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从社区支持转向强制报告
La Mikia 是非裔拉丁裔，在洛杉矶中南部出生长大，现与丈夫/伴侣 Daniel、他们的孩子 Justice 和 Legacy 以及狗 Ginger 一起居住在洛杉矶。她拥有加州大学圣地亚哥分校的民族研究和城市研究与规划学士学位、公共政策和城市规划双硕士学位以及南加州大学的公共管理、政治管理和房地产证书，目前担任南加州大学索尔普莱斯公共政策学院的兼职教员。她还在加州州立大学洛杉矶分校的泛非洲研究系教授黑人和拉丁裔关系课程。她的个人生活经历和信仰激发了她对寻求正义和推动政策变革的热情，这些变革将使所有社区都能繁荣发展。
将 UPF 功能移至私有 5G 网络边缘...
在边缘直接处理高带宽业务，节省骨干网的带宽消耗。时延敏感型业务需要部署在网络边缘，靠近用户。部分行业应用数据保密性较高，需要限制在特定的边缘区域。需要降低网络数据泄露风险，保护用户数据安全和隐私。
垂直农业：从基因改造到环境改造
该系统具有通用性，为以有用的效率引入点突变和小插入/缺失提供了几乎无限的可能性，而无需共同传递修复模板。该系统的进一步改进应侧重于提高主要编辑效率，主要通过测试不同的 RT 和 pegRNA 设计。为了克服编辑窗口的限制，使用具有不同 PAM 要求的不同 Cas 蛋白将允许将复合物带到正确的位置以引入所需的修改。此外，需要详细分析该技术在植物中的特异性，并与其他可用的植物基因组修饰方法在脱靶编辑方面进行比较分析。最后，为了提高主要编辑技术的多功能性，有必要改进引入的插入/缺失的大小并减少编辑副产物。
基于NARX复发神经网络和移动窗口方法的锂离子电池的充电状态估计
摘要准确的充电状态（SOC）估计取决于精确的电池模型。非线性和不稳定干扰因素的影响使准确的SOC估计变得困难。为了获得准确的电池模型，提出了基于NARX（具有外源输入的非线性自回归网络）的方法，提出了复发性神经网络和移动窗口方法。本文从以下三个方面提高了SOC估计的准确性，建模速度和鲁棒性。首先，为了克服对模型训练过程中数据量的过度依赖，使用NARX复发性神经网络来建立电池模型。narx（具有外部输入的非线性自回旋）具有延迟和反馈功能的复发性神经网络可以保留上一刻的输入和输出，并将其添加到下一个时刻的计算中。因此，使用少量数据实现了更好的估计结果；其次，移动窗口方法用于梯度爆炸和NARX模型训练过程中可能发生的梯度消失。第三，通过将其与不同的工作条件和不同温度下的其他方法进行比较，可以验证该模型的有效性。结果表明，所提出的模型具有更高的SOC估计准确性和速度。提出的模型的RMSE性能减少了约65％，并且执行时间缩短了约50％。
共同努力提高爱尔兰交通系统效率的战略方针
如今，我们许多历史悠久的中世纪城镇和集镇的空间都已饱和，随着人口的增加和经济的蓬勃发展，以汽车为中心的模式显然已达到其效率的极限。我们现在在交通中花费了数小时，浪费了宝贵的商务、家庭和休闲时间。拥堵对任何人都没有好处。它对汽车用户没有好处。它对依赖公共交通的人没有好处。它对想要步行或骑自行车的人没有好处。它对环境也没有好处。
从现金转移到无现金经济：影响...
研究表明，数字支付媒介对无现金经济有积极影响。这表明数字支付媒介的增加导致无现金经济。同样，结果也表明技术对无现金经济有积极影响。这表明技术进步会导致无现金经济。结果还表明，互联网对无现金经济有积极影响。这表明快速安全的互联网通向无现金经济。同样，研究表明，网络犯罪对无现金经济产生负面影响。这表明网络犯罪的减少导致无现金经济。此外，研究表明，安全对无现金经济有积极影响。这表明高度安全的网络通向无现金经济。关键字：无现金经济，数字支付媒介，技术，互联网，网络犯罪和安全性。1。简介
俄勒冈州与爱达荷州边界迁移的经济影响
在这项研究中，Points Consulting (PC) 致力于估计如果俄勒冈州南部和东部被并入爱达荷州，其经济将如何变化。我们的兴趣不在于探索社会或政治影响，而在于经济影响。图 1 显示了感兴趣的区域，此后称为转换县。对于这项研究，PC 依赖于 CGI 确定的边界选择，包括三个县（Wasco、Jefferson 和 Deschutes）的部分，如图 1 所示。只要有可能，PC 就会发布针对 22 个转换县的估计值，在这些情况下，部分县的数据已向下调整以考虑这些县的相关部分。然而，可用数据的限制并不总是允许对县进行特定级别的分解。
移动目标？通货膨胀目标框架，1990-2025
货币政策框架的最新和即将进行的评论一直使人们关注通货膨胀目标的发展。本文通过使用自1990年以来26个中央银行的通货膨胀目标框架更改的新数据库提供上下文。我们使用数据来跟踪框架的灵活性的变化，这是通货膨胀目标的规范以及其他目标的作用，即就业（或产出）和财务稳定性。虽然数值目标的规范已经变得更严格（例如点而不是范围），但更大的灵活性采取了较少 /更长的视野的形式，以实现它们，并且对其他目标，尤其是就业 /输出的重量更大。这些趋势通常在发达经济体中更为明显，并且与新兴市场同行的差异扩大。
超越神经科学的处理和分析相关的变化
1个儿童思维研究所，美国纽约，美国2共济会发展脑研究所，3儿科学系4，4明尼苏达州明尼苏达大学儿童发展研究所，美国明尼苏达州明尼阿波利斯大学，美国5号医学信息学和临床流行病学系6美国纽约州奥兰治堡研究所8诊断医学系，德克萨斯大学奥斯汀分校，美国德克萨斯州奥斯汀市9宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州佩雷尔曼医学院Perelman医学院，宾夕法尼亚大学Perelman医学院Perelman医学院，美国宾夕法尼亚州费城10年，美国宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，佩雷曼医学院，佩雷曼医学院，佩雷尔曼医学院。中国北京北京心理学研究所，行为科学12磁共振成像研究中心，中国科学院心理学研究所，中国北京，中国北京，13国际大数据抑郁症研究中心，中国北京学院，中国北京学院，14中国心理学系，中国中国科学院，中国科学院，中国北京科学院15瑞士16美国加利福尼亚州旧金山斯坦福大学心理学系17精神病学系，宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院，美国宾夕法尼亚州，美国，美国。 *通讯作者：1个儿童思维研究所，美国纽约，美国2共济会发展脑研究所，3儿科学系4，4明尼苏达州明尼苏达大学儿童发展研究所，美国明尼苏达州明尼阿波利斯大学，美国5号医学信息学和临床流行病学系6美国纽约州奥兰治堡研究所8诊断医学系，德克萨斯大学奥斯汀分校，美国德克萨斯州奥斯汀市9宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州佩雷尔曼医学院Perelman医学院，宾夕法尼亚大学Perelman医学院Perelman医学院，美国宾夕法尼亚州费城10年，美国宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，佩雷曼医学院，佩雷曼医学院，佩雷尔曼医学院。中国北京北京心理学研究所，行为科学12磁共振成像研究中心，中国科学院心理学研究所，中国北京，中国北京，13国际大数据抑郁症研究中心，中国北京学院，中国北京学院，14中国心理学系，中国中国科学院，中国科学院，中国北京科学院15瑞士16美国加利福尼亚州旧金山斯坦福大学心理学系17精神病学系，宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院，美国宾夕法尼亚州，美国，美国。*通讯作者：
基于移动的零信任人工智能模型
摘要 - 本文研究了通过模型动物园和文件传输机制分发AI模型的挑战。尽管有安全措施的进步，但漏洞仍存在，需要采取多层方法来有效地减轻风险。模型文件的物理安全性至关重要，重新确定了严格的访问控制和攻击预防解决方案。本文提出了一种新的解决方案结构，该结构由两种预防方法组成。第一个是内容解除和重建（CDR），它的重点是解除序列化攻击，使攻击者在加载模型后立即运行恶意代码。第二个是通过使用移动目标防御（MTD）来保护模型体系结构和权重，以免受攻击，警告模型结构并提供验证步骤以检测此类攻击。本文重点介绍了高度可利用的泡菜和Pytorch文件格式。它证明了100％的解除武装率，同时验证了Huggingface模型动物园的已知AI模型存储库和实际恶意软件攻击。