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欧盟财政规则：改革考虑
根据现有的建议，我们制定了一种两柱方法，该方法利用了3％的财政赤字上限和100％的一般政府债务参考价值，其中包含了支出规则。追踪趋势增长的支出上限将取代以结构平衡项表达的现有中期目标。主要余额和支出规则的结合将有助于基础公共债务高于100％国内生产总值（GDP）的国家的债务减少速度，除非严重的经济环境或投资差距合理的偏离，否则100％的债务比率将以每年二十二十分的速度汇聚。违反3％的赤字限制或主要余额目标将触发过多的赤字程序，并且在特殊情况下，允许求助于可能提供额外呼吸空间的财政稳定工具。在特定条件下的欧盟资金支出可以进一步激励财政纪律。 可以接受当前债务参考价值的替代解决方案，但带有几个缺点。在特定条件下的欧盟资金支出可以进一步激励财政纪律。可以接受当前债务参考价值的替代解决方案，但带有几个缺点。
同一肢体不同关节运动想象的EEG信号ANFIS分类
简介：脑机接口 (BCI) 的实验领域正在扩大，包括运动动作，这在解读认知过程方面起着至关重要的作用。无需任何外部刺激，运动想象 (MI) 可用作脑机接口 (BCI) 的强大模型。操作外部设备的一种自然方法是想象移动同一只手臂的各个关节。这些设想的运动在运动脑中具有相似的空间图像，因此很难根据 EEG 数据区分同一腿的各个关节的 MI。方法：本研究使用了 25 名参与者的现有数据集合。参与者想象使用他们的右肢进行三项不同的活动：想象自己操纵右手、想象弯曲右臂以及在放松时闭上眼睛。为了给这些脉冲分配类别，我们求助于自适应神经模糊推理系统。结果：平均准确率为 90%。结论：研究结果表明，该技术对于正确分类 EEG 数据至关重要。本研究使用的数据收集包括肌肉成像中使用的相同肢体的脑电图测量。新的分类方法将应用于这些信号以得出结论。
参议院研究法案1099-引入
第1节新部分。29d.1信息共享 - - 学校1安全。2 1。出于本节的目的：3 a。“涵盖实体”包括以下所有内容：4（1）一所非公立学校。5（2）根据第256E章建立的特许学校。6（3）根据第256F章建立了7个特许学校或创新区学校。8（4）司法分支。9（5）第10节中定义的犯罪或少年司法机构。 11（6）一个政治细分。 12（7）国家机构。 13（8）与第（1）至（7）项中描述的14人合同的任何服务或支持提供者。 15 b。 “非公立学校”是指与第16 280.2节中定义的相同。 17 c。 “政治细分”是指城市，县，学校18区或乡镇。 19 d。 “学区”是指根据第274章组织20的学校公司。 21 e。 “国家机构”是指爱荷华州的部门，董事会，局，22个委员会或其他机构或授权。 23 2。 33 3。 一个覆盖的实体可以与其他涵盖实体进行交流，合作和34个协调努力，以最好地服务359（5）第10节中定义的犯罪或少年司法机构。11（6）一个政治细分。12（7）国家机构。13（8）与第（1）至（7）项中描述的14人合同的任何服务或支持提供者。15 b。“非公立学校”是指与第16 280.2节中定义的相同。17 c。 “政治细分”是指城市，县，学校18区或乡镇。19 d。 “学区”是指根据第274章组织20的学校公司。21 e。 “国家机构”是指爱荷华州的部门，董事会，局，22个委员会或其他机构或授权。 23 2。 33 3。 一个覆盖的实体可以与其他涵盖实体进行交流，合作和34个协调努力，以最好地服务3521 e。 “国家机构”是指爱荷华州的部门，董事会，局，22个委员会或其他机构或授权。23 2。33 3。一个覆盖的实体可以与其他涵盖实体进行交流，合作和34个协调努力，以最好地服务35尽管有任何相反的法律规定，包括第22.7节，任何有涵盖的实体，为在幼儿园到幼儿园注册的学生提供25次服务，他们经历或有27年级的12年级有27个情绪障碍或精神疾病的风险，或者有必要的求职者，以确保有必要的人或有必要的访问权限31，以确保有28个份额的人，可确保有28个份额的人，可确保有23个份额的安全性，或者有23份的安全性，或者有23次求助于29的安全性，或者有23份的安全性，或者确保有23份的安全性，或者有23次求助于29在此类学生或其他任何其他32个这样的涵盖实体中。
人工智能与高性能数据驱动医疗。
摘要 数据（无论是结构化数据还是非结构化数据）的数量从四面八方涌来，随着 iCloud 作为大数据 (BD) 存储平台的扩展，我们别无选择，只能求助于集成了机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 子系统的人工智能 (AI) 系统。人工智能在医疗保健领域的兴起是我们近期和长期不可避免的事件。我们绝对需要人工智能，以便能够毫无疑问地在战术和战略上处理这些 BD。关键词：医疗保健、现代生活、人工智能、机器学习、深度学习、心脏病发作和中风、数据分析和预测、通用分离值 (CSV) 数据简介：在过去十年左右的时间里，人工智能 (AI) 已被人类所熟知，并且与当今的创新技术方法（例如机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 作为 AI 的集成子系统）相结合，为我们日常生活带来了极大的增强。人工智能 (AI) 在医疗保健应用中的兴起是不可避免的，大数据和机器学习以及随之而来的深度学习 (DL)（即参见图 1）等充分条件正在影响我们现代生活的大多数方面，从娱乐、商业、银行业、体育、网络安全、可再生和不可再生能源以及医疗保健。
集中材料设计
我们的解决方案 Avient Protective Materials 团队求助于 Altair 来实施一个通用材料数据库，该数据库将成为所有部门和用户的单一真实信息来源，通过数字线索交织在一起。为实现这一目标，他们选择了 Altair® Material Data Center™ — 一个用于管理专有材料数据和相关信息整个生命周期的综合生态系统。材料数据中心使组织能够将专有数据整合到托管在 Altair One® 云创新网关上的安全企业工作区中。具有基于角色的访问控制的通用材料数据库可确保即时访问使用一致数值模型开发的已批准、修订控制的材料数据。用户可以访问数据表和原始数据，并可以动态生成模拟输入，并完全可追溯到供应商来源，确保有效的假设和跨团队的一致性。Avient Protective Materials 的每个部门现在都可以通过集中式系统访问其关键材料数据，从而轻松找到所需内容并确保数据不会重复或过时。
实验量子状态歧视，使用最佳的不确定结果策略
非正交状态歧视的问题是至关重要的量子信息任务，例如加密和计算协议。因此，发现量子状态之间歧视的最佳场景是决定性的。我们考虑了考虑固定的不确定结果率（FRIO）的两个非正交状态的最佳歧视策略。FRIO策略的主要优点是仅通过调整不确定的结果速度来插入明确和最小误差歧视之间。我们提出了一种多功能实验方案，该方案对具有任意先验概率的任何一对生成的非正交状态以及任何固定的不确定结果率执行最佳的FRIO测量。考虑到FRIO协议中的自由参数的不同值，我们将其实现在自发参数下转换过程中产生的单个光子的偏振模式下编码的量子状态。此外，我们求助于新的双路径SAGNAC干涉仪，以执行歧视任务所需的三项非注射式测量，与理论预测表现出了极好的一致性。本实验为使用FRIO方案提供了多种量子歧视策略的实用工具箱，该方案可以极大地利用量子信息应用和量子理论中的基本研究。
无线网络中资源约束多类调度的深度加固学习
摘要 - 在此处考虑了动态无线设置中多类调度的问题，其中可用有限的带宽资源分配以处理随机服务需求到达，而在有效载荷数据请求，延迟公差和重要性/优先级方面属于不同类别。除了异质流量外，另一个重大挑战还来自由于时间变化的沟通渠道而导致的随机服务率。现有的调度和资源分配方法，范围从简单的贪婪启发式和受限优化到组合设备，是针对特定网络或应用程序配置量身定制的，通常是次优的。在此帐户中，我们求助于深入的增强学习（DRL），并提出了分配深层确定性策略梯度（DDPG）算法，并结合了深度设置以解决上述问题。此外，我们提出了一种使用决斗网络的新颖方式，这将进一步提高绩效。我们所提出的算法在合成数据和实际数据上都进行了测试，显示了对组合和优化的基线方法的一致增长，以及状态调度计划指标。我们的方法可以使用Knapsack优化的功率和带宽资源降低13％的功率和带宽资源。
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，然后就会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：“未来，我们将煮沸海洋，但作为有限功能的概念验证实施，我将煮一杯咖啡。”在其他情况下，营销（包括科学自我营销）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，如人、女人、男人、相机、电视。接下来，让我们看看这些新的高大术语，看看现实与当
使用可编程机器人启动到幼儿园算法
IT和扩展数字现在对于我们的日常生活至关重要。无论是休闲还是公民职责，都通过计算机科学完成了很多活动。此外，活动领域非常大，我们用数字来告知自己，以交流和缴税。我们有权想知道，今天学校是否必须培训学生以及数字实践和用途？但是，尽管计算机科学在我们的社会中具有重要的位置，但观点有所不同。在公开辩论中，我们可以听到屏幕对幼儿很危险，但只有他们不当使用才是危险的。此外，政府的意见很难确定。我寻求选举诺言，在12名候选人的信仰职业中教授计算机科学的有利或不利条件。只有让·拉萨尔（Jean Lassalle）提到了这个主题：“创建一个新的学科来掌握数字工具，而不再使用专用的斗篷进行这些学科”。然后，人们可能会认为，其他候选人不认为学校的计算机科学教学是一个重要的问题。否则情况并非如此。共和国现任总统伊曼纽尔·马克龙（Emmanuelle Macron）认为，他想在2022年总统竞选期间在学校开发计算机教育现在的问题是如何？尽管如此，我们可以求助于专家的建议，这些专家们一致确认现在有必要在学校进行计算机科学的教学。
复杂性与信息系统研究
在这个日益数字化的世界里，复杂性无处不在。全球数字基础设施、社交媒体、物联网、机器人流程自动化、数字业务平台、算法决策以及其他数字化网络和生态系统通过促进人类参与者、技术产品、流程、组织和机构之间的超连接和相互依赖，加剧了复杂性。复杂性影响着人类的各个方面和体验。个人和组织求助于数字化解决方案来应对数字化带来的棘手问题。在数字世界中，复杂性和数字化解决方案为信息系统 (IS) 研究带来了新的机遇和挑战。本期特刊的目的是促进新的 IS 理论的发展，这些理论涉及日益数字化的社会技术系统中复杂性的原因、动态和后果。在本文中，我们讨论了复杂性科学的关键理论和方法，并说明了复杂社会技术系统中出现的新的 IS 研究挑战和机遇。我们还概述了特刊中包含的五篇文章。这些文章阐述了信息系统研究人员如何利用复杂性科学的理论和方法来研究新兴数字世界中的棘手问题。它们还阐述了信息系统研究人员如何利用信息系统环境的独特性来产生新见解，以回馈复杂性科学。