XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System红色
运动（红色）的相对能量缺乏...
运动中的抽象相对能源缺乏效率（REDS）是一种广泛采用的模型，最初是由国际奥运会委员会（IOC）专家小组于2014年提出的，最近在IOC 2023年的IOC 2023年共识声明中进行了更新。该模型描述了低能量可用性（LEA）如何引起运动员中广泛的有害健康和表现成果。随着频率的越来越多，体育从业人员正在诊断具有“红色”或“红色综合征”的运动员，这主要基于症状表现。本综述的目的不是“揭穿”红色，而是挑战教条并鼓励严格的科学过程。我们批判性地讨论了REDS概念和现有的经验证据，可用于支持该模型。共识（IOC 2023）是，在红色综合征的核心中，能量可利用性在领域中无法准确地测量，因此，诊断有红色运动员的唯一方法似乎是研究症状表现和风险因素。但是，症状相当通用，原因可能是多因素。在这里我们讨论（1）很难将LEA的影响与相同症状的其他潜在原因（在实验室中，但在领域中更是如此）隔离。 （2）该模型的基础是，一个因素会导致症状而不是将病因累及的因素组合。很少有研究能够证明LEA和症状之间的因果关系，大多数研究都证明了关联，相对于原始研究，关于该主题的（叙事）评论令人担忧。例如，该模型不允许高度的同层负荷（心理物理学“磨损”）来解释症状。 （3）红色的诊断是通过定义偏见的，因为人们试图通过排除其他潜在原因（称为不同的诊断，尽管有不同的诊断被认为可以确定原因，但并非证明这是预先确定的原因）； （4）观察性/横截面研究通常是短持续时间（<7天），并且没有解决长期“有问题的LEA”，如IOC 2023年共识声明所述； （5）证据不像有时被认为是令人信服的那样（即许多从业者认为红军已经建立了良好）。在这里我们建议，最好通过公正的方法来为运动员提供健康，该方法将健康置于中心，为提出的症状提供了所有可能的解释。从业人员可以使用清单，该清单解决了八种潜在原因，并在需要时涉及相关专家。运动员健康和准备就绪清单（AHARC）我们在这里介绍的简单由各种专家/共识声明已经开发的工具，可以监视和对运动员健康和绩效问题的各个方面进行故障排除。将所谓的LEA效应与无数其他潜在的红色症状原因隔离为实验上是具有挑战性的。这使REDS模型对伪造有些不受欢迎，我们可能永远无法定义地回答“红色综合症是否存在？”从实际的角度来看，不必将LEA作为原因隔离，因为应确定和解决所有潜在的健康和绩效改善领域。
红色帽子企业Linux 7安全指南
计算机安全性是一个一般术语，涵盖了广泛的计算和信息处理。依靠计算机系统和网络进行日常业务交易并访问关键信息的行业将其数据视为其整体资产的重要组成部分。几个任期和指标已进入我们的日常业务词汇，例如总拥有成本（TCO），投资回报率（ROI）和服务质量（QoS）。使用这些指标，行业可以将数据完整性和高可用性（HA）等方面计算为计划和过程管理成本的一部分。在某些行业（例如电子商务）中，数据的可用性和可信度可能意味着成功与失败之间的差异。
生成AI的红色团队：银弹或安全剧院？
回应了围绕生成AI（Genai）模型的安全性，安全性和可信赖性的不断上升的担忧，从业人员和监管机构都指出，AI红色团队是其识别和缓解这些风险策略的关键组成部分。但是，尽管AI Red-Teaming在政策讨论和公司消息传递中的核心作用，但仍然存在重大问题，即它的确切含义，它在监管中可以发挥的作用以及它与最初在网络安全领域所构想的常规红色团队实践的关系。在这项工作中，我们确定了最近在AI行业中进行红色团队活动的案例，并对相关研究文献进行了广泛的调查，以表征AI红色团队实践的范围，结构和标准。我们的分析表明，AI红色团队的先前方法和实践沿多个轴线分歧，包括活动的目的（通常是模糊的），评估中的伪像，进行活动的设置（例如，参与者，资源和方法），以及由此产生的决定（例如，报告）（例如，报告（例如，报告），披露，披露和梅蒂尔）。根据我们的发现，我们认为，尽管红色团队可能是表征Genai危害减轻的有价值的大型想法，并且该行业可能有效地采用封闭式AI背后的红色团队和其他策略来保护AI，但要保护AIN的手势，但要对Red-Teamsing（基于公共定义）（基于公共定义），以使每个可能的风险风险进行安全风险，将其视为对安全的风险。为了朝着更强大的生成AI评估工具箱，我们将建议综合为旨在指导和脚手架未来AI红色团队实践的问题。
红色强调：使用扩散模型进行傅立叶相试验
摘要 - 书中检索是一个代表性的反问题，其中仅使用信号的傅立叶变换的测量幅度才能恢复信号。深度学习的算法比标准算法更令人满意地重建，例如交替的投影处理和凸放松方法。但是，他们通常无法重建细节或纹理。最近，已经利用扩散模型来解决傅立叶相检索问题。这些算法提供了现实的结果，但是由于生成模型的性质，可以在重建中显示实际图像中的不存在细节。为了应对这些问题，我们提出了一种新型算法，称为“红色强调”，结合了差异扩散采样AP-ap-aper和相位检索的凸松弛方法。尤其是，用于相位检索的经典优化问题被用作额外的正则化，以在变化采样过程中正确重建相位信息。我们的实验结果证实，与现有的傅立叶相检索算法相比，所提出的红色强调可提供定性和定量改善的性能。索引术语 - 较高的相位检索，扩散模型，通过deno的调节，凸松弛
红钩充电区红色岩石DAC HUB TA-1
结果•定义与社区价值观保持一致的成功的明确指标。•在海狸县，我们已经听到了优先级的优先级，质量工作，培训机会和可持续住房增长的优先级。•根据社区反馈定期更新结果
VT-3 - 红色骑士
值班/值班分配 签到 签退 白天 SDO BOLCHOZ, PAUL 0800 2000 夜间 SDO NORMAN, JACOB 2000 0800 AM FDO BUTLER, DANIEL 0630 1430 PM FDO STATES, RICHARD 1430 2300 AM AFDO ELLIOTT, JORDAN 0630 1400 PM AFDO MORTON, NICHOLAS 1430 2200 QA 调度/值班 OPS SHANLE, WILLIAM# 1200 1700 EVERGREEN AM RDO McFILLIN, THOMAS# 0800 1300 EVERGREEN PM RDO McFILLIN, THOMAS# 1300 1745 EVERGREEN AM WHEELS GREER, NOAH 0800 1300 EVERGREEN PM WHEELS SMITH, BRYAN 1300 1745 CDO TOLLAND, CHRISTIAN# 1200 1201 WKDAY AM DUTY DRIVER CAMACHO, ISAIAH 0600 0559 SAFETY QA SKEDS COOK, EVAN# 1400 1700 KNSE 0700-2300, KNBJ 0745-1730*, KNFD 0845-1830* (周五休息), K12J 0745-1730**, KGZH 0800-1745*, KNFJ CLOSED, KNDZ 0700-0200 *在列出的时间或日落时关闭，以先到者为准 **在列出的时间或日落前 30 分钟关闭日落，以先到者为准
密苏里州的红色行动计划 - FY2023
2018年，密苏里州通过了793号参议院法案，也称为“加薪”立法，该法案将少年法院管辖权的年龄从17岁提高到18岁。它于2021年1月1日生效。ffy23是我们第一次拥有包括17岁儿童在内的完整数据。数据显示，在FFY23中，几乎相同的16岁（60）数量与17岁的年轻人（61）获得了认证。很明显，增加了17岁的年轻人受61名青年影响成人的转会数量，但是16岁的成年人转移的增加也极大地影响了数据。还有趣的是，白人16岁的年轻人（78）比黑人17岁的孩子（59）有更多的DYS承诺（78）。另一个指标表明17岁的年轻人肯定导致了DYS承诺的增加，但16岁的孩子也在增加。
VT-3——红色骑士
编号 时间 T/O 事件 1 0530 0600 UTD 5W DIXEY, JORDAN# GERSBACH, TYLER# I2101 1.3 双倍 - ODB 1430 2 0530 0600 OFT 2W ODAY, TREVOR# PANAGOS, MAXWELL C3102 (86(WU)) 1.3 3 0530 0600 OFT 5W 1.3 练习模拟 4 0530 0600 OFT 8W 1.3 练习模拟 5 0650 0720 UTD 4W HAMER, DENNIS# HOLLAND, SPENCER# I2103 1.3 双倍 6 0650 0720 UTD 7W MOORE, ROBERT CRONIN, KAYLA C2103 1.3 7 0650 0720 OFT 4W RAIFF, MICHAEL GARCIA III, ANTONIO F3101 1.3 PARTNER IS BOUMAN 8 0650 0720 OFT 7W WALSH, KENT# REEVES, MASON I3201 1.3 9 0810 0840 UTD 3W STERSIC, CHRISTOPHER ARMSTRONG, ZION# I2103 1.3 DOUBLE 10 0810 0840 OFT 6W 1.3 PRACTICE SIM 11 0810 0840 OFT 5W TORMEY, JAMES CAMACHO, ISAIAH C3102 1.3 12 0810 0840 OFT 9W WALSH, KENT# GILBREATH, MONIQUE C3101 1.3 13 0930 1000 UTD 5W SURDEL，RICHARD# GERSBACH，TYLER# I2102 1.3 DOUBLE- ODB 1430 14 0930 1000 OFT 2W CANZONIERO，MICHAEL LEATHERWOOD，KEVIN# C3202 1.3 DOUBLE 15 0930 1000 OFT 5W MASON，BRADLEY CUMMINGS，SCOTT I3201 1.3 16 0930 1000 OFT 8W ORTIZ，MARTIN BOUMAN，HEATHER F3101 1.3 合作伙伴是 GARCIA，A 17 1050 1120 UTD 4W ODAY，TREVOR# HOLLAND，SPENCER# I2104 1.3 双倍 18 1050 1120 UTD 7W YOUNG II, BENJAMIN# MURPHY, LAUREN I2102 1.3 19 1050 1120 OFT 7W DIXEY, JORDAN# MORTON, NICHOLAS C3102 1.3 20 1210 1240 OFT 7W SURDEL, RICHARD# MAYES, GABRIELLA I3201 1.3 21 1210 1240 UTD 6W HAMER, DENNIS# ARMSTRONG, ZION# I2104 1.3 双倍 22 1210 1240 OFT 6W ROEST, ARIE SCHOLLAARDT, LARS I3106 1.3 23 1210 1240 OFT 9W WALSH，KENT# GABELLA，LUCAS# I3103 1.3 DNM 24 1330 1400 OFT 5W TANNER，JOSEPH# KELLY，SAMUEL C2201 1.3 25 1330 1400 OFT 2W PRICE，THOMAS LEATHERWOOD，KEVIN# C3203 1.3 DOUBLE 26 1330 1400 OFT 8W RHODES，DALLAS GORDON，NICHOLAS F3101 1.3 PARTNER IS HYDEN 27 1450 1520 UTD 7W JARDINE，TOM# MORLEY，KYLE I2102 1.3 28 1450 1520 OFT 4W BOYER，BENNETT LOPEZ， SIDNEY# N3101 1.3 DOUBLE 29 1610 1640 UTD 3W LINSCOTT, JASON# CRANE, ELLIOTT I2104 1.3 30 1610 1640 OFT 3W TANNER, JOSEPH# HYDEN, CONNER F3101 1.3 PARTNER IS GORDON 31 1610 1640 OFT 9W YOUNG II, BENJAMIN# SANKAR, AIDAN# C3101 1.3 32 1730 1800 OFT 5W WARNER, MICHAEL LILLEY JR, JUSTIN I3201 1.3 33 1850 1920 UTD 5W SALLEE, TROY ROSA, GABRIEL I2102 1.3 34 1850 1920 UTD 7W TOMS，CHRISTOPHER BURKE，JOSHUA C2103 1.3 35 1850 1920 OFT 4W LINSCOTT，JASON# LOPEZ，SIDNEY# N3201 1.3 DOUBLE 36 2010 2040 OFT 3W JARDINE，TOM# SPULER，LOGAN C3102 1.3
红色人工智能是什么？ 确定人工智能对能源和环境的影响
对人工智能直接使用能源的其他实例的分析提出了因果关系、责任和界限的概念问题。因果关系问题可以通过机器人和自动驾驶汽车的例子来说明。如果使用机器人导致环境损害，并且机器人在其功能中使用人工智能，则不清楚损害是否应被视为人工智能的影响——机器人的组成材料不会被视为造成损害。1 自动驾驶汽车 (AV) 在定义红色人工智能方面提出了另一个问题。AV 对环境的影响可能主要来自于它们引起的运输和排放的增加，但与其他一些技术不同，如果没有人工智能，AV 显然根本不会存在。关于自动驾驶汽车能源使用的文献很多，主要致力于估计可能的使用类型和程度（Taiebat 等人，2018 年）。关于自动驾驶汽车中包括人工智能在内的数据处理和传输足迹的文献正在涌现（Sudhakar、Sze 和 Karaman，2023 年）。