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遗产 BIM - 英国历史遗产
注意：BIM 技术涉及使用组装的参数化对象来提供建筑物或设施（资产）的虚拟表示。参数化 BIM 对象表示各种建筑特征、结构元素、系统、其他组件和空间，是信息的智能载体。参数化对象是使用几何定义、关联数据和规则创建的，这些规则定义其行为，即它们如何与其他对象交互或响应其参数的变化。在参数化建模中，设计的变化将自动更新组件及其组件，以便规则和对象定义始终有效。在 BIM 环境中，组件的所有视图 [二维 (2D)、三维 (3D) 和进度表] 都是协调的；因此，任何更改都会自动反映在所有视图中，从而产生一致的施工信息。通过这种方式，BIM 技术将 3D 数字几何表示的优势与对建筑物的建造方式和性能的详细了解相结合。
CA AI 季度报告 DIS 用户指南
根据合作协议指南，所有合作者必须每季度提交一次 AI 数据。以前，此报告是通过向 ezFedGrants 提交电子表格来完成的；但是，为了提高及时性并增加合作者的利益，我们已过渡到电子提交方法。电子数据收集工具是在数据集成服务 (DIS) 平台中开发的。DIS 作为具有分析和可视化功能的中央数据源运行。附加的 Tableau 仪表板可用，其中的表格和图表会通过此电子提交工具提供的数据每天自动更新。DIS 中的新 AI 数据收集工具和相关的 Tableau 仪表板将使现有的 AI 报告流程现代化，并为每个州生成自动化、个性化的分析，从而实现更具响应性的监控系统。我们认识到改变可能很困难，但是，我们希望可用的新分析将为所有合作者增加实质性价值，从而顺利完成这一过渡。
联想 Chromebook Plus 二合一（14 英寸，10 英寸）
卓越的安全性 联想 Chromebook Plus 2 合 1（14 英寸，10 英寸）从各个角度提供网络保护，包括网络摄像头隐私快门和可选指纹读取器。由于 ChromeOS 是开箱即用的最安全的操作系统，因此无需防病毒软件。除了集中管理控制和全天候访问 Google 支持外，这款 Chromebook Plus 还采用“纵深防御”提供多层保护，包括用于安全登录的双因素身份验证和防病毒安全沙箱。验证启动功能可自我检查恶意软件并自动修复损坏，而定期自动更新可使设备保持最新状态以抵御最新的安全威胁。Google H1 安全芯片由 Google 专门设计，可防范病毒、网络钓鱼攻击和暴力密码尝试等威胁，让教育工作者更加安心。
LCFS门户用户指南V1
过滤和排序查看表您可以通过单击列标题来轻松地在LCFS门户表中对数据进行排序。横跨标题顶部的一条线表示数据按升序排序（从最低到最高）。再次单击标头将将线路移至底部，将排序顺序切换到下降（从最高到最低）。要过滤列表，只需在列标题下方的空白字段中键入值，或单击“滤镜”图标以获取其他选项。选择表顶部的“清除过滤器”按钮将删除先前应用于表格的所有过滤器。要查看有关表中条目的其他详细信息，只需将鼠标放在行上，然后单击该行中的任何地方。交易交易页面提供了组织合规性单位活动的全面历史，包括信用转让，倡议协议发行，行政调整和合规报告评估。交易表将自动更新，因为新事务被作为草稿启动或保存。
支付中的人工智能
随着经济犯罪的规模和复杂性不断增加，银行需要不断增强其欺诈检测工具以跟上步伐。目前，PSP 使用的许多欺诈检测系统仍然依赖于相当静态和反应性的规则集。就其本质而言，ML 算法会从新信息中迭代学习，因此可以帮助识别不断发展的欺诈模式并随着时间的推移提高其准确性。但是，大多数 PSP 目前不允许自动更新其欺诈系统，而是依靠不频繁的人为操作来验证和采用 AI 识别的规则集更改。许多欺诈系统还根据某些高级属性将客户分组为大群体。通过将每个客户的交易与其群体的“正常”行为（而不是该客户的个人特征）进行比较来识别异常。这些限制会降低欺诈检测系统的有效性，增加误报（允许进行欺诈交易）和误报（错误拒绝交易）的可能性，这两者都可能给企业带来巨大的成本。
关于组合优化问题的自动生成元启发式算法
元启发式算法已成为解决优化问题的首选方法之一。由于大量可用方法和可能的算法设计，寻找给定问题的最佳元疗法通常很困难。此外，高性能的元启发术通常结合通用目的和特定问题的算法成分。我们在这里提出了一种使用算法组件的灵活框架自动设计元启发式学的方法，该方法通过自动配置方法实例化和评估算法。与先前需要手写算法模板或语法的先前提案相比，每种算法组件的属性隐含地定义了组成算法的规则。因此，使用其他组件（甚至是特定问题或用户定义的）扩展了我们的框架，会自动更新设计空间。此外，由于生成的算法是由组件组成的，因此可以轻松解释它们。我们提供了提案的实施，并通过在与完全不同的家庭中的三个不同问题中的研究优于以前的研究来证明其好处：设施布局问题，车辆路由问题和聚类问题。
解决方案概述
在thrantlock®零信任否认第一款方法上，thrantlocker®检测提供了其他功能，可与已知和未知漏洞的利用进行战斗和减轻剥削。零信任有效地降低了成功的网络攻击的可能性，但通过通知并自动响应攻击指标，thratlocker®检测进一步发展。如果网络犯罪分子通过企业使用的远程访问软件获得对服务器的访问权限，并试图连接到与皇家勒索软件相关的IP地址，则thrantlocker®检测将向管理员提醒服务器试图与已知的恶意IPS通信，并将使用IOCS隔离网络。它如何工作？thrantlock®检测使用遥测数据和个性化政策与管理员进行交流并应对潜在的威胁。Thrantlocker®团队创建并维护了许多已知妥协指标的thrantlock®检测策略。当IOC更改时，该策略将自动更新以反映这些更改。新政策将被添加，因为thrantlocker®观察并响应了现实世界中的恶意软件事件。IT管理员可以使用thrantlocker®社区共享并采用thrantlocker®检测策略。
人类大脑如何理解多模式电影
人工智能和生物智能科学之间的共生关系日益密切：神经原理启发了新的智能机器，而这些机器又被用来推进我们对大脑的理论理解。为了促进生物和人工智能研究人员之间的进一步合作，我们推出了 2025 年版 Algonauts 项目挑战赛：人类大脑如何理解多模态电影 (https://algonautsproject.com/)。与 Courtois 神经元建模项目 (CNeuroMod) 合作，本届比赛旨在通过在迄今为止最大的电影观看 fMRI 反应数据集上进行训练，推出新一代多模态且远超其训练分布的大脑编码模型。2025 年挑战赛面向所有人开放，通过公共排行榜提供透明、直接可比的结果，排行榜在每次提交后自动更新，以促进快速模型评估和指导开发。挑战赛将在 2025 年认知计算神经科学 (CCN) 会议上以获奖模型结束。我们欢迎有兴趣与 Algonauts 项目合作的研究人员，为未来的挑战贡献想法和数据集。
第八届国际会议
在这个半天的教程中，我们将首先介绍可重复研究的概念和重要性。然后，我们将介绍如何使用 R 、 L A TEX 和 Sweave 自动生成统计报告以确保可重复研究。将介绍每个软件组件： R ，用于执行所需统计分析（包括图形生成）的免费交互式编程语言和环境； L A TEX ，用于生成统计报告书面部分的排版系统； Sweave ，用于将 R 代码嵌入 LaTeX 文档、编译 R 代码并将所需输出插入生成的统计报告中的灵活框架。然后将使用详细示例介绍使用这三个软件组件从头开始生成可重复统计报告的步骤。还将演示在数据或分析发生变化时重新生成报告以及自动更新输出的能力。我们将展示 Sweave 的更多高级用法和自定义功能，以便制作更漂亮的报告并使研究更具可重复性，并讨论 Sweave 和 knitr 之间的差异。此外，本教程将提供一个实践课程，在此期间将生成和修改实践报告、有用的提示和所需的资源/参考资料。
第八届国际会议
在这个半天的教程中，我们将首先介绍可重复研究的概念和重要性。然后，我们将介绍如何使用 R 、 LA TEX 和 Sweave 自动生成统计报告以确保可重复的研究。我们将介绍每个软件组件：R ，用于执行所需统计分析（包括生成图形）的免费交互式编程语言和环境；LA TEX ，用于生成统计报告书面部分的排版系统；Sweave ，用于将 R 代码嵌入到 LaTeX 文档中、编译 R 代码以及将所需输出插入到生成的统计报告中的灵活框架。然后，我们将使用详细示例介绍使用这三个软件组件从头开始生成可重复的统计报告的步骤。我们还将演示在数据或分析发生变化时重新生成报告以及自动更新输出的能力。我们将展示 Sweave 的更多高级用法和自定义功能，以便制作更漂亮的报告并使研究更具可重复性，并讨论 Sweave 和 knitr 之间的差异。此外，本教程将提供实践课程，在此期间将生成和修改实践报告、有用的提示和所需的资源/参考资料。