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阿伯丁市区域交易季度进展更新
（英国/新加坡）于 2024 年夏季举行。这些报告将在 9 月的联合委员会上提交，并纳入政府的任何反馈意见。3.2.2 数字计划由数字工作组支持，该工作组由来自更广泛网络的专业知识和代表组成。该小组定期开会协作并探索新项目想法，以获得剩余的数字基础设施资金的资格标准。3.2.3 作为苏格兰办公室对苏格兰地方经济增长审查的一部分，英国政府（UKG）一直在收集有关区域经济增长举措的研究。为了获得广泛和更全面的观点，并提供额外的机会就英国政府在苏格兰的当地增长干预措施提供详细的思考。作为对话的第一部分，该交易的项目管理办公室 (PMO) 必须在 2024 年 2 月 23 日之前完成调查问卷，并在收集到与此交易相关的更广泛的工作层面和利益相关者的观点后，与首席执行官和政治层面进行后续接触。提交调查问卷后，苏格兰办公室的城市与增长交易团队计划于 2024 年 5 月 8 日与 Deal 的 PMO 进行一次后续面对面会议。本次会议的结果将在线下分发给阿伯丁市区域交易计划委员会和联合委员会以及两个地方当局的首席执行官。 3.2.4 该协议的地区合作伙伴已经获悉，英国议会下属的苏格兰事务委员会向英国议会发出了征集证据 - 委员会 - 英国议会的通知，要求其在 2024 年 4 月 21 日之前提供答复。答复由阿伯丁市议会城市发展首席官员提交，他也是 ACRD 计划委员会主席，在与城市区域协议计划委员会磋商后，利用阿伯丁城市区域协议联合委员会于 2024 年 2 月授予的授权。3.3 千兆项目 3.3.1 千兆项目是英国政府在英国范围内开展的计划，旨在提高千兆宽带基础设施的可用性，目标是到 2025 年覆盖 85% 的所有场所，到 2030 年覆盖英国其他地区（或 99%）。在苏格兰，将启动 6 个采购批次，以促进千兆项目的实施，电信运营商将竞标公共补贴，以将场所连接到千兆宽带，而这些场所无法实现目前可访问此网络，并且不在任何商业或公共资助计划的范围内升级。3.3.2 阿伯丁市以及阿伯丁郡的大部分地区已被确认纳入苏格兰千兆项目的第 5 批采购，以及马里海岸、安格斯部分地区和邓迪市。该采购批次的规模和范围已通过滚动公开市场审查流程根据电信运营商和电信行业的意见确定。
处理物种分布模型中的面积空间未对准
物种分布模型（SDMS）广泛用于估计物种 - Envi Ronment关系（SERS）并预测跨时空的物种分布。为此，在建模过程开始时选择相关的空间晶粒作为预测变量和响应变量的关键。但是，环境变量通常来自晶粒的大规模气候模型，比响应变量之一更粗糙。这种区域到点的空间未对准会偏向SER伴侣，并危害预测的稳健性。我们使用了一种虚拟物种方法，在不同级别的区域空间空间未对准之间运行模拟，以寻求解决此问题的统计解决方案。我们特别比较了在环境条件下，在不同程度的空间异质性，三个SDMS：A GLM，A GLM，A空间GLM和Berkson误差模型（BEM）中评估的SER估计值和预测性能的准确性，这些空间异质性（Berkson误差模型（BEM））占了细粒度的环境HET在粗粒细胞内的性质。只有BEM准确地估算了从相对粗粒的环境数据（比响应晶粒的50倍），而两个GLM的Ser提供了扁平的Ser。但是，从粗粒数据预测时，这三个模型的表现较差，尤其是在比训练条件更异质的环境中。相反，相对于训练数据集而减少环境的异质性减少了预测性偏见。由于预测是由协变量元数据进行的，因此BEM的预测性能低于两个GLM。因此，标准模型选择方法将无法选择最能估计SER的模型（这里是BEM），这可能会导致对物种分布的环境驱动因素的错误解释。总的来说，我们得出的结论是，由于可以在响应谷物上稳健地估算SER，因此BEM具有巨大的希望，可以克服面积到点的错位。
科技巨头削减办公空间，与房东打交道主要......
美联储主席杰罗姆鲍威尔周二表示，第一季度坚挺的通胀水平使人们怀疑美联储能否在经济没有意外放缓迹象的情况下在今年降息。他的讲话表明，在通胀数据连续第三个月强于预期之后，美联储的前景发生了明显转变，这打消了人们对美联储可能在今年夏天先发制人降息的希望。官员们此前曾表示，他们希望看到通胀回归目标的更大信心，并乐观地认为未来一两个月的数据可能达到这一标准。鲍威尔在华盛顿的一个主持式问答环节中表示：“最近的数据显然没有给我们更大的信心，反而表明要获得这种信心可能需要比预期更长的时间。”这是自上周通胀报告导致股市下跌（因投资者重新调整降息预期）以来鲍威尔首次公开发表评论。鲍威尔讲话后，标普 500 指数小幅下跌，周二收盘下跌 0.2%，投资者抛售美国国债，推高收益率。两年期美国国债收益率自 11 月以来首次短暂触及 5%。鲍威尔表示，美联储也没有考虑加息。请翻页 A2
IBD相关脊椎关节炎的抑制剂
对环境的不完整知识导致代理在不确定性下做出决定。强化学习（RL）的主要困境之一，即自主代理在做出决策时必须平衡两个对比需求的是：利用当前对环境的知识以最大程度地提高累积奖励，并探索允许环境知识的行动，希望提高环境的知识，希望带来更高的奖励价值（探索奖励价值（Exploritation-explotitation-explotitation-explopolitation-opploplotiting-offriatition-offlotiting-trifcount）。同时，另一个相关问题指的是各州的全部观察性，这在所有申请中都可能不假定。例如，当2D图像被视为用于在3D模拟环境中找到最佳动作的RL方法中的输入时。在这项工作中，我们通过部署和测试几种技术来解决这些问题，以平衡探索和剥削的权衡，以在自主驾驶场景中预测转向车轮的部分可观察到的系统。更确切地说，最终的目的是研究使用自适应和确定性探索策略以及深层复发Q-NETWORK的影响。此外，我们改编并评估了修改后的二次损失函数的影响，以改善基础卷积复发性神经网络的学习阶段。我们表明，自适应方法可以更好地近似探索和剥削之间的权衡，而且通常，SoftMax和Max-Boltzmann策略的表现优于绿化技术。
2023 年并购交易综述及 2024 年值得关注的趋势
注：分析是跨年份并通过多种来源进行的，因此数据应被视为具有方向性，因为数据记录和假设可能存在偏差；*本分析同时考虑了已披露和未披露的交易，其中仅考虑了符合 Mergermarket“常规纳入标准”的已披露交易价值（Crunchbase 和 Capital IQ 采用类似的标准），由于平均交易价值低，2023 年交易价值约为 5 亿至 10 亿美元被排除在外；^为确保数据一致性，仅考虑 2023 年 Mergermarket 中的未披露交易；**仅包括已披露的交易注：CAGR=复合年增长率；USD=美元资料来源：Mergermarket；Capital IQ；Crunchbase；并购与联盟研究所；LEK 研究与分析
南苏丹的气候变化和洪水的威胁
这项研究的主要目的是评估信用卡欺诈检测领域机器学习算法的性能，然后根据各种性能指标对其进行比较。使用了七种不同的监督分类算法，包括逻辑回归，决策树，随机森林，Xgboost，幼稚的贝叶斯，K-Nearest邻居和支持向量机。这些算法的性能是通过对指标的全面评估来衡量的，包括准确性，精度，召回，F-SCORE，AUC和AUPRC值。此外，还使用ROC曲线和混淆矩阵来评估这些算法。数据制备阶段在这项研究中至关重要。数据不平衡问题是欺诈和非欺诈交易之间不平等的分布。解决这种不平衡对于成功的模型培训和随后的可靠结果至关重要。采用了各种技术，例如缩放和分布，随机的下采样，降低性降低和聚类，以确保对模型性能的准确评估及其有效概括的能力。结果，“随机森林”和“ K-Neartheard Neighbors”算法在这项研究中表现出最高的性能水平，精度率为97％。这项研究对正在进行的与财务欺诈的斗争做出了重大贡献，并为未来的研究工作提供了宝贵的指导。
