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国防创新准备差距正在扩大
国防军工企业通常缺乏对供应商的激励、优先事项、商业模式、生产能力和其他影响新技术真实成本的因素的洞察。即使在和平时期，国防工业也特别容易受到不稳定供应链的影响，因为它们依赖于次级供应商，导致对供应链所有成员、弱点以及整合或投资领域的了解不透明。在许多情况下，供应链中一个参与者的激励与另一个参与者的激励相冲突。缺乏透明度会剥夺一些创新机会，并因关键供应短缺而造成脆弱性。总体而言，79% 的受访者预计中度至严重的供应链问题将影响其组织明年的收购目标。
CompSci 589 - 机器学习教学大纲
本课程将引入核心机器学习模型和算法，以进行分类，回归，聚类和尺寸降低。在理论方面，该课程将涵盖最常用的机器学习算法的基础数学基础，重点是理解模型及其关系。在应用方面，该课程将专注于使用机器学习方法来解决现实世界中的问题，并着重于模型选择，正则化，实验设计以及结果的介绍和解释。分配将包括数学问题和实现任务。该课程包括学生每周应观看的简短视频的异步讲座，动手项目（以小组和单独进行）以及在线讨论以巩固理解。
在政府招标过程中检测异常建议：一种基于机器学习的方法
摘要。政府采购涉及一个正式程序，政府机构选择商品和服务的供应商建议，以获得最佳条款。这项研究采用三种机器学习算法来指定巴西政府的采购过程中的违规行为，重点关注来自Paraiba州的数据。评估了包含已知异常的受控数据集的这些算法的功效，评估了它们识别偏差的能力。这些发现证明了这些方法的有效性，尤其是单级SVM，它擅长揭示表明政府采购可能不规则的模式。总而言之，这项研究强调了机器学习算法在增强公共招标过程的转换和完整性方面的潜力。
战争养老金计划统计 2022 - GOV.UK
简介 本统计公报提供了截至 2022 年 3 月 31 日的战争抚恤金计划 (WPS) 的摘要信息。WPS 为所有因服役而患病、受伤或死亡的退役人员提供无过错补偿，补偿期限为 1914 年第一次世界大战开始至 2005 年 4 月 5 日。WPS 由国防部 (MOD) 管理，所有补偿索赔均由英国退伍军人事务服务 (DBS) 管理。有关索赔资格和 WPS 索赔处理的更多信息，可在 Gov.uk 网站的战争抚恤金计划页面上找到。这些统计数据是为了响应大量有关该计划下的索赔和奖励以及目前领取战争抚恤金的人数的信息请求而提供的。这些统计数据由 NHS 信托、地方政府和武装部队慈善机构等外部组织使用。本报告也在内部用于协助工作规划和政策制定。本报告先前版本中提供的所有表格均已使用 2021/22 数据更新，并作为单独的 Excel 和开放文档电子表格 (ODS) 文件在战争养老金领取者索引中提供。除了这份统计公报外，国防部还发布了年度统计数据，总结了国防部根据以下规定支付的补偿金：
差分射线跟踪，以有效地计算抑制最小二乘算法中的雅各布
多年来，抑制最小二乘（DLS）算法一直是优化操作系统的选择方法。dls需要评估雅各布的优化操作数，这通常由fi-nite di ff herences进行。尽管有限差异方法的简单性具有一些主要的缺点，即对许多功能评估的需求及其有限的稳定性和精度。作为一种替代算法二元（AD）[1]，已在包括镜头设计在内的许多学科中使用[2]，通常被称为Di ff构成射线跟踪，主要用于端到端设计的上下文[3]。AD的基本思想是用链条规则来描述可以通过链条来划分的优化操作数的组合。取决于应用链条规则的方向，该方法称为AD向前模式或AD反向模式。在此贡献中，我们提出了一种方法，可以在前和重复模式下使用AD稳定地计算Jacobian。这使我们可以使用伪牛顿方法，例如DLS，而不是基于一阶梯度的甲基ODS进行优化。用于射线表面相交的分化的数学分析可以实现性能。对于具有许多优化参数的自由式设计，这证明了这一点，因为已知这些系统特别具有挑战性[4]。
利用绿色ATR-FTIR光谱法来定量布洛芬片的定量分析
FTIR技术在PHAR MACEUTICAL分析领域的适用性很好，可以很好地提出。但是；配备强大计算机软件的制造强大光谱仪的最新进展为重新发现了旧技术的定性可行性开辟了新的机会（Bunaciu等人al 2010）。更重要的是，新一代支持人工智能的仪器已经彻底改变了新方法，例如化学计量学。探索以定量方式参与红外光谱的能力总是对科学家的吸引力。该技术提供了一种无损的简单绿色替代品，可用于经典的甲基甲烷类ODS。躲避乏味的，环境有害和昂贵的以某种方式复杂的样品制备程序代表了药物分析应用中与IR光谱相关的一些优势。目前的工作旨在阐明几种Commer cial IBU剂型中Ac Tive Pharmaceutical成分（API）的FTIR定量浓度测量的适用性。该技术比传统测试提供了许多优势。IBU被选择用于研究FTIR技术的定量适用性，因为它是一种全球镇痛药。毫无疑问，这项研究的结果将使用具有可比结果的简单技术提供重要的药物分析的示例。
参与式与分析式方法在理解风险认知方面的比较：三种方法的比较
摘要 考虑到监管科学风险分析中参与式方法的日益增多，本文比较了社会科学家如何使用参与式和分析式方法来了解风险认知并满足代表性和包容性的相互竞争的要求。通过对三个欧洲风险机构如何在生物技术背景下使用参与式和分析式方法的案例研究，本文证实了分析方法在应用于不熟悉的话题时难以阐明认知。本文还表明，尽管在促进包容性方面存在挑战，但参与式方法，特别是协商式方法仍有潜力让受影响的人群参与到风险分析过程中。这些案例呼吁整合各种方法，同时意识到需要了解风险构建和结构性不平等之间的相互作用。
数据科学数学 (MDS22) - SIAM
“学习优化”或 L2O 是一种生成或改进优化算法的方法。由此产生的算法通常能够有效地解决一组目标优化问题。L2O 在信号处理、图像处理和其他逆问题、整数和组合优化以及最优控制的应用方面取得了可喜的进展，并在许多个别类型的问题中取得了显著的成功。本演讲介绍了 L2O 的背景和动机，并简要概述了最近出现的不同类型的 L2O 方法，包括深度神经网络模型、基于传统优化方法的模型以及将它们结合起来的各种方法。我们将讨论如何训练参数并确保正确的收敛结果。
在概率度量的空间上加速优化
基于梯度的优化方法的加速度是一个显着实用和理论上重要性的主题，尤其是在机器学习应用中。虽然已经有很多关注是在欧几里得空间内进行优化的，但在机器学习中优化概率度量的需求也激发了这种情况下加速梯度的探索。为此，我们引入了一种类似于欧几里得空间中基于动量的方法的哈密顿流量方法。我们证明，在连续的时间设置中，基于这种方法的算法可以达到任意高阶的收敛速率。我们用数值示例补充了发现。关键字：加速度方法，基于动量的方法，哈密顿流，瓦斯恒星梯度流，重球方法。
社会微生物组的生态和演变
具有紧密社会关系的动物通常具有相似的微生物组。这些社会结构化的微生物组可以通过多种机械性来产生，这些机制通常很难解散，包括在社会伙伴之间或通过社会结构化的共享环境传播。在这里，我们回顾了社会结构化的微生物组的证据，并提出了分化产生它们的机制的方法。我们讨论了这些机制对宿主及其微生物组的进化含义，包括社交传播选择宿主特有的微生物组的可能性。我们通过确定与社会微生物组有关的杰出问题及其对社会进化的影响来得出结论。我们确定了新的或未被充分利用的方法，例如纵向研究设计，应变分析和基于文化的表征，以解决这些杰出的问题。