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商务部加强出口管制，打击为俄罗斯战争机器提供武器的非法采购网络
1. 进一步加强对俄罗斯的管控，扩大俄罗斯/白俄罗斯军事最终用户 (MEU) 和采购外国直接产品 (FDP) 规则的范围，并对计算机数控 (CNC) 机床操作软件施加额外的许可要求；2. 切断对 BIS 实体名单上的外国公司的出口；将扩大的俄罗斯/白俄罗斯 MEU 和采购 FDP 规则应用于俄罗斯以外的数十家实体；3. 限制与更多外国地址的贸易，并向出口商发布指导，指导他们识别与外国公司服务提供商和列出的外国地址有关的可疑交易，加强最近实施的对空壳公司地址的限制；4. 就引用出口法规（出口管理条例，或 EAR）的合同语言提供指导和建议，特别是针对非法再出口到俄罗斯和白俄罗斯的限制。
Acti n 2024中的SDSN网络
在这个关键时刻，SDSN致力于动员知识社区对可持续发展目标和巴黎协议采取行动，通过免费的在线教育赋予社会能力，将科学证据转化为解决方案，并为关键主题和地理优先事项促进基于证据的政策行动。我们的全球专家和从业人员网络正在不懈地努力弥合科学，政策和发展实践之间的差距，并在各个级别的全球，区域，国家和本地的级别上最大化可持续发展目标的成就。为了实现这一愿景，SDSN与包括联合国机构，多边融资机构，私营部门，政府，学术界和民间社会在内的各种合作伙伴合作。一起，我们促进了独立的监控和对可持续发展的责任。
英国Markey Cancer Center网络网络英国Markey Cancer Center网络网络
Markey会员网络为当地医院提供医生，护士，药剂师和其他医务人员的帮助，他们在其社区提供癌症护理。当患者需要本地无法提供的护理时，可以将他们转交给列克星敦的Markey Cancer Center。发生这种情况时，Markey Doctors与社区医生和肿瘤学家一起工作，以最大程度地减少患者及其家人的旅行。
27 SOW 综合弹性优化网络 (IRON)
综合弹性优化网络 (IRON) 部门负责人 认知部门负责人 Samuel Oldham 少校 575-904-4249 samuel.oldham.2@us.af.mil 物理部门负责人 (HAF 物理弹性和 POTFF HPP) Anthony “Tony” Cook 575-904-3943 anthony.cook.2@us.af.mil 心理部门负责人 (嵌入式临床和 SOCOM MFLC) Gentry Cobb 575-650-7740 gentry.cobb.1@us.af.mil 社会/家庭部门负责人 Leigh Ana Shaw 575-497-5555 leigh.shaw@us.af.mil 精神部门负责人 (教堂和精神 CPPNC) Eli Dowell 少校 575-784-2507 eli.dowell.2@us.af.mil 综合一级预防队伍 综合预防负责人 Marvin Cox 575-904-4185 marvin.cox.4@us.af.mil 综合预防协调员 Tory Gard 575-904-5196 tory.gard.2@us.af.mil 综合预防专家 James Russell 575-904-4547 james.russell.8@us.af.mil 综合预防分析师 Sarah Jolly 575-904-4192 sarah.jolly.2@us.af.mil 突击队准备中心（处理中和欢迎中心） 突击队准备中心项目经理 Tanya Kelley 575-784-2700 tanya.kelley@us.af.mil 突击队准备中心项目专家 空缺 -- -- 维护组 恢复力飞行 军事与家庭准备中心 (M&FRC) Jessica Johns 575-784-4228 jessica.johns.3@us.af.mil 牧师 牧师 Trevor Roberts 575-784-2507 catherine.trevor_roberts.1@us.af.mil 宗教事务 空军 SSgt Cierra Lynn Mamea -- cierra_lynn.mamea@us.af.mil 高级复原力训练师 (MRT) 空缺 -- -- POTFF 社区资源协调员 (CRC) Chandler Austin 575-284-5606 chandler.austin.ctr@us.af.mil POTFF 社区资源协调员 (CRC) Jori Wyant 575-825-9779 jori.wyant.ctr@us.af.mil TN 执业临床社会工作者 (LCSW)27 SOMUNS MXG 空缺 -- -- TN 执业临床社会工作者 (LCSW) 27 SOAMXS Riley Everson 575-268-1706 riley.everson@us.af.mil POTFF 力量和训练专家 – 第 16 届 AMXS、第 43 届 IS Joshua Woodward 210-381-6484 joshua.woodward.6.ctr@us.af.mil POTFF 力量和训练专家 – 第 20 届 AMXS Jonathan Murray -- jonmurraye4@gmail.com POTFF 力量和训练专家 – 第 9 届和 27 MXG Det. 2 Kelcey Finn 470-200-5518 kelcey.finn.ctr@us.af.mil POTFF 力量和训练专家 –MUNS Aaron Mehl 575-604-4480 aaron.mehl.ctr@us.af.mil SOCOM 军事和家庭生活顾问 (MFLC) 27 SOMXS、27 SOMUNS Shannon Moseley 575-825-9985 shannon.moseley.1.ctr@us.af.mil SOCOM 军事和家庭生活顾问 (MLFC) - 27 SOAMXS、16 SOAMXS 和 27 SOMXG Det-1 SOMXG Shasta Rael 575-415-5954 shasta.rael.ctr@us.af.mil
使用声学和光子学的物理神经网络
4基于任意可编程波传播的光子处理器44 4.1简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 4.2设备的操作原理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。47 4.3机器学习演示，具有2D可编程的波导。。。50 4.4讨论和前景。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。53 4.5方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。55 4.6数据可用性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。65 4.7代码可用性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。65 4.8致谢。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>65 4,99授权。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>66 div>
使用卷积神经网络在视网膜图像中对眼病的分类
ABSTRAK ............................................................................................................ vii
使用正规化多重卷积神经网络（RMCNN）的服装图像分类模型 * 1 Shuwa Ayongo，1 Muhammad Abdullahi，1 Nustap
1 ZARIA AHMADU BELLO大学计算机科学系2计算机科学系，联邦教育学院，Zaria *通讯作者电子邮件地址：shuwajunior@gmail.com摘要在过去几十年中，机器逐渐接管了人类的日常活动，例如在线购物和服装。 必须开发人工智能技术，以帮助人们相应地检测和对服装设计进行分类。 早期解决服装图像分类问题的努力需要仔细选择和从服装图像数据集中提取某些功能，以使数据集的功能高度表示。 但是，这些方法在定义和捕获广泛的图像特征方面很难。 研究表明，卷积神经网络（CNN）模型可以比传统的机器学习（ML）方法更好地解决图像分类问题。 但是，他们面临着诸如过度拟合，高参数调整，嘈杂数据和培训数据不足之类的问题。 这项工作解决了过度拟合的问题，该问题降低了服装图像分类模型的分类/概括性能。 我们提出了四（4）个CNN模型，其中将称为辍学的正则化方法添加到每个层以处理过度的问题。 在四个模型中以最佳结果作为拟议模型采用了最佳结果。 与使用相同数据集和最先进的建筑设计训练的其他模型记录的结果相比，准确性提高了1.77％。 这是一个1 ZARIA AHMADU BELLO大学计算机科学系2计算机科学系，联邦教育学院，Zaria *通讯作者电子邮件地址：shuwajunior@gmail.com摘要在过去几十年中，机器逐渐接管了人类的日常活动，例如在线购物和服装。必须开发人工智能技术，以帮助人们相应地检测和对服装设计进行分类。早期解决服装图像分类问题的努力需要仔细选择和从服装图像数据集中提取某些功能，以使数据集的功能高度表示。但是，这些方法在定义和捕获广泛的图像特征方面很难。研究表明，卷积神经网络（CNN）模型可以比传统的机器学习（ML）方法更好地解决图像分类问题。但是，他们面临着诸如过度拟合，高参数调整，嘈杂数据和培训数据不足之类的问题。这项工作解决了过度拟合的问题，该问题降低了服装图像分类模型的分类/概括性能。我们提出了四（4）个CNN模型，其中将称为辍学的正则化方法添加到每个层以处理过度的问题。在四个模型中以最佳结果作为拟议模型采用了最佳结果。与使用相同数据集和最先进的建筑设计训练的其他模型记录的结果相比，准确性提高了1.77％。这是一个关键字：正规化，神经网络，分类，人工智能，计算机视觉，过度拟合，辍学的介绍在过去几十年中，机器正在逐渐接管人类的日常活动，例如在线购物和衣服操纵。在线购物和衣服操纵需要某些功能，例如颜色，设计和衣服的形状，以便能够相应地识别和分组它们。必须开发人工智能技术，可以适当地检测和对服装设计进行分类，以使机器执行在线购买的任务，并帮助他们有效地决定人类的衣服类型。这可以帮助用户更好地了解产品，并吸引来自不同位置的更多客户，从而提高销售额。对客户的口味，文化和社会经济地位的更深入了解也可以通过这种信息来帮助（Henrique等，2021）。服装时装设计的分类属于称为图像分类的计算机视觉中更广泛的群体。将对象分类为各种类别的任务可以被视为人类简单的任务，但对于机器来说是复杂的。
东南铁路和肯特铁路网路线
未来一年是英国铁路网公司控制期 7 (CP7) 融资计划的第一年，将面临多重风险和机遇。无论是正式还是非正式的罢工行动都是持续存在的风险，可能会影响罢工日和罢工后几天的绩效。随着司机离职率不断上升，列车乘务员资源的风险也在增加，导致网络上新司机和实习司机的比例更高。车队和基础设施资产正在老化，随之而来的是性能风险。外部造成的延误也持续存在，例如非法侵入以及天气和气候变化的影响。乘客数量的增加可能会增加乘客行为和轻微延误的风险，从而影响系统的弹性。每个挑战都突显出可用于再投资于该行业的当前资金水平，这可能继续阻碍对绩效改进的投资。