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新教师 COE
如果说郭文博很高兴今年春天加入加州大学圣塔芭芭拉分校计算机系担任助理教授，那是一种轻描淡写。“这感觉就像梦想成真，因为计算机系在计算机安全方面有着悠久的成功历史。自从我开始读研究生以来，我就一直很钦佩加州大学圣塔芭芭拉分校的 SecLab，”郭文博说道，他指的是由乔瓦尼·维尼亚 (Giovanni Vigna) 和克里斯托弗·克鲁格尔 (Christopher Kruegel) 教授管理的计算机安全实验室。“SecLab 一直是计算机安全研究的领导者，几十年来培养了顶尖的计算机安全研究人员。现在，我可以与该实验室的优秀研究人员以及系里的许多其他才华横溢的成员一起工作。我非常幸运。”郭文博的研究将网络安全与机器学习 (ML) 相结合。他致力于为广泛的安全问题设计有效且值得信赖的基于 ML 的解决方案，包括软件安全和 ChatGPT 等大型语言模型。他自称是一个终身学习者，他说他的研究努力是由他自己遇到的现实问题驱动的。例如，在学习软件安全时，他发现自己想知道 ML 模型是否可以应用于安全应用。这种新颖的方法成为一篇论文的主题，该论文在全球顶级安全会议之一上获得了 ACM CCS 杰出论文奖。“我认为自己是一个以成果为导向的研究人员，我的动力来自于解决新颖而困难的研究挑战，”郭解释说，他在宾夕法尼亚州立大学获得博士学位，并在加州大学伯克利分校完成博士后研究。“我致力于通过开发新的、更实用的技术来解决现实世界的问题。”最近，他根据 ChatGPT 的出现调整了自己的研究方向，研究如何使其和其他类似模型安全可靠，同时研究这些模型如何帮助解决安全问题。“例如，”他指出，“人们可能会求助于 ChatGPT 来生成代码，但他们如何知道代码是否安全？”郭说，他对学习新事物的兴趣不仅限于与计算机相关的主题。自从转到加州大学圣塔芭芭拉分校后，他就已经开始尝试圣巴巴拉最独特的活动：学习冲浪。
真相与法律 - 俄罗斯联邦侦查委员会圣彼得堡学院
Bastrykin Aleksandr Ivanovich，编辑委员会主席，法学博士，教授，俄罗斯联合会Efremov Aleksandr Ivanovich，副主席，技术科学副主席，圣彼得堡学院校长法律，教授，塔塔斯坦共和国科学学院的对应成员，向塔塔尔斯坦·邦德·邦德拉纳·康斯坦蒂诺诺夫纳（Tatarstan Bondyreva Svetlana Konstantinovna）致敬，俄罗斯心理学学院院士俄罗斯联合会高等教育的工人加夫里洛夫·鲍里斯·鲍里斯·雅科夫尔维奇（Gavrilov Boris Yakovlevich）法律医生，副教授，经济科学候选人Kalinovsky Konstantin Borisovich，法律候选人，副教授Karagodin Valery Nikolaevich，法学博士，教授，授予俄罗斯联邦联合会的律师Kuznetsov Semyon Valeriev律师，俄罗斯联邦的科学家，高级专业教育的名誉工作者库图佐夫·亚历山大·弗拉迪斯拉夫维奇（Kutuzov Alexander Vladislavovich），历史科学博士，副教授卢科夫斯卡耶（Lukovskaya dzhenevra dzhenevra Igorevna），法学博士，教授，荣誉俄罗斯的科学家，俄罗斯联邦政府尼兹·尼兹·纳德·史蒂夫纳·史蒂兰（NADEZHDA Stepanovna Stepanovna Stepanovna Stepanovna）法律，教授，教授法学博士Anov Sergey Aleksandrovich教授Rozovskaya Tatyana Igorevna，法律候选人，副教授Romashov Roman Anatolyevich，法学博士，教授，教授，向俄罗斯联邦联合会的科学家Rossinskinsky Sergey Sergey Borisovich，法律医生法学博士，教授彼得罗维奇（Petrovich）向俄罗斯联邦的科学家萨菲·费扬（Safin fyarit Yusupovich），法学博士，教授，向俄罗斯联合会的律师致敬，高等专业教育的律师smirnova svetlana arkadyevna，法律教授，教授，教育律师教育学家，求助于诉讼Agogical Sciences，Turchin Anatoly Stepanovich教授，教育学博士，副教授Tyunin教授Vladimir Ilyich，法律博士，Fedorov Fedorov Alexander Vyacheslavovich，法律候选人，教授Frolov法律候选人Kharchenko Oleg Vitalievich，Chelysheva Olga Vladislavovna教授，法学博士，Shchepelkov Vladislav Fedorovich教授，法学博士，副教授，Yalyshev Stanislav阿利莫维奇，法学博士，教授 Yachmenev Yuri Vasilievich，法学博士，教授
COMPIT'21 - HIPER
1. 简介我们正处于“数字化转型”阶段。人们对此有着广泛的共识，但除此之外，事情变得模糊不清。这个阶段是什么时候开始的？我们预计它会持续多久？与数字化和数字化相反，数字化转型是什么？我怀疑数字化转型是“时髦的”，因为没有人能够向我解释“时髦”到底是什么意思。我们大多数人靠不太理解的流行语生存，有些人则靠它们茁壮成长。如果感觉处于劣势，你可以求助于工业 4.0 生态系统中的敏捷互联网工具，如 https://www.makebullshit.com/ 。可能存在更先进的工具，你可以输入一些关键词，然后得到一个令人印象深刻的流行词组。但你的管理层可能已经抢先了一步。但通常，这也是一个接受好主意，并根据需要从小规模开始的情况。例如：“在未来，我们将煮沸海洋，但作为有限功能的概念验证实现，我将煮一杯咖啡。” 在其他情况下，营销（包括科学的自我营销）巧妙地重新定义了目标以呈现成功案例：“我们在这里将高等微积分定义为将两个任意正一位数相加的能力。” 或者将智力定义为记住 5 个项目的能力，例如人、女人、男人、相机、电视。 接下来，让我们看一看这些新的高大上的术语，看看现实与这些流行语最初创造时的愿景相比有多大差距。 2. 流行语或更多？ 2.1. 大数据 输入第一个流行语：大数据。让我们看看大数据的定义：“大数据是处理 [...] 过大或过复杂而无法用传统数据处理应用软件处理的数据集的领域。” COMPIT 2019 论文集为术语“大数据”提供了 64 个结果。平均每 9 页，就会有人使用这个术语。但大多数时候，使用“大数据”时指的是“大量数据”。例如，我们可以从船舶收集自动性能监控数据，并对这些数据进行一些统计分析。我们的船队中有 50 艘船，每 15 艘船记录一次数据集，每条记录由 10 个实数组成（速度、功率、吃水、纵倾等）。这使得大约有 1,000,000,000 个数字，或 4 GB 的单精度。这些数字可以通过普通的 USB 棒传输，并可以使用标准软件进行处理。在标准笔记本电脑上使用 Excel 打开可能需要一段时间，但读取和处理数据对于计算机科学家来说是标准工作。因此，根据定义，它不应该被称为大数据。您不需要分布式计算机，处理数据子集来处理它们，交换中间数据以收敛到一个共同的结果。例如，如果它真的是大数据，您就会这样做。非常
毒理学家——毒理学补充
微塑料曾经相对不为人知，但现在已成为地方、国家和全球关注的焦点。微塑料颗粒是塑料碎片的一个子集，主要特征是尺寸小于 5 毫米至 1 微米；小于此尺寸的塑料颗粒通常称为纳米塑料颗粒。这些颗粒也可以简称为 NMP（纳米和微塑料）。微塑料颗粒可能是由最初以该尺寸制造的塑料材料排放（初级微塑料）或由较大塑料碎片降解（二次微塑料）产生的。然而，在研究人员开始解决微塑料风险问题之前，您必须了解塑料的制造方式。塑料最初是聚合物，通过施加能量（例如热量）和加入所需的添加剂，塑料材料就形成了。添加剂是故意添加到塑料中的化学物质，以提供适合目的的功能，以提供、改进、修改或保留塑料特性，例如防火和在塑料生命周期内提供灵活性、耐用性或稳定性。塑料中经常含有添加剂，因为如果没有添加剂，塑料材料的应用会受到限制、易碎、可能降解，并且保质期非常有限。正是这种颗粒特性（例如大小、形状、聚合物类型）和化学添加剂的存在，给毒理学家带来了一个相当大的问题。了解微塑料潜在风险的另一个挑战是用作添加剂的潜在化学物质的数量。现有的监管计划提供了大量信息；美国食品药品监督管理局的食品接触通知和毒理学关注阈值模型等计划，加上欧洲化学品管理局的 REACH 注册，都是有价值的暴露和毒理学信息来源。如果没有暴露和毒理学数据，科学家可以求助于框架来预测潜在的暴露和风险。为了降低问题的复杂性，科学家可能会研究人类暴露情况，以筛选出由于暴露潜力低而风险较低的化学添加剂。在本课程中，第一位演讲者将重点介绍直接暴露（例如食品包装）和现有数值生物累积食物网模型修改后的暴露的概率估计建模。第二位演讲者将讨论当传统的暴露和毒性数据尚未开发但已知化学物质的分子结构和化学吨位时，如何使用新开发的框架来估计风险。这些演讲将为与会者提供新的视角，让他们了解毒理学家在研究微塑料及其对人类健康的潜在影响时面临的关键问题。
COMPIT'21 - HIPER
1. 简介我们正处于“数字化转型”阶段。人们对此有着广泛的共识，但除此之外，事情变得模糊不清。这个阶段是什么时候开始的？我们预计它会持续多久？与数字化和数字化相反，数字化转型是什么？我怀疑数字化转型是“时髦的”，因为没有人能够向我解释“时髦”到底是什么意思。我们大多数人靠不太理解的流行语生存，有些人则靠它们茁壮成长。如果感觉处于劣势，你可以求助于工业 4.0 生态系统中的敏捷互联网工具，如 https://www.makebullshit.com/ 。可能存在更先进的工具，你可以输入一些关键词，然后得到一个令人印象深刻的流行词组。但你的管理层可能已经抢先了一步。但通常，这也是一个接受好主意，并根据需要从小规模开始的情况。例如：“在未来，我们将煮沸海洋，但作为有限功能的概念验证实现，我将煮一杯咖啡。” 在其他情况下，营销（包括科学的自我营销）巧妙地重新定义了目标以呈现成功案例：“我们在这里将高等微积分定义为将两个任意正一位数相加的能力。” 或者将智力定义为记住 5 个项目的能力，例如人、女人、男人、相机、电视。 接下来，让我们看一看这些新的高大上的术语，看看现实与这些流行语最初创造时的愿景相比有多大差距。 2. 流行语或更多？ 2.1. 大数据 输入第一个流行语：大数据。让我们看看大数据的定义：“大数据是处理 [...] 过大或过复杂而无法用传统数据处理应用软件处理的数据集的领域。” COMPIT 2019 论文集为术语“大数据”提供了 64 个结果。平均每 9 页，就会有人使用这个术语。但大多数时候，使用“大数据”时指的是“大量数据”。例如，我们可以从船舶收集自动性能监控数据，并对这些数据进行一些统计分析。我们的船队中有 50 艘船，每 15 艘船记录一次数据集，每条记录由 10 个实数组成（速度、功率、吃水、纵倾等）。这使得大约有 1,000,000,000 个数字，或 4 GB 的单精度。这些数字可以通过普通的 USB 棒传输，并可以使用标准软件进行处理。在标准笔记本电脑上使用 Excel 打开可能需要一段时间，但读取和处理数据对于计算机科学家来说是标准工作。因此，根据定义，它不应该被称为大数据。您不需要分布式计算机，处理数据子集来处理它们，交换中间数据以收敛到一个共同的结果。例如，如果它真的是大数据，您就会这样做。非常
COMPIT'21 - HIPER
1. 简介我们正处于“数字化转型”阶段。人们对此有着广泛的共识，但除此之外，事情变得模糊不清。这个阶段是什么时候开始的？我们预计它会持续多久？与数字化和数字化相反，数字化转型是什么？我怀疑数字化转型是“时髦的”，因为没有人能够向我解释“时髦”到底是什么意思。我们大多数人靠不太理解的流行语生存，有些人则靠它们茁壮成长。如果感觉处于劣势，你可以求助于工业 4.0 生态系统中的敏捷互联网工具，如 https://www.makebullshit.com/ 。可能存在更先进的工具，你可以输入一些关键词，然后得到一个令人印象深刻的流行词组。但你的管理层可能已经抢先了一步。但通常，这也是一个接受好主意，并根据需要从小规模开始的情况。例如：“在未来，我们将煮沸海洋，但作为有限功能的概念验证实现，我将煮一杯咖啡。” 在其他情况下，营销（包括科学的自我营销）巧妙地重新定义了目标以呈现成功案例：“我们在这里将高等微积分定义为将两个任意正一位数相加的能力。” 或者将智力定义为记住 5 个项目的能力，例如人、女人、男人、相机、电视。 接下来，让我们看一看这些新的高大上的术语，看看现实与这些流行语最初创造时的愿景相比有多大差距。 2. 流行语或更多？ 2.1. 大数据 输入第一个流行语：大数据。让我们看看大数据的定义：“大数据是处理 [...] 过大或过复杂而无法用传统数据处理应用软件处理的数据集的领域。” COMPIT 2019 论文集为术语“大数据”提供了 64 个结果。平均每 9 页，就会有人使用这个术语。但大多数时候，使用“大数据”时指的是“大量数据”。例如，我们可以从船舶收集自动性能监控数据，并对这些数据进行一些统计分析。我们的船队中有 50 艘船，每 15 艘船记录一次数据集，每条记录由 10 个实数组成（速度、功率、吃水、纵倾等）。这使得大约有 1,000,000,000 个数字，或 4 GB 的单精度。这些数字可以通过普通的 USB 棒传输，并可以使用标准软件进行处理。在标准笔记本电脑上使用 Excel 打开可能需要一段时间，但读取和处理数据对于计算机科学家来说是标准工作。因此，根据定义，它不应该被称为大数据。您不需要分布式计算机，处理数据子集来处理它们，交换中间数据以收敛到一个共同的结果。例如，如果它真的是大数据，您就会这样做。非常
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1. 简介我们正处于“数字化转型”阶段。人们对此有着广泛的共识，但除此之外，事情变得模糊不清。这个阶段是什么时候开始的？我们预计它会持续多久？与数字化和数字化相反，数字化转型是什么？我怀疑数字化转型是“时髦的”，因为没有人能够向我解释“时髦”到底是什么意思。我们大多数人靠不太理解的流行语生存，有些人则靠它们茁壮成长。如果感觉处于劣势，你可以求助于工业 4.0 生态系统中的敏捷互联网工具，如 https://www.makebullshit.com/ 。可能存在更先进的工具，你可以输入一些关键词，然后得到一个令人印象深刻的流行词组。但你的管理层可能已经抢先了一步。但通常，这也是一个接受好主意，并根据需要从小规模开始的情况。例如：“在未来，我们将煮沸海洋，但作为有限功能的概念验证实现，我将煮一杯咖啡。” 在其他情况下，营销（包括科学的自我营销）巧妙地重新定义了目标以呈现成功案例：“我们在这里将高等微积分定义为将两个任意正一位数相加的能力。” 或者将智力定义为记住 5 个项目的能力，例如人、女人、男人、相机、电视。 接下来，让我们看一看这些新的高大上的术语，看看现实与这些流行语最初创造时的愿景相比有多大差距。 2. 流行语或更多？ 2.1. 大数据 输入第一个流行语：大数据。让我们看看大数据的定义：“大数据是处理 [...] 过大或过复杂而无法用传统数据处理应用软件处理的数据集的领域。” COMPIT 2019 论文集为术语“大数据”提供了 64 个结果。平均每 9 页，就会有人使用这个术语。但大多数时候，使用“大数据”时指的是“大量数据”。例如，我们可以从船舶收集自动性能监控数据，并对这些数据进行一些统计分析。我们的船队中有 50 艘船，每 15 艘船记录一次数据集，每条记录由 10 个实数组成（速度、功率、吃水、纵倾等）。这使得大约有 1,000,000,000 个数字，或 4 GB 的单精度。这些数字可以通过普通的 USB 棒传输，并可以使用标准软件进行处理。在标准笔记本电脑上使用 Excel 打开可能需要一段时间，但读取和处理数据对于计算机科学家来说是标准工作。因此，根据定义，它不应该被称为大数据。您不需要分布式计算机，处理数据子集来处理它们，交换中间数据以收敛到一个共同的结果。例如，如果它真的是大数据，您就会这样做。非常
环境中的微塑料检测...
Adjama Irédon*，1 Dr. Hemen Dave** 摘要：近年来，微塑料的存在已成为一种严重的环境威胁，造成生态风险和人类健康危害。当代研究表明，微塑料在环境中无处不在，包括陆地、水生、空中，甚至生物环境，即生物体内和人体内。因此，检测和分析环境基质中的微塑料是一项决定性任务，这对于预防和去除微塑料污染是必不可少的。然而，微塑料的来源多样，类型多样，需要在各种环境基质中进行检测。因此，要了解环境基质中的微塑料污染水平，微塑料检测和分析的复杂性包括定性和定量检测，然后根据聚合物的类型、大小和形状、结构类型（纤维、碎片、薄膜）等对微塑料进行分类。环境基质中的微塑料污染可以通过显微镜和视觉分类或光谱法进行评估。许多研究人员已经开发出使用显微镜进行视觉检测的方法，这些方法通常易于应用，但需要大量的人工工作时间，并且可能会得出误导性的结果，因为缺乏有关微塑料类型的进一步信息。虽然光谱法是一种适用于大量样本的简单方法，但对微塑料进行分类会进一步复杂化。为了解决这些问题，科学家们求助于人工智能 (AI) 的应用，以便更好地检测和分类过去几十年来从各种生态系统中采集的样本中积累的不同类型的微塑料。将人工智能与微塑料的微观或光谱检测相结合，可以成为微塑料检测的法医工具，以降低与检测和识别相关的复杂性。机器学习或人工神经网络可以成为处理光谱或显微镜获得的图像的强大工具，用于自动快速筛选/分类微塑料。基于人工智能的环境基质微塑料污染检测为大数据处理开辟了新的空间，具有可解释性，可提供可靠的结果和预测。本研究回顾了研究人员利用人工智能检测环境基质中的微塑料的方法，以自动和准确地对环境中的微塑料进行分类。关键词：微塑料、检测、环境基质、人工智能、机器学习、法医工具 I. 简介 塑料材料由多种聚合物以及颜色和其他添加剂制成，可根据应用和用户要求提供所需的特性。经济合作与发展组织 (OECD) 报告称，全球塑料产量已从 234
贝莱德简化了投资者使用托管期货ETF
纽约 - 2025年3月13日 - 今天，贝莱德通过iShares托管期货Active ETF（CBOE：ISMF）的推出，扩展了其主动ETF平台，这是一种液体替代策略，旨在捕获跨资产类别的趋势信号并提供差异化的回报来源。ISMF为投资者提供了贝莱德（ETF）包装器的便利性和效率的贝莱德（BlackRock）系统投资能力的访问。“托管期货策略已被证明有效地有效地为投资者提供了差异化的反周期回报，”贝莱德系统公司全球负责人拉法·萨维（Raffaele Savi）说。“ ISMF可以帮助更多的投资者对冲和使其投资组合多样化，无论市场状况如何。” ISMF由杰弗里·罗森伯格（Jeffrey Rosenberg），理查德·马西森（Richard Mathieson）和斯蒂芬妮·李（Stephanie Lee）管理，利用了贝莱德（Blackrock）30060亿美元的系统投资平台的深厚资源和能力。1 BlackRock Systematic将大数据和先进技术的力量与人类专业知识相结合，为客户提供可预测且可重复的Alpha。BlackRock的系统团队已经成为定量投资策略的先驱已有40年了，其中包括超过10年的专门趋势策略的经验。ISMF双重地是针对市场弱点的潜在投资组合对冲，并通过投资于包括期货和衍生品在内的非传统资产类别的多元化者，这与跨市场周期之间的传统股票和债券之间的长期相关性较低。2 ISMF Bolsters BlackRock的410亿美元的Active ETF平台，具有数据驱动的，趋势关注的液体替代产品。3该策略的动态风险管理系统和趋势范围的定量模型允许ISMF迅速适应市场条件，从而具有一致的风险概况，尤其是在持续的市场疲软时期，具有反周期上涨的潜力。“投资者越来越多地求助于贝莱德（Blackrock）寻找具有多元化回报源的创新ETF解决方案，” BlackRock全球产品解决方案的美洲负责人Jessica Tan说。“ ISMF代表了贝莱德对产品创新的承诺，将我们的开拓性系统能力与我们在管理ETF中的可靠专业知识相结合。”托管期货在更广泛的液体替代空间内是180亿美元的类别，自2021年以来，管理的期货ETF资产尤其超过33亿美元，因为越来越多的投资者寻求不相关的回报来源，并且在持续市场趋势期间的上涨潜力。
招股说明书-BSSRV-2024-25.pdf
Birangana Sati Sadhani Rajyik Vishwavidyalaya（BSSRV）是由阿萨姆政府在Birangana Sati Sadhani Rajyik Rajyik Vishwavidyalaya 2020年在Golaghat建立的。是2020年国家教育政策实施后阿萨姆邦政府建立的第一所大学，BSSRV一直在采取所有必需的措施，以实现自成立以来NEP 2020年设想的目标和目标。高等教育机构被建立（并有望）识别和研究各种社会，文化，政治，经济和其他触发问题。在印度或远古时代，印度或印度东北部的机构管理，资源动员和学习成果在现代时代经历了迅速的变化。“ Gurukuls”和“ Ashrams”之类的机构在古代印度的传播教育中起着至关重要的作用，在古代印度的教育中，重点基本上是在个性化的教育上，重点是整体发展而不是标准化的课程。当时采用的基本教学法是从经验和智慧中得出的实践学习。该系统确保了教育机构的可持续性，但也可能导致接受教育的不平等。学习成果的质量性更高，重点是掌握对象，道德价值观和生活技能，而不是标准化的测试。印度和现代东北部的教育机构更加集中和标准化，政府法规和大学的学术委员会设定了课程标准。过度使用塑料是这种做法的例子之一。管理结构已演变为结合效率，问责制和包容性的原则。在现代时代，通常会通过标准化的测试和检查来评估可衡量的学习成果。但是，挑战在于确保资源公平分配以解决获得教育的社会经济差异。例如，通过物理和工业利用资源，不可可持续的环境实践正在出现。同样，就学习过程及其提示而言，传统的古鲁库尔系统和现代教育机构受到技术驱动的系统的调节的方式，使学生的认知失调导致了个人与内部和集团间冲突。从联合家庭制度转移到核心家庭是这种不和谐的例子之一。因此，我们的机构进行了真诚的尝试，以研究较早实践并遵循的过程与系统之间的上述不一致。在BSSRV中提出了特殊的重点，以通过所有程序来培养科学脾气。bssrv一直在求助于欧洲和北美的科学发展，并鉴于这些科学模型和技术，BSSRV试图灌输学生意识以挖掘新事物并发展自我依赖性。因此，BSSRV渴望在印度东北部，印度大陆和普遍背景下研究这些问题。BSSRV致力于将古代教育系统的定性衡量与现代观点和类似于欧洲的科学脾气融合在一起，并以整体方式解决这两个系统之间实现的差距。BSSRV旨在以三维方式执行其努力。东北地区，印度和普遍平台强调了学习和研究的理论和实践取向。这样做，大学的课程应纳入文化，社会和自然资源，现代和传统的机构实践，各种学习线索的研究，并通过科学的方法提供。