国家威胁由技术促成。这也表明了英国的每个部分对我们的国防和安全有多么重要。在系统性竞争的时代,和平与战争、主场与客场、国家与非国家、虚拟与现实之间的界限变得越来越模糊。长期存在的影响和杠杆技术,如经济胁迫、宣传、知识产权盗窃和间谍活动,因无处不在的信息和技术转型而变得更加强大。我们的对手正在破坏支撑我们安全和繁荣的国际准则和价值观,并试图破坏我们的联盟和国际机构的凝聚力和决心。随着我们在公开战争门槛以下面临的挑战越来越多,叙事之战和使用非致命手段来影响和确保目标将成为未来作战环境的特征。
本研究探讨了竞争性攻击如何才能最大程度地降低报复的可能性。我们开发了一个期望效价模型,该模型将报复视为攻击微妙程度的函数:即攻击的可见性、竞争对手以同样的方式做出回应的难度,以及被围攻市场对竞争对手的重要性或“中心性”。动机理论认为,这三个独立变量都需要到位才能引发回应,或者反过来说,低可见性、相当大的回应难度或最小的中心性本身就足以防止报复。这一观点没有得到支持。每个独立变量都可以充当“链条的薄弱环节”,增加报复的可能性。然而,正如期望理论所预测的那样,这些变量选择性地表现出一些加剧报复威胁的相互作用。高可见性和低难度结合起来特别容易引起竞争对手的回应。最后,考虑到报复与绩效的负相关,似乎存在避免报复的真正动机。
A. 目标 特伦顿市根据 NJSA 19:44A-20.4 及以下条款,通过公平公开的程序,从合格公司(“公司”)密封竞争性承包提案请求,以提供下文定义的工作范围中所述的服务。特伦顿市水务和下水道部、特伦顿水务局 (TWW) 旨在从具有以下所述服务提供专业知识的提案人那里征集密封提案。提案人必须证明他们有持续提供这些服务的能力。特伦顿市正在寻求专业工程服务,以满足特伦顿市供水、处理、输送和配送系统的建筑和工程设计、许可、合规和环境工程服务的需求。顾问将与市水务和下水道部保持密切的工作关系。此采购将根据需要授予多个提案人。
会计I会计我为竞争对手提供了有机会展示有关会计入门能力的知识。此竞争活动由客观测试组成。它旨在激发会员了解会计。会计II会计II为成员提供了机会,以获取有关会计更高级能力的知识。此竞争活动由客观测试组成。此事件旨在激发成员了解会计。广告广告为成员提供了有关广告知识的机会。此竞争活动由客观测试组成。此活动旨在激发成员了解广告。农业综合企业综合企业为成员提供了有关农业业务知识的机会。此竞争活动由客观测试组成。此事件旨在激发成员学习农业综合企业。American Enterprise Project American Enterprise Project为分会成员提供了机会,展示了他们对他们居住的经济体系的理解,并开发了与社区共享的概念。此竞争活动由预先判断的报告和演示部分组成。银行和金融系统银行和金融系统为成员提供了了解金融机构如何运营以及这些运营对成功的企业所有权和管理以及个人财务成功至关重要的机会。此竞争活动包括客观测试和角色扮演场景。广播新闻广播新闻业为成员提供了强调沟通的机会,并在各种故事上向评委们创建和介绍了新闻。此竞争活动由演示组成部分组成。商业沟通业务沟通为成员提供了有关商业世界中交流知识的机会。此竞争活动由客观测试组成。此活动旨在激发成员了解商业世界中的沟通技巧。
• FBLA 会员费应在当前计划年度 3 月 1 日东部时间晚上 11:59 之前支付。 • 如果会员之前未在全国领导力大会 (NLC) 的某项赛事中名列前十,则可以多次参加该赛事。如果会员在 NLC 的某项赛事中名列前十,则他们不再有资格参加该赛事。 • 会员必须在 NLC 注册并支付全国大会注册费才能参加竞赛活动。 • 会员必须入住官方 FBLA 酒店才能参赛。 • 每个州每项赛事可提交四份参赛作品。 • 每位会员只能参加一项个人/团队赛事和一项分会赛事(美国企业项目、社区服务项目、地方分会年度业务报告、与商业项目的合作)。 • 参加竞赛活动时,需要提供与大会名牌相匹配的带照片身份证明(实物或电子:驾照、护照、州颁发的身份证明或学校颁发的身份证明)。 • 如果参赛者未能按时完成指定客观测试,则将被扣 5 分,允许继续比赛,直至最终确定结果,否则比赛安排会影响比赛的公平性和完整性。 • 一些比赛在 NLC 开幕式前的早上开始。比赛时间表以 NLC 所在地的当地时间为准。比赛时间表不可更改。 认可
我们从多智能体强化学习 (MARL) 的角度研究了一个双层经济系统,我们称之为马尔可夫交换经济 (MEE)。MEE 涉及一个中央计划者和一组自利的智能体。智能体的目标是形成竞争均衡 (CE),其中每个智能体在每一步都短视地最大化自己的效用。中央计划者的目标是操纵系统以最大化社会福利,社会福利被定义为所有智能体效用的总和。在效用函数和系统动态都未知的环境中,我们建议通过 MARL 的在线和离线变体从数据中找到社会最优策略和 CE。具体而言,我们首先设计一个专门针对 MEE 的新型次优度量,这样最小化这样的度量就可以为计划者和智能体证明全局最优策略。其次,在线设置中,我们提出了一种称为 MOLM 的算法,该算法将探索的乐观原则与子博弈 CE 寻求相结合。我们的算法可以轻松结合用于处理大状态空间的一般函数逼近工具,并实现次线性遗憾。最后,我们根据悲观原则将算法调整为离线设置,并建立次优性的上限。
竞争性抑制是酶学中的关键概念,对酶调节,细胞稳态和疾病发育产生了影响。由于其可逆性和浓度依赖性效应,它是生物系统中重要的调节机制。了解竞争性抑制的复杂性不仅增加了他们对酶过程的理解,而且还为药物设计和治疗方法打开了大门。新见解和应用已准备好随着研究人员对这个迷人的系统进行更深入的探索,从而使新型治疗的前景以及对酶的复杂世界及其在支持生活中的功能有了更深入的了解。
Maya Novitasari 1 * | Ali Saleh Alshebami 2 | M. Agus Sudrajat 3 1 1 Universitas Pgri Madiun,经济与商业学院,印度尼西亚Madiun,印度尼西亚2 Faisal University,Applied College,Applied College,Applied College,Alahsa,Saudi Arabia,Saudi Arabia 3 Universitas Pgri Madiun,经济学和商业学院,印度尼西亚麦迪恩(MADINONEI)会计,Jalan Auri 14-16,Madiun,63117,印度尼西亚。电子邮件:maya.novitasari@unipma.ac.id摘要:本研究研究了绿色供应链管理(GSCM)对公司绩效的影响,具有竞争优势,作为中介和董事会大小作为节制。目的抽样方法用于研究2010年至2018年的516家合适的公司。从印度尼西亚证券交易所获得数据。结果表明,GSCM对竞争优势具有积极影响,但不会影响公司的绩效,而竞争优势对公司绩效产生了积极影响。此外,竞争优势可以调解GSCM与公司绩效之间的关系。董事会的规模不能减轻GSCM与竞争优势之间的关系,但是它可以调节竞争优势与公司绩效之间的关系以及GSCM与公司绩效之间的关系。这项研究的结果可用于提高与环境影响有关的公司的企业绩效。研究结果有助于董事会规模在加强GSCM实施以创造竞争优势以提高公司绩效方面的作用。(2021)。https://doi.org/10.28992/ijsam.v5i1.246。关键字:竞争优势,公司绩效,绿色供应链管理。文章信息:2020年6月17日收到|修订于2020年7月19日| 2021年3月7日接受推荐引用:Novitasari,M.,Alshebami,A。S.和Sudrajat,M。A.绿色供应链管理在预测印尼公司的绩效中的作用:竞争优势和董事会规模影响。印度尼西亚可持续性会计与管理杂志,第5(1)期,第137-149页。简介
提案请求(RFP)可在新泽西州西部1028-60街428-60街428-60号市政大楼的采购代理商办公室,新泽西州西纽约市,上午9:00上午9:00至下午4:00。每个提案都必须封闭在带有提议者名称和地址的密封信封中,应寄给纽约西部镇,并明确标记为“池咨询和管理服务”建议者必须遵守N.J.S.A.的要求。10:5-31 et Seq。和N.J.A.C. 17:27。 根据N.J.S.A. 19:44a-20.5 et seq。 该镇打算根据N.J.S.A.授予这些服务的任何合同 40a:11-4.1b(2)。 该镇保留拒绝任何和所有建议,并根据适用法律放弃提案中的任何非正式性的权利。 日期:2025年2月6日,纽约镇市长和委员会命令10:5-31 et Seq。和N.J.A.C.17:27。 根据N.J.S.A. 19:44a-20.5 et seq。 该镇打算根据N.J.S.A.授予这些服务的任何合同 40a:11-4.1b(2)。 该镇保留拒绝任何和所有建议,并根据适用法律放弃提案中的任何非正式性的权利。 日期:2025年2月6日,纽约镇市长和委员会命令17:27。根据N.J.S.A.19:44a-20.5 et seq。该镇打算根据N.J.S.A.授予这些服务的任何合同40a:11-4.1b(2)。该镇保留拒绝任何和所有建议,并根据适用法律放弃提案中的任何非正式性的权利。日期:2025年2月6日,纽约镇市长和委员会命令
赫布学习是大脑最成熟的原理之一,它催生了神经组装的理论概念。在此基础上,许多有趣的大脑理论应运而生。Palm 的工作通过二元联想记忆实现了这一概念,该模型不仅具有广泛的认知解释能力,而且还能做出神经科学预测。然而,联想记忆只能与对数稀疏表示一起工作,这使得将该模型应用于真实数据极其困难。我们提出了一个生物学上合理的网络,将图像编码为适合联想记忆的代码。它被组织成专门研究局部接受场的神经元组,并通过竞争方案进行学习。在对两个视觉数据集进行自关联和异关联实验后,我们可以得出结论,我们的网络不仅超越了稀疏编码基线,而且接近使用最佳随机代码实现的性能。