最近几周渗透了财政部)。EO为联邦承包商创建了一个新的问责制,需要证明联邦软件符合政府安全的软件开发标准。联邦承包商应立即对其内部软件开发进行审查和差距分析,以确保他们准备证明提供的软件满足政府要求。对于那些软件不符合标准的供应商,他们可能需要准备发布软件更新以确保合规性。
准确可靠的二氧化碳测量对该项目至关重要,但城市环境面临着独特的挑战,包括温度和湿度波动等多变的天气条件。慕尼黑工业大学 (TUM) 在设计监测系统时,寻求一种可靠、准确且价格合理的二氧化碳传感器,能够在户外条件下提供稳定的测量结果。此外,该传感器还必须达到 1 ppm 均方根误差 (RMSE) 的二氧化碳测量精度,这对于理解城市环境中的空间模式至关重要。
人类是自动特工,他们通过设定和追求自己的目标来学习。但是,指导人类目标选择的确切机制尚不清楚。学习进度通常以观察到的性能变化而衡量,可以为人类和人造药物的目标选择提供宝贵的信号。我们假设人类对目标的选择也可能是由潜在的学习进步驱动的,那么人类也可以通过了解其行动和环境来估算这些进步,即使没有立即发生绩效的改变。为了检验这一假设,我们设计了一项分层增强学习任务,其中人类参与者(n = 175)反复选择自己的目标并学习了目标条件政策。我们的行为和计算建模结果证实了潜在学习进度对目标选择和揭示个体间差异的影响,这部分是通过识别环境层次结构的介导的。通过研究潜在学习进度在人类目标选择中的作用,我们为更有效和个性化的学习经历以及更类似人类的自动机器的发展铺平了道路。
这一最新添加反映了该公司对增强其生物信息学数据基础设施的持续承诺,从而使倡议扩大了澳大利亚/亚洲太平洋地区(Apac)地区的生物信息学产品的范围和使用 - 该地区包括澳大利亚,新西兰,新几内亚和周围的澳大利亚,新西兰和周围的岛屿。
摘要:Sahel的降雨每天对多年时间尺度的变化极为变化,挑战气候模型,以现实地模拟其过去和未来的演变,并质疑其与定义合适的气候变化适应策略的相关性。可以通过(i)评估其再现观察到的气候进化和(ii)归因这些演变的能力来实现气候模型中的提高信心。此外,从最终用户的角度来看,有必要考虑相关的插曲指标。完全耦合(CMIP6-AOGCM)具有理想化的检测和归因强制(DAMIP)以及仅大气模拟(AMIP)的模型,用于研究Sahelian降雨降雨法规的外部强迫因素和内部气候变化的各自作用。我们表明,CMIP6模型包含了过去35年来从区域每日观察网络中检测到的降雨状况的迹象。潮湿日的强度和发生的增加以及每日降雨的降雨都非常有效地通过融合了人为强迫因子的历史模拟,具有人为气溶胶,造成了这一趋势的最大份额。虽然受模型结构不确定性的影响更大,但温室气体强迫也表现出明显的健壮功能。模型显示出模拟观察到的干燥极端进化的失败。这些发现激励了进一步研究驱动萨赫勒降雨状态在区域范围内进化的基本物理机制。此外,应探讨萨赫勒(Sahel)的未来水电气候术语,尽管需要考虑要考虑哪种降雨指标。
本研究研究了区块链技术和机器学习的整合,以增强网络安全并改善医疗保健系统中的威胁检测。随着医疗保健系统越来越容易受到网络攻击的影响,该研究探讨了区块链的分散性质如何获得电子健康记录(EHR)并改善医疗保健系统之间的互操作性。此外,它研究了机器学习算法如何实时识别异常并预测潜在的安全漏洞。这些发现突出了关键因素,例如区块链熟悉度和机器学习有效性,这些因素影响了这些技术的成功采用。模型的评估指标,包括0.97的AUC-ROC和80%的精度,表明整合区块链和机器学习为增强安全性提供了有效的解决方案。但是,确定了多共线性,数据失衡和集成复杂性等挑战。该研究以解决这些挑战的建议结束,强调需要持续改进机器学习模型,区块链集成以及员工培训,以有效地保护医疗保健系统。
金融包容性是经济发展的关键组成部分,通过储蓄和投资为个人和企业提供各种用于财务管理的工具[1]。在印度尼西亚,很大一部分人口仍然没有账户或不足,这主要是由于财务素养有限和进入传统银行基础设施的机会[2]。经济的数字化增加了经济数据的使用,并大大降低了外国经济活动的交易成本[3] [4]。经济的数字化也导致了金融包容性和经济增长[5] [6]。越来越多的手机用户,数字金融服务和负担得起的互联网连接可以增加对金融设施的访问[6]。[7]的研究表明,数字经济可能会影响东南亚的金融包容性。金融服务局继续提高印尼人民的数字素养。特别是对于年轻一代作为数字本地一代,他们具有快速理解和采用新技术的优势。尽管年轻人已经熟练了技术,但由于轻松和其他影响,它的使用可能是错误的。,因此需要提高财务和数字素养,以增加印尼人民的财务包含,同时仍然能够减轻实施数字融资的风险。
全体会议决定根据本报告进行机构间谈判。经过几轮讨论,
11策略梯度算法46 11.1策略梯度算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46 11.1.1香草政策梯度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。47 11.1.2加强。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。48 11.1.3加强一把(rloo)。。。。。。。。。。。49 11.1.4近端策略优化。。。。。。。。。。。。。。。。50 11.1.5组相对策略优化。。。。。。。。。。。。51 11.2实施。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。52 11.2.1政策梯度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。53 11.2.2近端策略优化。。。。。。。。。。。。。。。。53 11.2.3组相对策略优化。。。。。。。。。。。。56 11.3辅助主题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。57 11.3.1广义优势估计(GAE)。。。。。。57 11.3.2双重正则化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。58