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英国声明以外的课程和材料...
生活/救生学习。这些产品是开放式访问，可从www.resus.org.uk获得。此外，RCUK开发了几个高级培训课程，这些课程已量身定制，以满足英国的医疗保健需求，例如先进的生命支持（ALS）；欧洲小儿先进的生命支持（EPALS）；立即的生活支持（ILS）；新生儿生活支持（NLS）。可以在www.resus.org.uk/training-courses上找到这些培训产品的完整列表。这些课程由RCUK质量确保，并由RCUK教练在英国认可的课程中心提供。在英国RCUK以外的RCUK课程中，遗憾的是，它无法认可在英国境外进行的培训。提供培训是一项艰巨的任务，除非接受教练培训和支持这一支持的行政程序的基础，否则通常是不可持续的。最好使用当地的专业知识和与国家复苏委员会（如果有）联系，以开发满足当地需求的课程来实现可持续计划。欧洲复苏委员会（ERC）具有通过与国家复苏委员会的合作来支持和颁布欧洲和其他国家的复苏课程的机制。ERC和RCUK课程是相同的，并在国际上得到认可。所有RCUK课程材料和评估工具均具有版权。在特殊情况下，可以允许复制和使用一些RCUK教学材料，但只有在提出并接受了详细的书面申请后。申请表可以从以下下载：www.resus.org.uk/library/application-permission-preduce-roduce-rcuk-materials。rcuk无法补贴课程材料的提供或生产，但根据要求，可能能够以电子格式提供课程材料。
旋转角动量的光子准晶体
摘要 - 班迪斯作为序列学习的理论基础，也是现代收获系统的算法基础。但是，推荐系统通常依赖于用户敏感的数据，从而使隐私成为关键问题。本文有助于理解具有可信赖的集中决策者的土匪的差异隐私（DP），尤其是确保零集中差异隐私（ZCDP）的含义。首先，我们根据考虑的输入和相互作用协议进行形式化和比较DP的不同适应性。然后，我们提出了三种私人算法，即ADAC-UCB，ADAC-GOPE和ADAC-OFUL，用于三个土匪设置，即有限的武装匪徒，线性匪徒和线性上下文匪徒。三种算法共享一个通用算法蓝图，即高斯机制和自适应发作，以确保良好的隐私 - 实用性权衡。我们分析并限制了这三种算法的遗憾。我们的分析表明，在所有这些环境中，与遗憾的遗憾相比，强加了ZCDP的价格（渐近）可以忽略不计。接下来，我们将遗憾的上限与第一个Minimax下界补充了与ZCDP的匪徒的遗憾。为了证明下限，我们阐述了一种基于耦合和最佳运输的新证明技术。我们通过实验验证三种不同的匪徒设置的理论结果来得出结论。索引术语 - 差异隐私，多军匪徒，重新分析，下限
热能与建筑策略
2021 年 10 月 19 日，政府发布了期待已久的供热和建筑战略。供热和建筑战略阐述了政府计划如何消除“几乎所有因建筑物供暖、制冷和能源使用而产生的排放”。为了实现这一目标，住房协会需要用由净零能源驱动的清洁供热技术（例如由脱碳电网供电的热泵）取代我们所有家庭中的所有化石燃料加热设备。在使用氢气供暖的试验结果之后，我们将在 2026 年之前就我们将追求的脱碳住房的“2050 年终局情景”做出最终战略决策。然而，供热和建筑战略强调，作为一个国家，我们必须实现近期的碳排放和燃料贫困目标。政府正在寻求到 2035 年将建筑物的碳排放量减少 47-62%。为此，供热和建筑战略强调现在需要专注于“无遗憾或低遗憾活动”。这意味着到 2035 年，所有住宅都要达到 EPC C 认证标准并配备织物隔热措施，并开始在显然是解决方案的地方推广热泵和热网。政府计划优先对新建住宅和离气管网住宅进行脱碳。他们还将授权地方当局强制要求特定城市地区的住宅接入热网。支持住房协会脱碳的主要资金来源将是从 2022/23 财年到 2024/25 财年的第二轮社会住房脱碳基金中拨出的 8 亿英镑。这是保守党宣言中承诺的 38 亿英镑社会住房脱碳基金的一部分。政府计划就强制社会住宅达到 EPC C 标准的规定进行磋商，大概到 2030 年。
优先级
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GCE A 等级评分标准
简介 WJEC 在 2017 年考试中使用了此评分方案。该方案是在参与评估的所有考官在考官会议上进行详细讨论后最终确定的。会议在试卷结束后不久举行，以便参考考生的所有答案，并以复印的试卷作为讨论的基础。会议的目的是确保所有考官以相同的方式解释和应用评分方案。希望这些信息能够对中心有所帮助，但同时也认识到，如果没有参加考官会议，教师可能会对某些细节或解释问题有不同的看法。WJEC 很遗憾无法就此评分方案进行任何讨论或通信。积极评分应该记住，学习者是在考试条件下写作，应该对学习者所写的内容给予积分，而不是采取因任何疏漏而惩罚他/她的办法。非常优秀的学习者可以获得满分，而非常差的学习者则可能得零分。如果答案不够完美，并且符合评分标准，则不应扣分；如果答案不值得，也不应该为了安慰而加分。以下是本规范的评估目标。学习者必须展示他们的能力：AO1 展示对术语/概念和理论/模型的了解，以表明对经济主体的行为以及他们如何受到经济问题的影响以及如何对经济问题做出反应的理解 AO2 将知识和理解应用于各种经济环境，以表明经济主体如何受到经济问题的影响以及如何对经济问题做出反应 AO3 分析经济学中的问题，表明对其对经济主体的影响的理解 AO4 评估经济论点并使用定性和定量证据来支持与经济问题有关的明智判断。
全新体验 - HRAWI
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成长速度
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CIPL 对欧盟委员会关于《人工智能法案》草案的咨询的回应 CIPL 1 欢迎就欧盟委员会关于《欧洲人工智能法案》2（“AI 法案”或“法案”）的提案进行咨询，以将其纳入欧盟立法程序。CIPL 很高兴看到《人工智能法案》采纳了 CIPL 关于采用基于风险的方法监管欧盟人工智能的文件中提出的几项建议。3 这些建议旨在培养对人工智能的信任，而不会妨碍其负责任的发展。特别是，CIPL 欢迎该法案基于风险的方法，该方法将适用于高风险的人工智能用例，而不会监管人工智能技术本身或整个行业。CIPL 还欢迎拟议使用统一标准和行业自我评估产品符合性，因为这些机制已被证明能够成功推动创新并在欧盟市场开发安全可信的技术。CIPL 还欢迎旨在支持创新的措施，特别是通过为监管沙盒提供法定基础。最后，CIPL 很高兴看到《人工智能法案》中概述的一些要求与一些现有的行业惯例相一致，这些惯例为确保负责任地开发和使用人工智能设定了高标准。4 然而，CIPL 遗憾的是，《人工智能法案》没有充分考虑到一些必要条件，例如提供基于结果的规则；明确允许组织根据人工智能系统的风险和收益来调整对要求的遵守情况；奖励和鼓励负责任的人工智能实践；利用监管沙盒的经验教训；并澄清《人工智能法案》的监督和执行条款也应基于风险。CIPL 重申，要使《人工智能法案》有效地保护基本权利，同时也为欧盟创新的新时代奠定基础，它需要足够灵活以适应未来的技术。此外，该法案不能过于严格，以免抑制包括公共卫生或环境在内的一系列行业和部门对人工智能的宝贵和有益的创新和使用。最后，《人工智能法案》将受益于有针对性的调整，以更好地明确人工智能提供者、部署者和用户的责任平衡，特别是对于通用人工智能和开源人工智能模型。
CIPL 对欧盟委员会关于《人工智能法案》草案的咨询的回应 CIPL 1 欢迎就欧盟委员会关于《欧洲人工智能法案》2（“AI 法案”或“法案”）的提案进行咨询，以将其纳入欧盟立法程序。CIPL 很高兴看到《人工智能法案》采纳了 CIPL 关于采用基于风险的方法监管欧盟人工智能的文件中提出的几项建议。3 这些建议旨在培养对人工智能的信任，而不会妨碍其负责任的发展。特别是，CIPL 欢迎该法案基于风险的方法，该方法将适用于高风险的人工智能用例，而不会监管人工智能技术本身或整个行业。CIPL 还欢迎拟议使用统一标准和行业自我评估产品符合性，因为这些机制已被证明能够成功推动创新并在欧盟市场开发安全可信的技术。CIPL 还欢迎旨在支持创新的措施，特别是通过为监管沙盒提供法定基础。最后，CIPL 很高兴看到《人工智能法案》中概述的一些要求与一些现有的行业惯例相一致，这些惯例为确保负责任地开发和使用人工智能设定了高标准。4 然而，CIPL 遗憾的是，《人工智能法案》没有充分考虑到一些必要条件，例如提供基于结果的规则；明确允许组织根据人工智能系统的风险和收益来调整对要求的遵守情况；奖励和鼓励负责任的人工智能实践；利用监管沙盒的经验教训；并澄清《人工智能法案》的监督和执行条款也应基于风险。CIPL 重申，要使《人工智能法案》有效地保护基本权利，同时也为欧盟创新的新时代奠定基础，它需要足够灵活以适应未来的技术。此外，该法案不能过于严格，以免抑制包括公共卫生或环境在内的一系列行业和部门对人工智能的宝贵和有益的创新和使用。最后，《人工智能法案》将受益于有针对性的调整，以更好地明确人工智能提供者、部署者和用户的责任平衡，特别是对于通用人工智能和开源人工智能模型。
通过连续时间选择均值 - 变化投资组合...
强化学习（RL）是机器学习中的一个活跃子区域，已成功应用于解决复杂的决策问题，例如玩棋盘游戏[31，32]和视频游戏[22] [22]，自主驾驶[18，21]，以及最近，将大型语言模型和文本生成模型与人类的preference preferfection and-to anclight [18，21]。RL研究主要集中在离散时间和空间中的马尔可夫决策过程（MDP）上。有关MDP的理论和应用的详细说明，请参见[34]。Wang，Zariphopoulou和Zhou [40]是第一个使用受控扩散过程的RL制定和开发RL的熵调查的，探索性控制框架的人，该过程固有地与连续状态空间和可能的连续作用（可能连续的动作（控制）空间）。在此框架中，随机放松控制被用来表示探索，从而捕获了RL核心的“反复试验”概念。随后的工作旨在通过Martingale方法[14、15、16]和政策优化在连续时间内为无模型RL奠定理论基础[44]。在这里，“无模型”是指潜在的动力学是扩散过程，但是它们的系数以及奖励函数是未知的。[14，15，16]的关键见解是，可以从基于连续时间RL的Martingale结构中得出学习目标。这些论文中的理论结果自然会导致一般RL任务的各种“无模型”算法，因为它们直接直接学习最佳策略而无需尝试学习/估计模型参数。这些算法中的许多算法恢复了通常以启发式方式提出的MDP的现有RL算法。然而，对MDP的RL研究占据了中心阶段的算法的融合和遗憾分析仍然缺乏扩散率。To our best knowledge, the only works that carry out a model-free convergence analysis and derive sublinear regrets are [12] for a class of stochastic linear–quadratic (LQ) control problems and [11] for continuous-time mean–variance portfolio selection, both of which apply/apapt the policy gradient algorithms developed in [15] and exploit heavily the special structures of the problems.本文的目的是通过对[16]中引入的（小）Q学习的定量分析以及通常非线性RL问题的相关算法来填补这一空白。（big）Q-学习是离散时间MDP RL的关键方法，但Q功能在连续的时间内崩溃，因为它不再依赖于时间步长无限时间小时的操作。[16]提出了Q功能的概念，Q功能是Q功能在时间离散化方面的第一阶导数。
国会记录
该法案规定，总统有权将赫尔曼·比格斯列入陆军退役军官名单，军衔为中校；这是他在战斗中受伤并导致永久性残疾时的实际军衔。比格斯上校于 1856 年毕业于西点军校，作为正规军的一名军官，他在上次战争前和战争期间担任过各种职务，表现出色。他曾担任北卡罗来纳州和弗吉尼亚州的军需总长，并参加了伯恩赛德将军率领的攻占新伯尔尼的远征。在北卡罗莱纳州约翰斯顿堡炮击事件中，比格斯上校在福斯特将军麾下服役时受了一次碎片伤，当时这被认为无关紧要，但自从他从军队辞职后，这给他带来了巨大的花费和痛苦，并且在困扰了他十六年后，这已经发展成一个令人痛苦的开放性伤口，需要进行外科手术。比格斯上校的健康受损，战争结束时，他辞去了军职。当时，梅格斯将军在批准书中说：“比格斯上校是一位非常有价值的军官，军需官很遗憾他的服务将失去。”附在本报告的 A 部分，可找到外科医生关于比格斯上校伤口状况的证明；另外，标记为 B 的是已故乔治·米德将军的一封证明信；标记为 C 的是陆军军需总长梅格斯将军写给参议员埃德蒙兹的一封诚挚信件；标记为 D 的是爱德华·波特将军的一封信；标记为 E 的是军械长 S·V·贝内特将军的一封信；标记为 F 的是他的完整军事记录，摘自卡洛姆将军的《军事学院毕业生史》，其中还附有战争部长写给参议员伯恩赛德的一封信。这些文件以及委员会掌握的许多其他文件清楚地证明了比格斯上校作为一名军官和男人的勇敢、高效和正直。因此，委员会建议通过该法案。