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信息安全：2024财政年度对史密森学会信息安全计划的独立评估
•衡量零信托实施 - 要求机构在2024财年之前采取离散步骤，以实现EO 14028和M-22-09的目标，将美国政府迈向零信托网络安全原则。OMB曾与机构CIO和首席信息安全官以及网络安全和基础设施安全局（CISA）合作，以确保FISMA数据收集中使用的指标与这些优先级相一致。联邦政府不再认为任何联邦制度或网络是“信任”的，除非有清晰的数据是合理的；这意味着必须考虑内部流量和数据。由于现代的网络威胁参与者在违反外围方面的成功继续取得成功，因此必须评估整个生态系统的网络安全措施至关重要。•多因素身份验证和加密（EO 14028） - 根据EO，需要机构完全采用多因素的身份验证和加密，以便在静止和运输范围内到2021年11月8日。对于在命令之日起180天内无法满足这些要求的机构，该机构负责人被指示通过CISA，OMB董事和国家安全事务总裁助理向国土安全部长提供书面理由。•改善安全私人关系协调 - 虽然独立和独立的学科，但安全和隐私也有密切的关系。对这些学科的协调对于管理安全和隐私风险和遵守适用要求至关重要，包括OMB备忘录M-22-01中概述的要求，通过端点检测和响应改善了网络安全脆弱性的检测以及对联邦政府系统对联邦政府系统的发现。例如，当发生违规时，这种协调至关重要，该备忘录强调了有关跟踪和记录OMB Memorandum M-17-12中违规行为的角色提供的指导，为违反个人身份信息的违规做准备和响应。
GIZ气候外交行动计划的负责人
•结果比每种政策工具本身实施的结果都要大。•促进行动效率，资源的使用和能力 - 更多•有助于克服国家一级的治理分裂。•对齐气候缓解，适应和生物多样性的承诺和策略确保了整体方法。•确保一个领域的努力不会破坏另一个地区的进步。•气候变化和生物多样性通常是同一事工的责任。协调这些努力可以改善协作并鼓励知识共享。•确定重叠目标并防止不必要的重复。
使用模拟优化植物育种中定量性状的选择
本综述总结了对植物育种中定量性状的仿真研究的发现，并将这些见解转化为实际方案。作为农业生产力面临着越来越多的挑战，植物育种对于解决这些问题至关重要。模拟使用数学模型来复制生物条件，桥接理论和实践，通过验证假设早期并优化遗传增益和资源使用。虽然策略可以提高特质价值，但它们会降低遗传多样性，从而结合方法。研究强调了将策略与性状遗传力和选择时间保持一致的重要性，并保持遗传多样性，同时考虑基因型 - 环境相互作用，以避免早期选择中的偏见。在精确的标记放置时，使用标记会加速繁殖周期，前景和背景选择是平衡的，并且有效地管理了QTL。基因组选择通过缩短育种周期和改善父级的选择来增加遗传增长，尤其是对于低遗传力性状和复杂的遗传结构而言。定期更新培训集至关重要，无论遗传结构如何。贝叶斯方法在较少的基因和早期的繁殖周期中表现良好，而BLUP对于具有许多QTL的性状更为强大，而RR-Blup在不同条件下证明了灵活性。有明确的目标和足够的种质可用时，较大的人群会带来更大的收益。准确性在几代人中下降，受到遗传结构和人口规模的影响。对于低遗传力性状，多特征分析提高了准确性，尤其是与高遗传力性状相关时。更新包括表现最佳的候选人，但保存可变性可提高提高和准确性。低密度基因分型和插补为高密度基因分型提供具有成本效益的替代方法，从而获得了可比的结果。靶向种群优化遗传关系，进一步提高准确性和繁殖结果。评估基因组选择揭示了短期收益与长期潜力和快速循环基因组计划之间的平衡。多样化的方法保留了稀有等位基因，实现了显着的收益并保持多样性，并突出了在优化繁殖成功方面的权衡。
常见问题解答-Jornada de dados-实验室
数据旅程旨在在实践中显示完整数据分析过程的所有步骤。此外，它实际上探讨了其他重要领域，例如数据工程和机器学习。这里有一些示例：●组织和解释数据。●确定模式和趋势。●分析数据以提取有助于解决日常问题的见解。●使用数字工具来处理大量信息。●发展结果沟通技巧，将数字变成故事
使用深...
印度教科技研究所，coimbatore 1 sentinfo@gmail.com，2 venkat.it@gmail.com，4 ramasamy.s@hit.s@hit.edu.in，4 md.devendran@gmail.com摘要：该项目旨在为食品和beverage提供精确估算的自动化系统，以估算食物和beverage的自动化系统，并深入研究。随着对健康意识的人的需求不断增长，需要使用可靠，高效且易于使用的工具，可以帮助用户做出明智的饮食选择。该项目利用图像处理技术和深度学习模型（例如卷积神经网络（CNN））来分析食物图像并预测相应的卡路里含量。该系统首先捕获食品或饮料的图像，然后将其处理并通过预先训练的深度学习模型。该模型在包含各种食品的图像及其营养信息的大型数据集上进行培训。预处理输入图像后，该模型通过利用其学习的特征来对食物进行分类并估算卡路里计数。然后将估计的卡路里值实时显示给用户。该项目利用关键技术，包括图像识别，深度学习和营养分析。它旨在将其集成到移动应用程序或Web平台中，从而使用户可以有效地跟踪其每日热量摄入量。通过在不同的数据集上进行培训，可以不断提高系统的准确性，从而确保对不同食品的可靠卡路里估算。该工具有可能通过促进更健康的饮食习惯来彻底改变个人健康管理。关键词：卡路里估计，深度学习，图像识别，食物分类，卷积神经网络，健康管理，营养分析，实时预测。
培训大语言模型
培训大语言模型（LLM）已成为人工智能进展的核心，数据集，培训前和训练后方法在其性能和可扩展性方面扮演着互补的角色。此博士学位课程探讨了训练这些模型的关键阶段，并强调了数据对下游任务中模型性能的影响。学生将通过全面研究数据集构建，优化技术，缩放定律，培训前策略，合成数据生成以及培训后的改进（例如，进行微调和对齐方式），通过全面的研究构建LLM的理论和实践。该课程将结合理论指导与动手实验相结合。学生将洞悉：＃＃创建高质量，多样化和有效数据集的原则和方法。＃＃¢优化策略，用于大规模模型培训，包括计算效率。＃＃经验缩放定律及其对模型大小和数据集大小的影响。＃¢利用合成数据及其在改善概括和鲁棒性中的作用。＃＃训练技术，例如人类反馈（RLHF）的增强学习以及与期望的结果结合。
计算机视觉概论-CS@Cornell
教师名称：和Bharath Hariharan Wei-Chiu MA教师电子邮件：bh497@cornell.edu和wm347@cornell.edu教职员工办公室时间：TBA（请访问课程网站（以获取最新信息的最新信息）课程员工和课程员工办公室时间：此课程将有约20个教学辅助者。次和办公时间的场所将在课程网站上的第一周发布。先决条件/主页：线性代数知识（推荐），编程和概率/统计时间和位置：星期一/星期三/星期五1:25-2：15 PM在Baker Laboratory在Baker Laboratory 200。课程描述本课程将引入计算机视觉的核心问题，并根据图像形成的几何形状和物理学讨论经典方法，并使用深度学习介绍现代技术。主题包括立体和3D重建，图像分割，对象识别，图像和补丁的特征表示以及卷积网络。课程目标/学生学习成果在参加本课程后，学生将能够：
IVC过滤器和高级检索的当代作用...
深静脉血栓形成（DVT）和肺栓塞（PE），称为静脉血栓栓塞（VTE）是心肌梗塞和中风后心血管死亡的第三个原因。1所报告的单位状态DVT的年发病率为每100,000人80例，其中60％以上将发展为PE。尽管PE通常是无偶像的，但它是DVT的并发症，可能导致住院，发病率高和死亡率。2 DVT和/或PE患者的“黄金标准”治疗是抗凝治疗（AC）治疗。然而，对于患有现有或有VTE风险的高臭虫风险患者，AC治疗是禁忌的。3，特别是，在颅内出血或其他主要出血，活跃的胃肠道出血，威胁性的焦点，前启示剂和eClampsia，恶性高血压，脑部手术和脊柱手术中，AC治疗是由ICD-9-9-CM诊断所确定的。3需要防止这些患者的PE发生，支持使用永久性或可检索的下腔静脉过滤器（IVCF）。1
基于区块链的可追溯性框架演示
买方驱动的商品连锁店的特征是买卖双方之间的商业关系，这些商业关系可能会因复杂性而蒙蔽，从而破坏了可持续性E FF ORT。追踪生产的传统方法，包括人为主导的审计，风险将全球公司治理转移到私人企业的利益，并通过限制客观数据在流程中的作用来远离社会利益。本研究通过证明我们提出的框架的e ffi cacy与现实世界中多层服装供应链的模拟，研究了私人许可区块链在利用透明度挑战方面的相关特征。模拟集成了一组通过可编程智能合约和基础区块链体系结构的组合实现的功能和操作要求。然后，我们在讨论我们工作的局限性之前对框架进行定性和定量评估。