我们在用户级别的隐私下研究了差异化私有随机凸优化(DP-SCO),每个用户可以持有多个数据项。用户级DP-SCO的现有工作要么需要超多项式运行时[Ghazi等,2023b],要么要求用户数量在问题的维度上以额外的严格影响[Bassily and Sun,Sun,2023]在问题的维度上生长。我们为用户级DP-SCO开发了新的算法,这些算法在多项式时间内获得了凸面和强烈凸功能的最佳速率,并要求用户数量仅在维度上对数增长。我们的算法是第一个在多项式时间内获得非平滑函数的最佳速率。这些算法基于多通道DP-SGD,与集中数据的新型私人平均估计程序合并,该过程在估算梯度的平均值之前对较高的删除步骤进行了分类。
研究部门:药理学1。药代动力学(药物的吸收,分布和消除); 2。药效学(动作/反应,激动剂,拮抗剂,毒性); 3。心血管系统的临床药理学(抗高血压,心力衰竭治疗); 4。呼吸系统的临床药理学(COPD治疗和哮喘); 5。中枢神经系统I(阿尔茨海默氏症治疗,帕金森痴呆症,抗抑郁药和甘巴氏剂)的临床药理学6。中枢神经系统II的临床药理学(抗精神病药,抗焦虑药,镇静剂和催眠药)7。内分泌系统的临床药理学(糖尿病治疗 - 降血糖药物和胰岛素,甲状腺功能减退症和甲状腺功能亢进症); 8。骨骼肌系统的临床药理学(治疗骨质疏松症,胆碱能和抗胆碱能药物); 9。消化系统的临床药理学(治疗胃食管反流/溃疡肽,抗疾病和抗药性); 10。抗炎,皮质类固醇和阿片类镇痛药;
深度神经网络(DNN)越来越多地整合到LiDAR(灯光检测和范围)的自动驾驶汽车(AVS)的感知系统(AVS),在对抗条件下需要稳健的性能。一个紧迫的担忧是LiDAR SPOOFEF攻击所带来的挑战,在该攻击中,攻击者将假物体注入LiDAR数据中,导致AVS误解了周围的环境并做出错误的决定。许多经常出租防御算法主要取决于感知输出,例如边界框。但是,这些输出在本质上受到了限制,因为它们是由从自我车辆的特定视图中获得的一组限制点产生的。对边界框的依赖是这种基本约束的体现。为了克服这些局限性,我们提出了一个新的框架,称为采用(基于名称的基于d eTection o n p oInt级的t emporal一致性),该框架基于连续帧的时间一致性,并基于点簇的相干性来量身定量测量跨连续帧的时间一致性。在我们使用Nuscenes数据集的评估中,我们的算法有效地反驳了各种激光局部攻击,达到了低(<10%)的假阳性比率(<10%)的假阳性比(> 85%)真实的正比,超过了现有的现有的现有的先进防御方法,CARLO和3D-TC2。此外,采用在各种道路环境中表现出有希望的准确防御潜力。
主要的障碍是缺乏广泛认可的公共数据源,这些数据源可以作为其主权方法的资产管理者的基础,从而确保跨解释的一致性,同时保持共同的方法论基础。相比之下,公司资产类别具有许多这样的来源,包括基于科学的目标计划,过渡途径计划和气候行动100+。今年,评估主权气候相关的机会和风险(ASCOR)项目发布了第一个国家数据库。IIGCC与市场从业人员进行了一个研讨会,专注于主要基于该数据库的准则,以及气候行动跟踪器(CAT)和气候变化绩效指数(CCPI)。作为主权资产的投资者,AXA IM积极参加了这些研讨会,从而发表了IIGCC在2024年中期评估净零净值的第一个准则。
2024年5月8日——(3)该公司没有受到国防部的任何停职或其他措施。 ... (2) 提交至:日本海上自卫队厚木空军基地管理单位承包科。252 ... 规格。制造商。检查。修理。维护。川崎重工业。1. P ...
1新加坡国立大学量子技术中心,新加坡3科学驱动器2,新加坡117543 2量子量子信息和计算机科学和量子学院联合中心,NIST/马里兰州,马里兰州,马里兰州大学公园,20742,美国20742,美国3美国高性能计算研究所(IHPC)16-16 Connexis, Singapore 138632, Republic of Singapore 4 MajuLab, CNRS-UNS-NUS-NTU International Joint Research Unit, Singapore UMI 3654, Singapore 5 National Institute of Education, Nanyang Technological University, 1 Nanyang Walk, Singapore 637616, Singapore 6 School of Electrical and Electronic Engineering Block S2.1, 50 Nanyang Avenue, Singapore 639798,新加坡7物理学系印度理工学院 - 孟买,孟买,孟买400076,印度8量子信息卓越中心,计算,科学和技术卓越中心,印度孟买孟买,孟买,印度400076