XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDistributional
2022 MT -FWP灰熊MGT计划-Montana.gov
FWP将更新其对康复以及全州灰熊的长期人口统计学和遗传健康的承诺。FWP在两个保护策略（CSS）中阐明了GYE和NCDE中的特定数字目标，并支持CYE中的恢复目标。但是，这种替代方案发现建立全州数字最小，最佳或最大人口目标是没有用的。分配目标未确定明确的分配目标。FWP将管理NCDE，GYE和CYE中的核心人群。当前的FWP计划设想了这些核心和BE之间的未来生物学联系。NCDE CS的目标是为与蒙大拿州其他生态系统的连通性提供机会，但没有明确的目标。fwp将继续努力“生物学合适且在社会上可以接受”的含义。
对气候变化不平等影响的宏观研究
3 Malafry and Brinca（2022）研究不平等对最佳气候政策的重要性，在风格化的两个时期模型中，家庭绘制特质的劳动生产力冲击。4另一篇文献研究了碳价格而不是气候损害的分配后果（例如，参见Parry，2004； Fullerton and Heutal，2007； Metcalf，2007； Chiroleu-Assouline和Fodha，2014； Parry和Williams； Williams等，2010； Williams等；，2015年； Fried等。，2018，2022）。这些论文通常发现政府如何使用碳价格收入对该政策的分配效果产生了重大影响。与碳税或许可相比，气候损害并不能创造政府可以分配以影响其股权影响的收入流。
建立抽象概念的大脑表征模型
抽象概念表征对人类认知至关重要。尽管它们很重要，但人们对这些表征的关键属性仍然了解甚少。在这里，我们使用分布语义的计算模型来预测抽象概念激活和语境化过程中的多变量 fMRI 活动模式。我们设计了一项任务，参与者必须将抽象名词嵌入他们围绕给定背景语境开发的故事中。我们发现，下顶叶皮层中的表征是由分布语义模型中出现的概念相似性预测的。通过构建不同的模型系列，我们揭示了模型的学习轨迹，并描述了抽象和具体的训练材料如何有助于形成类似大脑的表征。这些结果为人类大脑中抽象概念表征的格式和出现提供了理论。
国际清算银行 2021 年度经济报告
引言.................... ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... x 政策挑战 . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... xii 近期挑战 . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xii 长期挑战 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xiii 货币政策的分配足迹 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...
![arxiv：2308.09552v4 [cs.cr] 2024年4月9日](/simg/b\be0de935e4df45ccd7ba202849bcb176b1dedd48.webp)
arxiv：2308.09552v4 [cs.cr] 2024年4月9日
摘要。机器学习的成功（ML）伴随着对其可信度的越来越关注。几个司法管辖区正在准备ML监管框架。这样的问题是确保模型培训数据具有某些敏感属性的理想分布特性。例如，法规草案表明，模型培训师必须表明培训数据集具有特定的分散特性，例如反映人口的多样性。我们提出了ML属性证明的新颖概念，允许供奉献者（例如，模型培训师）证明ML模型与验证者（例如客户）的相关属性，同时保留了Sensifive数据的机密性。我们关注培训数据的分布性能的证明，而无需透露数据。我们提出了将特性推断与加密机制相结合的有效混合属性证明。3
014.appendix n-社会经济发展计划.pdf
该项目的本地内容策略与可再生能源独立的电力生产商（REIPP）采购计划和政府倡议一致，该计划由国家财政部，贸易，工业和竞争部（DTIC）以及矿产资源与能源部（DMRE）（DMRE）驱动，因此，投标人旨在促进南方非洲的制造行业，以提高Anivry Anivry Anivry Anivran Anivanian Intrivan Invary Aniveran Invacry Expracecriation和创造行动，并提高了行动的行动。投标人致力于对转型深度的各种视角，投标人认为这对于仅在可再生能源领域内的过渡至关重要，这对分布影响和系统变化都至关重要。这将解决过去和现在的不平等现象，需要恢复性司法或肯定的地方所有权和经济赋权。这意味着使用REIPP采购计划政策，该政策允许或积极支持投标人对以前和现在边缘化群体的更大分配益处，以及社会经济系统转化的更深度。
气候适应计划的定性审查
摘要尽管越来越关注气候正义，但先前的研究揭示了关于边缘化群体如何参与当地气候适应过程的细节。本研究旨在通过对美国市政当局的气候适应计划和相关文件的定性审查来了解这些过程中如何考虑正义。我们使用了识别，分配和程序正义的三维框架，审查了2010年至2021年之间发布的101个计划。总的来说，我们的发现表明，比程序更专注于认识和分配正义。承认司法主要集中于谁最容易受到气候变化的影响，以及大多数计划如何采用对脆弱性的类似理解。计划较少承认历史不公正是如何促进脆弱性的。通过六个领域的适应策略来解决分配司法（例如健康与安全，建筑物，绿色基础设施，专业发展，食品和过境），比新计划更加关注扩大现有计划。对拟议策略的潜在负面影响很少关注。程序正义主要是通过一次性的机会来考虑的，而不是在决策方面进行更广泛的参与。大多数计划都缺乏实施考虑因素，即正义或其他方面，但是在包括在内的细节主要集中于谁将参与其中，而不是如何实施战略。这些发现提供了一系列方法，将正义纳入适应计划中，并支持为制定未来计划的几项考虑。
对锥虫飞蛾知识的贡献（...
摘要。印度的生物多样性热点安达曼（Andaman）和尼科巴群岛（Nicobar Islands）拥有各种各样的昆虫物种，其中许多物种是该地区特有的。目前的工作着重于安达曼和尼科巴群岛的锥虫蛾的多样性，并显着扩大了对安达曼和尼科巴群岛的已知锥虫蛾动物区系的知识，报告了19种的新分布记录。这项工作提供了成人生殖器的鉴别诊断，分布数据和显微照片，包括对五种生殖器结构的首次描述，即tatobotys varanesalis（Walker，1859年）； Ravanoa Xiphialis（沃克，1859年）； Nosophora albiguttalis Swinhoe，1890年； Nosophora Conjunctalis Walker，1866年；和Macaretaera Hesperis Meyrick，1886年。此外，还记录了七个属的文档，即群岛。Macaretaera Meyrick，1886年； Ravanoa Moore，1885年； Bocchoris Moore，1885年； BotyodesGuenée，1854年； Heamopsis Kirti＆Rose，1987年； Zitha Walker，1866年和Termioptycha Meyrick，1889年，强调了这个不受欢迎的地区的生物地理意义，以及对持续的Faunistic Surveys的需求。
pdf div>
1个教程3 1.1入门。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 1.2数据收集。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.3创建数据集。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.4预处理 /后进程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.5自定义神经网络。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1.6在线RL。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.7固定。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 1.8离线政策选择。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 1.9使用分布Q功能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 1.10培训政策（节省和加载）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20