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葡萄园风土身份的新观点能源政策
可再生能源（Re）伪造伴随着对可持续和公正的能源系统做出贡献的承诺和期望。在当前成为主流的过程中，出现了许多挑战和疑问是否能胜任这些。基于可持续性转型研究和制度理论的见解，本文通过考虑可以确保这些贡献的制度安排和逻辑范围来解开主流。采用多演奏者的观点，它分析了机构逻辑，相关的参与者角色和权力关系之间的不同加密，组合和紧张局势。首先，它可以通过官僚和标准化的机制（国家逻辑），市场化和商品化（市场逻辑）以及社会化和社会化（社区逻辑）进行解析。其次，它突出了制度逻辑和演员角色的伴随杂交。这种混合机构安排不仅试图调和营利性/非营利性逻辑（有关能源活动和资源的福利分配）之间的更为已知的权衡和紧张局势，还要调和正式/非正式逻辑（获得公共/私人逻辑（划分访问））之间。这种实践的具体性将学术讨论和政策辩论超出了对伦理原则的理想主义讨论和有关权力的抽象讨论：“伪造与现任者”的简单框架被放弃，以批判性地讨论混合制度的安排，以及他们维护特定的变革性理想和规范性承诺的能力。
MetaRLEC：用于发现大脑有效连接的元强化学习
近年来，通过计算分析功能性磁共振成像（fMRI）数据来发现大脑有效连接（EC）网络在神经科学和神经成像领域引起了广泛关注。然而，由于数据采集和处理过程中受到多种因素的影响，fMRI数据通常表现出高噪声和有限的样本特征，从而导致当前方法的性能不佳。在本文中，我们提出了一种基于元强化学习的新型大脑有效连接发现方法，称为MetaR-LEC。该方法主要包含三个模块：参与者、评论家和元评论家。MetaRLEC首先采用编码器-解码器框架：编码器利用转换器将嘈杂的fMRI数据转换为状态嵌入，解码器采用双向LSTM从状态中发现大脑区域依赖关系并生成动作（EC网络）。然后，批评网络评估这些动作，激励参与者在高噪音环境中学习更高回报的动作。最后，元批评框架促进历史状态动作对的在线学习，整合动作值神经网络和补充训练损失，以增强模型对小样本 fMRI 数据的适应性。我们对模拟数据和现实世界数据进行了全面的实验，以证明我们提出的方法的有效性。
威胁报告：威胁行为者如何利用人工智能 (AI) 技术进行复杂攻击
威胁行为者在其活动的各个阶段使用 AI 的事件很难追踪，因为威胁行为者主要仅在攻击的初始阶段（初始访问、侦察）使用 AI。例如，AI 工具可以设计针对受害者的定制网络钓鱼电子邮件，很难与威胁行为者设计的网络钓鱼电子邮件区分开来。但是，安全研究建模和相关统计数据提供了威胁行为者利用 AI 增强其活动能力的可信证据。在 2023 年针对各个行业进行的一项调查中，46% 的组织受访者表示担心在广泛使用生成式 AI 的情况下，更容易受到攻击。在这些受访者中，39% 的人对隐私表示担忧，37% 的人对无法检测到的网络钓鱼攻击表示担忧，33% 的人对潜在网络攻击的数量表示担忧。7 此外，医疗保健组织还表示担心，使用人工智能从数据集中提取信息可能会混淆私人和公共信息，并导致违反《健康保险流通与责任法案》(HIPAA)。8 例如，利用人工智能工具访问患者的机密医疗信息或与药品相关的敏感信息，威胁行为者可以滥用化学配方进行出于经济动机或有针对性的攻击。
通过云学习工具为职业学生学习机器人技术的新方法
当前涉及教育和技术的研究领域是如何教年轻的学生研究机器人技术等技术或工程领域。这项研究可能成为他们的主要问题，并使他们感到沮丧。因此，这项研究也需要高成本和更长的时间，以及专业的老师[1]。随着科学和技术的最新进展，发展了学习过程的方式。仍然很难弄清楚教师应用的异常方法和策略。这些主要问题使年轻学生感到沮丧和注意力不集中[2]。教师和研究人员对一些创新且高效的学习策略进行了误解。技术辅助学习方法简化了老师的准备。然后，机器人技术是增强学生和老师能力的重要工具。几十年前，机器人术语意味着将来要使用的一种设备，包括在电视中通常看到和想象的技术和其他文物。一般而言，教育机器人技术可以被归类为机器人技术，为主要演员/主题和共同主题。机器人技术作为主要演员意味着使用机器人技术教学的任务，尽管辅助主题是指机器人技术的教学。因此，教育机器人技术可以定义为机器人技术和所有相关问题的整合到特定课程中。如表1所示，机器人教育与教育之间的差异。
导出控制协议
双重使用的关注研究意味着生命科学的研究，基于当前的理解，可以合理地预期提供知识，信息，产品或技术，这些知识，信息，产品或技术可能直接误用，以构成对公共卫生和安全，农作物和其他植物，动物，环境，材料，材料或国家安全的广泛潜在影响，对公共卫生和安全的广泛影响构成重大威胁。Entity of Particular Concern means the designation made by the U.S. Secretary of State of a nonstate actor engaging in particularly severe violations of religious freedom and may include, without limitation, Qa'ida affiliate Al-Shabaab, Boko Haram, Hayat Tahrir al-Sham, the Houthis, ISIS-Sahel (formerly known as ISIS-Greater Sahara), ISIS-West Africa, al Qa'ida affiliate Jamaat Nasr al-Islam Wal穆斯林和塔利班。设备的意思是，不考虑采购的总成本或要求，组合组件，配件，附件，固件或软件，可以一起运行以执行AS，或最终项目或系统的功能。设备可能是基于设备特性的最终项目的子集。符合22CFR§120.40（b）中最终项目定义的设备是最终项目。不符合最终项目定义的设备是组件，附件，附件，固件或软件。出于这些协议的目的，设备并不意味着2CFR§200.1中提供的定义。出口，除非在22 CFR§§§120.54，126.16或126.17中规定，含义：
合作多代理增强学习的首次介绍
3分散的培训和执行（DTE）19 3.1 DTE概述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 3.2分散，基于价值的方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 3.2.1独立Q学习（IQL）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 3.2.2提高IQL的性能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 3.2.3深度扩展，问题和固定。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 3.3分散政策梯度方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 3.3.1分散的增强。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 3.3.2独立演员评论家（IAC）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 3.3.3其他分散政策梯度方法。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>30 3.4其他主题。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>30 div>
研究深击视频中检测行为特征的研究
人们对出于各种目的的人们的综合视频图像产生了浓厚的兴趣，包括娱乐，交流，培训和广告。随着深层假期模型的开发，合成视频图像很快将在视觉上与自然捕获视频的肉眼无法区分。此外，许多方法正在继续改进，以避免更仔细的法医视觉分析。通过使用面部木偶来制作一些深层的虚假视频，该视频通过演员的动作直接控制合成图像的头部和面部，使演员可以“木偶”的图像“木偶”。在本文中，我们解决了一个问题，即是否可以通过控制扬声器的视觉外观，但要从另一个来源传输行为信号来区分原始说话者的动作。我们通过比较合成图像来进行研究：1）源自另一个人讲不同话语的人，2）起源于同一人说的话不同，而3）源自另一个人说相同话语的人。我们的研究表明，在所有三种情况下，合成视频都比原始源视频不那么真实和吸引力。我们的结果表明，可以从一个人的动作中检测到与视觉外观分开的行为签名，并且可以使用这种行为签名来区分深处的伪造和正确捕获的视频。
解释西欧的非正式经济
非正式经济仍然是全球经济的持续特征（ILO 2018； OECD，2017；世界银行，2019）。Defined as paid activities not declared to the authorities for the purpose of evading tax and social security contributions and/or labour laws (OECD, 2017; Williams, 2019; Williams and Krasniqi, 2017; Williams et al., 2017a; World Bank, 2019), 61 per cent of workers globally have their main employment in the informal economy (ILO, 2018) and eight out of ten enterprises globally operate in the非正式经济（ILO，2020年）。尽管在低收入国家中更为普遍（ILO，2018年），但在发达经济体中仍然存在。在欧洲，估计相当于GDP的15.8％（Williams and Schneider，2016年），而私营部门的所有劳动投入的11.6％都在非正式经济中（Williams等，2017b）。这会带来负面后果。非正式工人的工作条件较差（Williams and Horodnic，2019年），购买者缺乏法律求助和保险范围（OECD，2017年），正式企业遭受了不公平的竞争（OECD，2017; 2017年；世界银行，2019年），非正式企业缺乏法律保护，并且无法获得资本的不良访问（Loayza，2018）。更广泛地，政府失去了对工作条件的税收收入和监管控制（ILO，2018；世界银行，2019年）。因此，解决非正式经济的解决已升至超前机构的政策议程的顶端（ILO，2015年；欧洲委员会，2016年； OECD，2017年； 2017年；世界银行，2019年）和国家政府（Williams，2019年）。本文的目的是评估这些竞争理论。这些发现在第四部分中报告。为解释非正式经济，大约五十年的主要理论将参与者概念化为当收益大于成本时在非正式经济中运作的理性经济参与者（Allingham and Sandmo，1972）。最近，尽管如此，这种理性经济行为者的观点受到质疑，因为当收益超过成本时，许多人在非正式经济中不运作（Alm等，2012； Kirchler，2007； Williams等，2015）。结果一直是一个社会行为者理论，解释了由于缺乏对政府的垂直信任而导致的参与非正式经济的参与（Alm等，2010； Torgler，2007）和对他人的水平信任（Hallsworth等，2017; Lefebvre等，2015）。为了实现这一目标，下一节会回顾主导的理性经济参与者和新兴的社会行为者理论以及关于它们是否相互排斥的伴随讨论。然后，第三部分介绍了评估这些理论的数据和方法，即对2007年，2013年和2019年进行的欧洲衡量计调查进行的概率回归分析，每种情况下，在西欧的大约8,000次访谈中，都被选为分析，作为对这一事实的批准，这一事实是在较大的奖学金中，这是相当大的经济经济学经济学和跨性别的经济性和跨性别的经济。揭示参与非正式经济与被捕和惩罚的成本之间没有关联，但是在非正式经济与垂直和横向信任之间的参与之间存在着显着的积极关联，然后第五和最后一部分会吸引
数字时代的恐怖融资
本研究研究了新兴支付技术和价值转移系统的潜在风险，以促进恐怖活动。通过对与恐怖组织及其支持者相关的出版物，博客和网站的分析，该研究表明，人们对利用比特币和在线众筹平台等加密货币的兴趣越来越兴趣，以支持恐怖袭击的资金，计划和实施。虽然恐怖组织使用大规模加密货币的具体证据是有限的，但有迹象表明与全球几次恐怖袭击有联系。这项研究证明了加密货币有可能促进秘密活动的潜力，利用ISIS发表的文件概述了尚未确定的指示。通过分析该文档，研究人员强调了与加密货币交易的匿名和分散性性质相关的潜在风险。这项研究采用了Actor网络理论作为其理论基础。调查结果表明，恐怖组织正在积极探索新技术，以减轻与传统基金转移方法相关的威胁，一些网站在比特币中收集捐款。该研究建议，执法机构必须增强其跟踪加密货币交易的能力，其中包括培训与加密货币有关的刑事资金询问，在该领域的招聘专业人员，以及尽管有挑战，在该领域招募了专业人员，并获得了创新的IT计划。