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CCSK V5其他资源
●DevSecops的六个支柱| CSA●通过反射安全性信息安全管理| CSA●基于NIST 800-53 R5控件的FAAS无服务器控制框架（设置）| CSA●DevSecops的六个支柱 - 务实实施| CSA●采用云本地密钥管理服务的建议| CSA●提供和消费API的安全指南| CSA●确保无服务器体系结构的C级指导| CSA●DevSecops的六个支柱：集体责任| CSA
通过加强学习的集成钻头寻求洞控制
摘要 - 智能钻孔寻求洞穴是一种有前途的技术，可提高钻孔效率，减轻潜在的安全危害并减轻人类操作员。大多数现有的智能钻臂控制方法依赖于基于反向运动学的分层控制框架。但是，由于反向运动学的计算复杂性以及多个关节的顺序执行效率低下，这些方法通常是耗时的。为了应对这些挑战，本研究提出了一种基于强化学习（RL）的综合钻孔控制方法。我们开发了一个集成的钻臂控制框架，该框架利用参数化策略在每个时间步骤中直接为所有关节生成控制输入，利用关节姿势和目标孔信息。通过将寻求洞穴的任务制定为马尔可夫决策过程，可以直接使用当代主流RL算法来学习寻求洞穴的政策，从而消除了对逆动力学解决方案的需求并促进合作的多关节控制。为了在整个钻井过程中提高钻孔精度，我们设计了一种结合Denavit-Hartenberg联合信息并预览寻求洞穴差异数据的状态表示。仿真结果表明，就寻求洞的准确性和时间效率而言，所提出的方法显着优于传统方法。索引术语 - 强化学习，集成的钻头控制，寻求孔，机器人臂
GFSC关于公司治理的指南
董事具有对董事会负责的特定管理职责。他们有责任代表董事会管理公司的业务，并在日常业务中行使判断。他们应该在战略，风险食欲以及其他评估和控制框架中行使该判断力，并由其董事会设置和监督。非执行董事的责任要求他们支持和监督执行管理。作为董事会成员，他们都分享了更广泛的董事会责任，以促进受监管的公司的成功，并确保其继续满足阈值条件。6.2。在履行职责时，应以合作和大学的方式行事
使用共形预测对基于模型的控制器的不确定性定量和鲁棒化
在基于现代模型的控制框架中，例如模型预测控制或基于模型的信息学习学习，机器学习已成为一种无处不在的技术类别，以提高动态模型的准确性。通过利用诸如神经网络之类的表现力体系结构，这些框架旨在通过构建系统动力学的准确数据驱动表示，旨在提高系统的模型精度和控制性能。尽管对其非学习顾问进行了显着的绩效提高，但对于这些基于模型的模型的基于模型的控制器在不确定性的存在下，这些模型的控制器通常几乎没有保证。尤其是在模拟误差，噪声和外源性干扰的影响下，确定这些学习模型的准确性是一项挑战。在某些情况下，甚至可能违反约束，使控制器不安全。在这项工作中，我们提出了一个新颖的框架，该框架可以应用于大量的基于模型的控制器，并通过以在线和模块化方式鲁棒化基于模型的控制器，从而减轻上述问题，并在模型的准确性和约束满意度上提供可证明的保证。该框架首先部署保形预测，以生成有限的，可证明的有效的不确定性区域，以无分配方式为动态模型。通过动态约束程序，这些不确定性区域被纳入约束中。关键字：基于学习的控制，基于模型的控制，不确定性量化1。（2023a））。Jiahao等。Jiahao等。与预测参考生成器的配方一起，生成了一组可鲁棒的参考传播，并将其纳入基于模型的控制器中。使用两个实际的案例研究，我们证明我们提出的方法不仅产生了良好的不良区域，这些区域建立了模型的准确性，而且还使闭环系统以强大但不保守的方式满足约束。简介由于非线性优化框架的最新进展以及计算资源的可用性增加，在广泛的域上应用基于模型的控制器的应用趋势是趋势。，用于建筑物中的温度控制（Yao和Shekhar（2021）），用于自动驾驶汽车（Wu等人（2022））和四型控制（Chee等人机器学习方法的扩散同时导致了学习增强的，基于模型的控制框架的发展，这些框架利用学习工具通过改进动态模型来提高控制性能，例如（2023）。尽管这些发展激增，但这些基于学习的控制框架在不确定性存在下如何执行的问题仍然是一个积极的研究主题（Mesbah等人。（2022）; Brunke等。（2022））。在这项工作中，我们通过提出一个新颖的框架来解决这个问题，该框架系统地允许基于模型的控制器在模型不匹配，噪声和外部干扰的集体影响下稳健地满足约束。
触及的新事物： div>
考虑到这一点，下面是6月27日在阿姆斯特丹举行的最近举行的贸易与交易报告会议上的一些外卖笔记，我和其他行业专家很高兴地对最新挑战和发展介绍和贸易见解。一些收获：数据见解：欧盟Emir Refit Go -live-考虑到以下是6月27日在阿姆斯特丹举行的最近在阿姆斯特丹举行的贸易与交易报告会议上的一些外卖笔记，我和其他行业专家很高兴地对最新挑战和开发和开发和开发和交易见解。一些要点： - 报告系统正在运行，数据正在流动。但是，仍然存在一些在数据质量中观察到的打ic，这导致了排斥率。基准，高技能和强大的控制框架 - 如果公司的资源已经扩展，就容量或专业知识而言，遵守Emir Refit所需的增加和过渡将很难实现。以及重新定位和提高当前资源，公司可能会受益于获得外部专家的帮助。这些资源在报告制度方面具有专门的专业知识，现在已经领先于Emir Refit的曲线，英国Emir Refit Refit在2024年需要之前进行。- 拥有正确的控制框架至关重要，正如我们在欧盟所看到的那样，有必要改善数据质量和授权的报告工作流程。-Anusha Shetty，产品经理，全球交易报告“作为原始咨询过程的一部分，我们收到了支持有关如何实施UK衍生品报告框架的指导的请求。作为回应，我们正在提供指导，以支持2024年9月30日上线的更新的英国埃米尔报告要求的实施。”
审查国际证据关于摄取Covid-19疫苗的信念和意图的证据
3 Anderson，R。M.，Vegvari，C.，Truscott，J。，＆Collyer，B。S.（2020）。 通过大规模疫苗接种对SARS-COV-2感染产生牛群的挑战。 柳叶刀，396（10263），1614-1616。 4 Bish，A.，Yardley，L.，Nicoll，A。，＆Michie，S。（2011）。 与对大流行性流感的疫苗接种相关的因素：系统评价。 疫苗，29（38），6472-6484。 Rhodes，R。E.和De Bruijn，G。J. （2013）。 体育锻炼意图 - 差距有多大？ 使用动作控制框架进行元分析。 英国健康心理学杂志，18（2），296-309。 Schmid，P.，Rauber，D.，Betsch，C.，Lidolt，G。，＆Denker，M。L.（2017）。 流感疫苗接种意图和行为的障碍 - 流感疫苗犹豫的系统评价，2005- 2016年。 PLOS ONE，12（1），E0170550。3 Anderson，R。M.，Vegvari，C.，Truscott，J。，＆Collyer，B。S.（2020）。通过大规模疫苗接种对SARS-COV-2感染产生牛群的挑战。柳叶刀，396（10263），1614-1616。4 Bish，A.，Yardley，L.，Nicoll，A。，＆Michie，S。（2011）。与对大流行性流感的疫苗接种相关的因素：系统评价。疫苗，29（38），6472-6484。Rhodes，R。E.和De Bruijn，G。J.（2013）。体育锻炼意图 - 差距有多大？使用动作控制框架进行元分析。英国健康心理学杂志，18（2），296-309。Schmid，P.，Rauber，D.，Betsch，C.，Lidolt，G。，＆Denker，M。L.（2017）。流感疫苗接种意图和行为的障碍 - 流感疫苗犹豫的系统评价，2005- 2016年。PLOS ONE，12（1），E0170550。
1 2024 年 3 月 19 日日本央行货币政策变化...
Junko、TAKATA Hajime、TAMURA Naoki。反对票：NAKAMURA Toyoaki、NOGUCHI Asahi。Nakamura Toyoaki 赞成停止购买主要与大公司相关的 ETF 和其他资产，但他持不同意见，认为央行应继续实施负利率政策，直到确认业绩复苏被推迟的中小企业提高工资的能力可能会增强。Noguchi Asahi 持不同意见，认为应避免同时终止收益率曲线控制框架和负利率政策，因为央行应更仔细地评估工资和价格之间的良性循环是否更加稳固，并避免带来金融状况不连续变化的风险。
![arXiv:2007.00838v2 [quant-ph] 2020 年 12 月 24 日](/simg/g:\will\search\icon\source\c\cc2ead6042a1fa6a54be197de2bd472cc4c04f55.webp)
arXiv:2007.00838v2 [quant-ph] 2020 年 12 月 24 日
对复杂量子系统的高精度操控和控制是实现通用容错量子计算的关键。对于控制资源受限的物理系统，在扰动下有效而精确地控制目标系统的动态是一项挑战。本文提出了一个多级耗散量子控制框架，并表明深度强化学习提供了一种有效的方法来识别复杂量子系统具有受限控制参数的最优策略。该框架可推广到其他量子控制模型。与传统的最优控制方法相比，该深度强化学习算法可以对具有不同类型扰动的多级量子系统实现高效、精确的控制。