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确保 RDBMS 中的 AI 数据访问控制
访问控制是关系数据库管理系统 (RDBMS) 中数据安全的一个关键方面，尤其是在人工智能 (AI) 应用环境中。本文全面回顾了确保 RDBMS 中 AI 数据访问控制的技术和策略。回顾涵盖了各个方面，包括基于角色的访问控制、基于属性的访问控制以及针对 AI 驱动环境量身定制的动态访问控制机制。此外，本文还探讨了 AI 数据访问控制中的挑战和新兴趋势，强调了集成 AI 技术以增强 RDBMS 安全性和隐私性的重要性。通过综合现有文献和研究成果，本文旨在为在 RDBMS 环境中有效实施 AI 数据访问控制提供见解和建议。
用于水库计算的多个读数的集成学习
储存器计算 (RC) [1, 2] 是一种循环神经网络，近年来因其训练成本低、可通过专用电路 [3, 4] 和物理 RC [5, 6] 在硬件上实现而备受关注。RC 由储存器部分和读出部分组成，储存器部分接收时间序列输入并将其非线性转换为高维空间以表示输入的时空模式，读出部分从储存器部分拾取一些模式来分析输入并生成输出。RC 的主要优势是除读出部分之外的权重连接都是固定的。因此，与深度神经网络相比，其训练所需的数据量更少，计算成本更低。因此，RC 适用于计算资源有限且无需云计算即可执行训练的边缘 AI 系统。 RC 的读出大多由线性模型（单层感知器）实现，因此，读出的适应训练数据的能力有限。为了增强 RC 的训练能力，我们提出了一个具有多个读出的 RC 模型，该模型将一个读出的训练分散，以便每个读出可以专注于特定类型的训练数据。该方法可以看作是一种集成学习，用于增强 RC 泛化性能。简单地增加读出的数量对于边缘 AI 系统来说是低效的，因为它会消耗系统中有限的内存资源。本研究引入了一种自组织函数，它能够使用
确保人工智能时代的包容性中学教育
4 John Hawksworth、Richard Berriman 和 Saloni Goel，“机器人真的会抢走他们的工作吗？对自动化潜在长期影响的国际分析”，2018 年 2 月。[2019 年 7 月 28 日访问] https://www.pwc.co.uk/economic-services/assets/international-impact-of-automation-feb-2018.pdf ，第 43 页。 4 5 财政研究所报告称，到 29 岁时，接受高等教育的男性比拥有 5 个 A*-C GCSE 的男性收入高出 25%。 Chris Belfield、Jack Britton、Franz Buscha、Lorraine Dearden、Matt Dickson、Laura van der Erve、Luke Sibieta、Anna Vignoles、Ian Walker 和 Yu Zhu，《本科学位对早期职业收入的影响》，财政研究所，2018 年 11 月。https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/759278/The_impact_of_undergraduate_degrees_on_early-career_earnings.pdf ，第 15 页。 5 [2019 年 8 月 1 日访问] 6 https://www.suttontrust.com/wp-content/uploads/2019/06/Elitist-Britain-2019.pdf ，第 4 页 7 社会流动委员会报告称，“与工薪阶层出身的人相比，富裕人士最终从事专业工作的可能性高出近 80%”。《2019 年精英英国：英国领导人的教育背景》，萨顿信托基金，2019 年 7 月。https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/798687/SMC_State_of_Nation_2018-19_Summary.pdf ，第 2 页。[2019 年 8 月 8 日访问]
在具有LEAP的临床前癌模型中预测基因的本质和药物反应：自动编码器和
临床前扰动筛选，其中在疾病模型上系统地测试了遗传，化学或环境扰动的影响，由于其规模和因果性质，对机器学习增强的药物发现具有巨大的希望。预测模型可以根据分子特征来推断以前未经测试的疾病模型的扰动反应。这些在计算机标签中可以扩展数据库并指导实验优先级。但是，对扰动特异性效应进行建模并在各种生物环境中产生健壮的预测性能仍然难以捉摸。我们介绍了LEAP（自动编码器和预测变量的分层集合），这是一个新颖的集合框架，可改善稳健性和概括。LEAP利用多个Damae（数据增强蒙版的自动编码器）表示和套索回归器。通过结合从不同随机初始化中学到的多种基因表达表示模型，在预测未见细胞系，组织和疾病模型中基因本质或药物反应方面始终胜过最先进的方法。值得注意的是，我们的结果表明，结合表示模型而不是仅预测模型会产生出色的预测性能。超出其性能增长，LEAP在计算上是有效的，需要最小的高参数调整，因此很容易将其纳入药物发现管道中，以优先考虑有希望的目标并支持生物标志物驱动的分层。这项工作中使用的代码和数据集可公开使用。
确保对女权主义气候正义的责任
确保不同组2的正义 - 除了某些人在煤炭等领域或引入新技术的工作中的工作。第二，尤其是正义的土地问题往往会因某些工作的关注而被边缘化。由于土地利用的巨大变化而导致的不公正现象，因为在农村地区引入了新的（和可再生）技术，但也需要解决，但在指的是过渡时很少解决。改变土地利用，可再生能源或用于可持续技术的矿产可能需要消除嵌入土地中的文化和知识系统。第三，对于妇女，尤其是在土著和农村社区中，平衡在其社区中平等地位的个人斗争，与国家机构或公司相关的较大社区的正义斗争始终需要平衡不同的议程（Arora-Jonsson，2013年； Dubey和Dubey and Saxena; Dubey and Saxena，20233）。气候正义和公告仅过渡，要求对过渡的思考和实践是性别的，并结合了女权主义的思维和方法。
确保每个孩子在Twic East接收NOPV2疫苗...
针对零剂量儿童的竞选活动优先确定和接种零剂量的孩子，那些从未接受过任何疫苗并且仍然容易受到诸如小儿麻痹症之类的可预防疾病的人。通过为41个零剂量儿童接种疫苗，该团队解决了医疗保健方面的差距，并提供了必不可少的保护，并将其整合到常规免疫系统中，以进行未来的疫苗接种。实施微观计划，到达每个社区，通过详细的社区映射指导所有合格儿童的系统识别和疫苗接种。克服后勤挑战，包括严重的洪水和艰难的地形，对于到达偏远社区和内部流离失所者，尤其是由于不安全感而流离失所的人。
关于合奏学习方法的评论-IJRPR
机器学习方法是集合学习，其中许多分类器被用于预测单个输出。它也称为多分类器系统。为了胜过其他机器学习算法，Ensemble Learne结合了用于机器学习的Multiple算法，以根据从数据和各种投票过程中推断出数据和结果的属性提供弱预测性结果。合奏学习涉及将多个单个模型的预测结合在一起，以做出最终的预测或决策。合奏分类器比许多情况下的单个分类器更准确。合奏学习的概念可以与实际生活环境相匹配。在做出关键决定时，而不是仅仅依靠一种意见时，就会考虑多个专家。在许多情况下，合奏被证明比每个分类器都更精确，但是，整合模型永远不会成功。具有提高准确性的分类器与可行性构成最佳集合的不同之处。如果每个分类器都会产生不同的错误，则总误差将减少。
确保当地食品系统并确保非洲农村和印度获得营养食品：
他在农业系统中缺乏农业生物多样性，威胁着印度和非洲近30亿人民的营养安全。约有6亿小农户（其中大部分在这两个地区，生产超过三分之一的食物）是维持生物多样性，确保所有人的食品和营养安全的关键。但是，全球化的同质作用威胁到其经济可行性和对多样性的贡献。再生农业是一种基于农业多样性原则的实践，可以改善土壤健康，是解决食品和营养不安全感挑战的同时，同时提高农场生产率和收入的新兴途径。本报告研究了再生农业在确保当地粮食系统，改善生物多样性并确保获得营养食品的潜力。