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2023 年国际数学家联合会
人工智能、网络安全和数学建模 (AICMM 2023) 旨在为对计算机科学中的数学应用感兴趣的研究人员提供一个论坛。在这次会议上，研究学者和科学家将在计算机科学模型分析中提供有趣和创新的想法的新来源。另一方面，使用现有工具分析算法和数据结构将带来重大进步。通过组织这次会议，我们希望在建立一个定期会议场所以讨论数学和计算机科学这一迷人领域的主题方面取得进一步进展。我们很高兴能够创造新技术来管理新信息技术发展所提供的大量数学和计算知识。
数学的AI -Andrew.cmu.ed
“可能有协作项目我们不知道如何证明整个事情。，但是人们对如何证明小块有想法，他们将其正式化并试图将它们放在一起。将来，我可以通过20个人的组合和一堆AIS的组合来形象，每个AIS都证明了很小的事物。随着时间的流逝，它们将建立联系，您可以创建一些奇妙的东西。那将很棒。”
GST及其...
T.M. Bhagalpur大学Bhagalpur摘要摘要的商品和服务税（GST）下的反向费用机制（RCM）已通过将税收负债从供应商转移到特定案件中的接收者，从而改变了印度的税收结构。 这种机制对于比哈尔邦尤其重要，在比哈尔邦，经济是由农业，小规模行业和州际贸易驱动的。 虽然RCM提高了税收合规性并扩大了税基，但它还引入了挑战，例如对小型企业的行政负担和流动性约束。 本文探讨了RCM的法律框架，其对比哈尔邦的经济影响，实施挑战，政府观点，规则和法规，惩罚和纳税人的观点。 此外，它讨论了提高RCM的有效性和易于合规性的政策建议。 关键字：GST，反向费用机制，比哈尔邦经济，税收合规，中小型企业，农业，纳税人负担，正式化，政府政策，税收罚款，经济影响引入印度的商品和服务税（GST）是一项具有里程碑意义的改革，旨在简化间接税收结构，增长，并增强经济，并增强经济，并提高经济。 商品及服务税的关键方面之一是反向费用机制（RCM），该机制将税款的责任从供应商转移到商品或服务的接收者。 这种机制对企业和州经济有重大影响，尤其是对比哈尔邦的企业和国家经济，这种机制在很大程度上依赖农业，小规模行业和州际贸易。T.M.Bhagalpur大学Bhagalpur摘要摘要的商品和服务税（GST）下的反向费用机制（RCM）已通过将税收负债从供应商转移到特定案件中的接收者，从而改变了印度的税收结构。这种机制对于比哈尔邦尤其重要，在比哈尔邦，经济是由农业，小规模行业和州际贸易驱动的。虽然RCM提高了税收合规性并扩大了税基，但它还引入了挑战，例如对小型企业的行政负担和流动性约束。本文探讨了RCM的法律框架，其对比哈尔邦的经济影响，实施挑战，政府观点，规则和法规，惩罚和纳税人的观点。此外，它讨论了提高RCM的有效性和易于合规性的政策建议。关键字：GST，反向费用机制，比哈尔邦经济，税收合规，中小型企业，农业，纳税人负担，正式化，政府政策，税收罚款，经济影响引入印度的商品和服务税（GST）是一项具有里程碑意义的改革，旨在简化间接税收结构，增长，并增强经济，并增强经济，并提高经济。商品及服务税的关键方面之一是反向费用机制（RCM），该机制将税款的责任从供应商转移到商品或服务的接收者。这种机制对企业和州经济有重大影响，尤其是对比哈尔邦的企业和国家经济，这种机制在很大程度上依赖农业，小规模行业和州际贸易。本文探讨了RCM的概念，其适用性及其对比哈尔邦的经济影响。根据GST的RCM法律框架，反向费用机制受《商品及服务税法》的以下法律规定管辖：1。2017年《 CGST法》第9（3）条：指定税款的商品和服务类别
供应链管理（SCM）对...
这项研究研究了供应链管理（SCM）对尼日利亚选定土著汽车公司竞争优势的影响，强调了原材料采购和产品设计对成本效率和消费者忠诚度的重要性。该研究采用了实证主义理念，具有基于描述性和调查的设计，结合了来自50个部委，部门和机构（MDAS）（MDA）的定量数据，以及来自三家土著汽车公司的工作人员。使用结构化问卷来收集数据，并使用SPSS进行了多重回归和相关分析，以探索原材料采购，产品设计，成本效率和消费者忠诚度之间的关系。这项研究的发现突出了SCM通过有效的原材料采购和通过可持续产品设计建立更强客户忠诚度来实现成本效率的战略重要性。该研究建议土著汽车公司应专注于与可靠的供应商建立长期合作伙伴关系，以确保持续的高质量原材料供应。
ACM AM Turing奖授予了两名领导的研究人员
纽约，纽约，2025年3月5日 - ACM，计算机协会，今天，Andrew G. Barto和Richard S. Sutton是2024 ACM A.M.的接受者图灵（Turing）因发展强化学习的概念和算法基础而奖。在从1980年代开始的一系列论文中，Barto和Sutton介绍了主要思想，构建了数学基础，并开发了强化学习的重要算法，这是创建智能系统的最重要方法之一。Barto是马萨诸塞大学阿默斯特大学的信息和计算机科学名誉教授。Sutton是艾伯塔大学（University of Alberta）的计算机科学教授，Keen Technologies的研究科学家，AMII的研究员（Alberta Machine Intelligence Institute）。ACM A.M.图灵奖，通常称为“计算机上的诺贝尔奖”，带有100万美元的奖金，并提供了Google，Inc.提供的财务支持。该奖项以英国数学家Alan M. Turing的名字命名，他阐明了计算机的数学基础。什么是强化学习？人工智能（AI）的领域通常与建造代理有关，即感知和行动的实体。更聪明的代理人是那些选择更好的行动方案的代理商。因此，某些行动方案比其他行动更好的概念是AI的核心。奖励 - 从心理学和神经科学中借来的一个术语 - 指示提供给与其行为质量相关的代理商的信号。强化学习（RL）是学习信号更成功地学习的过程。从奖励中学习的想法已经熟悉了数千年。后来，艾伦·图灵（Alan Turing）1950年的论文“计算机和智能”，解决了“ can can
预言与广泛的CRISPR – CAS ...
抽象的黑暗时代和宇宙黎明在婴儿宇宙上基本上是未开发的窗户（Z〜200 - 10）。对中性氢的红移21厘米线的观察可以为这些时代的基本物理和天体物理学提供宝贵的新见解，而其他探针无法提供，并驱动了许多未来基于地面的仪器，例如平方英里阵列（SKA）（SKA）和水直射阵列（Hydro-gen）。我们回顾了高红移21-CM宇宙学领域的进度，特别是通过探测z> 30的黑暗年龄来解决哪些问题。我们得出的结论是，只有一个基于空间或月球的射电望远镜，该望远镜与地球的射频干扰（RFI）信号及其电离层相比，可以检测到来自黑暗时代的21 cm信号。我们建议一个通用的任务设计概念Codex，它将在未来几十年中实现这一目标。