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CBP和贸易自动接口要求APHI（CORE）ACE PGA消息集：实施指南（VER。6.1）
发现Aphis在消息集中使用了不正确的猫关系规则（P）和组件（C）。在所有产品示例中都需要重新进行产品。产品必须是组件的父母。对与切花相关的所有逻辑进行评估。
联合国系统针对 COP29 和 COP30 的共同信息 (...
* * * 联合国系统为 COP29 和 COP30 所制定的共同信息旨在作为联合国系统宣传和外联工作的内部指南，并供各实体根据其任务和专长进一步发展。共同信息是在《联合国气候变化框架公约》和秘书长气候行动小组的领导下，通过一个包容性和协商性的机构间进程编写的。它们响应了秘书长和联合国系统行政首长协调理事会 (CEB) 的号召，即联合国系统为 COP29 和 COP30 做出一致和战略性的贡献，以扩大气候行动优先事项，并使各实体能够齐声支持雄心勃勃的气候行动。
NSCC 新加坡首席执行官致辞
HPCIC23 年度大赛由新加坡国家计算中心、新加坡信息通信媒体发展局 (IMDA) 和新加坡人工智能协会 (AISG) 联合举办，旨在为顶尖创新者提供独有的高性能计算能力，帮助他们实现愿景并加速解决方案的开发。经过 5 个月的激动人心的旅程，该挑战赛于 2024 年 7 月 5 日落下帷幕。从 110 份申请中，16 支优秀的决赛队伍被选中并参加了一系列研讨会。这些会议的重点是有效利用 HPC 来扩展 AI 解决方案，平衡 AI 与商业道德和诚信，以及提高他们的推销技巧。祝贺 HPCIC 获奖者：
MILPER 消息编号 24-304 支持者 RCRO-SP 标题...
A. 军事人员管理局局长 (DMPM) 备忘录，2023 年 3 月 28 日，主题：准尉入伍选拔委员会。 B. DA PAM 601-6，准尉采购计划，2023 年 8 月 21 日。C. AR 135-100，陆军委任军官和准尉的任命，1994 年 9 月 1 日。D. AR 350-1，陆军训练和领导者发展，2017 年 12 月 10 日。E. AR 611-110，陆军航空兵军官和准尉的选拔，2023 年 8 月 9 日。F. AR 40-501，体检标准，2019 年 6 月 27 日。G. AR 670-1，陆军制服和徽章的穿着和外观，2021 年 1 月 26 日 H. 陆军指令 2022-09 士兵纹身，2022 年 6 月 22 日 I. 陆军指令 2020-09 任命和入伍豁免，202 2020 1. 此 MILPER 消息将于 2026 年 9 月 1 日 NLT 到期。 2. MILPER 消息 23-426 已被撤销。 3. 陆军总部 (HQDA) 准尉入伍选拔委员会根据 (IAW) 参考 A 召开会议，考虑符合条件的申请人，任命为美国陆军准尉 (WO)，同时命令其服现役。 4. 所有符合条件的申请人均由在 USAREC 总部召开的 HQDA WO 选拔委员会进行评估。被选中的人将被安排进入准尉候选人学校 (WOCS) 和适当的准尉基础课程 (WOBC)。
第01章：教学设计师的消息设计
消息设计无处不在。从我桌子上的咖啡杯上的徽标，到我的桌子上的咖啡杯，到您的汽车或卡车仪表板的布局，到达杂货店和从杂货店传递的路标；我们每天都会看到数百个消息设计示例。消息设计是使用文本，图形和/或图片进行交流并专门解决问题或解决问题的使用（Fleming＆Levie，1993）。回想您的汽车上的仪表板，它会传达您的速度，燃油水平和一般系统状态；所有重要信息对于您的旅行至关重要。仪表板代表了工程师（人类绩效技术人员）的努力，他们想设计一个与您（驾驶员）通信的系统，这是必不可少的信息。这是消息设计的本质。
CV Boumaza Messaouda
域D'IntérêtsScientifes：复合材料，加固，混凝土，土木工程，材料，增强砂浆，天然纤维，生物复合材料，钻孔，材料表征，机械性能，高级材料，聚合物，聚合物，聚合物，环氧树脂，优化。
ICS表格208，安全计划/消息
•使用完整的结构消防PPE•根据需要的紧急通信计划使用的工作手套，头盔，眼睛和耳朵保护：如果发生实际事件或受伤，BC702将负责进行任何无线电传输或通信。如果需要，将通过7A1要求EMS。将建议通过牢房人员进行与文档和安全官员的沟通，如果需要在培训期间传达“真实事件”一词。安全计划的叙述：培训将尽可能地“生活”，因此所有人员都将被要求使用其发行的PPE。如上所述，BC702和现场主持人将密切监视安全问题，并确保所有安全措施遵守所有潜在问题或伤害。4。批准的现场安全计划？是否
通过消息传播的神经网络和强化学习的自动网络事件响应中的结构概括
摘要 - 我们相信，基于机器学习的自动事件响应的代理需要处理网络结构的变化。计算机网络是动态的，随着时间的推移，结构自然可以改变。小型网络的再训练代理会花费时间和精力。我们试图通过现有的关系代理学习方法来解决这个问题，其中假定对象之间的关系在问题实例中保持一致。计算机网络的状态表示为关系图，并通过传递神经网络的消息编码。使用编码的消息传递神经网络和代理策略是使用强化学习优化的。我们评估了网络自主体育馆第二个实例的方法进行实验（CAGE 2），这是一种模拟企业网络攻击的网络事件模拟器。我们创建了原始网络的变体，其中测试了不同数量的主机和代理，而无需对其进行其他培训。我们的结果表明，尽管网络发生了变化，但使用关系信息的代理仍能够找到解决方案，并且在某些情况下可以最佳地执行。使用默认向量状态表示的代理性能更好，但需要在每个网络变体上进行特殊培训，这表明专业化和概括之间的权衡。索引术语 - 循环安全，加强学习，图形学习，关系学习，概括
安全意识验证合作意识消息
摘要 - 自治机器人系统系统既安全性和至关重要，因为违反了系统安全性可能会安全。在此类关键系统中，使用形式的验证来对系统进行建模并验证它遵守特定的功能和安全性能。独立地，威胁建模用于分析和管理这种系统可能遇到的网络安全威胁。验证和威胁分析的目的是确保系统将是可靠的，尽管从不同的角度来看。在先前的工作中，我们认为应该使用这些分析来互相告知，并在本文中扩展了以前定义的方法，用于通过合并运行时的验证来进行安全意识的验证。为了说明我们的方法，我们分析了一种算法，用于在自动驾驶汽车之间发送合作意识信息。我们的分析以确定步步安全威胁为中心。我们展示了如何将它们形式化，并随后使用用于静态方面的形式工具的组合，即Promela/Spin和Dafny，并为动态验证生成运行时监测器。我们的方法使我们能够将验证工作集中在那些特别重要的安全属性上，并在静态和运行时考虑串联的安全性和安全性。