名神经外科患者学习和回忆单词表时施加了闭环刺激。经过训练以预测记忆功能的瞬间失误的多变量分类器在任务的学习阶段触发了外侧颞叶皮层 (LTC) 的刺激。我们发现，当将 LTC 刺激施加到白质通路附近的目标时，记忆力会得到特别改善。对于白质附近的目标，记忆力改善最大，这些目标也显示出与大脑记忆网络的高度功能连接。这些目标还降低了该网络中的低频活动，这是成功记忆编码的既定标志。这些数据揭示了解剖和功能网络如何介导刺激的行为和生理效应，为闭环 LTC 刺激可以改善情景记忆提供了进一步的证据，并提出了一种通过改进刺激定位来优化神经调节的方法。
立法生物多样性价值的映射，以告知Dem Hre Gawler East East提议的发布区域：露水方法的摘要，输出和解释
o物种输入：过去50年中的空间准确物种存在数据o潜在的解释输入：包括气候和环境层以及卫星图像。通过将数据与相关景观单元相交，生成具有数据不足的物种的较粗糙的栖息地关联输出，以生成空间分布模型。在亚种上而不是物种水平上列为威胁的物种，然后一个过程基于基于Gawler East East范围拟议的释放区域中不同亚种的流行率确定了最可能的亚种归因。排除在Gawler内没有记录存在的物种，范围是东方提议的释放区域，以及具有空间分布或栖息地模型的物种，没有与Gawler相交的Gawler East East提议的释放区域。