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要求选择顾问的建议
孟买的公司中心，其他各个办公室（LHOS/Head Office/Zonal办公室/全球链接服务，全球IT中心，外国办公室等）印度国家银行，分支机构/其他办事处，子公司和合资企业在各个地点可用，并由银行管理（统称为国家银行集团或“ SBG”此处的“ SBG”）。本银行已通过其PF＆S SBU发布了此提案请求（RFP），用于选择顾问，以执行设计，开发和实施一个综合框架，以建立卓越中心（COE），以融资一个融资新兴领域，通过解决新兴领域，通过整合了全球最佳实践，培训，并建立了一项培训，并建立了一项知识，并建立知识，并建立知识，并建立知识，并建立知识。II。 为了满足咨询要求，银行建议邀请II。为了满足咨询要求，银行建议邀请
Schroder国际选择基金全球气候...
该基金主要投资于全球公司的股票和股票相关证券，投资经理认为将受益于适应或限制全球气候变化的影响，并符合投资经理的可持续性标准。•该基金面临一般投资风险。投资者可能会遭受损失，并且不能保证偿还本金。•该基金投资于股票证券将面临股权投资风险。•基金可能会受到与可持续投资方法有关的风险，包括集中和排除风险，在选择投资选择中与主观判断相关的风险等。•该基金投资于集中行业，可能要比投资更多元化的投资组合/策略的基金要有更高的风险。•该基金投资于集中的地理位置，并且可能要比投资于更多元化的投资组合/战略的基金的风险更高。•该基金可以使用衍生工具来满足其投资目标。衍生品的暴露可能涉及更高的信用风险和交易对手风险，流动性风险和估值风险。在不利的情况下，该基金可能会因其衍生品使用而遭受重大损失。您不应仅根据本文档做出任何投资决定。请仔细阅读相关的发行文件，以获取更多资金详细信息，包括风险因素。
基于高斯混合模型和K值选择算法的机器人臂的新型轨迹学习方法
在机器人臂轨迹模仿学习领域，高斯混合模型被广泛用于捕获复杂轨迹特征的能力。但是，利用这些模型的一个主要挑战在于初始化过程，尤其是在确定高斯核的数量或K值时。K-Value的选择显着影响模型的性能，而传统方法（例如基于经验知识的随机选择或选择）通常会导致次优结果。为了应对这一挑战，本文提出了一种用于机器人臂的新型轨迹学习方法，该方法将高斯混合模型与K值选择算法相结合。所提出的方法利用肘法的原理以及指数函数，校正项和权重调整的特性，以确定最佳的K值。接下来，使用最佳的K值应用K-均值聚类来初始化高斯混合模型的参数，然后通过预期最大化算法进行完善和训练。然后将所得的模型参数eTers用于高斯混合物回归中，以生成机器人的臂轨迹。通过使用二维理论非线性动态系统和使用实际机器人臂数据的物理实验的模拟实验来验证所提出方法的有效性。这些结果表明，所提出的方法显着提高了机器人臂轨迹产生的准确性和效率，从而为改善机器人操纵任务提供了有希望的解决方案。实验结果表明，COM占据传统的高斯混合模型方法，所提出的方法将轨迹精度提高了15％以上，如降低平均绝对误差和根平方误差所示。
基于类独特性的黎曼流形上基于振荡活动的 BCI 的频带选择：初步结果
摘要 — 众所周知，考虑用户特定设置可以增强脑机接口 (BCI) 的性能。特别是，振荡活动分类的最佳频带高度依赖于用户，过去二十年已经开发了许多频带选择方法。然而，这些传统方法是否可以有效地应用于黎曼 BCI 尚未得到很好的研究，黎曼 BCI 是一类新兴的 BCI 系统，与传统 BCI 管道不同，它利用了数据的非欧几里得性质。在本文中，我们提出了一种基于黎曼流形的新型频带选择方法。选择频带时，考虑到基于流形上的类间距离和类内方差量化的类独特性。该方法的一个优点是可以针对每个人调整频带，而无需进行密集的优化步骤。在使用基于运动想象的 BCI 公共数据集的比较实验中，我们的方法比固定宽频带和流行的传统频带选择方法的平均准确率有显著提高。尤其是，我们的方法显著提高了最初准确度较低的受试者的表现。这一初步结果表明，开发考虑流形属性的新用户特定设置算法的重要性，而不是直接应用在黎曼 BCI 兴起之前开发的方法。
美国最近发布的一份有关俄罗斯试图影响总统选举的情报报告指出，“有明确证据表明，克里姆林宫已经
据《新闻周刊》最新一期的一篇专栏文章称，美国最近发布的一份关于俄罗斯试图影响总统选举的情报报告引用了“克里姆林宫在美国资助和策划反水力压裂宣传的明确证据”。这份情报报告证实了自 2015 年以来大量调查发现的事实：俄罗斯政府担心“水力压裂和美国天然气生产对全球能源市场的影响”，他们不遗余力地破坏我国的天然气生产。具体来说，俄罗斯已指示其国家资助的宣传平台 RT 向美国观众播放大量反水力压裂“新闻”报道和一部反水力压裂“纪录片”。据该专栏文章称，2015 年 7 个月内，RT 播出了 62 篇不同的反水力压裂电视新闻报道。更糟糕的是，俄罗斯通过“一家与普京和俄罗斯石油利益有直接联系的百慕大空壳公司”向海洋变化基金会投入数百万美元，从而资助了许多反对水力压裂的活动团体，该基金会又将这些钱输送给自然资源保护委员会和塞拉俱乐部等组织。据时任美国传统基金会调查记者的拉克兰·马基 2015 年的一份报告称，“塞拉俱乐部、自然资源保护委员会、食品与水观察组织、环境保护选民联盟和美国进步中心都在 2010 年和 2011 年获得了海洋变化基金会 1 亿美元的资助。”如果东欧发生的事情可以作为参考的话，这些捐款很可能是有附加条件的。据 2014 年《纽约时报》的一篇题为“水力压裂抗议活动背后疑似俄罗斯资金”的文章称，在雪佛龙公司开始在罗马尼亚东部的一个小村庄进行页岩气勘探钻探后，该村庄“吸引了来自全国各地的反对水力压裂活动人士”。据《纽约时报》报道，就连北约秘书长安诺斯·福格·拉斯穆森也认为，俄罗斯是这场“资金充足、组织严密的神秘抗议活动”的幕后黑手。拉斯穆森说：“作为其复杂的信息和虚假信息行动的一部分，俄罗斯积极与所谓的非政府组织（反对页岩气的环保组织）合作，以保持对进口俄罗斯天然气的依赖。”与俄罗斯的联系有助于解释为什么曾称赞天然气是可再生能源“桥梁燃料”的塞拉俱乐部刚刚发布了一份报告，抨击这种清洁能源是“另一种肮脏的化石燃料”。 （请查看 energyindepth.org 网站上关于该主题的博客文章，它总是信息丰富。）它还解释了为什么塞拉俱乐部领导的活动家现在将他们的反对天然气的运动带到了当地社区层面（罗马尼亚东部）。根据《时代》杂志的最新一期，“关闭天然气厂可能需要一场以当地政府为中心的运动，由他们决定购买何种能源。”因此，“根据 [塞拉俱乐部] 的最新报告，200 多个待建天然气发电厂和数千英里的管道代表着环境保护主义的下一个前沿，其重点是停止化石燃料的开发。”这种转变得到了地面部队日益激进的言论的响应。以佛罗里达州大本德塞拉俱乐部联合主席 Lori Glover 为例，她在谈到跨佩科斯输油管道时最近表示：“管道是否危险并不重要……如果我们不想要，我们就不要。”也许塞拉俱乐部没有考虑缺乏安全、负担得起的能源会如何影响低收入家庭和小企业。或者也许他们只是拿了钱才不在乎。
2025 学年课程选择 第 9 版 新格式 JHS
加权HPA密钥：AICE =剑桥大学高级国际教育课程，A = 6分； AP =高级位置，A = 6分； h =荣誉，a = 4.5分。AP和AICE课程是为期一年的承诺：选择课程并不能保证您将获得课程。课程更改请求必须通过Google表格提交给学生辅导员，并且只有在课程中有空间并且该请求在学年的第一周提交时，才会受到尊重。请求表可在JHS网站上找到学生/父母/咨询和指导页面。
具有间断性的 BCI 的黎曼通道选择......
摘要— 目标：会话间非平稳性是当前脑机接口 (BCI) 面临的主要挑战，会影响系统性能。在本文中，我们研究了使用通道选择来减少黎曼 BCI 分类器的会话间非平稳性。我们使用协方差矩阵的黎曼几何框架，因为它具有鲁棒性和良好的性能。当前的黎曼通道选择方法不考虑会话间非平稳性，通常在单个会话中进行测试。在这里，我们提出了一种新的通道选择方法，该方法专门考虑非平稳性影响，并在多会话 BCI 数据集上进行评估。方法：我们使用顺序浮动后向选择搜索策略删除最不重要的通道。我们的贡献包括：1) 在黎曼框架中通过不同标准量化多类问题中非平稳性对大脑活动的影响；2) 一种预测 BCI 性能是否可以通过通道选择提高的方法。结果：我们在三个基于多会话和多类心理任务 (MT) 的 BCI 数据集上评估了所提出的方法。与使用所有通道相比，它们可以显著提高受会话间非平稳性影响的数据集的性能，并且在所有数据集上都明显优于最先进的黎曼通道选择方法，尤其是在选择小通道集大小时。结论：通过通道选择降低非平稳性可以显著提高黎曼 BCI 分类准确性。意义：我们提出的通道选择方法有助于使黎曼 BCI 分类器对会话间非平稳性更具鲁棒性。索引词——脑机接口、EEG、黎曼流形、通道选择、非平稳性。
在基于MLP的DDOS攻击检测中，Harris Hawks和Dragonfly优化方法合并的方法J. Ghasemi *A，R。Salah-Hassan
在本文中，提出了一个新的入侵检测系统（IDS）来处理分布式拒绝服务（DDOS）攻击。提出了一种基于Harris Hawks优化（HHO）和蜻蜓算法（DA）的组合算法，以选择相关功能，并消除NSL-KDD数据集中的无关和冗余特征。提取的特征呈现给多层感知器（MLP）神经网络。该网络（作为分类器）将网络流量分为两个类别，即正常和攻击类别。在入侵检测领域中使用两个标准和广泛使用的数据集评估所提出的模型的性能：NSL-KDD和UNSW-NB15。模拟的结果清楚地表明了在关键评估标准（例如准确性，精度，回忆和F量）方面，与以前的方法相比，所提出的方法的优越性。具体而言，所提出的方法在这些指标中分别显示出96.9％，97.6％，96％和96.8％的改善（与基线方法相比）。这些改进的主要原因是合并算法智能选择最佳特征并降低数据尺寸的能力。这种仔细的功能选择使MLP神经网络可以专注于关键信息，提高分类准确性并最终提高入侵检测系统的性能。这项研究表明，将优化算法和机器学习结合起来效果很好。因此，它有效地应对DDOS攻击。它可以导致更好的入侵检测系统。这些系统将更有效，准确。
使用卡方和机器学习的功能选择对恶意软件分类的影响
摘要 - 物联网（IoT）是物理对象，汽车，家用电器以及与传感器，软件和连接集成的其他项目的净作品，可通过Internet收集和共享数据。物联网设备的快速扩散已经引起了一波新的安全挑战，特别是在恶意软件检测领域，这些挑战需要创新的解决方案。因此，这项研究的主要目的是开发一个先进的恶意软件检测系统，除了具有名为Chi-square的功能选择方法之外，还与自然语言处理技术同时利用了与自然语言处理技术一样。使用IOTPOT数据集对所提出的方法进行了测试，并将其与该领域的最新研究进行了比较，在该领域，它在准确性，F1分数，召回和精度方面的表现优于当前工作。此外，将提出的方法与基于时间的咨询进行了比较，并且在NLP和CHI-Square中表现出了出色的性能，而不是没有时间的咨询，这使其更适合于这种物联网系统限制的资源。我们还提供了提出的方法来促进透明度的代码。1。索引术语 - NLP，机器学习，恶意软件检测，卡方，功能选择
为扩大能源社区而选拔新成员
摘要：能源社区是终端用户在以消费者为中心的背景下积极参与能源转型的关键推动因素。本文重点关注现有能源社区的扩展，这些社区可能需要在众多候选人中选择新成员。选择基于启发式方法，以提高可解释性，并从终端用户的角度促进透明的选择过程。通过精确的基于优化的能源管理策略进一步验证了所提出的方法。成员选择以迭代过程进行，其中最佳潜在候选人被添加为能源社区的新成员，然后在连续迭代中运行相同的过程。对一个由六所房屋和九名潜在候选人组成的真实社区进行了整整一个月的模拟。所提出的基于规则的方法在两个调查指标的候选人之间获得了相似的排名，并返回与更准确的优化相同的结果。此外，结果还提示了如何确定安装新资产的最佳位置（即成员），这些新资产可以对能源社区做出最大贡献，因为它可以提升候选人为社区带来的价值。从这个意义上来说，所提出的方法还可以作为投资决策支持工具以及能源社区居民的选择策略。