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Liechtenstein-欧洲银行联合会
可持续性一直是列支敦士登金融中心的价值观和文化的核心，并且是其长期战略的关键支柱，即所谓的2025年路线图，重点是通过可持续性和数字化来增长。lgt是可持续性领域的先驱之一，不仅在列支敦士登，而且在全球范围内。因此，从过去几年开始的可持续投资的积极趋势仍然存在，可持续投资的百分比不断增加。所有三家主要银行都致力于以雄心勃勃的目标进行净零银行，并于2021年加入净零银行联盟（NZBA）。尤其是关于数字化和区块链，Liechtenstein在国家一级扮演了开创性的角色，因为它是世界上第一批采用《可信赖技术法》（TVTG）的国家之一。
辅助技术考虑表格
● Break tasks into smaller steps/segments ● Cooperative participation with peers and adults ● Daily planner book ● Determine and teach regularly traveled routes to students with visual impairments ● Follow a picture task analysis ● Individualized task and material modifications to meet student needs ● Location identifiers ● Modification of task length and complexity ● Orientation to unfamiliar environments ● Show a model of the end product ● Sighted guide for visually受损●学生自我监控●口头和/或视觉提示●建模
考虑耕地肉类的考虑：潜在的细胞来源，潜在的分化和永生策略以及甲壳类动物和其他动物模型的经验教训
抽象栽培的甲壳类肉（CCM）是一种直接从干细胞中创建高价值的虾，龙虾和螃蟹产品的手段，从而消除了养殖或捕捞活动物的需求。传统的甲壳类企业在管理过度捕捞，污染和变暖气候方面面临的压力增加，因此CCM可以提供一种方法，以确保随着全球对这些产品的需求的增长，CCM可以提供足够的供应。为了支持CCM的发展，本评论简要详细介绍了迄今为止的甲壳类细胞培养工作，然后再解决目前对甲壳类肌肉发育的了解，尤其是所涉及的分子机制，以及这可能与最近在脊椎动物物种中耕种肉类生产的作品有关。认识到目前缺乏可用于建立CCM培养物的细胞系，我们还考虑了可以非属于非属于的原发性干细胞来源，包括易于释放和重新生成的四肢组织，以及在循环血淋巴中推定的干细胞。分子方法诱导了肌源性分化和推定干细胞的永生化。最后，我们评估了CCM研究人员，尤其是抗体的工具的当前状态，并提出了解决现有短缺的途径，以查看现场的进展。
伦理考虑研究中的数据
研究人员是否知道道德考虑因素以及何时将其应用于研究？本文使用二级数据源来描述数据编辑学科和原则的各个方面，并以道德考虑在定性和定量研究方法中研究研究中的编辑数据。通过过去的研究，研究的道德亚结构包含三个层面的维度：哲学，实践和反思性。数据编辑过程探索和审查数据，以确保一致性，错误和异常值和纠正错误，以提高收集到的数据的质量，准确性和充分性，从而使其更适合于收集数据的目的，例如检测到数据持续数字的字段数量和误差。数据编辑过程基于逻辑，常识和遵守书面程序或编辑指南，针对院士，政策制定者和研究人员的未来研究人员。
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4参见，例如，提议的规则，89美联储。reg。101,351。5 O ff。 M GMT。 ＆b udget，c ircular a-4：r egulatoration a nalysis（2023），https：//perma.cc/r4wd-aa4h [以下是u pdated u pded c ircular a-4]（认可年度折现率为2.0％）。 6 exec。 命令14154§6（e），90美联储。 reg。 8353（2025年1月29日）（指示每个机构“启动一个程序，对任何规则，法规，政策或诉讼进行此类更改，以确保与2003年版本的圆形A-4的一致性一致）。 7 exec。 命令14192§6（b），90美联储。 reg。 9065（2025年2月6日）。 8 O ff。 M GMT。 ＆b udget，c ircular a-4：r egulatory a nalysis（2003），https：//perma.cc/kcl6-spxc [以下简称p rior c rior c ircular a-4]。 9 exec。 订单号 12,866§6（a）（3）（c），58美联储。 reg。 51,735（1993年10月4日）。 10参见路易斯安那州的by and Landryv。Biden，64 F.4th 674，678（5th Cir。 2023）（“ OMB明确不将机构与其方法结合。 通函A-4警告说，代理商必须使用最佳证据“行使专业判断” 11 exec。 订单号 12,866§1（b）（7）（“每个机构应根据有关预期法规的需求和后果的最佳合理可获得的科学，技术，经济和其他信息为基础。”）；另请参见《美国法典》第44页，第515（a）条信息质量法。 12 p rior c ircular a-4，同上注8，第33-34页。 请参阅O ff。 M GMT。5 O ff。M GMT。 ＆b udget，c ircular a-4：r egulatoration a nalysis（2023），https：//perma.cc/r4wd-aa4h [以下是u pdated u pded c ircular a-4]（认可年度折现率为2.0％）。 6 exec。 命令14154§6（e），90美联储。 reg。 8353（2025年1月29日）（指示每个机构“启动一个程序，对任何规则，法规，政策或诉讼进行此类更改，以确保与2003年版本的圆形A-4的一致性一致）。 7 exec。 命令14192§6（b），90美联储。 reg。 9065（2025年2月6日）。 8 O ff。 M GMT。 ＆b udget，c ircular a-4：r egulatory a nalysis（2003），https：//perma.cc/kcl6-spxc [以下简称p rior c rior c ircular a-4]。 9 exec。 订单号 12,866§6（a）（3）（c），58美联储。 reg。 51,735（1993年10月4日）。 10参见路易斯安那州的by and Landryv。Biden，64 F.4th 674，678（5th Cir。 2023）（“ OMB明确不将机构与其方法结合。 通函A-4警告说，代理商必须使用最佳证据“行使专业判断” 11 exec。 订单号 12,866§1（b）（7）（“每个机构应根据有关预期法规的需求和后果的最佳合理可获得的科学，技术，经济和其他信息为基础。”）；另请参见《美国法典》第44页，第515（a）条信息质量法。 12 p rior c ircular a-4，同上注8，第33-34页。 请参阅O ff。 M GMT。M GMT。＆b udget，c ircular a-4：r egulatoration a nalysis（2023），https：//perma.cc/r4wd-aa4h [以下是u pdated u pded c ircular a-4]（认可年度折现率为2.0％）。6 exec。命令14154§6（e），90美联储。reg。8353（2025年1月29日）（指示每个机构“启动一个程序，对任何规则，法规，政策或诉讼进行此类更改，以确保与2003年版本的圆形A-4的一致性一致）。7 exec。命令14192§6（b），90美联储。reg。9065（2025年2月6日）。8 O ff。M GMT。 ＆b udget，c ircular a-4：r egulatory a nalysis（2003），https：//perma.cc/kcl6-spxc [以下简称p rior c rior c ircular a-4]。 9 exec。 订单号 12,866§6（a）（3）（c），58美联储。 reg。 51,735（1993年10月4日）。 10参见路易斯安那州的by and Landryv。Biden，64 F.4th 674，678（5th Cir。 2023）（“ OMB明确不将机构与其方法结合。 通函A-4警告说，代理商必须使用最佳证据“行使专业判断” 11 exec。 订单号 12,866§1（b）（7）（“每个机构应根据有关预期法规的需求和后果的最佳合理可获得的科学，技术，经济和其他信息为基础。”）；另请参见《美国法典》第44页，第515（a）条信息质量法。 12 p rior c ircular a-4，同上注8，第33-34页。 请参阅O ff。 M GMT。M GMT。＆b udget，c ircular a-4：r egulatory a nalysis（2003），https：//perma.cc/kcl6-spxc [以下简称p rior c rior c ircular a-4]。9 exec。订单号12,866§6（a）（3）（c），58美联储。reg。51,735（1993年10月4日）。 10参见路易斯安那州的by and Landryv。Biden，64 F.4th 674，678（5th Cir。 2023）（“ OMB明确不将机构与其方法结合。 通函A-4警告说，代理商必须使用最佳证据“行使专业判断” 11 exec。 订单号 12,866§1（b）（7）（“每个机构应根据有关预期法规的需求和后果的最佳合理可获得的科学，技术，经济和其他信息为基础。”）；另请参见《美国法典》第44页，第515（a）条信息质量法。 12 p rior c ircular a-4，同上注8，第33-34页。 请参阅O ff。 M GMT。51,735（1993年10月4日）。10参见路易斯安那州的by and Landryv。Biden，64 F.4th 674，678（5th Cir。2023）（“ OMB明确不将机构与其方法结合。通函A-4警告说，代理商必须使用最佳证据“行使专业判断”11 exec。订单号12,866§1（b）（7）（“每个机构应根据有关预期法规的需求和后果的最佳合理可获得的科学，技术，经济和其他信息为基础。”）；另请参见《美国法典》第44页，第515（a）条信息质量法。12 p rior c ircular a-4，同上注8，第33-34页。请参阅O ff。M GMT。M GMT。§3516注（要求机构“确定[E]和Maximiz [E]信息的质量，客观性，实用性和完整性（包括统计信息）传播”）。重要的是，这些是违约率，在任何情况下都不适用。，例如，OMB至少自2010年以来就认可了，当计算在消费等值单元中衡量的温室气体排放施加的气候成本时，基于资本回报率（例如7％默认利率）的折现率是不合适的。＆b udget，
greendfl：评估分散联合学习系统可持续性的框架
上下文：分散的联合学习（DFL）是一个新兴的范式，可以实现无需集中数据和模型聚合的协作模型培训，从而增强了隐私和弹性。然而，随着能源消耗和碳排放量在不同的系统配置中有所不同，其可持续性仍未得到充满信心。了解DFL的环境影响对于优化其设计和部署至关重要。目标：这项工作旨在开发一个全面和运营的框架来评估DFL系统的可持续性。为了解决它，这项工作提供了一种系统的方法来量化能耗和碳排放，从而提供了有关提高DFL可持续性的见解。方法：这项工作提出了Greendfl，这是一个完全可实现的框架，已集成到现实世界的DFL平台中。greendfl系统地分析了各种因素的影响，包括硬件加速器，模型架构，通信介质，数据分布，网络拓扑和联邦规模，对DFL系统的可持续性。此外，开发了一种可持续性感知的聚合算法（GREENDFL-SA）和节点选择算法（GREENDFL-SN），以优化能源效率并减少DFL培训中的碳排放。结果：经验实验是在多个数据集上进行的，在DFL生命周期的不同阶段测量能耗和碳排放。结果表明，本地培训主导了能耗和碳排放，而沟通的影响相对较小。使用GPU代替CPU来优化模型复杂性，并从策略上选择参与节点可显着提高可持续性。此外，使用有线通信，尤其是光纤，有效地减少了通信阶段的能源消耗，同时整合早期停止机制进一步最小化了总体排放。结论：拟议的Greendfl提供了一种评估DFL系统可持续性的全面和实用方法。此外，它提供了提高DFL环境效率的最佳实践，从而使可持续性考虑在现实世界部署中更具可行性。
网络安全考虑2025
网络安全不是静态功能，而是动态且不断发展的挑战。例如，量子计算的兴起，攻击者可以以惊人的速度绕过加密工具，从而有可能损害从银行和零售交易到业务数据，文档，电子邮件等的所有事物； “超智能” AI系统的潜力，该系统会永久改善和扩大知识，同时在感知危险时保护自己；而且，错误信息传播的速度，尤其是通过Deepfake音频和视频内容，只是Cisos失去睡眠的几个新问题。这些威胁和其他威胁强调了迫切需要创新和战略性的远见。
2025年的网络安全考虑
网络安全并非静态功能，而是一项动态且不断发展的挑战。例如，量子计算的兴起，攻击者能够以惊人的速度绕过加密工具，可能危及从银行和零售交易到商业数据、文档、电子邮件等方方面面；“超级智能”人工智能系统的潜力，使其能够不断改进和扩展知识，并在感知到危险时保护自己；虚假信息的传播速度，尤其是通过深度伪造的音频和视频内容传播的速度，这些只是众多新兴问题中的一部分，这些问题让首席信息安全官们夜不能寐。这些以及其他威胁凸显了创新和战略远见的迫切需求。
有关主权AI和国家AI政策的考虑
主权人工智能不是一种千篇一律的方法，并且各国必须驾驶一系列战略选择，使独立性与全球整合之间取得平衡。虽然完全AI的自我效率可能是某些人的理想选择，但实际上，大多数政府将需要采用利用区域联盟，联合AI治理以及成本效率的AI基础设施共享的混合模型。新兴方法（例如使用诸如DeepSeek之类的预训练模型）表明，如果没有过度的基础设施成本，就可以实现AI主权。同样，国际主权人工智能合作伙伴关系可以提供计算资源，研究合作和共享监管框架的访问，而不会损害国家控制。我们提出了一个新的框架，用于联合部队，利用合作机会，同时通过建立主权AI计划的联合会来维持战略独立性。为此，我们建立了Sovereign-ai.org，既充当主权计划及其资源的登记册和论坛，从而在这个领域实现了一致的行动。
联邦学习用于预测轻度认知障碍对痴呆症转化
摘要 - 痴呆症是一种渐进疾病，会损害个人的认知健康和日常功能，而轻度认知障碍（MCI）通常是其前体。对MCI到止血转换的预测进行了充分的研究，但是以前的研究几乎一直集中在传统的机器学习（ML）（基于基于的方法）上，这些方法可以重新分享敏感的临床信息以培训预测模型。本研究提出了一种使用联邦学习（FL）进行隐私增强解决方案，以训练MCI-to-Dementia转换的预测模型，而无需共享敏感数据，掌握社会人口统计学和认知指标。我们模拟并比较了两个网络体系结构，即点对点（P2P）和客户端服务器，以实现协作学习。我们的结果表明，FL具有与集中式ML相当的预测性能，并且每个临床部位在没有共享本地数据的情况下显示出相似的表现。此外，FL模型的预测性能优于未经协作的训练的特定地点模型。这项工作强调了FL可以消除对数据共享的需求，而不会损害模型功效。