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World File Search System扩大范围
Alexandre de Moor
过去几十年来深度学习技术的发展和改进为高能物理学的算法方法创造了新的机会。尤其是，深度学习导致了算法识别算法的性能的显着进步，当在孔子大型强子撞机（例如cern the Cern the Colling collider）中产生时，由夸克或gluon碎片形成的结构。在本博士学位论文中，我们着重于深度学习方法，以增强CMS实验中喷气风味识别算法的性能。我们旨在通过改善模型鲁棒性来扩展其功能，以应对可能应用于算法使用的变量的变化。此外，通过扩展其最初的任务，我们为将来的研究带来了新的机会。首先，我们在创建保持喷气机结构的深神经网络的背景下探索变压器体系结构。我们建立了两个模型，其性能和计算成本为现场设定了新的最新技术。第二，我们基于对抗性攻击引入了一种数据不足的训练方法，从而提高了模型的稳健性，以防止输入变量的分布变化。增强鲁棒性对于改善校准后的模型性能是必要的。最后，我们成功地扩展了算法的任务以识别Hadronic Taus并估计喷气能量校正和分辨率。此外，我们介绍了奇怪喷气机的识别，这是LHC实验的第一个。最终，这项博士学位的工作导致创建了一类新的模型，具有改进的建筑，培训方法以及人工神经网络可能实现的范围的扩大范围。最终的模型（称为Upart）是LHC的CMS实验的JET识别的最新模型。通过源自奇怪夸克的喷气机的识别是LHC的第一个，一旦校准了新模型，就可以追求针对包含这种类型喷气的最终状态的新分析。
接待 INST 1754.1C N17 2024 年 4 月 22 日接待...
2000 海军五角大楼 华盛顿特区 20350-2000 OPNAVINST 1754.1C N17 2024 年 4 月 22 日 OPNAV 指令 1754.1C 来自：海军作战部长 主题：海军家庭准备系统 包括：（1）参考文献（2）定义（3）首字母缩略词（4）海军家庭准备系统计划（5）舰队和家庭支援中心计划交付指南（6）紧急家庭援助（7）舰队和家庭支援中心记录的保密性（8）FFSC 计划示例（9）志愿者隐私法声明示例 1. 目的。 a. 制定政策并分配责任，以标准化服务交付和执行组成海军家庭准备系统 (FRS) 的计划。本指令原名为“舰队和家庭支援中心 (FFSC) 计划”，现进行修订，扩大范围，以涵盖海军家庭战备支援服务体系、要求、程序和参考术语 (a)。它制定了家庭战备协调委员会 (FRCC) 和紧急家庭援助 (EFA) 计划的要求。参考文献列于附件 (1)。本指令为完整修订版，应完整阅读。2. 取消。OPNAVINST 1754.1B。3. 范围和适用性。a. 本指令制定了适用于所有现役部队 (AC) 和预备役部队 (RC) 司令部的海军家庭战备支援政策。各级领导负责执行。家庭支持计划必须按照附件 (1) 中的参考文献 (a) 至 (al) 执行和管理。b.本指令不旨在也不会产生任何个人、组织或其他实体针对美国、其部门、机构、官员、雇员、代理人或任何其他人根据法律或公平原则可执行的权利或利益，无论是实质性的还是程序性的。
核医学在分子成像领域的应用
疾病现在可以从核医学的诊断，预后，预测和中间点标记中受益。可以在整个身体上评估目标表达以预测治疗结果。[1]。核医学程序在各种手上，能够实时鉴定人类中的一些生理和病理学过程，并提供无创的工具来检测早期的病理生理改变和形态异常[2]。确定放射学居民接触分子成像（MI）和核医学的程度，以确定可以帮助该地区未来学员的重要方面，并确定目标的独特特征[3]。基于放射医学的分子成像是一种非侵入性的实时装置，可以检测到与解剖成像相比，早期，更可治疗的阶段的恶性肿瘤[4]。成像在肺部疾病中至关重要，并且经常用于临床评估和测试。核医学与标准X射线照相和计算机断层扫描相比，在某个时间点产生了静态图像，可以随着时间的推移可视化动态过程[5]。优化现有技术并开发新鲜的分子成像技术是令人兴奋的，并且在神经退行性疾病临床治疗和研究中迅速扩展了主题。在诊所中，MI可以帮助早期有效的治疗分层和效率监测[6,7]。由于对比度的扩大范围，批准的模式和无障碍技术，临床医生获得了更多选择。有一个案例要合并核医学从成像特异性的生物学特性演变为适合于单个患者疾病的特定特征的有针对性药物，因为发生了放射性药物的进步[8]。
标准 321-07 通用风险标准 ...
a.扩大范围。标准范围扩大，除惰性碎片外，还包括其他飞行危险。现在，它解决了爆炸性碎片、过压和有毒物质造成的风险。为了适应这一变化，风险委员会建议以伤亡而不是死亡作为风险的主要衡量标准，并定义了可接受的伤亡风险标准。对于那些以死亡风险为主的靶场作业，死亡风险标准仍然是风险的补充衡量标准。b.新的危险阈值。定义了新的危险阈值来考虑伤亡风险。为钝性创伤和大块穿透伤提供了碎片阈值，为无庇护和有庇护的人提供了过压阈值。此外，还更新了穿透结构的碎片阈值，以反映最新研究的结果。c. 飞机脆弱性阈值。修改了飞机脆弱性阈值，以消除过度保守。以前的标准为所有类型的飞机定义了一个阈值。为大型商用喷气式运输机定义了一组单独的脆弱性模型，以更准确地表示这些飞机的稳健性。d. 船舶撞击概率。修改了船舶撞击概率标准，使其更符合联合国国际海事组织和当前的射程实践。e. 载人航天器保护。修改了载人航天器保护政策和标准，以消除过度保守并消除应用中的不一致之处。撞击概率标准已更新，以反映更为现实的航天发射活动假设，并提供与任务关键人员同等水平的保护。作为减少过度保守的另一种手段，提供了椭圆形最小误差量，以替代先前标准中提出的球形误差量。f. 灾难风险保护。本次修订引入了灾难风险保护的主题。提供了一些临时的咨询标准，以及分析和评估灾难风险的指南。
国家计量基础设施 - APLMF
(CTI25/2007T)。2008 年 6 月 2 日至 3 日，三个小型工作组在中国举行会议，制定三份计量指南，这些指南可在 APLMF 网站上查阅。其中，指南 1 概述了计量学，特别是法制计量学以及计量学与法制计量学之间的联系。其目的不是复制互联网上免费提供的国际文件的内容，而是使其更容易被发展中经济体所获取。2014 年至 2017 年，德国联邦经济合作与发展部委托 PTB（德国联邦物理技术研究院）国际技术合作实施一项支持亚洲计量领域区域合作的项目，该项目也被称为“MEDEA：计量学赋能亚洲发展中经济体”。在此期间，亚洲地区计量专家网络（亚太计量计划 (APMP) 和亚太法制计量论坛 (APLMF)）采取行动，提升其在亚洲地区推广计量系统的能力。随着 MEDEA 项目的开展，决定编写第二版指南，扩大范围，涵盖计量和法制计量，考虑到两种计量形式的最新国际发展，为国家计量基础设施的发展提供指导。它还引用了最新文件，这些文件将有助于发展中经济体规划自己的国家计量基础设施，包括符合国际最佳实践的立法。已纳入两个案例研究，以突出具体实施情况。第二版由一个小型工作组编写，该工作组由亚太法制计量论坛 (APLMF) 和亚太计量计划 (APMP) 的代表组成，由 MEDEA 项目赞助。最新版本中涵盖的主题对于负责规划和实施各自国家计量基础设施的主管和经理来说应该很有用。
劳动与平台经济
二十一世纪资本主义的一个定义特征是平台工作的快速增长，该工作使公司可以使用数字技术（网站或应用程序）来调解服务提供商和客户之间的经济交易。虽然平台尚未占劳动力的一小部分 - 估计通常位于低单位（Collins等人）中（Collins等人2019） - 许多学者坚信，在未来几年中，平台劳动力的排名将大幅增长（Sundararajan 2016），对工作和就业的性质产生潜在的深远影响，甚至可以重新配置“工作”。注意这些赌注，学术研究人员已经对平台工作进行了大量研究（Calo and Rosenblat 2017; Ravenelle 2019; Schor等人。2020b;伍德等。2019）。然而，这项研究几乎没有关于许多重要问题的清晰度或共识。“算法管理”如何重塑行使对劳动的权力和权威？常规经济中的公司将如何受到平台工作兴起的影响？鉴于平台公司所表明的破坏性权力，监管政策和福利国家规定需要进行哪些调整？诸如UPWORK和机械土耳其人之类的人群工作网站的可用性会鼓励公司外包其人员配备系统吗？或平台会促进更具包容性的经济，使边缘化地区的工人或残疾人的工人能够获得更大的收入赚钱机会？在本章中，我们几乎无法打算解决这些问题。最后，在平台工人的权利上，法律和政治斗争如何发展？哪些群体将成功地塑造定义平台在未来几年中工作的叙述？我们的目标更加谦虚，旨在概述文献中的主要争论，以确定我们知识中的主要差距，并提出了一些未来研究的最重要领域，因为国家与当代资本主义景观之间的结构性动荡斗争。本章首先要勾勒出近年来开放的三个主要分析线：首先是一个充满希望的观点，其中平台有助于扩大范围
yue Yuen维持CDP气候变化和水安全方面的管理水平
(Hong Kong, March 3, 2025) – Yue Yuen Industrial (Holdings) Limited (together with its subsidiaries “the Group”, stock code: 551) is pleased to announce that, according to the rating results of 2024 CDP questionnaire released in February 2025, the Group and its parent company, Pou Chen Corporation, have collaboratively achieved a management level score of ‘B' in the CDP Climate Change assessment在CDP水安全评估中的“ B-”，反映了该集团及其母公司致力于积极应对气候变化的努力，到2030年努力朝着碳减少目标努力，并在董事会的监督下增强了水资源管理。响应联合国关于气候行动和巴黎协议的可持续发展目标，该集团为气候风险管理建立了一个工作组，并积极采取措施摆脱由气候异常引起的操作风险和影响，从而确保可持续生产可促进能源保护，减少碳和绿色能源。该集团在2030年将绝对范围1和范围2温室气体排放量减少46.2％，2019年是基准年。该目标已由世界资源研究所（WRI）验证，并符合基于科学的目标计划（SBTI）目标设定方法。将来，该小组还将逐渐扩大范围3库存，以促进价值链的碳降低并提高净零的可持续性愿景。它旨在在长期到长期中逐渐改善其工厂中水资源的再利用，与该集团对零废物的可持续愿景保持一致。在水安全管理方面，该集团继续在其生产基地所在的地区进行水资源风险评估，严格遵守当地的监管标准，以及对品牌客户要求的有害化学品（ZDHC）零排放（ZDHC）的排放限制。2023年的水再利用率达到41.4％，标志着连续第二年增加。CDP成立于2000年，是一个国际非营利组织，已成为世界上最大的环境数据库之一，广泛用于推动投资和采购决策，以实现可持续经济。超过24,800家公司通过CDP披露了数据，有700多家投资者，超过142万亿美元的资产要求公司通过CDP披露有关气候变化，水安全和森林的披露。CDP评分以五个级别表示，包括“ A-/A”（领导力），“ B-/B”（管理），'C-/C'（意识），'d-/d'（披露）（披露）和“ f”（不足或拒绝披露）。管理层证明了公司在解决其业务的环境影响以及良好的环境管理方面的成功。
探索人工智能在教育中的作用
1 苏丹卡布斯大学信息研究系 2 苏丹卡布斯大学信息研究系副教授 3 苏丹卡布斯大学信息研究系副教授 摘要：教育领域的人工智能 (AI) 正在引领教育变革。尽管 AI 具有个性化学习和效率等诸多优势，但它也带来了一些涉及道德和人际交往的挑战。本文将探讨 AI 应用于教育的潜力，讨论其缺点，并回顾将影响学习格局的未来趋势。本文采用混合方法，根据来自不同大学的 50 名学者的观点，评估了 AI 在教育领域的利弊。分析得出的结论与文献中现有的类似研究一致。对于学者而言，AI 的整合对学习和教学过程有许多积极的方面，包括提高学生的技能和能力。研究结果显示，参与者对教育中与人工智能相关的风险的认识与他们对人工智能对大学教育系统影响的看法之间存在很强的相关性，强调了对教育中人工智能的认识和态度之间的错综复杂的联系。虽然研究得出的负面结论与普遍性有关。本研究结果的贡献主要是经验和实践方面的。这些意见应作为管理者、政策制定者和研究人员的资源，为未来的研究提供建议，以扩大范围并涵盖不同的教育背景。关键词：人工智能、教育、教学和学习、教育技术。1. 引言新技术对社会构成了巨大挑战。人工智能在给个人、企业、国家、地区和教育等各个层面带来不便和威胁方面，成为这些挑战的先锋。人工智能 (AI) 是一种强大的教育工具，具有自主观察、理解、预测和行动能力，影响着各个层面的教学和学习方法 (Hwang et al., 2020)。人们正在探讨各种辩论和问题，以了解、接受和/或适应不同领域的人工智能。高等教育在教育和可持续发展方面发挥着复杂的作用，是探索如何将其融入的重中之重。这项研究深入探讨了人工智能教学功能的认知维度，探索了其在传统教育环境中不断演变的作用。人工智能在教育中的整合有三个层次：最初的常规用途是信息传播（Holmes & Tuomi，2022 年）、通过智能机器为学生提供基本帮助，并逐步利用认知能力来支持教师（Roll & Wylie，2016）。该研究强调了理解社会心理学中“角色”一词的重要性，以理解人工智能如何重塑传统教育者的角色，挑战他们重新考虑自己的责任（Greene & Yu，2015）。该研究在阿曼马斯喀特省进行，通过混合方法，涉及 50 名不同学术水平的参与者。它取得了值得注意的 63.63% 的访谈回收率和 97.2% 的调查回复率。该研究使用 SPSS 进行数据分析，揭示了参与者对人工智能相关风险的认识与对其对大学教育系统影响的看法之间的相关性。该研究提供了关于优势和挑战的平衡视角，通过提供对人工智能对教育的多方面影响的关键见解为政策和实践提供信息。本研究的结果将