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World File Search System陈志
江汉·陈（Jianhan Chen）博士-BMB和化学IT
本科生（21）：Devanshee Sanghvi（2024-，BMB/Chem）； Hanna Georgiev（2024-，Chem）； Aron Korsunsky (2022-24, ChemE), Anik Dey (2022 summer, Amherst College), Jack Madden (2022-, CS/Pure Math), Ryan Pham (2021-22; Chemistry), Samatha Schultz (2021-22; BMB), Thomas Scudder (2021; BMB), Callie Jillson (2019-20, Chemistry), Minh Ho (2018-19, BMB), Justin Camphell (2017-18; Chemistry/Physics), Katrina Nguyen (2017-18; Chemistry), Samantha Gameros (Summer 2015, Biochemistry), Arianna Vessal (Summer 2014; Virginia Tech), Michael Mohan (2013-2015, Biochemistry), Steven Stimac (Spring 2014, Biochemistry),泰勒·杜贝克（Tyler Dubek）（2010年春季，生物化学），梅利莎·韦尔德曼（Melissa Veldman）（2009; Biochemistry），Miguel Aldrete（2008-09，Bridges /DSP Scholar），Asma al-Rawi（2007-08，Physics）< /div>）
说服力和另一件事人种志很重要的备份
说服力和另一件事：今年早些时候对政治中的大数据方法论的批评，一家名为Cambridge Analytica的公司在辩论中对大数据和选举的最前沿，声称对唐纳德·特朗普（Donald Trump）和英国脱欧运动的沮丧胜利负责。报告已将该公司作为木偶大师“宣传机器”，能够通过专有的心理测量数据融合，主要是Facebook“喜欢”和针对的裸露。在这个故事中，由琼斯母亲和《卫报》等人重复，剑桥分析[与“选举管理”公司合作，称为SCL集团）既是国王制造商，又是一位派对人：选民无法抗拒尝试与选民的在线环境无缝地融合在一起，因为他们被选中的人毫无疑问地努力地将投票人员置于投票范围内。
202220727001-轴蓝志基金（2024年12月）
过去的表现将来可能会或可能不会维持。自成立以来（2013年1月1日）。不同的计划具有不同的费用结构。Shreyash Devalkar自2016年11月23日以来一直在管理该计划，他管理了10个轴心共同基金计划。Krishnaa n自2024年3月1日以来一直在管理该计划，她管理了19个轴心共同基金计划。Jayesh Sundar自2024年11月4日以来一直在管理该计划，他管理了9个轴心共同基金计划。回报大于1年是复合年增长率（CAGR）。面值`每单位10。“截至2024年11月29日，返回”。^^基准名称已更改为2024年6月1日。请单击链接https://www.axismf.com/cms/sites/default/default/files/finutory/all_annexure_nov％2024.pdf，以查看基金经理当前管理的其他方案的性能。注意：如果您需要本文档的实体副本，请请您从上述链接中审查由他管理的其他方案的基金经理的绩效。
国立水里商工113学年第2学期教科书使用汇整表
书名 作者审订字号 1 普高数学2 许志农 108104 2 普高数学4A 许志农 109101 3 普高数学4B 许志农 109102 4 技高数学B(Ⅱ) 廖志伟 108295 5 技高数学B(Ⅳ) 廖志伟 109253
基础设施 36，布特能源 Senedd 塞浦路斯 |气候陈
最近的 IPCC 报告强调，迫切需要以更快的速度和更大的规模采取迅速、有效、务实的行动应对气候变化，以将全球变暖限制在 1.5°C 以内。报告指出，大幅、快速和持续地削减温室气体排放对于避免气候灾难至关重要，而只有加快向清洁能源的过渡并尽快推出新的清洁能源项目，才能实现这一目标。显然，威尔士政府对可再生能源部署目标的承诺将增强投资者信心，为威尔士带来项目，并在能源、专业知识和经济方面创造重要的出口机会。在此背景下，我们认为现在必须将重点转移到交付上：如果我们要实现这一目标以及未来的碳预算，就需要行业和其他利益相关者的快速反应。
Stegastylegan：迈向通用和实用的生成图像隐志
由于具有促进安全性和散装嵌入能力的潜力，生成图像隐志的最新进展引起了人们的关注。但是，通常用于特定任务的生成隐志方案，并且几乎不应用于具有实际约束的应用。为了解决这个问题，本文提出了一种通用的生成图像steganography方案，称为隐肌Stylegan（Stegastylegan），该方案符合同一框架内的安全性，容量和稳健性的实际目标。在Stegastylegan中，使用新颖的分布保护秘密数据模块（DP-SDM）用于通过保留模型输入的数据分布来实现可证明的固定构成图像隐肌。此外，发明了一种通用和有效的秘密数据提取器（SDE），以进行准确的秘密数据提取。通过选择是否在训练过程中合并图像攻击模拟器（IAS），一个人可以获取两个具有不同参数但相同结构（发电机和提取器）的模型，以进行无损和有损的通道隐秘通信，即Stegastylegan-ls and Stegastylegan和Stegastylegan。此外，通过与GAN倒置交配，也可以实现有条件的生成型软糖。实验结果表明，无论是对于无损或有损的通信陈列而言，提出的Stegastylegan都可以显着超过相应的最新计划。
图像隐志：学习如何隐藏图像中的数据
在安全的通信和数据保护领域中，隐身志通过在看似无害的载体文件（例如图像）中隐藏信息来扮演关键角色。本文提出了用于图形用户界面（GUI）和Python Imaging库（PIL）的Python应用程序，旨在实现图像隐肌。所提出的系统允许用户将秘密消息嵌入数字图像中，同时保持载体图像的视觉完整性。此外，它还提供了从地对图像中提取隐藏消息的功能。通过用户友好的界面，用户可以选择图像和编码/解码消息无缝，从而增强了隐形技术的可访问性和可用性。该实施证明了Python在开发数据安全和隐私的实用解决方案方面的有效性，为个人和组织提供了一种多功能工具，以通过掩护通信渠道来保护敏感信息。
1悬挂陈的增强学习算法以优化玩家的战术决策和
摘要： - 本文探讨了排名遗传优化增强学习（RGORL）算法的应用，以优化玩家在网球比赛中的战术决策和圆形计划。利用进化原理和强化学习技术，RGORL提供了一个数据驱动的框架，以增强球场性能。广泛的模拟证明了该算法在改善比赛成果，得分赢得百分比和游戏赢得百分比方面的有效性。结果说明了连续几代人的健身得分的稳步改善，表明RGORL随着时间的推移发展和完善策略的能力。对战术决策的分析揭示了诸如获胜率，得分赢得百分比和游戏赢得百分比的策略的优势。通过广泛的模拟，RGORL证明了匹配结果的显着改善，获胜率最大提高了13％。对战术决策的分析揭示了赢得百分比的积分的显着增强，在各种策略中，高达34％的人（尤其是“净方法”）提高了34％。此外，该算法在游戏中取得了可观的收益，赢得了百分比，记录的算法最高可增长25％。
