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个性化治疗效果估计的可靠机器学习
•有条件的平均值（C A TE）•条件分位数（C Q TE）•有条件的超品质（C SQ TE），也称为条件性值 - at-at-strisk（CVAR）•F-strisk firf-strivergence（C FR TE）
可靠和安全文档的一次性证书...
摘要 - 电子文档是使用私钥签名的，并使用相应的数字证书通过众所周知的公共密钥基础架构模型进行了验证。必须将私钥放在安全的容器中，以便可以重复使用。这使私钥管理成为公共密钥基础架构的关键组成部分，没有任何故障答案。因此，现有的解决方案必须采用笨拙且通常昂贵的撤销方法来处理私钥妥协。我们提出了一个新的加密密钥管理模型，该模型构建了长期，不可撤销的数字证书，每个认证都绑定到一个文档。我们的模型发行了独特的数字证书，以供每个要签署的新文档。我们证明，在每个签名后应删除与这些证书相关的私钥，从而消除了存储这些密钥的需求。此外，我们表明这些证书不需要信任任何撤销机制。我们分析了每个文档的频繁生成新密钥对引起的间接费用，提供安全概述并显示了比传统模型的优势。索引术语 - 将关键密钥管理，数字认证，公共密钥基础架构，数字文档
通过预测分析增强网络安全
摘要 - 启用6G的车辆网络面临着确保超级可靠的低延迟通信（URLLC）及时提供安全关键信息的挑战。车辆对所有（V2X）通信系统的现有资源分配方案主要依赖于基于传统优化的算法。但是，由于解决方案方法的高复杂性和沟通开销，这些方法通常无法保证在动态车辆环境中URLLC应用的严格可靠性和潜伏期需求。本文提出了一种基于联合功率和块长度分配的基于新颖的深钢筋学习（DRL）框架，以最大程度地减少基于URLLC的下链接V2X通信系统的有限块长度（FBL）示例中最坏的解码错误概率。该问题被称为非凸层混合构成非局部编程问题（MINLP）。最初，基于在块长度中得出解码误差概率的关节凸的基础，开发了一种基于优化理论的算法，并在感兴趣的区域内传输功率变量。随后，提出了一种有效的事件触发的基于DRL的算法来解决关节优化问题。将事件触发的学习纳入DRL框架中，可以评估是否启动DRL流程，从而减少DRL过程执行的数量，同时保持合理的可靠性性能。DRL框架由两层结构组成。在第一层中，在中央教练中建立了多个深Q-NETWORKS（DQN）以进行块长度优化。第二层涉及参与者 - 批评网络，并利用了基于深层的确定性策略颁奖典礼（DDPG）的算法来优化功率分配。仿真结果表明，所提出的事件触发的DRL方案可以实现关节优化方案的95％，同时为不同的网络设置减少DRL执行最多24％。
朝着可靠的识别和跟踪无人机...
抽象无人机群由多个无人机组成，这些无人机可以实现单个无人机无法实现的任务，例如在大面积上进行搜索，恢复或监视。群的内部结构通常由多个无人机自动工作。可靠的检测和对群体和单个无人机的跟踪，可以更了解群的行为和运动。对无人机行为的了解增加，可以更好地协调，避免碰撞以及对群体中各个无人机的性能监控。本文提出的研究提出了一种基于深度学习的方法，可实时使用立体视觉摄像机在群中可靠地检测和跟踪单个无人机。这项研究背后的动机是需要更深入地了解群体动态，从而改善协调，避免碰撞以及对群体中各个无人机的性能监控。提出的解决方案提供了一个精确的跟踪系统，并考虑了无人机的高度密集和动态行为。在各种配置中，在稀疏和密集网络中评估了该方法。通过实施一系列比较实验，已经分析了提出解决方案的准确性和效率，这些实验证明了在群中检测和跟踪无人机的合理精度。
为客观足球运动员估值开发可靠的混合机器学习模型
摘要 - Football既是流行的运动，又是一项大型业务。经理们担心团队经理在转移，球员估值问题，尤其是市场价值和转移费用时做出的重要决策。市场价值很重要，因为可以将其视为转移费用转移费用的估计值，这些费用或价格可以为转移市场上的玩家支付。足球专家历史上估计了市场。但是，专家意见是不准确的。因此，数据分析可能会为基于专家的市场价值估计提供可靠的替代品或补充。本文提出了一种定量，客观的方法来评估市场上足球运动员。该技术基于将机器学习算法应用于足球运动员性能数据。为了实现这一目标，采用了决策树回归（DTR）来预测足球运动员的市场价值。此外，还利用了两种新型的元启发式算法，蜂蜜badger算法（HBA）和水母搜索优化器（JSO）来增强DTR模型的性能。实验利用了从sofifa.com收集的FIFA 20游戏数据。此外，它旨在检查信息并查明影响市场价值评估的关键要素。试验结果表明，与其他算法相比，DTJ混合模型在预测参与者的市场定价方面的性能更好。与基线相比，R 2值为0.984，误差比最低，它获得了最高的精度得分。最后，人们认为这些发现对于足球队和球员在球员之间的讨论中可能至关重要。该策略可以用作加快谈判过程并提供对玩家市场价值的可量化，客观评估的跳板。
缩放Perovskite-Silicon朝向可靠的商业产品
拟议的奖励活动将包括外展，数据分析，建模，工程和设计，实验室研究和现场测试。外展活动将包括举办研讨会和招聘管道开发，以服务于社区中历史上边缘化的人群。立方（马萨诸塞州贝德福德），北卡罗来纳大学教堂山（Chapel Hill，北卡罗来纳州），国家可再生能源实验室（NREL； Golden，Co）和托莱多大学（俄亥俄州托莱多）将设计，开发和制造孔织布式薄膜薄片，太阳能细胞和模块。立方还将进行电气和材料表征，合成化学，数据分析，应力测试和屋顶现场测试。桑迪亚国家实验室（SNL；新墨西哥州阿尔伯克基）和NREL也将进行户外现场测试。SNL和NREL活动将作为商业化技术（PACT）研究小组的Perovskite PV加速器的一部分。
为...
引言糖尿病（DM）是一种慢性，进步的代谢障碍，是一个重大的全球公共卫生问题。它的特征是胰岛素分泌和/或胰岛素抵抗受损，导致血糖水平始终如一。1尽管每年造成超过100万人死亡，并且在死亡率方面排名第九，但DM已成为21世纪的主要问题。预测表明，到2030年，全球约有5.78亿人将患有糖尿病，额外的3.98亿人面临着疾病的高风险。2在过去的三十年中，DM的发病率在全球范围三倍，大约四分之三受影响的人居住在低收入和中等收入国家。3型糖尿病（T2DM）是最常见的类型，占所有情况的90％以上。4，它影响了11个成年人中的1个，其中T2DM占所有实例的90％，并且人体要么对胰岛素反应不足，要么无法产生足够的胰岛素，导致高血糖症。长期高血糖会增加心脏病发作，肾衰竭，神经损伤和视网膜病变的风险。在这些并发症中，两种类型的糖尿病患者普遍存在慢性肾脏疾病（CKD），影响了这些病例中约40％。
CSET- AI安全中的关键概念：机器学习中可靠的不确定性量化
机器学习研究进展的最后十年已经引起了功能令人惊讶但也不可靠的系统。由Openai开发的聊天机器人Chatgpt提供了这种张力的很好的说明。用户在2022年11月发布后与系统进行交互，虽然可以在编程代码和作者Seinfeld场景中找到错误，但也可能会被简单的任务混淆。例如，一场对话显示了机器人声称最快的海洋哺乳动物是百富麦猎鹰，然后将其思想转变为帆船，然后又回到猎鹰，这是显而易见的事实，即这些选择都不是哺乳动物。这种不平衡的性能是深度学习系统的特征，即近年来进步最大的AI系统的类型，并给他们在现实世界中的部署带来了重大挑战。
Cisco Ultra-Rubaile-Rable无线回程（URWB）
URWB一直在使制造商不仅可以连接其移动车辆和移动工具，而且还可以连接其产品线，因为无线提供了更大的灵活性和较低的成本，而无需电缆。通用电动机一直在实时进行性能测试期间使用URWB从车辆传感器中捕获数据，并在轨道上调整车辆，简化了过程并节省了时间，从而加速了商业上现成的车辆的市场。其他制造商已成功使用URWB快速部署了越来越多的AGV。URWB提供了这些应用程序所需的可靠，不间断的可靠性。
dha-ai 6025.36可靠的护理安全通信捆绑包
DAD-MA主题：就绪可靠护理安全通信捆绑包参考：请参阅外壳1 1.目的。基于参考的权威（a）和（b）的权威，以及根据参考文献（c）到（c）到（x）的指导，确立了国防卫生机构（DHA）的程序（DHA）的程序来确定分配责任，以分配责任并确定实施，衡量可靠的安全性（RRC）的责任（RRC），该程序（dha-dha-ai）根据参考（c）的指导（c）（c）的指导（c），建立了国防卫生机构（DHA）的程序，以建立了国防卫生机构的程序（DHA）程序（rrc），该程序（dha-ai）是基于参考（a）和（b）的权威（dha-ai）。2。适用性。此DHA-AI适用于DHA企业（在DHA的权限，指导和控制下），包括分配，附件，分配或详细的人员。3。策略实施。根据参考文献（d）至（x），这是DHA的指示，即RRC安全通信捆绑捆绑策略将在DHA的所有军事医疗设施（MTF）中实施，其中包括医疗机构和牙科设施。此政策：在DHA中建立临床质量管理（CQM）程序，为RRC SCB的实施，测量和维持提供了综合框架。b。加强与RRC SCB相关的DHA CQM问责制，透明度和标准化。c。确认DHA对我们的受益人对安全，高质量医疗保健的坚定承诺。4。取消文件。此DHA-AI取消以下文件，DHA程序指令6025.45，“就绪可靠的护理安全通信捆绑包。”