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多种迈向可持续发展目标和气候目标的途径
soergel bjon 1，∗，塞巴斯蒂安·劳纳（Sebastian Rauner）1，马萨诸塞州2，3 ，Geanderson Ambrose 3，Ana Paula Dutra 8，9 MS，Jan Philipp Dietrich 1，Alouis Dirnaichner 1 Johanna Hoppen 1，FlorianHumpenöder ，约翰内斯·科赫（Johannes Koch）1，古纳尔·沃尔夫（Gunnar Wolf）1，11，lotze-campen英雄1，12， ，莎拉·康奈尔（Sarah Cornell）8，施密特15，施密特15福克15，
二叠纪盆地可靠性计划研究 - 状态更新
新变电站1正在切入现有的大山 - 距离大山（Big Hill）约16英里的双山山（Twin Butte 345-kv Line），距离大山（Big Hill）约16英里，新变电站2正在切入现有的Comanche峰-Wolf Hollow/Mitchell/Mitchell Bend和Timberview/timberview/timberview/timberview/johnson 345-kV线345-kV线，约2英里，lynx向东南行驶lynx lynx lynx tobl lynx tobl lynx tobl lynx doubl blous
可再生能源正在上升，但宾夕法尼亚州落后于
作为执行董事，大卫（David）率领问题倡导，公民参与活动和长期组织建设Pennenvironment。David曾在政府的环境过渡团队中任职。乔什·夏皮罗（Josh Shapiro），汤姆·沃尔夫（Tom Wolf）和费城市长吉姆·肯尼（Jim Kenney），最近在宾夕法尼亚州的“政府关系权力100”中获得了城市与州的认可。在大卫的领导下，根据《联邦清洁水法》，宾夕法尼亚环境赢得了宾夕法尼亚州的两项最大公民诉讼罚款。
星云项目：为美国太空部队太空港构建零信任受控服务环境
引言 本白皮书旨在描述为确保太空访问 (AATS) Nebula 项目实施零信任架构 (ZTA) 的零信任策略和实用方法。Nebula 立即实施国防部的零信任能力执行路线图，该路线图比高级能力的要求和时间表提前 8 年。本白皮书为 USSF 和 DAF 社区服务，展示强大的基础 ZTA 实施路径，反思经验教训，并鼓励社区之间进一步对话。位于加利福尼亚州范登堡和佛罗里达州卡纳维拉尔角的美国太空军 (USSF) 太空港对支持发射和试验场任务的基础设施成本的直接和间接费用收取费用有独特的政策。SpaceX、联合发射联盟 (ULA)、Relativity、Blue Origin 等商业发射提供商要求所有国防部、情报界和商业任务的直接云成本具有透明度、准确性和可重复性。这种独特的财务要求导致建立了一个专用的云账户结构，即 Nebula，它为发射率的指数增长（即每年 365 次以上的发射）提供了任务级粒度。由于需要一个专注于商业发射客户最终用户的新架构，因此有机会从头开始设计一个基于云的 ZTA 解决方案。Dark Wolf Solutions, LLC 从他们在国防部、情报部门和行业中的经验中汲取了教训。由于 Dark Wolf 作为可信渗透测试人员在 PlatformOne (P1) 平台上拥有丰富的经验，因此 Nebula 架构以 P1 架构和解决方案为参考，但不受其约束。零信任是一个旅程，所有计划都会在财政约束下随着时间的推移不断改进其实施。本白皮书说明了 Dark Wolf 在某些产品上做出的设计决策，如何将这些产品链接在一起以形成符合国防部 CNAP 参考设计 (RD) 的云原生接入点 (CNAP)，以及如何将功能从 CNAP 扩展到 Nebula；保护资源免受未经授权的访问，同时确保在正确的时间、正确的地点和正确的人身上授予对这些数据和资源的访问权限。Nebula 技术团队和政府领导层做出了深思熟虑的决定，采用广泛采用的标准和商业用户来追求安全（即 P-ATOd 1 ）托管服务，因为利用 Nebula 提供服务的租户包括大量商业客户。Nebula 团队的策略是专注于标准并创建模块化
主项目市场HS 2024 Web
Div>艾哈迈德·阿里（Ahmed Ali），亚历克斯·沃尔夫（Alex Wolf），卡罗尔·亚历山德鲁（Carol Alexandru），克拉拉·哈特曼（Clara Hartmann），法特梅·穆罕默迪·阿明（Fatemeh Mohammadi Amin），乔治·兰普莫尼（Giorgia Ramponi），易卜拉欣·阿尔·哈兹瓦尼（Ibrahim Al Hazwani），伊莎贝尔·库伯（Isabelle Cuber），朱利安·克罗西（Julian Croci），朱利安娜Melih Catal，Michael Blum，Oana Inel，Pascal Andermatt，Pooja Rani，Renato Pajarola，Salman Mohammad，Thk Freihaut和Xiao Tan。
通过信息理论实现量子学习的最佳下界*
摘要 尽管在某些情况下使用量子样本可能比使用经典样本更有效地学习概念类，但 Arunachalam 和 de Wolf [3] 证明，在量子 PAC 和不可知论学习模型中，量子学习者的渐近效率并不比经典学习者更高。他们通过量子态识别和傅里叶分析建立了样本复杂度的下限。在本文中，我们通过信息论方法推导出 PAC 和不可知论模型中量子样本复杂度的最佳下限。证明可以说更简单，相同的想法可用于推导出量子学习理论中其他问题的最佳界限。然后，我们转向优惠券收集器问题的量子类似物，这是概率论中的一个经典问题，在 PAC 学习研究中也具有重要意义。Arunachalam、Belovs、Childs、Kothari、Rosmanis 和 de Wolf [1] 将该问题的量子样本复杂度表征为常数因子。首先，我们证明了上述信息论方法无法得出最佳下限。作为副产品，我们得到了任意高维纯态的自然集合，这些纯态不易（同时）区分，而集合具有接近最大的 Holevo 信息。其次，我们发现信息论方法为该问题的近似变体得出了渐近最佳界限。最后，我们通过广义 Holevo-Curlander 集合可区分性界限，推导出具有精确领先阶项的量子优惠券收集器问题的尖锐下限。我们研究的量子优惠券收集器问题的所有方面都取决于相关 Gram 矩阵的谱的属性，这可能是独立的兴趣所在。
优化糖尿病诊断：使用 Hyperband 的 ADGB 可提高预测准确性
本研究引入了一种创新的机器学习框架，以提高糖尿病预测准确性和模型可解释性。该方法首先通过链式方程 (MICE) 进行多次插补，以解决缺失数据并确保完整的数据集以供分析。为了解决类别不平衡问题，采用了合成少数过采样技术 (SMOTE)。使用 Z 分数异常值检测来去除异常值，进一步提高模型的稳健性。结合灰狼优化器 (GWO) 和方差分析的混合特征选择方法混合 GWAN 优化了相关特征的选择，平衡了预测能力和模型简单性。该框架的核心是自适应增强梯度增强机 (ADGB)，这是一种融合了 AdaBoost 和梯度增强机 (GBM) 优势的集成学习模型。通过 Hyperband 算法进行超参数优化可以对模型进行微调，实现 97.84% 的高预测准确率。这种综合方法不仅提高了准确性，还提高了预测模型的精度、召回率和 F1 分数。通过整合这些先进技术，该框架在早期糖尿病诊断中展现出巨大潜力，强调了集成方法在医疗数据分析中的重要性以及开发可靠诊断工具的准确、可解释模型的必要性。关键词：灰狼优化器、梯度提升机、合成少数群体、公共健康 1. 介绍
Orior 2025策略
玛丽安·沃尔夫（Maryanne Wolf）：阅读是我们evoluɵ的时钟中的眼睛。只有6000年的历史。，它以一种简单的方式开始，以标记我们拥有多少葡萄酒或绵羊。以及AlphabeɵC系统的诞生，我们开始有一种有效的记忆和存储知识的方法。阅读的作用是利用人脑中的设计原理，使其能够在视觉区域，语言区域，思想和表情符号之间建立新的联系。它实际上在每个新读者中都重新开始。它在我们的脑海中不存在。每个必须学习阅读的人都必须在大脑中创建一个全新的电路。