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2024–2025目录
您以生活，工作和以前的教育努力的丰富经验加入了我们的学习社区。无论您在学术旅程中的立场如何，UMGC都会为您提供多种选择，以赢得所知道和可以做的事情。我们了解尽可能快速地完成学习的重要性，同时可以立即申请知识和技能。此目录旨在指导您在所选的学习领域中进行推荐的课程序列，以帮助您消除猜测并将您定位在最有效的目标途径上。
WatchGuard端点安全
WatchGuard的端点安全平台提供最大的保护，并具有最小的复杂性，以将猜测从端点安全性中淘汰。我们以用户为中心的安全产品和服务提供了高级EPP和EDR方法，并提供了一套安全和操作工具，可保护人员，设备以及与恶意网站，恶意软件，垃圾邮件和其他目标攻击相关的网络。由自动化，AI驱动的流程和安全分析师主导的调查服务提供独特的支持，我们的守卫EPDR和WatchGuard EDR产品提供了威胁狩猎服务和100％对应用程序的分类，并证明了所有运行应用的合法性和安全性 - 对任何实施零trust trust-trust-trust-trust安全模型的关键需求。
锌指核酸酶的应用
EXZACT™ 精准技术消除了植物基因组改造中的猜测。EXZACT™ 基于专有的锌指蛋白 (ZFP) 设计，是一种多功能且强大的工具包，可用于对植物进行靶向基因组改造。EXZACT™ 能够针对几乎任何 DNA 序列，从而使发现者和开发者能够快速准确地添加、删除或编辑基因。使用 EXZACT™，植物研究人员可以测试假设、开发遗传特性并将其引入植物，同时避免传统 DNA 工程工具带来的意外影响。EXZACT™ 加快了特性开发时间并降低了农产品成本，并为作物特性研发建立了新的行业标准。了解更多信息，请访问 www.exzactprecisiontechnology.com。
Newell - 用于音乐录制和播放的扬声器...
《扬声器：用于音乐录制和再现》第二版是一本综合指南，提供所需的工具和理解，帮助您在选择和设置扬声器时无需再猜测。Philip Newell 和 Keith Holland 在 Sergio Castro 和 Julius Newell 的帮助下，结合他们在扬声器设计、应用和使用方面的多年经验，涵盖了从驱动器、机柜和分频器到放大器、电缆和环绕声等一系列主题。无论是在录音室、母带制作设施、广播工作室、电影后期制作设施、家庭或音乐家工作室中使用扬声器，还是只是想改进您的音乐制作系统，这本书都将帮助您做出正确的决定。新版本对数字控制、校准和影院扬声器系统等主题进行了重大更新。
能源、资源和工业人工智能档案
传统上，开发创新的新材料和化学品是一个复杂而耗时的过程，需要大量的猜测、反复试验和费力的人工研究。但由于人工智能的进步，许多步骤正在被简化或消除。人工智能驱动的过程包括建立和维护有关材料和化学品的开发数据的综合数据库——自动将技术文档转换为结构化、可搜索的数据库——然后使用机器学习和高级分析来挖掘数据并在创纪录的时间内发现高性能化合物。人工智能模型可以预测新材料、化学品和配方的性能，并可以建议下一步进行哪些实验——帮助研究人员避免重复实验并快速找到相关数据集。潜力是什么？以前所未有的速度开发新化学品和新材料。
Newell——用于音乐录制和播放的扬声器...
《扬声器：用于音乐录制和再现》第二版是一本综合指南，提供所需的工具和理解，帮助您在选择和设置扬声器时无需再猜测。Philip Newell 和 Keith Holland 在 Sergio Castro 和 Julius Newell 的帮助下，结合他们在扬声器设计、应用和使用方面的多年经验，涵盖了从驱动器、机柜和分频器到放大器、电缆和环绕声等一系列主题。无论是在录音室、母带制作设施、广播工作室、电影后期制作设施、家庭或音乐家工作室中使用扬声器，还是只是想改进您的音乐制作系统，这本书都将帮助您做出正确的决定。新版本对数字控制、校准和影院扬声器系统等主题进行了重大更新。
白皮书 - bjustcoin-令牌
●革命区块链技术：利用区块链的力量，Justlaw确保所有法律交易和文件都是不可变的和透明的，从而促进了客户和律师之间无与伦比的信任水平。这项创新改变了法律服务的交付方式，灌输了对每次互动的信心。●尖端的人工智能：我们的高级AI算法简化了客户律师匹配过程，保证客户需求与专业知识之间的完美对齐。删除猜测使用户能够迅速有效地访问适当的法律支持。●Bjustcoin（BJC）令牌：我们平台的核心是BJC令牌，BJC令牌是一种强大的实用程序，可激发用户参与度并促进无缝且安全的交易。通过参加BjustCoin和Justlaw生态系统，投资者和用户将加入一个充满活力的社区，致力于改变法律景观，创造成长，协作和持久影响的机会。
大语言模型的对抗性进化增强学习框架
大型语言模型（LLMS）传统上依赖手动及时工程，这可能是耗时且容易受到人类偏见的影响。在本文中，我们提出了一个基于进化增强学习原理（EVORL）的对抗性进化增强学习（AERL）框架[Lin等，2023]，以实现对AI剂的持续自我投资。我们的方法迭代生成，测试和完善了通过四个组件的提示或配置：（1）进化提示作者/改进器/改善者，（2）进化模型，（3）对抗模型和（4）法官。通过将候选模型暴露于对抗性的场景中，并通过进化运算符选择最佳变体，AERL促进了强大的，域特异性的解决方案，而无需重新进行过多的人类试验和错误。受到Evorl [Bai等，2023]中多目标优化技术的启发和对抗性训练方法[Goodfellow等人，2014]，我们的经验性和有意义的示例来自分散财务（DEFI）（DEFI），代码生成，并且数学推理说明了我们框架的多功能性。结果表明，对抗性的进化策略可以在维持高适应性和性能的同时，诱导地减少人驱动的猜测。