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加强全球应对空气污染对健康不利影响的最新路线图
11. 可持续发展目标框架内的相互联系为卫生部门应对空气污染提供了理论基础，从而有效地促进实现与健康环境（目标 3.9）、非传染性疾病（目标 3.4）和儿童死亡率（目标 3.2）以及其他目标相关的目标。例如，实现可持续发展目标中与可持续城市和社区（目标 11）、获得用于烹饪、取暖和照明的清洁家庭能源解决方案（目标 7）以及应对气候变化（目标 13）相关的目标，将减少空气污染疾病负担。这种协同作用可用于应用现有的气候减缓融资机制来实施空气质量管理方案，并利用减少空气污染的多重好处，最终带来健康效益。
基于加强学习的算法，用于优化问题和对反问题的应用
我们设计了一种称为“增强”的新迭代算法，用于解决一般的优化问题。此算法参数化解决方案搜索规则，并使用强化学习（RL）算法类似于增强算法来更新参数。为了更深入地了解基于RL的方法，我们表明，增强OPT基本上解决了给定优化问题的随机版本，并且在标准假设下，搜索规则参数几乎可以肯定地收敛到本地最佳值。实验表明，增强-OPT优先于其他优化方法，例如梯度下降，遗传算法和粒子群优化，它可以从局部最佳溶液中逃脱到其鲁棒性到对初始值的选择。有了严格的推导，我们正式介绍了使用强化学习来处理反问题的使用。通过为动作选择规则选择特定的概率模型，我们还可以将我们的方法连接到Tikhonov正则化和迭代正则化的常规方法。我们在部分微分方程中采用非线性积分方程和参数识别问题作为示例，以说明如何将强化学习应用于求解非线性逆问题。数值实验强调了增强-OPT的强劲性能，以及其量化错误估计不确定性并确定缺乏解决方案稳定性和唯一性的逆问题的多个解决方案的能力。
从课堂到现实世界：通过开放式教育加强疫苗教育
多年来，疫苗接种一直是备受争议的话题，无论是与麻疹、HPV 还是最近的 COVID-19 大流行有关。它需要更深入的探索，特别是在学校生物课上，它经常被肤浅地覆盖，很少涉及伦理考虑。为了让学生深入研究这个复杂的社会科学问题，并提高他们的辩论和决策能力，一个疫苗教育项目基于开放式学校的概念实施，学校与各种社会机构合作。在为期三天的跨学科课程中，中学生与来自不同领域（包括免疫生物学、医学和伦理学）的科学家合作，跨越不同的职业水平，提供不同的观点。学生积极参与现实世界的学习环境，解决真实的问题，培养个人反思。一项定性研究涉及对学生、科学家和教师的观察和访谈，强调了培养学生对疫苗接种主题的兴趣和参与度的关键成功因素：以学习者为中心的设计、与专家的互动、接触不同的专业环境、积极的科学学习以及伦理方面的整合。这种方法不仅促进了学生对复杂主题的参与，还促进了批判性思维和辩论，有助于做出明智的决策和提高公共卫生意识。
加强伊拉克经济转型（SET）
这些收入为占就业人数约 38% 的庞大公共部门提供资金。欠发达的私营部门遭受了二十年的冲突以及 COVID-19 大流行的影响。每年人口增长率为 2.4%，每年约有 100 万年轻人进入劳动力市场。根据世界银行的数据，伊拉克目前的经济状况不利于创造足够的新就业机会，尤其是在私营部门。为了实现收入和创造就业机会方面的可持续经济转型，政府需要投资于结构性改革和私营部门增长。
从洪水到热浪：在气候变化中加强城市运输
出版数据发表者：Deutsche Gesellschaftfür国际化Zusammenarbeit（Giz）GmbH注册办公室：中国的Bonn and Eschborn地址GIZ在中国：Tayuan外交办公室大楼2-5 14 Liangmahe South Street South Street，Chaoyang 100600北京，P。R. R. R. R. R. R. R. R. R. R. R. t +89 5527 5527 85.8527 8527.086（0.85） (0)10 8527 5591 Author: Zoe Seitz GIZ Responsible: Alexander von Monschaw - GIZ in China alexander.monschaw@giz.de Acknowledgements: Carolin Bernhard - GIZ in China Markus Wagner - GIZ in China Picture Source: Cover and Back Page – Microsoft Stock (licence-free) Liability for external content: This publication contains references to external websites.重视提供商始终负责列出的外部页面的内容。首次提到的div> GIZ检查了第三方内容，以确定它可能触发民事责任还是刑事责任。如果没有具体证据的侵权证据，对与外部站点链接的内容的永久控制是不合理的。如果GIZ确定或被其他人告知其提到的外部提议触发了民事或刑事责任，它将立即删除对此优惠的参考。giz明确地与这种内容分离。北京，2025
Kimi K1.5：使用LLMS缩放加强学习
对次要标记预测进行预处理的语言模型已被证明对缩放计算有效，但仅限于可用培训数据的数量。缩放增强学习（RL）为继续改善人工智能的新轴解锁了新的轴，并承诺大型语言模型（LLMS）可以通过学习奖励来探索探索的培训数据。但是，事先发表的工作尚未产生竞争成果。鉴于此，我们报告了Kimi K1.5的培训实践，Kimi K1.5是我们接受RL培训的最新多模式LLM，包括其RL培训技术，多模式数据配方和基础架构优化。长上下文缩放和改进的策略优化方法是我们方法的关键要素，它可以建立一个简单，有效的RL框架，而无需依赖更复杂的技术，例如蒙特卡洛树搜索，价值功能和过程奖励模型。值得注意的是，我们的系统在多个基准和模态上实现了最先进的推理性能，例如，Aime上的77.5，在数学500上为96.2，在Mathvista上为74.9，在数学500上为94％，在Mathvista上为74.9，匹配OpenAi的O1。此外，我们提供了有效的长期2个方法，这些方法使用长期技术来改善短框模型，从而产生最先进的短点推理结果 - 例如，在Aime上，Math500，47.3上的94.6在livecodebench上 - 在livecodebench上 - 以gpt-4o和claude sonnnet +550 +550 +550 / claude sonnnet +550 / claude sonnnet。
加强韩国的非传统安全 - 空军大学
本文分析和评估韩国对国家安全模式转变的应对措施，尤其是非传统安全。韩国政府已尝试解决这些非传统安全问题。然而，国家各部门对国家安全和非传统安全认识的不平衡掩盖了政府应对措施的实用性。本文分析了韩国面临的两个最紧迫的非传统安全威胁：网络安全和经济安全，它们包含“无形后果”，并强调了有效应对的必要性。它对每种安全威胁进行了评估，并提供了这些威胁重要性的原因，通过与澳大利亚案例的比较分析评估了原有政策，分析了其优缺点，并提出了政策建议。
通过加强学习来增强财务风险管理
数据对于所有模型都是必不可少的。但是，嘈杂和低质量的数据可能会使算法的性能恶化。在这方面，需要通过查看其在特定任务上的表现来确定目标任务的最有用数据。RL可用于了解哪些数据最有价值。这种建议的方法比较旧的方法（例如丢弃的方法）要好得多，该方法通过查看该绩效如何变化（如果将该作品删除）来判断数据的重要性。
用非依恋奖励增量的加强学习
设想的增强学习应用领域（RL）包括自动驾驶，精确农业和金融，所有这些都要求RL代理在现实世界中做出决定。在这些领域中采用RL方法的一项重大挑战是常规算法的非舒适性。尤其是RL的焦点通常是回报的预期值。期望值是无限多个轨迹的统计集合的平均值，这可能对平均个体的性能不信息。例如，当我们具有重尾回报分布时，整体平均值可以由罕见的极端事件主导。因此，优化期望值可能会导致策略，该政策产生了异常高回报，概率
白宫释放行政命令加强和促进网络安全创新
2025年1月16日，白宫发布了一项有关“加强和促进该国网络安全创新”的行政命令，最终努力加强整个联邦政府的网络安全防御。该命令强调联邦签约和使用第三方软件的网络安全要求，以及为联邦通信提供安全保护的步骤。此外，该命令呼吁国家标准技术研究所（“ NIST”）确定将包括在联邦合同中的网络安全实践，为网络安全性和基础设施安全局（“ CISA”）创建机制，以访问联邦平民机构的数据，以使威胁性求幸福的企业供应，并扩大了社区的范围，以竞争社区的服务。