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关于保形预测集的预期大小
虽然共形预测因子在其频率上获得了严格的统计保证的好处，但其相应的预测集的大小对其实际利用而言至关重要。不幸的是，目前缺乏有限样本分析，并保证了其预测设置尺寸。为了解决这一短缺，我们从理论上量化了在分裂的共形预测框架下的预测集的预期大小。由于通常无法直接计算此精确的形式，我们进一步得出了可以在经验上计算的点估计和高概率间隔边界，从而提供了一种表征预期设置大小的实用方法。我们通过在现实世界数据集上实验回归和分类问题来证实结果的功效。
“香港绿色科技峰会 2024” 为“......”奠定基础
香港科技园公司积极响应科学减碳倡议（SBTi），根据最新气候科学，谦虚地制定雄心勃勃的减排目标。我们的目标是共同努力，将全球气温升幅控制在1.5°C以内。我们相信，迈向绿色解决方案可以激发更多前瞻性思维，产生创新解决方案。这正是香港科技园公司谦虚地希望为科技和创新发展做出重大贡献的地方。”多位来自中国内地和海外的杰出专家出席“香港绿色科技峰会2024”，勾勒出绿色科技和绿色金融的战略发展蓝图。中国工程院院士、中国环境科学学会理事长王金南提到：“推广绿色技术，
gmcspy：python中遗传最小切割集的有效计算
表1：GMCS计算基准测试研究中使用的宝石摘要。我们考虑了大肠杆菌核心（Orth等人，2010年）; E. Coli，IML1515（Monk等人，2017年）; P. Putida，IJN1463（Nogales等人，2020）; S. cerevisiae，酵母-GEM V8.7.0（Lu等，2019）；和人类细胞，人类v1.16.0（Robinson等人。，2020年）。在人类细胞的情况下，我们考虑了两种情况：在最普遍的生长培养基（人类GEM V1.16.0）和HAM的生长培养基（Human-Gem v1.16.0_culturemedia）下。根据反应数量，代谢产物和基因的数量，考虑的每种情况的维度。最后三列分析是否（是否）考虑了所考虑的不同方法，可以将考虑的方法应用于搜索相应的GEM的GMCS。
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这代表了公司自2022年开始报告其全球温室气体排放以来的第一个定量环境目标。Beigene计划主要通过在几个关键设施中确定的能源效率项目实现这一目标，这些项目预计随着组织的持续增长提供能源和成本节省。该目标还履行了今年早些时候传达的承诺，即在2024年之前设定定量排放目标，并反映公司对环境可持续性的承诺，因为它继续计划增长其两种全球基石药物和高价值肿瘤学管道。Beigene在2025年之前仍处于轨道上，以设定定量范围3目标，以解决其整个价值链中的第三方排放。
MFSA将利益相关者面板作为其三个...
马耳他金融服务局（MFSA）是马耳他金融服务的单一监管机构，涵盖银行，保险公司，投资服务，信托和养老金。在2018年，MFSA成为第一个开发规范虚拟金融资产框架的欧洲监管机构。在其战略声明中所阐述的MFSA使命是提高其作为独立，积极主动和值得信赖的监督权的地位，主要目的是维护市场的完整性并维持金融部门内的稳定性，以利益和保护消费者。MFSA许可证超过2,000个实体，可以在金融服务领域运营。
多重用药行动学习集：五年概要
提高出勤率一直很困难，尤其是在冬季，因为流感疫苗接种、新冠疫苗接种诊所、冬季呼吸道疾病等压力最大。符合我们标准的药剂师将从该计划中受益。然而，我们认为，如果停止使用不适当药物的工作主要落在药剂师身上，我们将永远无法教育我们的全科医生团队停止使用药物有多难，以及需要以更明确的方式开始使用药物。很少有药物是“终身”服用的，没有审查或调整，尤其是当患者年龄较大时。出于这些原因，全科医生需要熟练掌握药物审查和停用处方的技巧，重要的是诊所要作为一个团队来解决这个问题。共同学习将是未来的关键，还有很多工作要做。
生成式人工智能的发展：引发两组法律问题
图像生成器（例如 Stable Diffusion 或 Midjourney）可以生成各种风格的精彩视觉效果，而文本生成器可以编写散文、诗歌、 PowerPoint 和摘要。虽然这些 AI 工具似乎可以凭空变出新材料，但通常情况并非如此。生成式 AI 平台在数据湖和问题片段上进行训练——数十亿个参数由软件处理大量图像和文本档案构建 4 。生成式 AI 会恢复模式和关系，然后使用它们来创建规则，然后在响应提示时做出判断和预测。这一过程伴随着法律风险，包括潜在的知识产权侵权，如美国 Andersen et al v Stability AI Ltd.（“安达信诉讼”）5 一案中所见。
众议院第 3409 号法案为机构能源和气候工作指明方向
俄勒冈州能源部随时为您提供帮助！我们的农村和农业能源审计计划可以帮助俄勒冈州的农业生产者和农村小企业更好地了解他们的能源使用情况和潜在的改进措施。俄勒冈州能源部的计划将帮助资助能源评估（或审计），以确定企业可以采取的投资和行动来提高能源效率——评估通常是申请联邦、地方或公用事业资金来实施改进的第一步。例如，在申请美国农业部农村能源援助计划时，需要进行能源评估，该计划为农村小企业和农业生产者提供能源效率和可再生能源项目的补助金（价值高达合格项目成本的 50%）和贷款担保。
使用异构数据集的基于联邦机器学习的同步相量网络异常检测系统：预印本
摘要 — 同步相量技术广泛应用于现代能源管理系统，用于在微观层面监测电网健康状况并实时执行必要的纠正措施；然而，集成相量设备和数据聚合器面临着多种网络安全威胁。本文提出了一种基于联邦机器学习 (FML) 的异常检测系统，用于检测同步相量网络中的几种数据完整性攻击。所提出的方法集成了水平 FML 技术，由基于变电站的本地模型和基于控制中心的全局模型组成。所提出的方法包括使用包含网络和电网信息的异构数据集训练本地模型，并通过共享模型梯度通过多次迭代更新全局模型。最后，将训练好的全局模型应用于识别网络攻击、正常运行和物理事件。为了验证概念证明，我们使用密西西比州立大学和橡树岭国家实验室生成的合成数据集，利用国家可再生能源实验室的高性能计算资源来训练和测试分类模型。我们的实验结果通过多项性能指标计算得出，结果表明，所提出的方法在二分类、三分类和多分类过程中表现出一致的性能，同时确保了同步相量数据的隐私。关键词——联合机器学习、同步相量、异常检测系统、网络安全。
补充广义扰动（SupGP）元素集已被证明能有效支持现代太空运营并提高太空飞行安全。
SupGP 数据和流程经过了严格的测试、验证和确认。讨论了 SupGP 数据、SGP4 拟合、收敛标准和 RMS 计算结果的详细信息。提供了 SupGP 数据和传统 SSA 数据之间的其他近期和相关示例比较，并配有图形说明，以强调 SupGP 数据的好处以及太空界目前和将来采用 SupGP 数据的必要性。为了所有人的太空飞行安全，为了确保地球轨道环境为子孙后代保留，在太空界共享 SupGP 数据是当务之急。1. 简介现代太空运营环境、前所未有的变化速度和运营活动节奏给传统 SSA 技术和 GP 数据流程带来了压力，以至于它们本身不再完全有效。传统的非合作观测技术无法提供支持现代太空运营所需的精度和及时性的轨道数据，例如：多卫星发射、近距离部署、编队飞行集群和巨型星座运营。此外，现代太空操作以及数据量和卫星活动的增加对传统技术和 GP 数据产生了负面影响，减缓了 GP 数据流，降低了准确性，降低了观测频率，增加了错误，增加了卫星交叉标记，增加了丢失卫星的数量等。SupGP 数据是一种合作的 SSA 技术，使用卫星所有者/运营商提供的数据和其他公共来源来增强传统技术。SupGP 提高了数据的准确性、及时性、稳健性和透明度。这反过来又改善了 SSA、航天飞行安全、负责任地使用太空，并有助于为所有人保护地球轨道环境。2. 方法论每天，CelesTrak 都会检查已知的公开轨道数据源，并使用卫星工具包 (STK) 从这些数据中生成 GP 数据。例如，对于全球定位系统 (GPS) 星座，第二空间作战中队提供的最新 GPS 年历发布在 CelesTrak 的 GPS 数据部分，并根据 GPS 接口规范 (IS) IS-GPS-200M 进行传播，以生成第二天的星历表 [1]。表 1 提供了 CelesTrak 为其生成 SupGP 数据的卫星组的输入源数据更详细的列表。与标准 GP 查询不同，可以为单个对象获取多个 SupGP 元素。这是因为某些对象具有由多个源生成的数据（例如，使用 CPF 数据）或因为有多个时期的数据（Intelsat 数据）。表 1。CelesTrak SupGP 的输入源数据 缩写 说明 CPF 综合激光测距预测 GLONASS-RE GLONASS 快速星历表 GPS-A GPS 年历 GPS-E GPS 星历表 Intelsat-11P Intelsat 11 参数数据 Intelsat-E Intelsat 星历表 Iridium-E 铱星历表 ISS-E ISS 星历表 ISS-TLE ISS TLE [遗留数据] METEOSAT-SV METEOSAT 状态向量 OneWeb-E OneWeb 星历表 Orbcomm-TLE Orbcomm 提供的 SupTLE Planet-E Planet 星历表 SES-11P SES 11 参数数据 SpaceX-E SpaceX 星历表 SpaceX-SV SpaceX 状态向量 Telesat-E Telesat 星历表 Transporter-SV Transporter 状态向量