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新闻通讯2023年12月1日
Huxley先生为Fortismere的五所房屋开展的活动和比赛提供了联合负责人：富兰克林，济慈，图灵，塞尔文和沃尔斯托克拉夫特。到目前为止，该学期的学生已被邀请参加历史，科学，国际象棋和拼字游戏中的戏剧，前，城堡建筑和文艺复兴时期的绘画比赛。这将在学期结束时在圣诞节测验中达到顶峰。房屋系统使学生能够在一年中工作，并参加异常和愉快的活动。这是真正了解学校并增加享受的好方法，同时扩大了学生的社交界。我们会敦促更多的学生参与进来 - 健康的竞争是我们在学校所做的事情的重要组成部分，在像Fortismere这样的大型学校中，房屋提供了一种儿童大小的归属感。我们的学生记者与布鲁克斯女士一起在“新闻帮派”俱乐部工作，将帮助众议院负责人报告有关新闻通讯的活动和比赛。
LMRnews - navfac exwc - Navy.mil
这项工作的两个主要成果包括 R 软件包“espresso”和一个模拟工具。R 软件包 (https://pjbouchet.github.io/espresso) 允许跨功能形式、物种和协变量进行剂量反应建模，以及跨物种和协变量进行模型选择。这是以前的方法无法实现的新功能。该软件包旨在灵活供研究界和海军环境合规团队使用。它包括使用 RJMCMC 进行多物种贝叶斯剂量反应模型选择的分步示例，以及根据需要和问题打开和关闭模型选择的不同元素的选项。一些软件包功能专门满足海军的需求，包括对来自俘虏研究的 CEE 数据所需的左删失，以及纳入风险函数数据。模拟工具探索了卫星标签数据在未来剂量反应函数中的作用。该工具和出版物扩大了在数据可用时将卫星标签数据纳入海军模型的讨论。
三月通讯
●在阿片类药物危机期间使用多义能在2024年3月6日，星期三 @ 3：00-4：00-eT赚取1 CE 1 CE●情感依恋行为疗法：一种创新的行为健康治疗方法，用于2024年3月13日，星期三， @ 3：00-4：30pm @ 3：00-4：30pm et 1.5 ces bear赚取1.5 ces●让您的谈话能力为三个预期的方法！2024年3月20日，星期三 @ 3：00-4：30pm ET 1.5 CES●同行恢复支持系列：同行指导的实用营养，2024年3月21日，星期四，12：00-1：30pm ET ET 1.5 CES●赚取1.5 CES●Trauma及其在Traumogogy及其在Traumogogy及其应用程序的应用程序中成功治疗，其成功治疗成功了区域土著人民会议：2024年5月在华盛顿州西雅图（面对面）●NAADAC的2024年度会议：2024年10月18日至23日在华盛顿特区（面对面）
PE - 新闻通讯 - 2025 年 1 月
● 修复脑细胞 - 您的大脑如果不使用，体积会缩小，并且会因压力和抑郁而受损。锻炼会释放大脑中的化学物质来修复和帮助大脑发育！● 延长注意力，提高多任务处理能力和计划能力 - 锻炼可以帮助您集中注意力，专注于任务，并提高计划和多任务处理能力！
2024农业和食品系统研究员概况
塞缪尔（Samuel）被安置在Uri Greenhouse和Botanical Center，在那里他支持URI Greenhouse Cost Center和Uri植物园。与URI大师园丁紧密合作，为旨在提升花园的整体教育任务的各种项目做出了贡献。他的努力增加了花园中的公众参与和学习机会。此外，塞缪尔（Samuel）为罗德岛（Rhode Island）农业社区的资源Uri Greenhouse Cost Center提供了重要的支持，协助运营需求和社区外展。塞缪尔（Samuel）的工作有助于促进该中心在支持农业部门的作用，并促进全州教育与可持续农业实践之间的联系。
计算神经科学/脑物理学博士后研究奖学金
成功候选人将开发并应用基于物理的计算方法来模拟在皮层内部（局部场电位；LFP）和外部（EEG、MEG）测量的电和磁脑信号。有关这种生物物理建模方法的评论，请参阅 Einevoll 等人的《自然神经科学评论》，2013 年。在 COBRA 中，这项建模工作将与在 UiO 生物科学系 Marianne Fyhn 实验室进行的小鼠视觉皮层内部实验记录进行比较。因此，该项目还涉及开发小鼠视觉皮层网络模型。
JAK2V617F可逆激活显示其必不可少的...
从http://aacrjournals.org/cancerdiscovery/article-pdf/doi/10.1158/2159-8290.cd22-22-22-0952/3404475/cd-22-22-22-0952.pdf by bern University by Bern Universiti
iotFlowGenerator：制作综合物联网设备的交通流动流量
多年来，Honeypots成为了解攻击者意图并欺骗攻击者花时间和资源的重要安全工具。最近，正在为物联网（IoT）设备的蜜罐诱使攻击者并学习其行为。但是，大多数现有的物联网蜜饯，甚至是高相互作用的物联网，攻击者很容易检测到，由于缺乏来自蜜罐的真实网络流量，因此可以观察到蜜罐流量。这意味着，要建立更好的蜜罐并增强网络启示功能，物联网蜜饯需要产生逼真的网络流量。为了实现这一目标，我们提出了一种基于深度学习的新方法，用于产生流量，以模仿用户和物联网设备交互所致的真实网络流量。我们的方法克服的一个关键技术挑战是缺乏特定于设备的物联网流量数据来有效训练属性。我们通过利用序列的核心生成对抗学习算法以及物联网设备常见的主要特定知识来应对这一挑战。通过使用18个IoT设备进行广泛的实验评估，我们证明了所提出的合成IoT产生工具的表现明显优于最先进的序列和数据包生成器的状态，即使与自适应攻击者也无法区分。
引用：Piasecki, S. & Morosoli, S. & Helberger, N. & Naudts, L. (2024)。人工智能生成的新闻：《人工智能法案》中的透明度条款是否满足了新闻读者的期望？互联网政策评论，13 (4)。https://doi.org/10.14763/2024.4.1810
摘要：人工智能生成的内容在人们生活中的出现越来越多，而能够有效浏览和区分此类内容的重要性与透明度有着内在联系，我们的研究重点是透明度，我们通过评估《人工智能法案》第 50 条来研究这一概念。本文呼吁采取行动，在指定《人工智能法案》的透明度要求时考虑最终用户的利益。它侧重于一个特定的用例——媒体组织在生成人工智能的帮助下制作文本。我们认为，目前的形式下，第 50 条留下了许多不确定性，并且有可能在保护自然人免受操纵或赋予他们采取保护行动的权力方面做得太少。本文结合文献和调查数据分析（基于代表荷兰人口的样本），就《人工智能法案》透明度义务的实施提出了具体的政策和监管建议。其主要目的是回答以下问题：如何协调《人工智能法案》适用于人工智能生成的数字新闻文章的透明度规定与新闻读者对操纵和赋权的看法？