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Linaker、Link、Lumbard - FOSDEM 2025 - 维护者需要资助者和其他人提供什么帮助？我们请维护者来找出答案。
微软最近写道：“如果能在赞助商的页面上看到维护者的财务目标以及其他类型的可持续性‘要求’，那就太好了。”（来源）
可靠性和可维护性 (RAM) 培训
认识到需要帮助项目经理更好地理解安全和保障技术，Gary G. Kelm、Frank J. Barber 和 Frank J. Barina 编写了附录 B。Kam L. Wong 使用 Charles Ryerson 和 Irwin Quart 提供的信息和概念编写了我们之前的工作簿 RP-1253 的第一章；感谢 North-Holland, Inc. 允许重印部分图表和文本。感谢 Fredrick D. Gregory、Michael A. Greenfield 博士、Peter Rutledge 博士、Vernon W. Wessel 和 Frank Robinson, Jr. 的鼓励和支持，让专业开发团队为我们的 NASA 安全培训课程 017 开发这本新工作簿。Henry A. Malec 已经去世，我们将怀念他。人们将永远记住他为推动可靠性协会所做的努力。他编写了本书原版的第 7、10 和 11 章。Martha Wetherholt 和 Tom Ziemianski 编写了第 8 章和第 9 章。感谢数字设备公司的数字出版社提供第 7 章中的软件评估材料。Vincent R. LaUi，现任美国宇航局格伦研究中心（俄亥俄州克利夫兰）风险管理顾问，编写了一些新章节和附录 C，添加了一些问题，并编辑和负责本手册修订版的最终 NASA 印刷。
通过实时安全监控保持计算机队完整性
最近的IT基础设施攻击激增促使人们对数字供应链内的网络安全的关注更加重视。自2018年以来，美国国家标准技术研究所（NIST）报告说，固件攻击增加了500％。1 NIST最近还发布了许多文档，强调了将硬件，软件和固件作为强大网络安全计划的基础元素的重要性。为了减轻这些风险，有60％的供应链管理领导者计划在2025年之前在业务决策中优先考虑网络安全风险。2
操作员和维护人员培训
投标人的提案应解释投标人将如何满足该要求政府支持平台培训发展，提供教练和维护人员培训和培训包，以解决安装在各个平台上。提案应明确说明政府对测试台、技术手册、培训手册、文档等的可访问性，以便进行测试、更换电池、排除故障和/或调试。
muli-ev：保持不受干扰的激光雷达 - 事件校准
尽管对增强自动驾驶汽车的感知系统的兴趣越来越大，但事件摄像机和激光镜头之间的在线量化是在捕获全面的环境信息方面的两个传感器，但无法探索全面的环境信息。我们介绍了Muli-ev，这是第一个针对用LIDAR对事件摄像机进行型校准的基于深度学习的框架。此范围对LIDAR和事件摄像机的无缝集成至关重要，从而实现了动态的实时校准调整，这对于保持最佳传感器对齐方式至关重要。对DSEC数据集中介绍的现实世界的严格评估，Muli-ev不仅可以实现校准精度的实质性提高，而且还为在移动平台中的事件摄像机集成了LIDAR。我们的发现揭示了Muli-ev在自主驾驶中增强感知系统的安全性，可靠性和整体性能的潜力，这标志着其现实世界的部署和有效性迈出了重要一步。
稳扎稳打才能赢得比赛，利用兔子和乌龟网络保持可塑性
本研究调查了神经网络泛化能力的丧失，重新审视了 Ash & Adams (2020) 的热启动实验。我们的实证分析表明，通过保持可训练性来增强可塑性的常用方法对泛化的好处有限。虽然重新初始化网络可能有效，但也有可能丢失宝贵的先验知识。为此，我们引入了 Hare & Tortoise，其灵感来自大脑的互补学习系统。Hare & Tortoise 由两部分组成：Hare 网络，它类似于海马体，可以快速适应新信息；以及 Tortoise 网络，它类似于大脑皮层，可以逐渐整合知识。通过定期将 Hare 网络重新初始化为 Tortoise 的权重，我们的方法在保留一般知识的同时保持了可塑性。 Hare & Tortoise 可以有效保持网络的泛化能力，从而提高 Atari-100k 基准上的高级强化学习算法。代码可在 https://github. com/dojeon-ai/hare-tortoise 上找到。
可持续的金融欺诈检测包括在金融领域欺诈行为识别中使用可行且得体的方法。
可持续的金融欺诈检测包括在金融领域欺诈行为识别中使用可行且得体的表现。信用卡容易受到网络威胁，从而导致信用卡欺诈。欺诈者通过非法获取信用卡信息进行不诚实的行为，这种行为会给用户和公司带来经济损失。目前，深度学习 (DL) 和机器学习 (ML) 系统被部署在金融欺诈检测中，因为它们具有制造出发现欺诈交易的强大设备的功能。本文提出了一种基于云计算的财务管理财务数据分析，使用深度强化学习模型 (FDAFM-CCDRLM)。FDAFM-CCDRLM 模型的主要目的是改进经济管理中财务数据的分析。首先，在数据规范化阶段采用最小-最大规范化将输入数据转换为合适的格式。此外，提出的 FDAFM-CCDRLM 模型为特征选择过程的子集设计了一种黑翅风筝算法 (BKA)。对于分类过程，我们执行了双深度 Q 网络 (DDQN) 算法。最后，我们采用基于人工蜂群 (ABC) 算法的超参数范围方法来改进 DDQN 模型的分类结果。FDAFM-CCDRLM 系统的实验评估可以在基准数据库上进行测试。广泛的成果凸显了 FDAFM-CCDRLM 方法对金融数据分析分类过程的重要解决方案
DoDI 1020.06，“建立和维护全面合理的住宿政策和计划”，2025 年 1 月 17 日
a. 设施可达性。 ........................................................................................................... 20 b. 工作重组。 ........................................................................................................... 20 c. 修改工作时间表。 ......................................................................................................... 20 d. 修改工作场所政策。 ......................................................................................................... 20 e. 购买或修改设备或装置。 ........................................................................................... 20 f. 调整或修改培训材料。 ........................................................................................... 21 g. 提供合格的读者服务。 ........................................................................................... 21 h. 有效的沟通调节。 ......................................................................................................... 21 i. 工作场所的物理改造。 ......................................................................................................... 21 j. 调整监管方法。 ........................................................................................................... 21 k. 休假。 ......................................................................................................................... 22 l. 交通。 ......................................................................................................................... 22 m. 重新分配。 ...................................................................................................................... 22 词汇表 ...................................................................................................................................... 23
在线学习指南英语教学通信伦理SLP（单位STD 8962，维护和适应口头交流，5个学分，NQF 2，Versi
（1.0）如何在本指南中使用本在线活动指南，您将遇到某些重新出现的“捕捉单词”。这些“捕捉单词”每个都代表了学习过程的某个方面，其中包含信息，这将帮助您识别和理解这些方面。以下是这些“捕捉单词”及其代表的列表。总的来说，这个SLP教候选人如何道德交流。（1.1）定义：定义是什么意思？每个学习字段的特征是独特的术语和定义 - 正确了解和使用这些术语和定义很重要。这些术语和定义以这种方式在整个指南中突出显示。（1.2）活动您将被要求完成至少一项活动，即可能是小组活动或个人活动。请记住要完成活动，因为协调员将评估它，这些活动将成为您证据投资组合的一部分。活动，无论是小组还是个体活动，都将由本在线活动研究指南描述。（1.3）某些概念或原理的示例示例将在本在线活动指南中显示，以帮助您更轻松地将其化为上下文。（1.4）我怎么样？这些“捕捉单词”表示我们已经介绍的概念的摘要，并为您提供了评估自己的进度和 /或向主持人提出问题的机会，如果您仍然不确定所列出的概念。（2.2）使用各种策略来维持沟通。（2.3）适应语音以适应文化敏感性而不会失去自己的意义。（2.0）当您实现（通过）在线SLP（2.1）时，您将能够在正式和非正式环境中自信地交谈，并在与其他人的互动中积极倾听想法和信息。（2.4）使用语言结构和约定的知识来塑造或解码陌生的词汇或构造的含义。（2.5）以重点和连贯的方式组织和呈现信息。（2.6）识别并解释说话者如何影响听众。（3.0）本在线短暂学习计划（SLP）的先决条件堡垒没有此简短学习计划（SLP）的先决条件，因此，在学生注册此SLP之前，没有假定没有学习学习。这意味着任何在功能上识字和数字的人都有资格注册该NQF 2短学习计划。（4.0）学习成果在线英语教学交流道德是指我们的Heed Ngo及其Heedmorine Institute的无可挑剔的公司交流文化，这是由一系列道德原则所支持的，这些原则在