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博士学位授予背景
平台驱动的供应链利用先进的数字平台来简化协调、优化物流并促进各利益相关者之间的实时信息交换，已成为现代商业运营的基石（Kazantsev 等人，2023 年；Lin 等人，2021 年）。这些平台使公司能够在其供应链流程中实现更高的效率、响应能力和可扩展性。然而，尽管此类系统提供了许多优势，但它们越来越容易受到各种网络威胁（Syed 等人，2022 年；Yeboah-Ofori 等人，2021 年）。其中最严重的威胁包括欺诈活动，例如未经授权的交易和操纵供应链数据，以及数据泄露，这涉及未经授权的访问和传播敏感信息（Tan 等人，2016 年）。这些威胁在制度支持薄弱的环境中尤为明显，因为监管框架、执法机制和网络安全基础设施可能不足或不发达（Yaibuathet 等人，2008 年；Saldanha 等人，2015 年）。本研究旨在通过开发针对薄弱制度环境的全面网络弹性和预测性维护框架来解决网络和维护中断问题。它将探索增强运营连续性、安全数据流和缓解漏洞的策略，以确保平台驱动型供应链的可靠性和稳健性。这包括实施先进的网络安全技术、采用数字治理的最佳实践以及制定强有力的监管和执法框架。通过评估这些解决方案，本研究旨在提供可行的建议，帮助企业降低风险、保障运营安全，并在面临不利的制度条件时保持平台驱动型供应链的完整性和可靠性。
发育阶段和蜂窝上下文确定...
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本发布于2024年11月27日。 https://doi.org/10.1101/2024.11.14.622807 doi：Biorxiv Preprint
VICON：愿景中文本运算符网络多...
内部上下文运算符网络（图标）是使用几种射击的，内部的方法来学习不同类型PDE的操作员。al-尽管它们对各种PDE的成功概括，但现有方法将每个数据点视为一个令牌，并且在处理密集数据时会遭受构成效率低下的效率，从而限制了它们在较高空间尺寸中的应用。在这项工作中，我们提出了视觉中文本运算符网络（VICON），并结合了Vi-Sion Transformer架构，该体系结构有效地通过贴片操作来有效地填充2D函数。我们在三个流体动力学数据集上评估了我们的方法，这既证明了卓越的性能（将重新验证的L 2误差降低了40％和61。分别用于可压缩流的两个基准数据集和计算效率（仅需要每帧的推理时间的三分之一）在长期推出预测中与当前的最新序列到固定时间序列模型相比，具有固定时间段的序列模型：多个物理学预测（MPP）。与MPP相比，我们的方法保留了内部文化运算符学习的本元素，在处理不合格的框架计数或变化的时间段值时，可以实现柔性上下文形成。
通过简化模型方法开发信息技术环境下的 GIS 审计框架
鉴于 GIS 在组件、应用和行业方面的多样性，GIS 审计框架是必要的。实际上，在审计过程中会根据特定目标生成检查表。没有可以用作参考的标准化项目清单。本研究的目的是开发一个 GIS 审计框架作为 GIS 审计的基础。该框架为审计过程中的各个 GIS 方面提供了全面的方法。该设计建立在一个已开发的概念框架上，其中确定了最重要的 GIS 审计参数类别，即数据质量、软件利用率、GIS 能力和程序（工作流程）。该研究采用了一种简化模型方法来简化与每类 GIS 审计参数相关的复杂性。每个类别的结果审计要素都组织在一个矩阵中，该矩阵构成了框架的一个组成部分。列包括审计目标、审计问题和审计主题，作为定性衡量的指标。行包括参数（数据质量、软件利用率、人员能力和程序（工作流程））。要使用该框架，审计员只需创建一个审计清单，其中包含框架中的特定参数和指标（具体取决于审计目标）。作为正在进行的研究的一部分，下一步将涉及通过模拟测试过程验证该框架。关键词
咨询 - 移民、流动和流离失所背景
对于拥有国际发展和/或人道主义援助相关领域的研究生学位以及丰富相关专业经验的人来说，这是一个很好的机会，可以运用他们的研究专长并获得更多经验。顾问需要使用装有 MS Office 的笔记本电脑和可靠的互联网连接。顾问将与人类住区组的移民、流动和流离失所团队合作。合同涵盖两个已确认的 IIED 项目的交付成果：理解和衡量长期情况下的难民福祉：完善和测试框架和在线工具，以及改变流离失所者归属的叙述 - 一项宣传和政策参与计划，以最大限度地发挥 IIED 现有的关于强迫城市流离失所的研究组合的影响。另一个未经证实的项目侧重于东非和非洲之角的移民治理。此次咨询的总天数将取决于第三个项目正在进行的竞争性招标过程的结果。
Gaia：微生物蛋白的上下文感知序列搜索和发现工具
蛋白质序列相似性搜索是基因组学研究的基础，但是当前方法通常无法考虑可以指示蛋白质功能的关键基因组环境信息，尤其是在微生物系统中。在这里，我们提出了Gaia（基因组AI注释器），这是一个序列注释平台，可在基因组数据集跨基因组数据集进行快速，上下文感知的蛋白质序列搜索。Gaia利用GLM2是一种在氨基酸序列及其基因组邻域训练的混合模式基因组语言模型，以生成整合序列结构 - 膜片信息的嵌入。这种方法允许识别在保守的地理环境中发现的功能相关基因，仅传统序列或基于结构的搜索可能会错过。GAIA可以实时搜索来自131,744个微生物基因组的超过8500万蛋白簇（定义为90％序列身份）的策划数据库。我们将基于GLM2嵌入的搜索的序列，结构和上下文灵敏度与MMSEQS2和FOLDSEEK等现有工具的序列，上下文灵敏度进行了比较。我们展示了噬菌体尾蛋白和铁载体合成基因座的基本发现，这些发现以前很难用传统工具注释。Gaia搜索可在https://gaia.tatta.bio上免费获得。
通过视觉上下文压缩有效的大型多模式模型
尽管在大型语言模型（LLMS）的文本嵌入的压缩表示中已取得了重大进步，但多模式LLMS（MLLMS）中视觉令牌的压缩仍然很大程度上被忽略了。在这项工作中，我们介绍了有关在这些模型中有关视觉令牌和有效培训的冗余分析的研究。我们的初始实验表明，在测试阶段消除多达70％的视觉令牌，仅通过平均池，仅导致在视觉问题上降低3％的降低3％，从而回答GQA基准上的准确性，这表明在视觉上下文中有显着的冗余。解决此问题，我们介绍了视觉上下文压缩机，这减少了视觉令牌的数量，以提高训练和推理效率而不牺牲性能。为了最大程度地减少视觉令牌压缩而导致的信息损失，同时保持训练效率，我们将Llavolta作为轻巧和分期的训练方案开发，该方案结合了阶段的视觉上下文压缩，以逐步压缩视觉令牌从严重压缩到在训练过程中的轻度压缩，在测试时不会损失信息损失。广泛的实验表明，我们的方法在图像语言和视频语言理解中都提高了MLLM的性能，同时也大大降低了培训成本并提高了推理效率。
flordb流动：机器学习生命周期的增量上下文维护
在本文中，我们提出了从机器学习管道中逐步收获并查询任意元数据的技术，而不会破坏敏捷实践。我们将方法集中在开发人员偏爱的技术上，用于生成元数据 - 日志语句 - 利用日志记录创建上下文的事实。我们展示了视觉记录[8]如何允许在事后添加和执行此类陈述，而无需开发人员远见。可以查询不完整元数据的关系视图，以在多个版本的工作！OWS中动态实现新的元数据，并按需按需。这是以“以后的元数据”样式完成的，o”敏捷开发的关键道路。我们在称为FlordB的系统中意识到了这些想法，并演示了数据上下文框架如何涵盖一系列临时元数据以及定制功能商店和模型存储库今天处理的特殊情况。通过使用情况（包括ML和人类反馈），我们说明了组件技术如何融合以解决敏捷性和纪律之间的经典软件工程交易。
儿童权利与人工智能地图研究在儿童权利背景下解决人工智能的法律框架
人工智能系统：任何执行诸如提出建议、预测或分类等功能的软件或基于机器的模型。人工智能系统的一些示例包括聊天机器人、自动翻译工具、生成式人工智能（例如 ChatGPT）和自动驾驶汽车。欧洲委员会人工智能委员会 (CAI) 的详细定义如下：“人工智能系统”是一种基于机器的系统，它出于明确或隐含的目标，从收到的输入中推断如何生成输出，例如可能影响物理或虚拟环境的预测、内容、建议或决策。不同的人工智能系统在部署后的自主性和适应性水平各不相同。9. 儿童的最大利益：儿童的最大利益原则载于《联合国儿童权利公约》（UNCRC）第 3 条，其中规定，“在所有涉及儿童的行动中，无论是由公共或私人社会福利机构、法院、行政当局或立法机构采取，儿童的最大利益都应是首要考虑”。