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通过重写（长版）线性化
自从教会和简便的开拓性贡献以来，对证明理论，类型系统和λ钙库的研究已经产生了多种逻辑和计算形式主义，可以代表证明和计划，在这些形式上可以代表削减或通过重新构建的范围来代表削减的过程，从而可以在范围内进行临时，从而在范围内进行范围的范围，从而在范围内进行构成，从而在范围内进行构成，并且可以在范围内进行构成，从而在范围内进行构成，并且会在范围内进行降临，并且可以在范围内进行降临，并且可以在范围内进行降临，并且可以在范围内进行降临，并且可以在范围内进行降级，并且可以在范围内（范围）进行（范围内）。例如，[20]，[28]，[34]，[36]）。所考虑的系统通常非常表现力，这就是为什么上述归一化属性在逻辑上变得不平凡，并且几乎无法进行组合。自八十年代中期以来，上面概述的情况已经以某种方式发生了变化：线性逻辑的出现[21]允许填充结构归因于基础计算过程。通过识别结构性逻辑规则，并在特定的收缩中，作为标准化结果中的瓶颈，线性逻辑引起了证明和类型系统的引入，其中结构规则受到严格限制或根本不允许。因此，可以通过纯粹的组合方式证明归一化属性：重写和切割的效果严格降低了手头物体的大小。在定量系统中，定性系统中存在一个有限的方面，这使得它们特别适合于复杂性类的表征，并且通常认为对资源使用的使用是必要的。证明或程序，这种系统，我们将其称为定量性 - 仅仅是为了将它们与上一段中我们提到的某种定性系统区分开 - 不仅包括乘法线性逻辑[11]，[21]，[11]，[21]，而且还包括非目标交点类型[12]，[12]，[19]，[19]，这些extirtions [19]，这些类型基于某些类型，以及某些类型[8]，[14]，[14]，[14]，[14]，[14]，[14]，[14]，[14]，[14]，[14]，[14]，[19]所谓的光逻辑[22]，[23]，[27]。
verinomics引入了无基因基因编辑和...
纽黑文，康涅狄格州 - 2025年3月10日 - Verinomics是农业基因组学和基因编辑的领导者，今天揭幕了两个突破性平台，旨在加速特殊的作物创新：Genesis™，无经晶元的无基因基因编辑平台，主要用于植物性的植物和基因上的植物性繁殖量，主要是用于植物性繁殖的繁殖平台。，这些技术简化了特质发现和产品开发，比以往任何时候都更快地提供高价值的，可提供市场的农作物。筹集了1300万美元，Verinomics已建立了一个基因组驱动的育种和免费的编辑管道，建立了多个关键的合作伙伴关系，并开发了专有工具来加速产品开发。Verinomics遵循合作伙伴首先的模型，与托儿所，种子公司和种植者合作，共同开发具有共同知识产权的高价值产品。“我们建立了Verinomics，具有利用基因组技术的愿景来解决农业的紧急挑战，” Verinomics总裁，创始人和教授Stephen Dellaporta博士说。“我们的精确育种平台结合了染色体级的基因组组件，人群基因组学，基于AI的特征鉴定和无基因基因编辑，使我们能够快速识别有价值的性状的遗传结构，并在不引入异物的情况下发展增强的，编辑的品种。” Genesis™平台解锁了多种农作物的精确基因编辑，包括营养繁殖的农作物，克服繁殖约束并将创新带给历史悠久的作物。同时，Genova™整合了AI和计算生物学，以优化基因组选择和性状鉴定，以极大地加速种子和营养传播作物的繁殖周期。Verinomics直接与托儿所，种子公司，种植者和生产商合作，以确定具有明显市场收益的高价值特征。此共同开发模型可确保为整个供应和价值链的量身定制的解决方案和更高的价值。
通过数字验证抗击经济犯罪
最直接，最有形的后果是直接财务损失。消费者被欺骗了他们的生命储蓄。企业失去了营运资金储备，这可能是成功与失败之间的区别。欺诈是英国最普遍的犯罪，受害者的数量每年都在增加。，但财务影响也更加广泛。取决于犯罪的性质，无论是纳税人还是金融机构（即扩展，其客户和股东）可能会分享报销费用。资本泄漏到黑市，并远离生产性，合法的投资和消费，影响英国经济，每年68亿英镑。这种破坏了促进经济增长的持续努力。
Unity RL操场：多功能增强学习...
导入机器人URDF（United Robotics描述格式）文件，对于设置机器人模型必不可少。自动配置模块简化了配置RL参数和设置的过程，以确保为导入的机器人模型正确设置训练和仿真模块。该模块均馈入RL训练模块（支持PPO和SAC等算法）和仿真模块（由Physx提供支持），从而可以进行机器人模型的有效训练和物理模拟。SIM2REAL模块可以通过以太网将电动机命令发送到真实的机器人以进行现实世界实现，从而有助于确保可以轻松地将训练有素的策略部署在物理机器人中。此外，我们开发了一种状态对齐工具，该工具可以实时比较实际机器人和仿真模型之间的状态，从而促进了真实机器人状态与模拟中的模拟态度的一致性，以迅速迁移受过训练的行为。在线学习模块代表了一项新颖的努力，结合了SIM2REAL通信和RL训练模块，以利用现实世界中的机器人运动数据进行培训，从而克服了Sim2real的差异。
Clarivate Analytics Web of Science引用数据库（...
Clarivate Analytics Web of Science引用数据库（SCI，SSCI，AHCI）
可验证且可证明的安全机器
摘要 - 培训后的机器学习旨在从机器学习模型的训练数据集中删除点：例如，当用户要求删除其数据时。虽然已经提出了许多未学习的方法，但没有一个使用户能够审核该过程。此外，最近的工作表明，用户无法仅凭检查模型参数的检查就无法验证其数据是否是从模型参数中删除的。而不是关于参数的推理，我们建议将可验证的删除学习视为安全问题。为此，我们提出了第一个对可验证的验证的加密定义，以正式捕获未学习系统的保证。在此框架中，服务器首先计算了该模型在数据集d上训练的证明。给定用户的数据点D要求删除，服务器使用未学习算法更新模型。然后，它提供了正确执行未学习和D /∈D'的证明，其中D'是新的训练数据集（即已删除了D）。我们的框架通常适用于我们作为可接受功能的不同学习技术。我们使用SNARKS和HASH链中的密码假设在框架中实例化协议。最后，我们为三种不同的学习技术实施了协议，并验证其对线性回归，逻辑回归和神经网络的可行性。
请引用已发表的版本TREW，Brittany T ... -E -Space
数据访问声明：全球每小时气候数据可在https://cds.climate.copernicus.eu/上获得。环境参数包括：（1）在https://wwwww.ncei.noaa.gov/data/avhrr-land-land-land-land-leaf-area-inea-index-andex-fapar/，（2）全球栖息地类型上，可在https://wwwwwww.esa-sa-esa-landcover-cci.orcci.3.3 https://webmap.ornl.gov/ogc/ , (4) soil types available at https://www.soilgrids.org , (5) digital elevation model available at https://www.usgs.gov/centres/eros/science/usgs-eros-archive-digital- elevation-shuttle-radar-topography-mission-srtm-1 .微气候模型可通过https://github.com/ilyamaclean/microcloclimf免费下载和适应。全球热带森林监测数据集可从https://forobs.jrc.ec.europa.eu/tmf获得。可根据要求可从https://www.soiltempproject.com/the-soiltemp-database/获得验证的温度记录。
请引用已发布的版本-E -space
国际气候变化信息和研究计划，研究与转移中心“气候变化与可持续发展”，汉堡应用科学大学，Ulmenliet 20，21033汉堡，德国B曼彻斯特自然科学系，曼彻斯特大都会大学。切斯特街，曼彻斯特M1 5GD，英国C c空间枢纽，商业与经济学系信息学系，商业与经济学系，Zem deceean Inforiment of Aegean University of Aegean of Aegean，Mytil Escure 811100，llno 613 00的Mendel University，Mendel University，Mendel University，Zem dece lno 613 00，Brno 613 00模拟climat du climat`a l'e echelle r´egionale）和Geotop（地球系统动力学研究中心），地球与大气科学系，魁北克大学，蒙特利尔大学，201，AV。肯尼迪总统，蒙特利尔，QC H2X 3Y7，加拿大f丰田技术研究所，位于芝加哥，6045 S. Kenwood Avenue，芝加哥，伊利诺伊州伊利诺伊州60637，美国G Max Planck外星物理研究所，GießEnbachstr。 1，85748德国H Garching，H景观建筑与环境部，哈桑第二届农艺学和兽医学院，阿加迪尔校园，摩洛哥AIT Melloul肯尼迪总统，蒙特利尔，QC H2X 3Y7，加拿大f丰田技术研究所，位于芝加哥，6045 S. Kenwood Avenue，芝加哥，伊利诺伊州伊利诺伊州60637，美国G Max Planck外星物理研究所，GießEnbachstr。1，85748德国H Garching，H景观建筑与环境部，哈桑第二届农艺学和兽医学院，阿加迪尔校园，摩洛哥AIT Melloul