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使用拓扑数据分析预测神经网络中的概括差异
了解神经网络在看不见的数据上如何概括对于设计更健壮和可靠的模型至关重要。在本文中，我们使用拓扑数据分析的方法研究了神经网络的概括差距。为此，我们计算训练阶段后神经元激活相关性构建的加权图的同源持久图，旨在捕获与网络的通用能力相关的模式。我们比较了持久图的不同数值摘要的有用性，并表明其中一些可以准确预测并部分解释概括差距而无需测试集。对两项计算机视觉识别任务（CIFAR10和SVHN）的评估显示，与最新方法相比，竞争性的泛化差距预测。
Valencia Gardens存储最终项目报告Valencia Gardens存储最终项目报告
加利福尼亚州的清洁能源政策正在推动该州的进步前进，这主要由干净的电力驱动。在脱碳时，能源使用的片段将需要一致且快速部署清洁能源资源，包括分布式能源资源（DERS），例如屋顶太阳能与电池存储配对。1个分配网格上的可再生能源部署通常一次“一次屋顶”部署，而无需考虑当地的能源需求，也不集成了扩展部署所需的所有组件。更健壮的分布式能源计划和组件集成将鼓励广泛使用DER，这可以创造出更干净，负担得起和弹性的电气系统。2
SC78 DOC。 73 SC78 DOC。 33.8 - p。 1 SC78 Inf。 16（Rev. 1） - 第1页。 1 通知辅助方 双方通知2023
第二章第2章研究了与决策的实施19.250至19.253有关的跨裁切事务，包括执法，股票管理和能力建设需求。关于巴西木材的立法执行和股票管理部分，强调了各个国家为打击该物种非法贸易的努力。在巴西，巴西环境与可再生能源研究所（IBAMA）的执法行动与联邦警察合作，导致了大量的木材癫痫发作。然而，仍然存在挑战，例如确定非法股票，这突显了对更健壮的控制系统的需求。包括加拿大和德国在内的其他方正在实施股票控制和库存，以确保遵守CITES法规。
评估公司过渡计划的信誉
温室气体（GHG）的排放量仍在增加，即使将气候变化限制在1.5°C的窗口到21世纪末期的过冲也有限。自COP21和《巴黎协定》以来，公司和更多在全球范围内的非国家参与者被认为是实现国际脱碳挑战全球经济的关键参与者。尽管如此，即使越来越多的公司正在设定DHG减少目标1，只有少数公司定义并实施了可靠的过渡计划以达到他们2。不可否认的是，可靠且健壮的过渡计划是将国际脱碳挑战挑战的关键工具，使其成为公司的运营路线图，并使其活动与低碳要求兼容，这将有助于脱碳。
GOMP：伽马型特征选择算法
描述伽马 - 正交匹配追踪（伽马型）是最近建议对OMP特征选择算法的修改，用于广泛的响应变量。包装提供了许多替代回归模型，例如线性，健壮，生存，多元等，包括K折叠的交叉验证。参考文献：Tsagris M.，Papadovasilakis Z.，Lakio-taki K.和Tsamardinos I.（2018）。``````''sub-sion数据的有效特征选择：要使用哪种算法？''Biorxiv。。Tsagris M.，Papadovasi Lakis Z.，Lakiotaki K.和Tsamardinos I.（2022）。``用于针对基因表达数据的功能分配的伽马型算法''。IEEE/ACM关于计算双学和生物信息学的交易19（2）：1214---1224。。
是鸟的照片吗？理解机器视觉模型中各种人类观点和歧义的混合方法
抽象的人类经历是复杂而主观的。这种主观性以人们标记机器视觉模型标记图像的方式反映了。经常假定注释任务可以提供客观的结果，但该假设不允许人类经验的主观性。本文研究了主观人类判断在标记用于训练机器视觉模型的图像的行为任务中的含义。我们确定了歧义的三个主要来源：（1）图像中标签的描述可能简单地模棱两可，（2）评估者的背景和经验可以影响其判断力，以及（3）定义标签任务的方式也可能会影响评级者的判断。通过采取步骤解决这些歧义来源，我们可以创建更健壮和可靠的机器视觉模型。
职业 - 探索和技能 - 训练 - 使用虚拟现实 -
对大脑的基于工作的学习●在一项研究中，“ VR增强了局部相互作用，激活了功能模块之间的更健壮和广泛的途径，并改善了全球整合，全球隔离和同时的局部隔离”*●“虚拟现实（VR）模拟了一个人工感觉世界，在该世界中，用户可以与各种虚拟项目和环境进行交互，并成为一种集成的刺激，尤其是在皮质系统中……。这种灵活，沉浸式和用户友好的交互技术可以改善认知和记忆功能……●通过激活神经可塑性来实现这种功能改进，这是Cortex编码体验并学习新行为并响应环境变化的新行为的过程“…