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改进了基于扩散的生成模型
扩散概率模型（DPM）在发电任务中取得了显着成功。但是，他们的培训和抽样过程遇到了分配不匹配的问题。在降级过程中，培训和推理阶段之间的输入数据分布有所不同，可能导致数据生成不准确。为了消除这一点，我们分析了DPM的训练目标，并在看来可以通过分布强劲的优化（DRO）来缓解这种不匹配，这等同于在DPMS上进行稳健性驱动的对抗性训练（在）。此外，对于最近提出的一致性模型（CM），它提炼了DPM的推理过程，我们证明其训练目标还遇到了不匹配问题。幸运的是，此问题也可以通过AT减轻。基于这些见解，我们建议在DPM和CM上进行有效的效率。最后，广泛的经验研究验证了基于扩散模型的AT有效性。代码可在https://github.com/kugwzk/at_diff上找到。
将水电系统的管理改善为...
伊拉克，由于底格里斯河和幼发拉底河河流而富含水供应的国家，长期以来一直将水力发电的潜力视为清洁可再生能源的潜力。伊拉克的水电系统使用这些河流的流水来生产电力，从而导致该国的能源生产并支持其长期发展目标（Adamo and Al-Ansari 2016）。水力发电是伊拉克能源组合的重要组成部分，因为它提供了可靠且环保的电力来源。拥有丰富的资源，对能源的需求越来越多，水力发电的发展已成为伊拉克的一项优先事项。它具有多个优点，包括可再生能源，大规模的属性以及在有Engy短缺的时候充当备用电源的能力（Algburi和Mahmood 2019）。伊拉克有几家水力发电厂，
改进了Tverberg分区的近似算法
4。弱多项式算法。重新审视了Rolnick andSoberón[26]的想法，我们使用算法来求解Lp s。由此产生的运行时间是弱的多种方案（取决于输入中数字的相对大小），或者取决于LP求解器，或者是超多项式。特别是，上述的随机，强烈多项式算法可以转换为建设性算法，这些算法在其分区中的每个集合上计算tverberg点的凸组合。在计算了t -deppth≥n/ o的近似tverberg点（d 2 log d）之后，我们可以将它们送入Miller和Sheehy的算法的缓冲版本中，以计算深度≥≥（1 - δ）N/ 2（D + 1）2的Tverberg点。这需要d o（log log（d/δ））o w（n 5/2）时间，其中o w隐藏了涉及数字大小的polyrogarithmic项，请参见备注21。
改变了态度，信念和规范
性别不合时宜的态度，价值观，信念和规范是有力的VAW驱动力。这些包括个人的信念和规范，围绕成为男人或女人意味着什么，在家庭，社区和更广泛的公共生活中的不平等性别角色，并态度宽容暴力并决定这是家庭问题（见图1）。它还可以包括与其他形式的歧视相关的态度，信念和规范，包括种族主义，同性恋恐惧症和阶级主义。促进性别围绕性别的积极态度，信念和规范的努力是实现长期和持续减少VAW，实现性别平等并创造幸福，更健康，更安全的社区的重要组成部分。
平岭 5 风能有限责任公司
2022 年 7 月 13 日 尊敬的金伯利·D·博斯 (Kimberly D. Bose) 秘书 联邦能源管理委员会 华盛顿特区东北第一街 888 号 20426 主题：Southwest Power Pool, Inc.，案卷编号 ER22-________ 提交发电机互连协议 尊敬的博斯部长： 根据《联邦电力法》第 205 节、16 USC § 824d 和联邦能源管理委员会（“委员会”）法规第 35.13 节、18 CFR § 35.13，Southwest Power Pool, Inc.（“SPP”）提交了一份未执行的发电机互连协议（“GIA”），其中 SPP 作为输电提供商，Flat Ridge 5 Wind Energy LLC（“Flat Ridge”）作为互连客户，Evergy Kansas Central, Inc.（“Evergy”）作为输电所有者（“Flat Ridge GIA”）。 1 Flat Ridge GIA 符合 2022 年 1 月 15 日之前生效的 SPP 开放接入输电关税（“SPP 关税”）中的形式 GIA；2 但是，SPP 正在根据 Flat Ridge 的要求提交未执行的 Flat Ridge GIA。
在线平台中的自动决策
高管摘要随着技术的发展，人们越来越依赖互联网。在线平台，例如搜索引擎，电子商务网站，社交媒体和按需服务已成为数百万人生的重要性。这些平台利用算法和机器学习通过自动决策（ADM）为用户提供个性化体验。尽管具有有效的性质，但与这些ADM相关的歧视和行为操纵仍然存在。本文的重点是欧盟的方法来解决在在线平台中使用ADM引起的歧视和操纵行为的方法。本论文的主要研究问题是：“目前的欧盟数据保护法律框架以及拟议的人工智能调节，足以解决在在线平台上使用的自动决策（ADM）引起的歧视和操纵行为？”要回答这个问题，论文依赖于书面研究。它主要分析一般数据保护法规（GDPR）和拟议的人工智能法（AIA），以解决法规的充分性，以防止在线平台上ADM引起的歧视和操纵行为。论文揭示了ADM是一种通过基于规则或机器学习算法等基本技术来自动化个人决策的系统。尽管ADM提供了有效的结果，但它有可能带有偏见，产生不准确的结果以及推断有关个人可能导致行为操纵和歧视的数据的数据。本论文区分了在线平台上有问题的行为操纵实践，发现在有问题的方面存在道德上可接受的操纵实践，包括个性化建议，例如利用个人脆弱性的个性化广告。对于歧视性实践，它突出了两个有问题的领域：基于受保护特征的歧视，例如种族和基于非保护特征的歧视，例如社会经济地位。论文研究了GDPR和AIA，并探讨了如何调节使用ADM引起的行为的歧视和操纵。GDPR通过禁令进行监管，并使个人有权获得信息和访问权利的权利。相比之下，AIA 专注于潜在技术，并调节其对个人的影响。 本文发现，不需要新的法规来解决在在线平台中使用的ADM引起的行为的歧视和操纵。 但是，它为GDPR和AIA提供了明确而全面的规则的建议。 对于GDPR，本文建议根据第22条第1款GDPR的ADM规则明确，并将最低保障措施加入第22（3）条GDPR以增加保护。 对于第13,14条和15 GDPR，对所使用的概念的清晰度以及在前委员会和事前信息之间有明确的区别，以包括以用户为中心的透明度。专注于潜在技术，并调节其对个人的影响。本文发现，不需要新的法规来解决在在线平台中使用的ADM引起的行为的歧视和操纵。但是，它为GDPR和AIA提供了明确而全面的规则的建议。对于GDPR，本文建议根据第22条第1款GDPR的ADM规则明确，并将最低保障措施加入第22（3）条GDPR以增加保护。对于第13,14条和15 GDPR，对所使用的概念的清晰度以及在前委员会和事前信息之间有明确的区别，以包括以用户为中心的透明度。对于AIA，有五个建议，其中包括一个明确的AI系统定义，该定义确认了基础技术，推荐系统的定义，添加了非常大的在线搜索引擎，以实现完整的在线平台表示，对重要的
平均无模型的强化学习 -
我们研究了无限 - 奖励马尔可夫决策过程（MDP）的无模型增强学习（RL）算法，这更适合涉及不持续操作的应用不分为情节。与情节/折扣的MDP相反，对于平均奖励设置，对无模型RL算法的理解理解相对不足。在本文中，我们考虑使用模拟器的在线设置和设置。与现有结果相比，我们开发了具有计算高效的无模型算法，以备受遗憾/样本的复杂性。在在线设置中，我们基于降低方差降低Q学习的乐观变体设计算法，UCB-AVG。我们表明UCB- AVG达到了遗憾的束缚e O（S 5 A 2 SP（H ∗）√
在Neurosnap平台上可用的生物信息学...
一种集成工具，用于比较不同组成（单体，低聚物，杂膜复合物）的蛋白质，RNA和DNA的3D结构，以及成对和多扣比对。纸（外部站点）：https：//www.nature.com/articles/s41592-022-01585-1
基因改造发育工程技术的历史与进展
摘要 使用改变目标基因组信息的技术进行靶向基因组修饰，已为基础生物学和应用生物学的多项研究做出了贡献。在基因打靶中，使用同源重组将打靶载体整合到靶位点。传统上，携带多个基因突变的小鼠是通过胚胎干细胞中的连续重组和耗时的单基因突变小鼠杂交产生的。然而，这种策略存在几个技术问题。第一个问题是基因打靶的频率极低，这使得获得重组克隆是一项极其耗费人力的任务。第二个问题是可以应用基因打靶的生物材料数量有限。传统的基因打靶几乎不会发生在大多数细胞系中。然而，一种使用设计核酸酶的新方法可以在基因组 DNA 中引入位点特异性双链断裂，提高了受精卵中基因打靶的效率。这种包括 CRISPR-Cas 系统的新方法也扩大了可以应用基因打靶的生物材料的数量。转基因的靶向整合可通过基于同源重组（HR）、微同源介导的末端连接（MMEJ）或非同源末端连接（NHEJ）的策略实现。本文，我们总结了靶基因修饰的各种策略，包括传统基因靶向与设计核酸酶的比较。