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World File Search System加强
内皮细胞标志物对 BNT162b2 mRNA COVID-19 加强疫苗的不同反应模式与刺突特异性 IgG 抗体 p 相关
1 Research Unit, General University Hospital of Albacete, Health Service of Castilla-La Mancha (SESCAM), Albacete, Spain, 2 Molecular Oncology Laboratory, Molecular Medicine Unit, Associated Unit of Biomedicine, University of Castilla-La Mancha-Spanish National Research Council (UCLM- CSIC), Faculty of Medicine, Albacete, 39 cine, University of Castilla-La Mancha, Albacete, Spain, 4 Immunology Unit, Clinical Analysis Department, General University Hospital of Albacete, Albacete, Spain, 5 Microbiology Department, General University Hospital of Albacete, Albacete, Spain, 6 Research Unit, General University Hospital of Albacete, Albacete, National Parastatics of Toledo, Albacete, Spain, 7 Internal Medicine Department, General University Hospital of Albacete, Albacete, Spain, 8 Biomedicine Institute of UCLM (IB-UCLM), Faculty of Medicine, University of Castilla-La Mancha, Albacete, Spain, 9 Faculty of Pharmacy, Associated University of Castile-La Mancha, 10 of Biomedicine UCLM- CSIC, University of Castilla-La Mancha, Ciudad Real, Spain, 11 Neurology Department, General University Hospital of Albacete, SESCAM, Albacete, Spain, 12 Faculty of Medicine, University of Castilla- La Mancha, Albacete, Spain
LD2167 “一项发展缅因州经济并加强其经济的法案
常设委员会支持 LD 2167 为在这里开始他们的故事的多元化社区提供更多资源的努力。新美国人办公室的建立将提供有关这些人群的更准确数据，创建一个集中的枢纽来提供援助，并帮助新缅因州人融入缅因州社区，同时保留其文化身份的独特性。ONA 的政策目标将解决外国出生的缅因州人面临的许多问题，包括住房、经济、食品和工作相关的差距。越多的缅因州人能够获得为自己创造更好生活质量的资源，缅因州对所有居民来说就越好，无论种族、性别、国籍或邮政编码如何。
加强艾伯塔省低碳生长的层
AER Alberta Energy Regulator AESO Alberta Electric System Operator CCfD Carbon contract for difference CCIR Carbon Competitiveness Incentive Regulation CCO Carbon credit offtake CCUS Carbon capture, utilization, and storage CGF Canada Growth Fund CO 2 e Carbon dioxide equivalent DER Distributed energy resource ECCC Environment and Climate Change Canada EGDF Electricity grid displacement factor EOR Enhanced oil recovery EPA Environment and保护区EPC排放绩效绩效降低排放和能源开发ERP排放减少计划GHG温室气体排放HPB高性能基准标准冰冰冰际交换IRA通货膨胀减少ACT ITC Investment Investment Investment Investment LCFS LCFS低碳燃料燃料燃料标准MEGATONNE（一百万吨）NPV NET NET INTRABLE RECTOBLE RECTOBLE RECTOR RECTIER RECTIER RECERIER RECERIER RECERIER RECER RECER RENEW RENEW RENEW RENEW RENEW排放减少
阿米尔、索马里总统讨论加强关系的方法
卡塔尔国埃米尔谢赫塔米姆·本·哈马德·阿勒萨尼殿下和索马里联邦共和国总统哈桑·谢赫·穆罕默德星期三在埃米尔府举行正式会谈。埃米尔殿下首先欢迎索马里联邦共和国总统和随行代表团，祝他们访问期间愉快，重申殿下渴望加强两国兄弟关系，并期待进一步开展合作。索马里总统对埃米尔殿下的热情接待和款待表示感谢和赞赏，对两个兄弟国家之间的合作和关系发展水平表示自豪，并推动两国在各个领域开阔视野。索马里总统对卡塔尔向索马里人民提供的发展支持向埃米尔殿下表示感谢和赞赏。会议期间，双方讨论了卡塔尔与索马里的双边关系，以及如何在各个合作领域，特别是在发展和经济领域支持和发展两国关系，以服务于两国人民的共同利益和愿望。此外，双方还讨论了双方最关心的地区和国际发展问题。
加强国防能力的对冲战略
在技术环境变化比近代历史上任何时候都更快、更分散的背景下，美国必须明确指出，如此快速、分散的技术变化为不对称优势或战略突袭提供了越来越多的机会，这可能会严重损害美国的利益。相比之下，掌握这种新技术环境将是成功的关键。国防部已经在鼓励创造由新兴技术推动的新概念：缩短采购周期以实现更高的迭代率，并在机密项目中开发特殊能力——但我们并没有将这些努力系统地作为对冲战略，我们认为这必须是美国未来愿景、作战概念和采购后勤的一部分。
加强战略监督和绩效管理
在当今充满活力和竞争激烈的商业环境中，董事会在监督战略和绩效管理方面的作用不可或缺。董事会必须积极参与战略制定、监督和执行，以确保组织蓬勃发展并适应不断变化的挑战。通过遵循最佳实践并不断改进流程，董事会可以有效地引导组织实现战略目标并庆祝其成就。正如张忠谋明智地指出的那样，“没有战略，执行就是失败。”
ESG数据情报公司Deepki在2023年通过主要里程碑加强了其全球领导地位，以产生积极的影响。
成立于2014年，Deepki开发了一种SaaS解决方案，该解决方案使用数据情报来指导房地产参与者的净零过渡。该解决方案利用客户数据来改善资产的ESG（环境，社会和治理）绩效，并最大化资产价值。Deepki在60个国家 /地区开展业务，遍布巴黎，伦敦，柏林，米兰和马德里的400多名团队成员。该公司为将军房地产，瑞士人资产经理和法国政府等客户提供服务，帮助使他们的房地产资产更加可持续。Deepki现在监视全球150万种资产，通过将其CO₂排放量减少5％，帮助其客户与巴黎协议保持一致。
使用加强学习
摘要 - 使用无人驾驶汽车（无人机）的搜索和救援应用也称为无人机，由于其对生态系统和人员的影响很大，因此正在成为行业和学术界感兴趣的研究主题。探索灾区是搜救和救援的关键要素，以确定需要立即援助或具有较高危险概率的区域。本文旨在使用无人机对灾区的覆盖范围优化。我们将重点放在研究的情况下。所提出的方法由两个主要部分组成：i）暹罗网络用于识别卫星图像中的浮游建筑物，ii）ii）感兴趣的点被转换为合适的迷宫环境，随后，任何增强学习（RL）结构用于区域覆盖范围以进行区域覆盖范围。在这里，RL体系结构的目标是通过优化时间和以前访问的区域来确保无人机覆盖完整的环境。实验以显示当前方法的好处和挑战。
通过遗憾和评估阶段的状态修复的安全加强学习
深度加强学习（DRL）在许多复杂的决策任务中都取得了成功。然而，对于许多现实世界应用，标准的DRL培训在具有脆弱性能的代理商中恢复，特别是在关键问题问题上，发现安全和成功的策略都非常具有挑战性。已经提出了各种探索策略来解决这个问题。但是，他们没有考虑当前的安全性能的信息；因此，它们无法系统地在与培训最相关的状态空间部分上进行系统。在这里，我们提出了基于估计的深度强化学习（稀有）中的状态，该框架介绍了两种创新：（i）将安全评估阶段与国家修复阶段与国家修复阶段，即，在未访问的状态和（ii）估计的promiere extimies nefiperies of n.gap中，gap secried and gap secried seformist of the MAR均进行了iSe。我们表明，这两种创新都是有益的，并且在经验评估中，罕见的优于深度学习和探索等基线。
海报：基于加强学习的自主行动的鲁棒性驱动到对抗性输入
在这项研究中，我们评估了自主驾驶（AD）系统中增强学习的鲁棒性（RL），特别是反对对抗攻击的稳健性。我们采用了Karavolos等人提出的基于Q学习的AD模型。[1]的简单性，是我们分析的基础。此选择使我们能够在简单的Q学习方法和更复杂的RL系统之间进行明显的比较。我们设计了两个威胁模型，以模拟对基于RL的广告系统的对抗性攻击。第一个模型涉及在RL模型的细调中注入未发现的恶意代码，使其容易受到对抗性扰动的影响，这可能会导致在特定的触发条件下碰撞。第二个威胁模型旨在通过直接改变RL模型在特定触发条件下的行动决策来引起碰撞，这代表了一种更隐秘的方法。基于这些威胁模型，我们对两种主要情况的实证研究提出：操纵传感器输入和直接对动作的扰动。研究结果表明，尽管基于RL的AD系统表现出针对传感器输入操纵的弹性，但在受到直接动作扰动时它们会表现出脆弱性。主要的和宽容的场景涉及更改传感器读数，例如在偏心转弯期间，这可能会误导系统并可能导致事故。这对于小误差很大的操作至关重要。第二种情况直接扰动动作，更多地是对基于RL的AD系统脆弱性的理论研究，而不是实用的现实世界威胁。