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副型经牙性电神经刺激在儿童和青少年的单次症状遗传学治疗中的有效性：
背景：副型经牙性神经刺激（PTENS）是用于遗传性难治性一线治疗的一种治疗方法。本综述旨在评估PTEN在儿童和Ado lescents中治疗单次症状遗传（MNE）方面的有效性。方法：研究遵循系统（PRISMA）指南的首选报告项目。搜索是在以下数据库中进行的：MEDLINE（通过PubMed），Web of Science，Scopus，Central Cochrane库和物理疗法证据数据库（PE DRO）。选定的研究是随机临床试验（RCT）。使用“随机试验的偏见工具的风险”和“偏见可视化的风险”用于分析偏见的风险。结果：在选定的624项研究中，有四个RCT符合条件。三个包括146个孩子
地区招聘官员协调员（GSF 1 – 外部）
• 空缺职位数：1 • 就业基础：全职，每周 37 小时，以永久合同形式提供*，并遵守 BGN 对当地就业平民的规定。2.简介：区域招聘官协调员的职责是协助副招聘官 (DRO) 和高级招聘官 (SRO) 为廓尔喀旅 (BG) 规划、组织和开展招聘工作。此全职职位为永久性职位，直至 BGN 平民退休年龄达到目前的 60 岁，并且必须成功完成 BGN 的年度评估系统 *“Catch-Up”。该职位持有者负责 BGN 的核心产出之一，并将负责每年选拔最有潜力的新兵加入廓尔喀旅和新加坡廓尔喀特遣队。这将涉及代表英国陆军的年度招募步枪学员和代表新加坡警察部队廓尔喀特遣队 (GCSPF) 的年度招募周期，从来自尼泊尔各地的潜在多达 20,000 名申请者中招募学员。作为招聘交付中的关键职位，ARO（协调员）负责向 SRO 负责，协助执行年度招聘周期的所有阶段；广告、在线注册、第 1 阶段（注册）、第 2 阶段（初步选择）和第 3 阶段（最终选择）。ARO 协调员将利用他们的指挥和管理经验以及对尼泊尔的深入了解，协调 2 倍其他地区招聘官和大约 36 倍高级招聘助理的产出，以规划和执行这些产出。ARO 协调员预计会在招聘期间延长工作时间，在紧迫的期限内工作，并针对一系列不可预见的情况保持诚信、判断力和建议。ARO 协调员直接向 SRO 工作，负责招聘小组的整体协调。最后，ARO 协调员为 SRO 和 DRO 提供决策过程指导，并支持首席招聘官 (CRO) 的意图。BGN 的所有招聘广告（包括此广告）均经过公平公开的竞争。
中国的空间情境意识能力超越地理i
中国有许多传感器来支持其月球和火星勘探计划，但目前尚无任何公开的专用地面或空间传感器，能够扫描地球与月球之间的空间量以发现未知物体。中国正在采取措施在未来5 - 10年内提高其能力。中国直到最近才开始扩大其行星防御系统的系统，这可以使超越乔奥扫描未经通知的航天器扫描。即使Chang'e 5 Orbiter仍位于Lunar Distant Retrograde Orbit（DRO），如下所述，其更新的相机似乎更加调整为特写和遥远的明亮对象，而不是扫描未知的昏暗对象。这种赤字可能会在2023年就会发生变化，但是到2024年底，中国将推出Chang'e 7，其中包括计划持续几年的月球OBITER。2,3,4
Hongyao MA-哥伦比亚商学院
随机化FIFO机制 - 上海何乔·汤汤（Shanghai Jiao Tong）2022年管理科学研讨会 - OITM研讨会，伯克利·哈斯（Berkeley Hass），伯克利·哈斯（Berkeley Hass），伯克利，加利福尼亚州2022-23届ACM经济学与计算会议（EC'22），博尔德（Boulder NBER市场设计工作组会议2021年 - 马萨诸塞州波士顿的ECONCS研讨会，2021年 - 邀请您在乘车共享操作中进行的谈话。 Dro Brown Bag Bag研讨会，哥伦比亚商学院2021年 - 在线和基于匹配的市场设计聚会，Simons Institute，2021年 - 邀请在Informs'20 2020的Ridesharing Marketlaces邀请演讲 - 匹配科学深入研究，Uber Marketplace，Uber Marketplace，San Francisco，CA 2020
改进了基于扩散的生成模型
扩散概率模型（DPM）在发电任务中取得了显着成功。但是，他们的培训和抽样过程遇到了分配不匹配的问题。在降级过程中，培训和推理阶段之间的输入数据分布有所不同，可能导致数据生成不准确。为了消除这一点，我们分析了DPM的训练目标，并在看来可以通过分布强劲的优化（DRO）来缓解这种不匹配，这等同于在DPMS上进行稳健性驱动的对抗性训练（在）。此外，对于最近提出的一致性模型（CM），它提炼了DPM的推理过程，我们证明其训练目标还遇到了不匹配问题。幸运的是，此问题也可以通过AT减轻。基于这些见解，我们建议在DPM和CM上进行有效的效率。最后，广泛的经验研究验证了基于扩散模型的AT有效性。代码可在https://github.com/kugwzk/at_diff上找到。
公司秘书职能的内部化
Droneshield Ltd（ASX：DRO）（Droneshield或公司）建议，作为其增长的一部分，它正在内部化其公司秘书职能。汽车集团的女士帕特里夏·范尼（Patricia Vanni）将辞去任命的联合公司秘书，生效于2025年3月11日。Vanni女士和汽车集团将继续根据需要向公司提供公司秘书和治理服务。董事会向帕特里夏·范尼女士表示感谢，自任命以来她的宝贵贡献。公司首席财务官卡拉·巴兰科（Carla Balanco）女士和公司总法律顾问保罗·塞诺兹（Paul Cenoz）将继续担任联合公司秘书。出于ASX上市规则12.6的目的，Balanco女士和Cenoz先生都将负责公司与ASX之间的通信。该公告已被董事会批准发布给ASX。查询，请联系：
简要介绍可用于近期互连的资源
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参考
目标该实习的目的是为歧义设置A制定简单的自动选择程序，以有效地解决数据驱动的学习环境中的安全限制。1。首先，我们旨在完善DRO方法中的粗大风险定量。这个问题起源于使用过度广泛的分配变化范围，从而导致ML从业者在选择正确的分配转移家族方面的不确定性。目标是开发自动化方法，以选择歧义性设置a，以适应可能遇到的数据变化，从而在模型精度和这些高维问题的可溶性之间达到平衡[2]。2。第二，我们旨在开发量身定制的最小最大问题结构的随机一阶方法，尤其是受歧义集的几何形状的影响。与先前在[3]中观察到的一般最低最大问题相比，这种方法可能会提高效率。在该领域的成功将导致开源软件和数值基准的发布。
EPC会议
Sorin Barbu（荷兰鹿特丹）Stefania Bunduc（罗马尼亚，罗马尼亚）立陶宛）Peter Hegyi（英国谢菲尔德，英国）Kyiv（Kyiv，Kyiv，Kyiv，Ukraine，Ukraine，Ukraine） Nøjgaard（丹麦哥本哈根）Aldis Puckitis（意大利意大利博洛尼亚）。 Rodrigues-Pinto（葡萄牙）Sahin-tóth元素（美国安吉利斯）伊莎贝拉·瑞典（Isabella Swedish）（瑞典斯德哥尔摩）Sorin Barbu（荷兰鹿特丹）Stefania Bunduc（罗马尼亚，罗马尼亚）立陶宛）Peter Hegyi（英国谢菲尔德，英国）Kyiv（Kyiv，Kyiv，Kyiv，Ukraine，Ukraine，Ukraine） Nøjgaard（丹麦哥本哈根）Aldis Puckitis（意大利意大利博洛尼亚）。 Rodrigues-Pinto（葡萄牙）Sahin-tóth元素（美国安吉利斯）伊莎贝拉·瑞典（Isabella Swedish）（瑞典斯德哥尔摩）
通过直接Q功能优化增强语言模型的多步推理能力
强化学习（RL）在使大语言模型（LLMS）与人类偏好相结合并提高其执行复杂任务的能力方面起着至关重要的作用。但是，由于使用多种模型和大量的在线抽样培训（例如PPO），当前的方法要么需要大量的计算资源（例如，PPO），要么被用作匪徒问题（例如，DPO，DRO），通常在多步理学任务中挣扎，例如数学问题和复杂的推理，涉及较长的思想链条。为了克服这些局限性，我们引入了直接的Q-功能优化（DQO），该优化将响应生成过程作为马尔可夫决策过程（MDP），并利用软actor-Critic（SAC）框架来优化语言模型直接参数参数的Q函数。DQO的MDP公式提供了比基于匪徒的方法的结构优势，从而实现了更有效的过程监督。对两个数学解决问题数据集GSM8K和数学的实验结果表明，DQO胜过以前的方法，将其确定为一种有希望的离线强化学习方法，以使语言模型对齐。