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日本杆和线中捕鱼设备的技术发展
执行摘要SC19指出，下一个对Skipjack Tuna的库存评估应考虑到捕捞设备技术发展作为技术（或努力）蠕变的技术发展所致的捕获效率的提高。本文档旨在根据FRA进行的有价值的访谈和问卷调查的结果来确定日本杆和线捕鱼设备的技术蠕变。比较了Matsubara等人在Matsubara等人中提出的渔具记录（声纳和鸟雷达）的访谈中获得的技术发展的比较。（2022）透露，渔船上的声纳设备在1980年代从单色监测器转移到了彩色监视器，并且在同一时期，安装速度往往会迅速增加。也观察到鸟雷达的类似趋势，其功率效率从1980年代后期到1990年代都增加了一倍。此外，调查表的调查调查调查表明，在连贯的时间内安装了重要的设备，例如声纳和鸟类雷达等重要设备，尽管设备的引入略低于较大的容器。这些支持特定技术进步的论点，结果表明，由于技术发展，捕捞效率的迅速变化。因此，技术蠕变是评估跳过金枪鱼股票的长期趋势时不容忽视的问题，并且将来需要进行更详细的调查，以评估捕获效率的变化的定量评估。1。2010; Eigaard等。2014;卢梭等。2019）。引言目前，Skipjack库存评估主要是基于CPUE指数根据杆和线渔业的数据进行的。在这些评估中，通常认为捕捉性是其简单性的时间不变，并且不考虑时间变化。然而，各种文献表明，无论物种或捕鱼方法如何，随着渔船设备的开发，捕捞性显然正在改变。由于声纳和鸟类雷达等渔具的技术发展而引起的捕捉性的时间变化被称为技术蠕变（本质上是努力蠕变的代名词，唯一的区别是人们专注于捕获性还是努力）。各种研究案例指出，忽略技术蠕变的长期库存评估会导致高估股票丰度（Thurstan等人。Matsubara等人已经显示了日本杆和线（JPPL）渔船的技术发展（JPPL）。2022，技术蠕变问题可能导致长期趋势评估的巨大偏见。实际上，已经报道了过度稳定的跳过库存动态状态，并且在2022年的初步评估研讨会上进行了大量讨论，这表明需要进行详细的分析（Hamer 2022）。将现场条件纳入定量数据中的访谈和调查可有效解决这些技术蠕变问题（Marchal等人2007;万豪等。 2011）。2007;万豪等。2011）。
实用的戒指 - 遗产 - 远程库杆超过...
•标准化。定义特定可接受的文档格式，跟踪协议以及EPA的可审核需求•具有成本效益。创建经济合理且可行的文档系统和协议，这些系统和协议并不那么昂贵或繁重，以致它们否定了环境信用的价值•成本信息。从供应链的每个元素中提供成本信息，以支持和鼓励供应链优化•灵活。灵活的方案，可以反映不同的林业来源（人工林与天然林），地理区域和林业管理/记录过程•会计产出。提供可作为标准成本会计软件包输入的输出（例如QuickBooks，Netsuite等）•适用的软件。文档，协议和系统可以合理地预期将其集成到II阶段项目团队中的软件解决方案中。战略生物燃料已作为高级领导人的核心团队的一部分领导这项工作，以执行和交付该项目，并包括美国森林服务局，EPA和织布工。
表格 G-639，信息自由/隐私法请求
USCIS 通常要求第三方请求者证明他们已获得记录主体的同意接收记录。或者，第三方请求者必须证明记录主体已去世，或以其他方式证明所请求的记录可能会被公开，例如当记录中没有隐私利益，或者记录中的公共利益超过主体的隐私利益时。如果记录主体的出生日期在提交此请求之前超过 100 年，则通常不需要记录主体的同意。寻求修改或更正与记录主体有关的记录的第三方请求者必须证明他们已获得记录主体的同意并且他们代表记录主体行事。
与中华人民共和国有关的网络行为者隐藏在......
2023 年 9 月 27 日——调查（FBI）、美国网络安全和基础设施安全局（CISA）、... [3] NSA，《网络基础设施安全指南》，https://media.defense...
一个精确的量子隐子群算法和...
我们针对 Z nmk 中的隐子群问题提出了一个多项式时间精确量子算法。该算法使用模 m 的量子傅里叶变换，不需要对 m 进行因式分解。对于光滑的 m ，即当 m 的素因数为 (log m ) O (1) 时，可以使用 Cleve 和 Coppersmith 独立发现的方法精确计算量子傅里叶变换，而对于一般的 m ，可以使用 Mosca 和 Zalka 的算法。即使对于 m = 3 和 k = 1，我们的结果似乎也是新的。我们还提出了计算阿贝尔群和可解群结构的应用程序，它们的阶具有与 m 相同（但可能是未知的）素因数。可解群的应用还依赖于 Watrous 提出的用于计算子群元素均匀叠加的技术的精确版本。
父母的家庭教育权和隐私法指南
ferpa是一项联邦法律，由美国教育部（部门）的学生隐私政策办公室（SPPO）管理。ferpa保护“教育记录”，这些记录通常定义为与学生或由教育机构或机构或为机构或机构行事的一方维护的记录。“教育机构或机构”，以下称为“学校”，通常是指学区，公立小学或中学或专上教育机构，例如大学或大学。对“教育记录”的定义也有一些豁免，例如执法部门记录和唯一的所有权记录。更多信息可在https://studentprivacy.ed.gov/faq/what what records-are-aare-verpaed-ferpa上获得。
SNOVA签名方案的隐底分析
对于多元签名方案，公共密钥的大小主要取决于变量的数量，方程数和有限字段的大小。取决于不同的影响因素，有不同的研究方法来开发UOV变体。第一种方法不会改变UOV方案的原始设计，而只会改变关键生成的方式。Petzoldt等人开发的压缩技术[23]基于以下事实：公共密钥的一部分可以在生成秘密密钥之前任意选择。这意味着可以使用伪随机数生成器的种子来生成公共密钥的一部分，公共密钥的大小主要取决于油空间的尺寸，方程数和有限端的大小。请注意，该技术可以应用于各种UOV变体。第二种方法是使用在小型场上定义的多项式作为公钥，而在扩展字段上定义了签名和消息空间，请参见[5]中的luov。，但其几个参数被Ding等人打破了。[12]。第三种方法是降低密钥生成步骤中石油空间的尺寸。在符号步骤中，他们使用不同的方法从原始的油空间诱导新的油空间，以使新的油空间的尺寸更大或等于方程数，例如QR-UOV [15]，Mayo [3]，Snova [28]。QR-UOV [15]的作者在扩展场上构建了油空间，然后通过痕量函数或张量产品将其映射到基础字段上的矢量空间中，另请参见[18]。[16]。在基本场上定义了签名和消息空间。BAC-UOV [25]与QR-UOV相似，但Furue等人打破了。对于蛋黄酱[3]，它们通过搅动油和醋地图P：f n
含有隐式干细胞的骨膜
摘要：骨膜被称为覆盖大多数骨表面的薄结缔组织。从第一世纪的研究中证实了其膨胀的骨骼再生能力。最近，揭露了具有独特生理特性的骨膜中的多能干细胞。存在于动态环境中，受复杂的分子网络调节，骨膜干细胞出现是具有强大的增殖和多重分化能力。通过对研究的持续探索，我们现在开始更深入地了解骨膜在骨形成和原位或异位修复中的巨大潜力。不可否认的是，骨膜正在进一步发展为一种更有希望的策略，可以在骨组织再生中利用。在这里，我们总结了骨膜，细胞标记物以及骨膜干细胞的生物学特征的发育和结构。然后，我们审查了它们在骨修复和基本分子调节中的关键作用。对骨膜相关的细胞和分子含量的理解将有助于增强骨膜的未来研究工作和应用转化。
至少有sgd的隐式正规化的好处...
随机梯度下降（SGD）在实践中表现出强大的算法正则化效率，该算法在现代机器学习方法的概括中起着重要作用。在这项工作中，我们试图在线性回归的更简单设置（包括众多和参数化的政权）中理解这些问题，我们的目标是对（未注册）平均SGD与Ridge Regres-Sion的显式正规化提供（未注册的）平均SGD的隐性正规化比较。对于一系列最小二乘问题实例（在高维度中是自然的），我们显示：（1）对于每个问题实例和eviry Ridge参数（（未进行定制）SGD），当在对数上提供的样品提供的样本比提供给山脊算法更糟糕的ridge songe（提供的常量）的样本（概括）不变的步骤（概括了SGD的常数）（概括） （2）相反，存在最佳调整的山脊回归需要的样本比SGD更多的样本以具有相同的概括性能。总的来说，我们的结果表明，到对数因素，SGD的概括性能总是不比Ridge回归的多种过度参数化的问题差，实际上，对于某些问题实例来说可能会更好。更普遍地，我们的结果表明，即使在更简单（过度参数化）凸设置中，算法正则化如何产生重要的后果。
使用基于脑电图的隐式人类反馈
摘要 - 用人类反馈的提供强化学习（RL）代理可以极大地改善学习的各个方面。但是，以前的方法要求人类观察者明确地给出输入（例如，按钮，语音界面），在RL代理的学习过程的循环中为人提供负担。此外，不断提供明确的人类建议（反馈）并非总是可能或过于限制，例如自主驾驶，残疾人康复等。在这项工作中，我们以与错误相关电位的形式（ERRP）的形式调查了捕获人类的内在反应，作为隐式（和自然）的反馈，为人类提供了一种自然而直接的方式，使人类改善RL剂量的学习。因此，可以通过隐式反馈与RL算法进行整合，以加速RL代理的学习。我们开发了三个合理复杂的2D离散导航游戏，以实验评估拟议工作的整体绩效。和将ERR作为反馈的动机也通过主观实验来验证。我们工作的主要贡献如下，（i）我们提出并在实验中验证了错误的错误学习，其中一个游戏可以学习错误，并转移到其他未见的游戏中，（ii）我们提出了一个新颖的RL框架，以通过err rl and grouns and Spart和II，与II级别的人类相比，与人类的反馈相比，与人类的反馈相比，与II相比，与II相比，与II相比，与II相比，与II相比，与II相比，与Firical Inf（II I Iff）相比，与Firical Inf（IS）相比（将错误应用于合理复杂的环境，并通过真实的用户实验来证明我们的方法可以加速学习的重要性。