XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systempf
Corona保护疫苗接种（Comirnaty）的补偿
最初批准的情况。注册当局有义务提交中间报告，因此被称为定期安全更新报告（以下简称：PSUR）。这些包含被告以标准化格式和当局指定的数据收集的数据的统计和流行病学准备。专家和使用信息是根据各自的PSUR知识状态进行调整的。欧盟委员会于2022年10月10日批准了疫苗，在这种情况下也是尤其是。2022年12月18日，最年轻的Psur＃4，由被告于2023年2月在EMA提交。EMA反复测试了疫苗作为入院程序的一部分的福利风险比率。从2022年6月21日起，全球范围内的剂量超过35亿剂，并承诺了超过26亿剂的疫苗。
2024 年 10 月 24 日发件人：Carrie Kipfer，县行政官......
流程和项目范围：威斯卡西特于 2024 年 8 月 16 日向林肯县提交了一份意向书，概述了 240,000 美元的资金申请，用于聘请顾问对 R08-006 地块（位于 Old Ferry Road 的一块 300 英亩的空地）进行监管分析、概念规划和公众参与，目标是推进经济适用房的开发。威斯卡西特和林肯县经济适用房 ARPA 城镇规划项目资金审查委员会于 2024 年 10 月 10 日开会讨论项目范围和资金申请的细节。通过该流程，双方就以下项目范围细节达成了一致：
纽约州公共可再生能源路线图
纽约公共电力联盟 (PPNY) 是纽约州的草根运动，由 20 个气候、社区、倡导和环境组织以及数千名志愿者组成，共同目标是实现清洁、可再生、负担得起和可获得的能源。我们构思并通过了《建设公共可再生能源法案》(BPRA)，这是美国最大的州级气候和绿色就业法案，旨在开创绿色工会就业时代，削减不断上涨的能源费用，并帮助实现纽约雄心勃勃的气候目标。BPRA 要求纽约电力局 (NYPA) 建设足够的公共可再生能源容量，以确保纽约实现其气候目标，该目标在 2019 年《气候领导和社区保护法案》(CLCPA) 中有所规定。该法案得到了代表纽约 100 多万会员的工会的支持，其中包括 1199SEIU（东部联合医疗工人工会）、
深度表格学习的现代 Hopfield 模型
在本文中，我们从现代 Hopfield 模型的角度研究表格学习。具体来说，我们使用广义稀疏的现代 Hopfield 模型来学习表格数据表示和预测。在这项工作中，引入了 BiSHop（双向 S 分析 Hop 场模型）作为端到端表格学习的创新框架，解决了深度表格学习中的两个挑战：非旋转不变数据结构和特征稀疏性。受到联想记忆和注意力机制之间新建立的联系的启发，BiSHop 采用了双组分策略。它通过双向学习模块按列和按行顺序处理数据，每个模块都配备广义稀疏 Hopfield 层。这些层通过引入可学习的稀疏性扩展了传统的 Hopfield 模型。从方法论上讲，BiSHop 支持多尺度表示学习，能够有效地捕捉特征内和特征间的交互，并在各种尺度上具有自适应稀疏性。在各种真实世界数据集上进行的经验验证表明，BiSHop 以更少的超参数优化 (HPO) 运行超越了当前最先进的方法的性能，标志着深度表格学习的重大进步。
寻求根据美国州法律定义深度伪造
第一次提到深度伪造是在 2016 年美国总统大选一年多后，那次大选以虚假新闻现象为标志（Gunther 等人，2018 年；Lee，2019 年）。许多人担心接下来的 2020 年总统大选也会充斥着虚假信息，尤其是虚假新闻和深度伪造的结合，但这并没有发生（Meneses，2021 年）。对这次选举影响最大的深度伪造可能是 2019 年 5 月涉及纳西·佩洛西的深度伪造：当时的美国众议院议长看起来喝醉了，说话含糊不清，好像喝醉了一样（Stewart，2019 年）。关键在于，这不是深度伪造，因为它没有使用人工智能；相反，它是一个廉价伪造（或不太常用的浅层伪造），一段使用比深度伪造技术简单得多的手段编辑的视频（Pawelec，2022 年）。正如 Paris & Donovan (2019) 所说，深度伪造和廉价伪造的共存增加了区分两者的难度。这种类型的虚假信息可能对政治话语和未来选举产生的影响（Appel & Prietzel，2022）并非无关紧要，因为它是故意改变的视听内容，并通过社交媒体进行放大。至于佩洛西的视频，由于它是基于编辑软件或只是音频音调的变化，因此更容易做到，也更容易检测，这与今天的假新闻类似。这个例子强调了了解每一种现象的本质的必要性，尽可能正确地定义它，“以协助制定一致且理论上连贯的深度伪造定义”（Whittaker 等人，2023 年）。
建议和关键长度，版本2024-01
2019-01 02/22/2019在推荐的操作模式下接受CCM模式。在遗留程序下的pkcs1.5桨叶的摄入量。2020-01 24.03.2020 Frodokem和Classic McEliece的建议，具有适用于PQC应用的合适安全参数，以及先前推荐的不对称过程。argon2ID建议基于密码的键推导。RSA键的过渡扩展，其钥匙长度从2000位到2023年底。2021-01 08.03.2021关于随机发电机的章节的修订，特别是在使用DRG.3-和NTG.1-随机生成器方面。ptg.2- Zelleneratorers不再建议用于一般目的。记录基于哈希的签名过程的标准化版本。2022-01 28.01.2022整个文本的基本编辑修订版，布局的布局。在Rich侧通道分析，QKD和种子生成中更新随机数生成器。2023-01 09.01.2023将安全水平提高到120位，更新PQ密码学区域。2024-01 02.02.2024与Quantum-SAFE密码学有关的基本重组，驳回2029年DSA的建议，接纳MLS协议。
对称性，Hopf分叉和在新型变色龙系统中的增强
摘要：变色龙系统是动态系统，根据参数值表现出自激发或隐藏的振荡。本文对二次变色龙系统进行了全面研究，包括对其对称性，耗散，局部稳定性，HOPF分叉和各种混乱动态的分析，因为控制参数（µ，A，C）各不相同。在这里，µ用作y方向的耗散参数。进行了µ = 0的四个方案的分叉分析，揭示了在不同的参数设置下出现各种动态现象的出现。o ff设置的提升意味着将常数引入系统的一个状态变量之一，以将变量提升到不同的级别。此外，通过不同的µ示出了隐藏的混乱双重性，并具有OFF集的增强性。参数µ既充当HOPF分叉参数和O FF集促进参数，而其他参数（A，C）也作为控制参数起关键作用，从而导致了与自我激发或隐藏混乱吸引者的周期上升的路线。这些发现丰富了我们对二次变色龙系统中非线性动态的理解。
Hopfield网络符合大数据：一个针对语义数据链接
近年来数据的指数增长导致了从多个来源产生的庞大，异质的数据集。大数据应用程序越来越依赖这些数据集来提取知识，以进行预测分析和决策。但是，数据的质量和语义完整性仍然是关键的挑战。在本文中，我们提出了一个受脑启发的分布式认知框架，该框架将深度学习与Hopfield Network集成，以识别和链接多个数据集的语义相关属性。我们的方法对人脑的双半球功能进行了建模，右半球在其中处理并吸收了新信息，而左半球则检索学习的表示形式以建立有意义的关联。认知体系结构在MapReduce框架上运行，并链接存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的数据集。通过将深层田网络作为一种关联内存机制纳入，我们的框架可以增强经常同时发生属性的回忆，并根据不断发展的数据使用模式动态调整关系。实验结果表明，随着时间的流逝，霍普菲尔德记忆中具有强大关联烙印的属性会得到加强，而相关性降低的属性逐渐削弱 - 这种现象类似于人类记忆的回忆和遗忘。这种自优化的机制可确保链接的数据集具有上下文有意义，从而提高数据歧义和整体集成精度。我们的发现表明，将深层网络与分布式认知处理范式相结合，为在大规模环境中管理复杂的数据关系提供了可扩展且具有生物学启发的方法。