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识别前进的方法：生物多样性金融和数字序列信息的LSE圆桌会议
联合国成员国对其自然资源享有永久的主权。拟议的主权共享许可池授权，用于共享和使用与义务相关的数字序列信息，以通过多边福利共享机制进行福利共享，同时保留主权。各方将要求使用SCL的序列仅提交参与多边机制的数据库和存储库。各方将阐明SCL中的影响，使用条款和福利共享条件。Nagoya协议的当事方可酌情使用SCL作为MAT中的默认许可。在共享序列数据的共享中使用SCL将是向其他联合国成员国开放的。当事方将采取步骤来认识和尊重SCL中规定的土著人民的权利。SCL下的DSI用户将确保法律确定性。 这样的许可可以根据操作经验进行迭代更新。SCL下的DSI用户将确保法律确定性。这样的许可可以根据操作经验进行迭代更新。
Impact.ai
首先，我探讨了一个问题：“ K-12年轻人应该对AI了解什么？”并引入了一个新的AI素养框架，Impact.ai，涵盖了与技术社会变革推动者身份保持一致的AI概念，实践和观点。该框架将为中学AI课程的发展提供信息，该课程使学生有能力成为有意识的消费者，道德工程师和知情的AI倡导者。接下来，我考虑：“我们应该如何为K-12学生和教育工作者设计AI课程？”并分享我如何迭代地开发AI教育工具和课程，以促进学生在AI项目工作时对AI的学习。最后，我评估了这些框架和设计的工件对学生的学习和发展强大的AI身份的贡献。随着AI在日常生活中变得越来越普遍，所有人都必须有机会理解和塑造技术。
图像denoising和光子的生成积累
我们对射击噪声损坏的图像和删除噪声的镜头提出了新的视角。通过将图像形成视为光子在检测器网格上的顺序积累，我们表明，经过训练的网络可以预测下一个光子可能到达的位置，实际上可以解决最小均方形误差（MMSE）denoising任务。这种新观点使我们能够做出三个贡献：i。我们提出了一种新的策略，用于自我监督的denoisis，ii。我们提出了一种通过迭代采样并将少量光子添加到图像中的溶液后部采样的新方法。iii。我们通过从空画布启动此过程来得出一个完整的生成模型。我们称这种方法的生成积累（GAP）。我们在4个新的荧光显微镜数据集上进行定量和定性评估我们的方法，该数据将可供社区提供。我们发现它的表现优于其基准或在PAR上执行。
Markovian噪声的随机近似和加固学习的ODE方法
随机近似是一类算法，这些算法迭代，递增和随机更新，包括，例如，包括随机梯度下降和时间差学习。分析随机近似算法的一个基本挑战是建立其稳定性，即表明随机矢量迭代几乎肯定是有限的。在本文中，我们将著名的Borkar-Meyn定理从Martingale不同的噪声设定设置扩展到Markovian噪声设置，从而极大地提高了其在强化学习方面的适用性，尤其是在那些具有线性功能近似近似和资格率痕迹的O效性强化学习算法中。我们分析的核心是一些函数的变化变化速率的降低，这两种形式的强大定律和迭代对数定律的形式都暗示。关键字：随机近似，增强学习，稳定性，几乎确定的收敛性，资格跟踪
渲染和扩散：基于扩散的行为克隆
摘要 - 在机器人学习的领域，高维观测值（例如RGB图像和低级机器人动作）之间的复杂映射，两个本质上非常不同的空间构成了一个复杂的学习问题，尤其是在有限的数据中。在这项工作中，我们介绍了一种使用机器人3D模型的虚拟渲染器在图像空间内统一的低级机器人动作和RGB观察的方法。使用此联合观察表达表示，它使用学习的扩散过程计算低级机器人动作，该过程迭代地更新机器人的虚拟渲染。此空间统一简化了学习问题，并引入了对样品效率和空间概括至关重要的电感偏差。我们在模拟中彻底评估了研发的几种变体，并展示了它们在现实世界中六个日常任务上的适用性。我们的结果表明，研发具有强大的空间概括能力，并且比更常见的图像到动作方法更有效。
国防部数据战略
开箱即用的 MarkLogic 数据中心平台提供了关键功能，以确保以支持国防部现在和未来使命的方式处理和管理数据：R 摄取和发现 - 无需提前定义模式（本体）。我们不会将结构和转换抛到九霄云外 - 我们只是说您不必提前完成所有工作。摄取时立即索引和搜索您的数据。- 策划 - 通过在摄取之前跳过前期数据建模，您可以专注于协调和丰富数据，以便在第一个用例中添加标记的元数据。然后随着时间的推移迭代协调更多数据以供将来使用。访问 - 轻松访问下游系统和应用程序的数据，具有完全的事务一致性和企业级安全性。我们的平台专注于 DevOps，具有标准化 API 和其他工具，可快速开发应用程序并将其部署到您选择的任何最终用户环境中。
软件预认证 (Pre-Cert) 试点计划 - FDA
医疗设备软件 (SaMD) 正越来越多地被整个医疗保健行业采用。这些设备的开发和验证方式与传统的基于硬件的医疗设备不同，因为它们是迭代开发和设计的，并且可以设计为在部署后进行更新，以快速进行增强并有效解决问题，包括故障和不良事件。2017 年，FDA 认识到，当前的设备监管框架（由国会在 40 多年前制定，此后逐步更新）尚未针对监管这些设备进行优化。1 该试点探索了由那些表现出强大的质量和组织卓越文化并致力于监控其产品进入美国市场后的实际性能的组织开发的 SaMD 监管监督创新方法。虽然试点的重点是 SaMD，但我们了解到的信息与医疗设备软件 2 总体上相关，后一个术语在整个报告中都使用。通过这份报告，FDA 正在完成这一重要的第一步，标志着试点的完成（见图 1）。
RFP_浮动海上风能开发.docx
与州政府机构代表反复沟通，以确定这些优先事项并制定具体的研究目标。资助项目直接针对这些研究目标中的一个或多个。SSINP 资助指南可在 COAST 网站上找到，其中阐明了资助计划的基本目的，概述了计划限制（例如资格要求和奖励条件），描述了资金的管理方式，并描述了申请所需的组成部分。在考虑您申请该计划时，请务必仔细阅读资助指南。资助指南以引用的方式纳入本征求建议书 (RFP)。加州海洋资助学院计划 (CASG) 是本 RFP 的资助合作伙伴。CASG 是一个由联邦政府资助的大学附属组织，通过研究资助、奖学金、推广计划以及通信和外展为整个加州的应用海洋和沿海科学提供支持。CASG 的使命是提供所需的信息、工具、培训和关系，以帮助加州保护我们的沿海和海洋环境并实现可持续繁荣。海上风能背景
工业公司气候战略制定过程
气候中立性已成为不同行业公司的长期目标的越来越多的关注。由于在短期内几乎无法实现此目标，并且需要进行不同措施的复杂互动，因此需要采取战略方法。本文介绍了制造公司争取气候中立性的战略过程。策略过程包括三个宏观阶段：制备阶段，战略发展阶段和操作实施阶段，这些阶段是迭代进行的。宏观阶段分别分为不同的中阶段，其中包括指导性问题，这些问题必须由不同的内部利益相关者和过程参与者回答。此外，描述了必要的结果，每个阶段之后必须可用才能进入下一个结果。该过程基于现有模型，以描述能源和环境管理领域的战略过程和方法。它将它们结合在一起，以推导工业公司气候战略的战略方法。开发的战略过程已在达姆施塔特技术大学的ETA工厂应用和评估。
使用纵向变分自动编码器对图像数据进行进展模型
摘要。疾病进展模型对于理解退行性疾病至关重要。混合效应模型一直用于模拟临床评估或从医学图像中提取的生物标志物，允许在任何时间点进行缺失数据的填补和预测。然而，这种进展模型很少用于整个医学图像。在这项工作中，变分自动编码器与时间线性混合效应模型相结合，以学习数据的潜在表示，使得各个轨迹随时间遵循直线，并以一些可解释的参数为特征。设计了一个蒙特卡罗估计器来迭代优化网络和统计模型。我们将此方法应用于合成数据集，以说明时间依赖性变化与受试者间变异性之间的分离，以及该方法的预测能力。然后，我们将其应用于来自阿尔茨海默病神经影像计划 (ADNI) 的 3D MRI 和 FDG-PET 数据，以恢复大脑结构和代谢改变的详细模式。