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灵活性与准确性之间的挑战
本研究批判性地审视了互联网在尼日利亚新闻业发展中的作用，强调了互联网的利弊以及对该领域的更广泛影响。该研究以技术决定论为基础，通过二次数据分析采用话语分析方法，探讨了数字进步如何重塑新闻实践。研究结果表明，虽然互联网提高了编辑的灵活性和可访问性，但也造成了速度和准确性之间的矛盾，给新闻专业人士带来了重大挑战。此外，该研究强调了互联网的双重性质，既是进步的催化剂，也是行业内的潜在颠覆者。通过对这些动态进行细致的分析，这项研究为正在进行的数字新闻讨论做出了贡献，为尼日利亚不断发展的媒体格局提供了新的见解。这项研究的新颖之处在于它批判性地评估了互联网是一把“双刃剑”，全面了解了互联网的矛盾影响，并提出了可持续数字新闻实践的新观点。
卢比的压力可能暂时存在。灵活性可能是RBI应对不确定性
值得注意的是，中国最近的货币转移也给卢比施加了压力，并加剧了FPI抛售。2025年1月3日，中国人民银行允许人民币削弱以下的7.3大关。从那以后，PBOC一直在采取多个步骤来捍卫中国货币。中国的举动可能会对印度市场和货币产生连锁反应。
Deskpass 与 Yardi 携手革新灵活工作空间解决方案
除了 Deskpass，Yardi 还收购了英国领先的联合办公和灵活工作空间在线市场 Hubble。将 Deskpass、Hubble 和 CoworkingCafe 等市场领导者聚集在一起，扩大整个市场的规模、质量和预订便利性，对于满足专业人士和企业对灵活空间日益增长的需求至关重要。Yardi 将继续与空间提供商和技术合作伙伴合作，提供行业领先的体验。
通过能力感知共享超网络学习灵活的异构协调
合作性异构多智能体任务要求智能体以灵活和互补的方式行事，以最大程度地利用其多样化能力。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，在单一架构内编码多样化行为，这种方法样本效率高，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学习的研究已经探索了这一范围的中间地带，即为不同类别的智能体学习共享参数或独立策略，从而在多样性和效率之间实现折衷。然而，这些方法仍然没有推理智能体能力对行为的影响，因此不能推广到未知的智能体或团队组成。受到迁移学习和元强化学习最新研究的启发，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。我们在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）中进行了详细的实验，展示了我们的设计如何与底层学习范式无关。结果表明，CASH 产生了适当多样化的行为，在训练和零样本泛化期间的任务性能和样本效率方面始终优于基线架构。值得注意的是，CASH 仅使用基线使用的 20% 到 40% 的可学习参数就实现了这些改进。我们所有的代码都可以在 https://github.com/kfu02/JaxMARL 上找到。
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。
4北京技术学院，北京100081，中国 *通信：mozhaojun@gia.cas.cn（Z.M.）； liguowei@nimte.ac.cn（G.L.）收到：Novembe 4萨里大学化学与化学工程学院，吉尔福德GU2 7XH，英国 *通信：duo.zhang@surrey.ac.ac.uk（D.Z.）; LS01AX@1 4中国科学院，北京100049，中国 *通信：ji.dai@siat.ac.ac.cn收到：2023年9月21日；接受：Novembe 合成酵母基因组项目和超越 通向高能密度电池的道路 - 创新 确保人工智能的碳中性未来 5呼吸道疾病系，深圳儿童医院，深圳518000，中国 *通信：xubaopingbch@163.com收到：2月3日 世界遗产保护的生物多样性共同利益 1呼吸系，北京儿童医院，首都医科大学，中国国家临床研究中心，NA 将木质纤维素变成氢 - 创新 气候变化加剧了社会经济不平等 基于PI-MXENE/SRTIO3混合气凝胶的多功能灵活传感器用于触觉感知 2024年创新会议的特别会议
有机材料的厌氧消化（AD）被认为是减少温室气体排放的有效方法，尤其是当与碳捕获和储存结合时。虽然生命周期评估（LCA）已被广泛用于评估AD系统的环境可持续性，但经济方面受到了较少的关注。最近的研究探索了财务利益，包括减少温室气体（GHG）的收入（碳信用额）。但是，参与碳交易并最大化实际广告项目的经济利益的实际意义仍然是一个挑战。要有效参与，AD系统必须成为经过验证的碳偏移方案。这需要遵守特定的碳偏移标准。实现认证需要在各种过程阶段证明有效的温室气体排放减少。在AD系统中捕获碳捕获和存储被视为实现负排放的成本效益方法。然而，由于附带CO 2或温室气体排放以及其他可能抵消所需的负排放的因素，可能会出现挑战。虽然AD项目提供了负面排放的潜力，但对相关的温室气体排放的深入分析至关重要。AD系统操作员必须了解特定的碳偏移标准，并与验证机构紧密合作，以导航参与碳交易系统的复杂过程。明确的指南和对实现碳偏移认证的支持可以促进更广泛地参与碳交易计划。强调碳信用额的收益货币价值对广告系统的货币价值可以推动支持可持续能源使用和供应的政策决策。
灵活的变压器：一个简单的基于新颖的变压器网络，用于在变体输入图像尺寸
卷积神经网络（CNNS），是最重要的深度学习网络，用于构想者视觉，已进行了一系列的发展和改进，以进行与图像相关的任务，例如对象识别，图像分类，语义细分等。然而，在自然语言处理（NLP）领域，基于注意力的新网络变速器对机器翻译产生了深远的影响，随后导致了基于注意的计算机视觉模型的繁荣。具有关注的最新模型已经显示出对计算机视觉任务的良好性能。例如，与当前的卷积神经网络的表现相比，自我注意力学会在不同位置的细分或单词之间的关系。受视觉转移（VIT）的启发，我们提出了一个简单的新型变压器体系结构模型，称为Flexible Transformer，该模型继承了基于注意力的架构的属性，并且对于任意大小的输入而言是灵活的。除了自我注意事项外，VIT中的输入没有预处理，例如调整大小或裁剪，但在不改变它们的情况下保持完整，这可能导致信息失真或信息丢失。在本文中，我们想介绍一个满足这些要求的新颖而简单的体系结构。与艺术品相比，我们的模型流程输入具有任意图像大小的输入，而没有任何预处理和预处理成本。此外，实验的结果表明，尽管资源有限，该模型仍可以以很高的精度提供良好的结果。，即使灵活变压器的结果不如视觉变压器的结果准确，但它们显示了具有可变大小图像的图像分类任务中具有高性能的模型的潜力。研究的重要性为处理深度学习任务中的原始图像打开了可能性。基于原始输入，如果对拟议的模型进行了优化并在大型数据集上进行了进一步培训，则可以获得良好准确性的可靠结果。
负担得起、灵活的医疗保险
Health Connector 致力于最大限度地提高马萨诸塞州小型雇主的可获得性和可负担性。为了实现这些目标，Health Connector for Business 为马萨诸塞州的小型雇主提供了前所未有的灵活性、选择和节省机会。