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undrr输入到海洋行动面板概念论文
在全球供应链以及海洋经济网络中，海港携带的商品贸易数量的80％是对贸易和发展至关重要的关键节点。 同时，这些复杂的基础设施资产通常集成在大型城市集聚中，正处于气候变化的前线。 相关的影响可能会导致巨大的破坏，以及昂贵的破坏和延迟供应链，并可能对国际贸易产生深远的影响，以及包括SID在内的最脆弱国家的可持续发展前景，包括SID，取决于其海洋港口作为贸易，能源，食品，粮食，旅游业和DRR的寿命。 o全球港口特定的自然危害风险估计为每人75亿美元在全球供应链以及海洋经济网络中，海港携带的商品贸易数量的80％是对贸易和发展至关重要的关键节点。同时，这些复杂的基础设施资产通常集成在大型城市集聚中，正处于气候变化的前线。相关的影响可能会导致巨大的破坏，以及昂贵的破坏和延迟供应链，并可能对国际贸易产生深远的影响，以及包括SID在内的最脆弱国家的可持续发展前景，包括SID，取决于其海洋港口作为贸易，能源，食品，粮食，旅游业和DRR的寿命。o全球港口特定的自然危害风险估计为每人75亿美元
海报：基于加强学习的自主行动的鲁棒性驱动到对抗性输入
在这项研究中，我们评估了自主驾驶（AD）系统中增强学习的鲁棒性（RL），特别是反对对抗攻击的稳健性。我们采用了Karavolos等人提出的基于Q学习的AD模型。[1]的简单性，是我们分析的基础。此选择使我们能够在简单的Q学习方法和更复杂的RL系统之间进行明显的比较。我们设计了两个威胁模型，以模拟对基于RL的广告系统的对抗性攻击。第一个模型涉及在RL模型的细调中注入未发现的恶意代码，使其容易受到对抗性扰动的影响，这可能会导致在特定的触发条件下碰撞。第二个威胁模型旨在通过直接改变RL模型在特定触发条件下的行动决策来引起碰撞，这代表了一种更隐秘的方法。基于这些威胁模型，我们对两种主要情况的实证研究提出：操纵传感器输入和直接对动作的扰动。研究结果表明，尽管基于RL的AD系统表现出针对传感器输入操纵的弹性，但在受到直接动作扰动时它们会表现出脆弱性。主要的和宽容的场景涉及更改传感器读数，例如在偏心转弯期间，这可能会误导系统并可能导致事故。这对于小误差很大的操作至关重要。第二种情况直接扰动动作，更多地是对基于RL的AD系统脆弱性的理论研究，而不是实用的现实世界威胁。
EEC规则概况说明5类型的能量输入和...
1级级别2级别3完整代码描述代码描述代码说明01太阳能00未指定00未指定1 T010000 01光伏00未指定的T010100 01经典硅T0101101 02薄膜薄膜T010102 02浓度T0102 02浓度00 UNSIFIED T010200 02 WIND 002 WIND 002 WIND 002 WIND 002 WIND 0000 002 WIND 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 002 T020001 02海上T020002 03水电头安装00未指定的00未指定的T030000 01摩托车头安装00未指定的T030100 02存储头安装安装00未指定的T030200 t030200 03纯泵存储头安装0003纯puped topeced Heactified 00 00 00 00044. T030400 04海洋00未指定的00未指定的T040000 01潮汐00未指定的T040100 01陆上T040101 02海上T040102 02 Wave Wave Wave Wave Wave 00 Unspeciped T040200 T040200 01 Onshore T040201020202202020222202022222022202222202022220202022220220220202202023ION30202202020202020202020220202020202020202号 04 Pressure 00 Unspecified T040400 05 Thermal 00 Unspecified 00 Unspecified T050000 01 Combined cycle gas turbine with heat recovery 00 Unspecified T050100 01 Non-CHP T050101 02 CHP T050102 02 Steam turbine with back-pressure turbine (open cycle) 00 Unspecified T050200 01 Non-CHP T050201 02 CHP T050202 03带冷凝涡轮机的蒸汽轮机（封闭循环）00未指定的T050300
ATR 72 弹跳着陆中提到的不当控制输入
为了履行基金会独立和无党派传播客观安全信息的使命，FSF 出版物征集可靠的贡献，以促进对航空安全问题的发人深省的讨论。如果您有适合《事故预防》的文章提案、已完成的手稿或技术论文，请联系出版部主任。处理手稿时会非常谨慎，但飞行安全基金会对提交的材料不承担任何责任。出版部工作人员保留编辑所有已发表投稿的权利。基金会购买手稿的所有权利，并在出版后向作者付款。如需更多信息，请联系出版部。
欧盟对 2025 年欧盟单一市场战略的意见
除标签外，营销限制尤其令人担忧，且仍是一种普遍的做法。包装禁令是最极端的废物预防措施，因此只有在适当评估其适度性之后才能实施，包括可行替代品的可用性、非歧视性以及总体影响，例如对食品供应和浪费的影响 2 。尽管提出提案的成员国没有充分证明这些措施的必要性或适度性，但单方面包装禁令在过去几年中一直在增加 3 。虽然即将生效的《包装和包装废物条例》有望使包装规则更加统一，特别是在标签领域，但该条例也为成员国采取单方面或更雄心勃勃的包装废物预防措施提供了很大的回旋余地 4 。这进一步强调了加强工具以充分防止和制裁单一市场侵权行为的重要性 5 。
可控制的全原子生成蛋白质序列和结构仅限序列输入
我们提出了格子（p Rotein la tent i doffusion），这是一种通过在预先训练的序列序列序列序列的序列序列的压缩潜在空间上学习扩散，用于蛋白质结构域的发电范围和蛋白质结构域的序列。由于在生成模型训练期间仅需要序列训练数据，因此与其他序列结构生成模型相比，我们将可用的训练数据集增加了10 2×至10 4×。此外，这扩大了可控制生成的注释，我们证明了功能和生物体的组成条件，包括2219个基因本体论功能的丰富词汇。样品表现出跨模式的一致性，同时具有条件弗雷切特（Fréchet）的距离（FID）测量的所需特性。格子范式避免了结构数据库的强烈先验和大规模失衡，可以轻松地使用数据和计算来缩放，并可以控制全原子蛋白质结构和序列。
EEG2Rep：通过信息掩蔽输入增强自监督脑电图表征
脑电图 (EEG) 表征学习的自监督方法面临着 EEG 数据固有的三个特定挑战：（1）低信噪比对所学习表征的质量提出挑战，（2）由于受试者间差异等因素，幅度范围从非常小到相对较大，使模型有可能受较高幅度范围的支配，以及 （3）连续值序列中缺乏明确的分割，这可能导致信息量较少的表征。为了应对这些挑战，我们引入了 EEG2Rep，一种用于从 EEG 进行自监督表征学习的自预测方法。 EEG2Rep 的两个核心新颖组件如下：1) EEG2Rep 不是学习从原始 EEG 预测掩蔽输入，而是学习在潜在表示空间中预测掩蔽输入；2) EEG2Rep 不是使用传统的掩蔽方法，而是使用一种新的语义子序列保留 (SSP) 方法，该方法提供信息丰富的掩蔽输入来指导 EEG2Rep 生成丰富的语义表示。在对 6 种具有受试者差异的不同 EEG 任务进行的实验中，EEG2Rep 的表现明显优于最先进的方法。我们表明，我们的语义子序列保留改进了自我预测文献中现有的掩蔽方法，并发现保留 50% 的 EEG 记录将在所有 6 个任务上平均获得最准确的结果。最后，我们表明 EEG2Rep 对噪声具有鲁棒性，可以解决 EEG 数据中存在的一个重大挑战。模型和代码可在此处获取：https://github.com/Navidfoumani/EEG2Rep
EEG2Rep：通过信息掩蔽输入增强自监督脑电图表征
脑电图 (EEG) 表征学习的自监督方法面临着 EEG 数据固有的三个特定挑战：（1）低信噪比对所学习表征的质量提出挑战，（2）由于受试者间差异等因素，幅度范围从非常小到相对较大，使模型有可能受较高幅度范围的支配，以及 （3）连续值序列中缺乏明确的分割，这可能导致信息量较少的表征。为了应对这些挑战，我们引入了 EEG2Rep，一种用于从 EEG 进行自监督表征学习的自预测方法。 EEG2Rep 的两个核心新颖组件如下：1) EEG2Rep 不是学习从原始 EEG 预测掩蔽输入，而是学习在潜在表示空间中预测掩蔽输入；2) EEG2Rep 不是使用传统的掩蔽方法，而是使用一种新的语义子序列保留 (SSP) 方法，该方法提供信息丰富的掩蔽输入来指导 EEG2Rep 生成丰富的语义表示。在对 6 种具有受试者差异的不同 EEG 任务进行的实验中，EEG2Rep 的表现明显优于最先进的方法。我们表明，我们的语义子序列保留改进了自我预测文献中现有的掩蔽方法，并发现保留 50% 的 EEG 记录将在所有 6 个任务上平均获得最准确的结果。最后，我们表明 EEG2Rep 对噪声具有鲁棒性，可以解决 EEG 数据中存在的一个重大挑战。模型和代码可在此处获取：https://github.com/Navidfoumani/EEG2Rep
研究与开发、创新投入和生产力；国家创新体系的作用
研发费用和研究人员数量是创新成果的重要影响因素。然而，我们发现，创新成果也受到国家创新体系的显著影响，而这一点在现有文献中经常被忽视。国家创新体系包含难以衡量的资源，例如员工培训量、大学与行业或跨行业合作的程度以及知识产权水平。我们使用数据包络分析模型证明，国家创新体系的跨国差异在很大程度上解释了从典型创新投入中产生创新的相对低效率。这一发现表明，各国只需培育和推进国家创新体系即可支持长期经济增长。关键词：数据包络分析、国家创新体系、国家
使用蒙特卡洛预测编码学习感官输入的概率分布
有人提出，大脑使用概率生成模型来最佳地解释感官信息。这一假设已在不同框架中形式化，重点是解释不同的现象。一方面，经典预测编码理论提出了如何通过采用局部突触可塑性的神经元网络来学习概率模型。另一方面，神经采样理论已经证明了随机动力学如何使神经回路能够表示环境潜在状态的后验分布。这些框架通过变分过滤结合在一起，将神经采样引入预测编码。在这里，我们考虑一种用于静态输入的变分过滤变体，我们将其称为蒙特卡罗预测编码 (MCPC)。我们证明，预测编码与神经采样的结合会产生一个使用局部计算和可塑性学习精确生成模型的神经网络。MCPC 的神经动力学在存在感官输入的情况下推断潜在状态的后验分布，并可以在没有感官输入的情况下生成可能的输入。此外，MCPC 还捕捉了感知任务期间神经活动变化的实验观察结果。通过结合预测编码和神经采样，MCPC 可以解释之前由这些单独框架解释的两组神经数据。