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条例01-O-25，“健康建筑条例”修改城市法规第4-22条“建筑能源和水利用基准测试”以合并建筑物
建议采取的行动：环境委员会和公用事业委员会建议采用法令01- O-25，以创建公平的社区主导的脱碳方法。建议采取的行动：环境委员会和公用事业委员会建议采用法令01- O-25，以创建公平的社区主导的脱碳方法。建议采取的行动：环境委员会和公用事业委员会建议采用法令01- O-25，以创建公平的社区主导的脱碳方法。鲤鱼：市政业务，建筑效率，可再生能源，弹性法规，实施，问责制和合伙企业：市政运营，建筑效率，可再生能源，可再生能源，弹性法规，实施，问责制，责任及合伙企业
视觉增强的动态语义原型，用于生成零拍学习
生成的零拍学习（ZSL）学习了一个生成器来合成看不见类的视觉样本，这是推进ZSL的有效方法。然而，现有的发电方法依赖于高斯噪声和预定义的语义原型的条件，这限制了仅在特定的看到类中优化的发电机，而不是对每个视觉实例进行特征，从而导致概括不良（例如，过度适用于可见的类）。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的视觉启动动态语义原型方法（称为VADS），以增强发电机来学习准确的语义 - 视觉映射，以充分利用视觉效果的知识为语义条件。详细说明，VADS由两个模块组成：（1）视觉吸引域知识学习模块（VDKL）了解视觉特征的偏见和全局先验（称为域的视觉知识），这些偏见取代了纯净的高斯噪声，以提供更丰富的先验噪声信息； （2）以视觉为导向的语义更新模块（VOSU）根据样本的视觉表示更新语义原型。最终，我们将它们的输出作为动态语义原型串联，作为发电机的条件。广泛的实验表明，我们的VAD在三个突出的数据集上实现了上升的CZSL和GZSL prounperces，并且在Sun，Cub和Awa2上分别胜过其他最先进的方法，其平均分别增加了6.4％，5.9％，5.9％和4.2％。
对AI相关的网络安全风险和对策的调查
摘要 - 移动性-AS-A-Service（MAAS）整合了不同的运输方式，并可以基于个人的偏爱，行为和愿望来支持旅行者的旅程计划的更多个性化。为了充分发挥MAA的潜力，需要一系列AI（包括机器学习和数据挖掘）算法来学习个人需求和需求，以优化每个旅行者和所有旅行者的旅程计划，以帮助运输服务运营商和相关的政府机构，以操纵和计划其服务，并探讨和预防各种威胁性的旅行者，包括各种不和谐的行星和不去行业者和不去行业者和不去行业者和不相行者和不去行业者和不相行者。在集中式和分布式设置中，对不同的AI和数据处理算法的使用越来越多，使MAAS生态系统在AI算法级别和连接性表面上都可以在不同的网络和隐私攻击中发出不同的网络和隐私攻击。在本文中，我们介绍了有关AI驱动的MAAS设计与与网络攻击和对策相关的各种网络安全挑战之间的耦合的第一个全面综述。特别是，我们专注于当前和出现的AI易于侵略的隐私风险（专业，推理和第三方威胁）以及对抗性AI攻击（逃避，提取和游戏）可能会影响MAAS生态系统。这些风险通常将新颖的攻击（例如，逆学习）与传统攻击媒介（例如，中间攻击）结合在一起，加剧了更广泛的参与参与者的风险和新业务模型的出现。
Sean D. MatthewsSean D. Matthews
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Biome确保Faba共同投资IP开发
昆士兰州（UQ）并与昆士兰理工大学（QUT），南部昆士兰州大学和独特之处合作。通过其计划，Faba旨在发展研究能力，推动商业化并为行业带来价值。BIOME与Faba及其大学合作伙伴的团队合作，为Biome的乳乳杆菌Plantarum BMB18益生菌菌株的共同研究与开发项目开发，有可能将协作和资金支持扩展到其他项目中。BIOME最近与市场分享了该公司在BMB18上成功的初始体外研究的结果，该研究强调了该菌株的功能潜力，并证明了有效调节免疫反应和炎症，减少氧化应激并维持肠道屏障完整性的能力。这种新的Faba合作伙伴关系非常适时，可以在BMB18的下一个发展阶段支持BIOME。直到项目签署的目的，Biome的合作伙伴关系都没有任何财务贡献。BIOME维护了签署所有项目和相关预算的权力，Faba及其联邦政府研究赠款将匹配。BIOME在未来两年内对合伙企业的酌处权将捐款高达55万美元。该预算仅用于Biome批准的临床研究，并将带来匹配资金的好处。作为Vision 27的核心组成部分，Biome一直在为BMB18的临床开发管道致力于。与Faba的这种合作关系可能会大大降低Biome在这种菌株的研究和发展中未来财务投资的成本。BIOME将保留与乳杆菌Plantarum BMB18相关的知识产权的100％所有权，并将保留由于该项目的绩效（免费皇室）而产生的知识产权。这一机会获得了政府的财政支持，以开发Biome的IP资产，这是BIOME的难以置信的机会，并支持
对香烟中的吡嗪的研究以及如何使用添加剂来增强烟草成瘾
访问和使用高质量，完整数据对于AI性能，准确性和可靠性至关重要。17在澳大利亚，包括正式立法和政策在内的数据法规通常被视为数据共享的障碍。澳大利亚统计局LED人士综合数据资产（PLIDA）和澳大利亚卫生与福利研究所LED国家健康数据中心（NHDH）是可用健康数据资产的示例。这些数据资产可以洞悉澳大利亚卫生局势和卫生的社会决定因素，并在司法管辖区进行协作努力，以改善数据可访问性和共享。学者和行业是AI健康数据的主要用户，但是学者可能会有机会通过2022年的数据可用性和透明度法来促进健康数据。
引用fang W，Yuan X，Li W，Seery S，Chen G，Cai Z，Huang Z，Wang X，Wu W，Chen Z，Li Y，Wu S和Chen y，wu s and Chen Y（2023）过度体重增加发病时代和
生活方式随着经济繁荣的增加而发生了重大变化，尽管这些变化并不总是积极的。我们目睹了一种2型糖尿病大流行，与久坐的生活方式和体重增强密切相关。但是，类型1的患病率也在上升。糖尿病已成为印度和中国的主要公共卫生关注，那里的经济发展已经大大，世界人口中有几乎居住。仅在中国，超重/肥胖成年人的患病率分别为34.3％和16.4％（1，2）。也许更令人震惊的是儿童肥胖的普遍性正在迅速上升（3，4）。巧合的是，糖尿病的患病率从2007年的9.7％迅速增加到2017年中国成年人的11.2％（5）。因此，必须特别注意中国的体重增加和肥胖个体，因为糖尿病会给政府和个人带来巨大的经济负担，这些人不仅遇到了众所周知的宏观和微血管并发症，而且还会遇到抑郁症，焦虑症，并且经常遇到抑郁症，并且频繁地死亡（6，7）。在更发达的社会中，体重增加过多和肥胖被广泛接受为糖尿病的危险因素。然而，存在遗传差异和生活方式因素，导致胰岛素抵抗，因此糖尿病的患病率在国籍和种族内部变化（8）。中国研究人员认为，需要多个部门的努力来解决中国的糖尿病流行。但是，这些努力一定不能完全反应。我们需要制定基于证据的预防策略来解决这个日益增长的问题。症状前糖尿病病例与遇到症状的患者之间的分界尚不清楚，尤其是对于公众而言。For example, people may attribute fatigue and macro and micro-vascular issues to ageing rather than being signs of diabetes which should initiate health seeking behaviors.Given the magnitude of the clinical iceberg in China, this is not always the case and so we, as a global community must learn about the differences between and within nationalities in order to identify (and intervene) pre-symptomatic cases.Two studies from Kailuan cohort found that hypertension and diabetes mellitus are risk factors for developing cardiovascular diseases (CVD), which were different across different onset ages in China ( 9 , 10 ).Further research has suggested that the age at which obesity onsets may be related to the development of cardiovascular diseases and certain cancers ( 11 , 12 ).
项目融资 - 2024年9月
10类似的动态适用于公共投资。城市和州级公共开发商发行市政债券，以资助其投资，而不是公司债务。由于其隐性政府担保，市政债券通常比公司债券便宜，但这些债券的市场却是流动性的，缺乏公司和财政债券市场的深度和标准化。这种流动性不足，限制了市政债券购买者的潜在池的规模，这种动态在过去，该动态使城市和州依赖于主要投资银行和人寿保险公司（他们的回报期望）以及投资的回报期望。信用额度较低的城市支付较高的借贷成本，而美联储的加息仅加剧了这种动态。请参阅：Arun，A。2024。“覆盖为承保。”公共企业中心。
视频的自我监督和自适应的面部聚类
1。一种自我监督的模型登录方法，仅取决于正面匹配对以改善面部嵌入。2。面部聚类的基于深度学习的相似性度量，该指标会自动适应给定模型的学习嵌入空间。3。不需要任何用户输入参数的全自动视频面聚类算法。4。发布电影脸聚类基准数据集，称为MoviefaceCluster，该数据集提供了电影域中存在的极端挑战的面部聚类场景。