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基于属性的遥测数据共享 -
摘要：本研究研究了Uppsala模型的适应性，以增强欧盟（EU）资助的项目的管理，特别是专注于该模型的宏观和微型元素。最初是为公司级国际化开发的Uppsala模型，为应对欧盟项目实施的复杂挑战提供了一个宝贵的框架，其中包括官僚主义的障碍，多样化的利益相关者管理以及欧洲一体化的复杂性。本文强调了尽管申请流程和熟练的受益人提高了项目经理所面临的持续问题。通过应用Uppsala模型，该模型强调了逐步的知识发展和资源承诺，本研究旨在弥合基金获取和项目交付之间的差距。Uppsala模型的宏观（广泛外部因素）和微观（个人和组织行为）观点的整合为管理国际，多利益相关者欧盟倡议提供了全面的方法。这种方法是通过Sumanu项目举例说明的，该项目解决了波罗的海地区的营养回收和可持续肥料管理。调查结果表明，可以通过促进更好的利益相关者关系，增量学习和自适应策略来有效地应用Uppsala模型的原则来增强复杂的欧盟项目的执行。这项研究强调了在欧盟背景下实现成功的项目成果方面的体验式学习和网络观点的相关性。
![课程ID和标题：[EE508，机器学习的硬件基础]单位：4项 - 天 - 时间：[春季2025] - [星期六12：30-4：10pm - discm](/simg/3/30f978e944de08c9e836a60e904c269b4a7032a6.webp)
课程ID和标题：[EE508，机器学习的硬件基础]单位：4项 - 天 - 时间：[春季2025] - [星期六12：30-4：10pm - discm
Course ID and Title: [EE508, Hardware Foundations of Machine Learning ] Units: 4 Term—Day—Time: [Spring 2025] — [Lecture Saturday 12:30-4:10pm – Discussion: TBD] Location: TBD Instructor: Arash Saifhashemi Office: TBD Office Hours: TBD Contact Info: saifhash@usc.edu Teaching Assistant: TBD Office: TBD Office Hours: TBD Contact信息：TBD目录描述ML内核：卷积，变压器，嵌入。加速器：GPU，输入/重量/输出固定加速器。分布式ML：数据，模型和混合动力并行。私人ML：同态加密和多方计算加速器。课程描述本课程为有兴趣建筑机器学习（ML）硬件和系统的ECE（电气和计算机工程）学生提供了独特的观点，例如图形处理单元（GPU）和加速器，以及设计可扩展的ML系统，例如基于云的ML ML培训和推动力。本课程向学生介绍了ML模型中通常看到的计算和内存访问内核，包括卷积，变形金刚和嵌入表。学生将学习如何将卷积转换为矩阵操作以及如何加速这些矩阵操作在硬件加速器上。它为ML加速器提供了3种不同的硬件设计范例：输入，输出和权重固定加速器。它对市场上ML硬件加速器（例如GPU和Tensor处理单元（TPU））提供了深入的了解。该课程还介绍了如何使用模型，数据和混合并行性等并行化方法扩展ML系统。该课程将使学生能够了解机器学习中的隐私基础知识，以及如何使用同型加密和多方计算来加速私人ML系统。
欧洲生命科学概述概述Q3 2024 -KPMG LLP
当欧盟（EU）在2020年宣布其绿色协议时，它认识到，它需要公司的可靠，可比较的信息来将进度的进度迈出，朝着2050年的气候中立欧盟的目标。此信息 - 欧盟公司可持续性报告指令（CSRD）所要求的，是实现这一目标的关键，通过欧洲可持续性报告标准（ESRS）为公司的可持续性努力带来更大的透明度和问责制。今天，第一波公司正准备根据ESR报告。他们是最大的公司，但最终将要求50,000家公司根据这些新标准报告具体信息。
政策 25 0 高质量基础...
中学课程以学前班至五年级课程的成果为基础，帮助学生顺利进入高中课程。成功的中学课程具有包容性，支持所有人的文化。重要的学术学习体验是常态，其特点是内容严谨，教学标准，对所有学习者寄予厚望，学校环境适合学生的发展，安全且支持性强。中学教育工作者采用多种学习和教学方法，让学生参与真实、积极和有目的的学习体验。学生将学会理解重要概念，培养基本技能，并运用所学知识解决相关问题。中学的环境和文化应使每个学生与至少一位熟悉学生学业发展和个人目标的可信赖成人倡导者建立有意义的支持关系。中学体验的目标是建立稳定且相互尊重的关系，以支持学生的个人、智力、道德和社会成长。
测试同型加密分割模型LLMS的鲁棒性
摘要。时锁拼图是独特的加密原始图，它使用计算复杂性将信息保密在一段时间内保持秘密，此后安全性到期。不幸的是，在引入的二十五年之后，当前的时间锁定原料的分析技术没有提供合理的机制来构建多方加密原始的原始系统，这些密码原始的原始系统将到期的安全性用作建筑块。正如在同行评审的文献中重新指出的那样，当前对此问题的尝试缺乏合成性，完全一致的分析或功能。本文介绍了一个新的基于理论的复杂性框架和新的结构定理，以分析具有完整通用性和组成的定时原则（这是中央模块化协议设计工具）。该框架包括一个基于细粒度的复杂性的安全模型，我们称之为“剩余复杂性”，该模型可能会在定时原语上泄漏。我们针对多方计算协议的定义通过考虑细粒度的多项式电路深度来概括文献标准，以模拟可行时间到期的计算硬度。我们的组成理论依次又导致（细粒度）安全性降解，因为项目的组成。在我们的框架中，模拟器具有计算深度的多项式“预算”，在组成中，这些多项式相互作用。最后，我们通过典型的拍卖应用演示如何应用我们的框架和定理。在第一次，我们证明可以以完全一致的方式证明，具有虚假的假设 - 基于漏水，温和安全的组件的多方应用程序的属性。因此，这项工作显着地将可证明的密码学扩展到了独立的任意多项式安全性的世界，再到经常出现在实践中的小时域的领域，在实践中，组件的安全性到期，而较大的系统仍然安全。
金融科技秋季的基础2024
kmec 2-80教授：yannis bakos：bakos@stern.nyu.edu david david yermack：dy1@stern.nyu.edu教学研究员：Harsh pooniiwala hp2664@stern.nyu.nyu.nyu.edu.指的是涉及基于技术的业务模式的金融部门创新，这些创新可以促进促进分解，彻底改变现有公司如何创造和交付产品和服务，解决隐私，监管和执法挑战，为企业家提供新的门户，以及用于包容性增长的种子机会。金融科技也是越来越多的技术方法来实现主要金融中介功能的标签：付款，筹集资本，汇款，管理不确定性和风险，市场价格发现以及调解信息不对称和激励措施。在当今的金融科技业务中，消费者通过移动应用程序集成到社交媒体中，以电子方式贸易和机器人顾问对投资组合做出决定。本课程提供了新兴金融科技学科的介绍。这是对可能在金融科技区上额外选修课的严厉学生的起点，同时还为打算只参加一门金融科技课程的学生提供了该领域的概述。出勤率和参与：该课程的出勤是必须的。可以参与，并且是您成绩的重要组成部分。参与不仅仅是出勤率。所有工作都可以在Brightspace上获得，并且所有类都记录在案。参与意味着参加课堂准备，并通过课堂讨论做出贡献，以促进课堂知识的发展（不仅有正确的答案，还可以在这里学习！）。COVID政策：根据NYU政策，如果您感觉不舒服或接触到Covid等，请不要上课。 感谢您作为严厉政策的耐心配合，并感谢您确保我们所有人的安全。COVID政策：根据NYU政策，如果您感觉不舒服或接触到Covid等，请不要上课。感谢您作为严厉政策的耐心配合，并感谢您确保我们所有人的安全。
Socy08022定量研究的基础...
该模块向您介绍了社会科学中的定量研究方法。该模块旨在提供对与定量方法相关的核心概念和术语的坚定理解，以期在9和10的工作中应用这些知识。通过讲座和动手教程的结合，学生将学习以下内容：