XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System灵活的
FSLH：灵活的机械化投机载荷硬化
摘要 - 幽灵投机侧通道攻击构成了计算机系统安全的巨大威胁。研究表明，使用选择性载荷硬化（SLH）的选择性变体可以有效地保护密码恒定时间代码。slh还不够强大，无法保护非晶型代码，从而引入了Ultimate SLH，该代码为任意程序提供了保护，但对于一般使用的开销太大，因为它保守地假定所有数据都是秘密的。在本文中，我们引入了一个灵活的SLH概念，该概念通过正式概括选择性和最终的SLH来实现两全其美。我们为保护任意程序的此类转换提供了适当的安全定义：运行猜测的任何转换程序都不会泄漏源程序依次泄漏。我们正式证明使用ROCQ权METER证明两个灵活的SLH变体强制执行此相对安全保证。作为简单的推论，我们还获得了最终的SLH执行我们的相对安全性概念，还可以使Value SLH的选择性变体和地址SLH执行投机性恒定时间安全性。关键字 - 侧通道攻击，投机执行，规格，安全汇编，投机负载硬化，投机性恒定时间，相对安全性，正式验证，ROCQ，COQ
冰川AI灵活的资金基金
Sanlam集团是储蓄和投资协会的正式成员。冰川管理公司（RF）（PTY）LTD构成Sanlam集团的一部分。集体投资计划通常是中长期投资。请注意，过去的表演不一定是对未来表现的准确确定，并且投资 /单位 /单位信托的价值可能会下降和UP。经理，冰川管理公司（RF）PTY Ltd（RF）PTY LTD的费用和最高佣金，是证券集体投资计划的注册和批准经理。可以从经理免费获得拟议投资的其他信息，包括小册子，申请表和年度或季度报告。
简化的 SASE。灵活的连接。
Gartner，Gartner Peer Insights“客户之声”：网络防火墙，同行贡献者，2021 年 4 月 9 日 Gartner，Gartner Peer Insights“客户之声”：有线和无线 LAN 接入基础设施，同行贡献者，2021 年 5 月 12 日 Gartner，Gartner Peer Insights“客户之声”：电子邮件安全，同行贡献者，2021 年 2 月 5 日 Gartner，Gartner Peer Insights“客户之声”：WAN 边缘基础设施，同行贡献者，2021 年 2 月 5 日 Gartner，Gartner Peer Insights“客户之声”：安全服务边缘 (SSE)，同行贡献者，2023 年 9 月 29 日 Gartner，Gartner Peer Insights“客户之声”：端点保护平台，同行贡献者，2023 年 9 月 18 日2023 GARTNER PEER INSIGHTS CUSTOMERS' CHOICE 徽章是 Gartner, Inc. 和/或其附属公司的商标和服务标志，在此经许可使用。保留所有权利。Gartner Peer Insights 客户选择奖构成了个人最终用户评论、评级和根据记录方法应用的数据的主观意见；它们既不代表 Gartner 或其附属公司的观点，也不构成其认可。
量子BCI全球灵活的资金基金（a）MQWF ...
投资政策量子BCI全球灵活的资金基金是灵活的全球基金。投资目标是最大化长期总回报。它将投资广泛的参与式利益和其他形式的参与计划，涵盖广泛的投资理念，以实现反映投资组合投资目标的投资组合。投资将除了液体形式的资产外，还将仅包括参与式利益和其他形式的本地和全球集体投资计划的参与，或其他类似计划的参与，对股票证券，财产证券，非股权证券，债券，债券，债券，偏好和货币市场工具进行投资。经理应在各个市场，资产类别和国家之间具有最大的灵活性，以反映不断变化的经济和市场状况。投资组合经理正在以最小海上敞口为80％的投资组合管理投资组合。
从没有原始信号的纳米孔测序数据中对DNA修饰的定量检测灵活的，实时的，点播测序
在发布时正确的信息。可能会发生变化。牛津纳米孔技术，车轮图标，Elysion，Epi2Me，Gridion，Minion，Mintion，Minknow和Promethion是注册的商标或牛津Nanopore Technologies PLC在各个国家 /地区的商标应用程序。本文所包含的信息可以受牛津纳米孔技术待定的专利或专利保护。所有其他品牌和名称都是其各自所有者的财产。©2025牛津纳米孔技术plc。保留所有权利。牛津纳米孔技术产品不适用于健康评估或诊断，治疗，缓解，治愈或预防任何疾病或病情。BR_1223（en）_v4_29Jan2025
构成灵活的以自我为中心和中心地图
以环境的为中心表示仅用于10个简单形式的空间行为，例如刺激反应学习。然而，在11个案例中，政策的关键方面是最适合自我定义的，而以自我为中心的12表示可能是有利的。此外，有证据表明，以较宽的海马形成可能存在以eg中心13的形式。然而，以自我为中心的代表 - 14个怨恨尚未完全纳入现代导航方法的组成部分。15在这里，我们研究了以自我为中心的后继表示（SRS）及其与16个地点表示的组合。我们建立了一种加强学习代理，将以Egentric 17 SR与常规的中心SR结合起来，以浏览复杂的2D环境。我们证明了18个代理商学习可普遍的以自我为中心和中心价值功能，即使只有19个添加性构成，也可以使其能够有效地学习政策，并快速适应20个新环境。我们的工作表明了海马形成的好处，以捕获Egocen-21 Tric以及同种中心的关系结构 - 我们将Egintric SR与22个侧向内hinal骨皮质中的发现联系起来。我们提供了一个新的观点，即如何从多个简单的地图组成认知图23，该图代表不同参考帧中定义24的状态特征之间的关联。25
时间 - 在健康和成人社会护理部门的安全和灵活的工作
1。通过设计照顾（TimeWise 2017）https://timewise.co.uk/article/car- ing-by-design/2。Improving joy at work – electronic self-rostering (The Royal Free Lon- don NHS Foundation Trust) https://www.england.nhs.uk/looking-af- ter-our-people/the-programme-and-resources/we-work-flexibly/ improving-joy-at-work-electronic-self-rostering-the-royal-free-london-nhs- foundation-trust/ 3.https://timewise.co.uk/article/how-shift in-suest-innovation-boost- ed-ed-one-trusts-midwifery-capacity/4.https://timewise.co.uk/wp-content/uploads/2021/10/suits-you-hifts--sace-study.pdf 5。https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38582024/
使用能力感知共享超网络学习灵活的异构协调
合作的异构多智能体任务要求智能体以灵活和互补的方式行事，以最大限度地利用其多样化的能力。针对这一挑战的基于学习的解决方案涵盖两个端点之间的范围：i）共享参数方法，通过为每个智能体分配一个 ID，在单一架构内编码不同的行为，这种方法具有样本效率，但行为多样性有限；ii）独立方法，为每个智能体学习单独的策略，以样本和参数效率为代价实现更大的多样性。先前针对异构多智能体团队的学习工作已经通过学习智能体类别的共享参数或独立策略探索了这一范围的中间地带，从而允许在多样性和效率之间进行折衷。然而，这些方法仍然没有推理智能体能力对行为的影响，因此不能推广到看不见的智能体或团队组成。受到最近迁移学习和元强化学习研究的启发，并在基于特征的任务分配的先前研究的基础上，我们提出了能力感知共享超网络 (CASH)，这是一种用于异构协调的新型软权重共享架构，它使用超网络明确推理持续代理能力和局部观察。直观地说，CASH 允许团队学习共享的决策策略（由共享编码器捕获），这些策略可以通过共享超网络根据团队的个人和集体能力轻松调整。我们对两个异构协调任务和三个标准学习范式（模仿学习、基于价值和策略梯度强化学习）进行了详细的实验，展示了我们的设计如何与底层学习范式无关。结果表明，CASH 生成了适当多样化的行为，在训练和零样本泛化过程中，其任务性能和样本效率始终优于基线架构。值得注意的是，CASH 仅使用基线使用的可学习参数的 20% 到 40% 就实现了这些改进。我们所有的代码都可以在 https://github.com/kfu02/JaxMARL 上找到。