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皮带：建筑濒危语言技术
语言技术的发展（例如拼写检查器，自动转录和Ma-Chine翻译）通常被认为是语言振兴项目的目标（Kor-Nai，2013; Zhang等人。，2022）。但是，这些LTS的研究和发展历史上充满了社会和道德问题。 nlp重新搜索这些语言的搜索不足（Joshi et al。） ，2020年； Blasi等。 ，2022），以及对所谓的“低资源”和濒危语言的研究通常将它们视为一种同质语言，与高资源和政治上的占主导地位相同，除了数据可用性以外（DOMgruöz和Sitaram，2022年））。 更糟糕的是，濒危语言的LTS发展经常采用殖民主义品质但是，这些LTS的研究和发展历史上充满了社会和道德问题。nlp重新搜索这些语言的搜索不足（Joshi et al。，2020年； Blasi等。，2022），以及对所谓的“低资源”和濒危语言的研究通常将它们视为一种同质语言，与高资源和政治上的占主导地位相同，除了数据可用性以外（DOMgruöz和Sitaram，2022年））。更糟糕的是，濒危语言的LTS发展经常采用殖民主义品质
使用新颖的生物预测外汇货币波动...
然而，它们的整体结构是以固定结构为特征的，当面对数据扰动时，在适应性和灵活性方面构成了挑战，从而限制了整体性能。为了解决这些局限性，本文提出了一个受近期神经科学发现启发的模块化卷积正交复发性神经网络（McOrnnmCD-ANN）。全面的文献综述将与整体架构相关的挑战背景，从而鉴定了神经网络结构，这些挑战可以增强外汇价格波动的预测，例如在最突出的交易货币中，欧元/GBP配对。通过针对最新技术的详细比较分析对提出的McOrnnMCD-ANN进行了详细评估，例如Bicudnnl-STM，CNN – LSTM，LSTM-GRU，LSTM-GRU，CLSTM，以及集合建模和单个单片CNN和RNN模型。结果表明mcornnmcd-
俄罗斯网络参与者使用受感染的路由器来促进网络行动
美国联邦调查局 (FBI)、美国国家安全局 (NSA)、美国网络司令部和国际合作伙伴发布了此联合网络安全咨询 (CSA)，警告俄罗斯国家支持的网络行为者使用受损的 Ubiquiti EdgeRouters (EdgeRouters) 在全球范围内开展恶意网络行动。美国联邦调查局、美国国家安全局、美国网络司令部和国际合作伙伴（包括比利时、巴西、法国、德国、拉脱维亚、立陶宛、挪威、波兰、韩国和英国的当局）评估了俄罗斯总参谋部情报总局 (GRU)、第 85 主特别服务中心 (GTsSS)（也称为 APT28、Fancy Bear 和 Forest Blizzard (Strontium)）是否在全球范围内使用受损的 EdgeRouters 来获取凭据、收集 NTLMv2 摘要、代理网络流量以及托管鱼叉式网络钓鱼登陆页面和自定义工具。
俄罗斯网络行为者使用受感染的路由器来促进网络行动
美国联邦调查局 (FBI)、美国国家安全局 (NSA)、美国网络司令部和国际合作伙伴发布了此联合网络安全咨询 (CSA)，警告俄罗斯国家支持的网络行为者使用受损的 Ubiquiti EdgeRouters (EdgeRouters) 在全球范围内开展恶意网络行动。美国联邦调查局、美国国家安全局、美国网络司令部和国际合作伙伴（包括比利时、巴西、法国、德国、拉脱维亚、立陶宛、挪威、波兰、韩国和英国的当局）评估了俄罗斯总参谋部情报总局 (GRU)、第 85 主特别服务中心 (GTsSS)（也称为 APT28、Fancy Bear 和 Forest Blizzard (Strontium)）是否在全球范围内使用受损的 EdgeRouters 来获取凭据、收集 NTLMv2 摘要、代理网络流量以及托管鱼叉式网络钓鱼登陆页面和自定义工具。
锂离子电池SOH预测，深度学习通过可解释的机器学习增强
本研究中使用的方法可以帮助电池开发人员将不同的操作策略与电池老化联系起来。We use inputs such as temperature (T), current (I), and state of charge (SOC) and utilize a feature transforma- tion technique which generates histogram-based stressor features representing the time that the battery cells spend under operational conditions, then investigate the performance of DNN models along with explainable machine learning (XML) techniques (e.g., SHapley Additive exPlanations) in predicting LiB SOH.比较分析利用了广泛的开源数据集来评估LSTM，GRU和FNN等深度学习模型的性能。预测以两种不同的模式执行：一个将预测的周期限制为520，另一个将预测扩展到了电池第一寿命的结束（SOH = 80％）。
解码性别：一种用于将印度名称分类为高级功能提取的机器学习方法
根据印度名字对性别进行分类，这对国家的巨大文化，语言和地区多样性提出了独特的挑战。现有的方法经常难以解决由宗教，家族和语言影响塑造的命名惯例的复杂性，从而导致不一致和不准确的分类。为了应对这些挑战，这项研究开发了一种文化多样的数据集，分别是313万名男性和女性名称以及杠杆先进的机器学习（ML）和性别分类的深度学习（DL）技术。这些名称来自印度选举数据，使用自定义脚本生成的合成名称以及网站上的公开名称以确保多样性。评估了十二个ML模型，并具有前四个卷积神经网络（CNN），长期短期记忆（LSTM），门控复发单元（GRU）和XGBOOST，以详细分析。
无人机能耗预测：来自四种不同深度学习模型的比较研究
摘要 - 无人飞机（UAVS）经常面临最终随着电力消耗而发生的挑战，这是因为无人机的电池容量较小和连续的操作系统。要克服这种不确定性，需要预测功耗的准确性，以便无人机可以飞行更长的时间。这项研究使用四种不同的深度学习模型，例如长LSTM，GRU，LSTM-SA和GRU-SA探讨了无人机能源消耗的预测。结果表明，结合了自我发项机制的模型，尤其是GRU-SA，显着胜过其他模型，实现了最低的MAE（0.0343），RMSE（0.0567）和MSE（0.0032）（0.0032）。自我注意力通过在动态过渡过程中专注于重要的输入特征来提高预测准确性。这项工作凸显了提高无人机消耗的坚实基础。索引术语 - 自我注意，深度学习，能量构成，预测，gru-sa
技术与安全：重新控制的调节器
2017 年 WannaCry 和 NotPetya 病毒的传播）事实上已经证明了我们的数字基础设施在面对大规模恶意网络行动时的脆弱性。 2018年11月，蒙田研究所的一份报告甚至预测，法国有可能遭受“网络飓风”，即影响整个国家经济结构并“摧毁大部分”的大规模攻击。国家数字资源5”。发现针对国家最敏感机构（如 2012 年总统选举前夕对爱丽舍宫计算机的渗透，现在归因于美国服务）或针对竞选团队的数字间谍活动2017 年候选人马克龙的竞选（根据美国司法部最近的一项调查，俄罗斯 GRU 似乎对此负有责任）也证实了埃德加·斯诺登 (Edgar Snowden) 在2013 年，某些主要技术情报中心（首先是 NSA 6 及其历史合作伙伴英国 GCHQ 7）极其强大的能力。
使用基于变压器的神经网络
摘要：在这项研究中，我们引入了一种新型的基于变压器的神经网络（DTNN）模型，用于预测锂离子电池的剩余使用寿命（RUL）。所提出的DTNN模型在准确性和可靠性方面显着优于传统的机器学习模型和其他深度学习档案。特别是，DTNN达到0.991的R 2值，平均百分比误差（MAPE）为0.632％，绝对RUL误差为3.2，比其他模型（例如随机森林（RF），决策树（DT），多层perceptron（MLP），REN NERTEN（RN），REN NERTIAL NERTIST（RN NERTIRER NERTIAL（RN））（RN）（rn）（RF）（RF）（RN）（RNN）（RNN）（RNN）（RNN NEFT）（RN NORN NERTER），RNN NOVERRENT NERTER，长期（RN）复发单元（GRU），Dual-LSTM和Decransformer。这些结果突出了DTNN模型在为电池RUL提供精确可靠的预测方面的效率，这使其成为各种应用中电池管理系统的有前途的工具。
生物多样性、自然资本和经济：
本文件由经合组织环境司和贸易与农业司编写。英国作为 2021 年 G7 主席国，要求编写本文件以帮助为 G7 财政、经济和环境部讨论提供信息。报告由 Edward Perry、Geraldine Ang、William Symes、Katia Karousakis 和 Simon Buckle 编写，由 Simon Buckle 和 Julia Nielson 领导。作者衷心感谢 OECD 同事提供的意见和反馈，即 Rashad Abelson、Shivani Kannabhiran、Coralie Martin、Rob Patalano、Stephanie Venuti (DAF)、Juan Casado Asensio (DCD)、Myriam Linster、Mariana Mirabile、Miguel Cardenas Rodriguez、Deepika Sehdev (ENV)、Andrew Blazey、Klas Klaas、Andrew Park、 Piotr Stryszowski (GOV)、Roberto Astolfi、Peter van de Ven (SDD)、Jonathan Brooks、Guillaume Gruère 和 Evdokia Moïsé (TAD)。