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关于草案框架的评论24和随附的部长级陈述部长级声明是由30 Jul
关于草案框架的评论24和伴随的部长级陈述部长陈述，部长陈述于2024年7月30日发表。新工党政府宣布，提高可再生能源的交付至关重要，对于政府到2030年对零碳发电的承诺至关重要。因此，他们提议，除其他外，还提高了规划政策对与可再生能源相关的收益的重量。辩称，部长陈述应是确定计划申请的重大考虑，因为它指示了国家规划政策的旅行方向。根据上诉法院的Cala [2011] EWCA CIV 639，计划政策的预期变更可能是重大考虑，而归因于这种变化的权重取决于其性质和影响。是否是通过新立法，对现有立法的修正或行政行动引入的，其意义取决于它与不断发展的政策方向的一致性。鉴于部长级声明中强调的全国性重点是对可再生能源的重点，及其对计划政策的影响很大，我们认为在决策过程中将显着权重归因于这一说法是适当的。草案框架24草案Framework24于2024年7月30日发布，并开放咨询至2024年9月24日。说，在上诉参考方面的检查员。继续强调转向低碳经济。随着当前的NPPF在决策中形成最强的物质考虑因素，因此可以接受，将重量附加到NPPF草案上更加有限 - 它仍然需要咨询并可能会改变。APP/J4423/A/11/2153926与草案有关，该草案成为2012年迭代的NPPF迭代，称“ NPPF草案受到公众咨询的约束并可能会改变，这限制了可以符合其的权重”。但是，鉴于政府已经表明了这些变化的承诺，我们认为目前应在决策过程中为NPPF草案提供适度的体重。这一点是由咨询本身的文本加强了，该咨询本身在第1章K款中规定，政府在磋商后立即提出的一项具体变化之一（认为对政府实现经济增长的承诺至关重要），“支持清洁能源和环境，包括通过支持在岸上风和可再生能源的支持”。此外，政府在咨询第2章中提出的政策目标包括解锁新的清洁能源和支持绿色能源。拟议框架的摘要24“环境目标”标题第8段所倡导的原则尚未改变。第4节的决定不变，除了段落编号。
一种多视图聚类的锚点增强策略
近年来，基于锚点的方法在多视图聚类中取得了可喜的进展。这些方法的性能受到锚点质量的显著影响。然而，以前的研究生成的锚点仅仅依赖于单视图信息，忽略了不同视图之间的相关性。特别地，我们观察到相似的模式更有可能存在于相似的视图之间，因此可以利用这种相关性信息来提高锚点的质量，而这同样被忽略了。为此，我们提出了一种新颖的即插即用的通过视图相关性进行多视图聚类的锚点增强策略。具体而言，我们基于对齐的初始锚点图构建视图图来探索视图间相关性。通过从视图相关性中学习，我们使用相邻视图上锚点和样本之间的关系来增强当前视图的锚点，从而缩小相似视图上锚点的空间分布。在七个数据集上的实验结果证明了我们的方法优于其他现有方法。此外，大量的对比实验验证了所提出的锚增强模块应用于各种基于锚的方法时的有效性。
视频的自我监督和自适应的面部聚类
1。一种自我监督的模型登录方法，仅取决于正面匹配对以改善面部嵌入。2。面部聚类的基于深度学习的相似性度量，该指标会自动适应给定模型的学习嵌入空间。3。不需要任何用户输入参数的全自动视频面聚类算法。4。发布电影脸聚类基准数据集，称为MoviefaceCluster，该数据集提供了电影域中存在的极端挑战的面部聚类场景。
接种辉瑞-BioNTech COVID-19 疫苗
● 将这批疫苗用于第一剂和第二剂； ● 该部门发布了疫苗沟通和宣传指南；从第 6 页开始，是如何联系尚未接种疫苗的患者的想法：https://health.maryland.gov/mdpcp/Documents/Vaccine_Communication_and_Outreach_Strateg ies_in_Primary_Care.pdf；● 我们允许诊所之间转移疫苗剂量。我们可以提供有关运输疫苗的指导。我们建议您联系您熟悉的其他办公室或查看此网站上的提供商列表：https://coronavirus.maryland.gov/pages/vaccine。MDH 还可以将您的诊所与另一家 COVID-19 疫苗提供商联系起来，以启动提供商之间的转移；以及 ● 我们很乐意与当地的免疫协调员分享您的诊所信息，以讨论可能收到较小剂量的疫苗。
第13印度渔业和水产养殖论坛寄养...
印度是世界上第三大鱼类生产国，总产量为17.4 mmt，并拥有跨越8,000公里的巨大海岸线，以及广泛的河流，水库，河口，河口，湖泊，湖泊，水箱，坦克和池塘的网络。渔业和水产养殖仍然是粮食，营养和收入的重要来源，该行业为超过2800万人提供了生计，特别是在该国沿海和农村地区，并通过出口鱼类和相关产品为63,969千万卢比贡献了63,969千万卢比的收入。此外，鱼是一种负担得起的蛋白质和必需微量营养素的重要来源，可应对民众的营养不良挑战。在这种情况下，必须确保渔业资源的长期可持续性和韧性在过度捕捞，栖息地退化，人为干扰和气候变化的压力中增加。印度渔业部门多年来逐渐进行了改造，并成为国家社会经济提升的重要工具。在这个全球气候变化时代，保护和可持续使用各种渔业资源是一个挑战。这种场景要求科学兄弟会讨论和指导印度渔业和水产养殖以实现可持续的蓝色经济。
促进欧洲对开放科学的接受
可查找：（重新）使用数据的第一步是找到它们。元数据和数据应该易于人类和计算机找到。可访问：一旦找到，用户需要知道如何访问它们，可能包括身份验证和授权。可互操作：允许与其他数据、应用程序/工作流集成以进行分析、存储和处理。可重用：元数据/数据需要得到很好的描述，以便可以在不同的设置中复制和/或组合它们。
屏蔽数据王国：掌握计算机的艺术...
在一个时代，信息占据了至高无上的“屏蔽数据王国：掌握计算机安全的艺术”是浏览复杂数字保护景观的重要指南。这本综合书籍研究了保护敏感数据免受网络威胁所必需的基本原理和高级技术。将理论见解和实际应用结合在一起，涵盖了各种各样的主题，包括加密，网络安全，威胁检测和事件响应。无论您是IT专业人员，网络安全爱好者，还是只是希望增强知识的人，这本书都是您掌握计算机安全艺术的确定资源。
从聚类效应角度解释神经网络的对抗鲁棒性
对抗训练（AT）是提高深度神经网络鲁棒性的最常用机制。最近，一种针对中间层的新型对抗攻击利用了对抗训练网络的额外脆弱性，输出错误的预测。这一结果说明对抗训练中对抗扰动的搜索空间不足。为了阐明中间层攻击有效的原因，我们将前向传播解释为聚类效应，表征神经网络对于与训练集具有相同标签的样本的中间层表示相似，并通过相应的信息瓶颈理论从理论上证明了聚类效应的存在。随后我们观察到中间层攻击违反了 AT 训练模型的聚类效应。受这些重要观察的启发，我们提出了一种正则化方法来扩展训练过程中的扰动搜索空间，称为充分对抗训练（SAT）。我们通过严格的数学证明给出了经过验证的神经网络鲁棒性界限。实验评估表明，SAT 在防御针对输出层和中间层的对抗性攻击方面优于其他最先进的 AT 机制。我们的代码和附录可以在 https://github.com/clustering-effect/SAT 找到。
摘要 研究：AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP：LLM IFT、表征学习（对比和三重态损失）、语义聚类、总结 DL：Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具：Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理：建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招募和指导科学家和实习生以及建立数据和注释伙伴关系。
摘要 研究：AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP：LLM IFT、表征学习（对比和三重态损失）、语义聚类、总结 DL：Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具：Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理：建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招聘和指导科学家和实习生以及建立数据和注释合作伙伴关系。
基于单核细胞增生李斯特菌的疫苗制剂...
摘要：顶复门寄生虫新孢子虫是全球范围内导致牛流产和死胎的主要原因。通过删除毒力基因 actA 、 inlA 和 inlB ，设计出减毒突变单核细胞增生李斯特菌菌株 (Lm3Dx)，以避免全身感染并将载体靶向抗原呈递细胞 (APC)。插入编码新孢子虫主要表面蛋白 NcSAG1 的 sag1 ，产生疫苗菌株 Lm3Dx_NcSAG1。评估 Lm3Dx_NcSAG1 的有效性的方法是，将 1 × 10 5、1 × 10 6 或 1 × 10 7 CFU 的 Lm3Dx_NcSAG1 接种到雌性 BALB/c 小鼠体内，每隔两周进行三次肌肉注射，然后在怀孕第 7 天用 1 × 10 5 个高毒性 NcSpain-7 菌株的犬新孢子虫速殖子进行攻击。观察到剂量依赖性保护作用，用 1 × 10 7 CFU 的 Lm3Dx_NcSAG1 治疗的组的出生后后代存活率为 67%，而未接种疫苗的对照组的存活率为 5%。在安乐死时（产后 25 天），接受两个较高剂量的组的 IgG 抗体滴度显著降低，接种组的脾细胞培养上清液中的细胞因子回忆反应（IFN-γ、IL-4 和 IL-10）增加。因此，Lm3Dx_NcSAG1 在怀孕的新孢子虫病小鼠模型中诱导与平衡 Th1/Th2 反应相关的免疫保护作用，应在反刍动物模型中进一步评估。