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World File Search System土匪
本教程的材料发布在网站上：https：//www.neuroinference.com/course/rl4speech。随附的调查：“强化学习和
本教程的材料发布在网站上：https：//www.neuroinference.com/course/rl4speech。随附的调查：“言语和语言处理的强化学习和土匪：教程，评论和前景”（https://arxiv.org/abs/2210.13623）
旋转角动量的光子准晶体
摘要 - 班迪斯作为序列学习的理论基础，也是现代收获系统的算法基础。但是，推荐系统通常依赖于用户敏感的数据，从而使隐私成为关键问题。本文有助于理解具有可信赖的集中决策者的土匪的差异隐私（DP），尤其是确保零集中差异隐私（ZCDP）的含义。首先，我们根据考虑的输入和相互作用协议进行形式化和比较DP的不同适应性。然后，我们提出了三种私人算法，即ADAC-UCB，ADAC-GOPE和ADAC-OFUL，用于三个土匪设置，即有限的武装匪徒，线性匪徒和线性上下文匪徒。三种算法共享一个通用算法蓝图，即高斯机制和自适应发作，以确保良好的隐私 - 实用性权衡。我们分析并限制了这三种算法的遗憾。我们的分析表明，在所有这些环境中，与遗憾的遗憾相比，强加了ZCDP的价格（渐近）可以忽略不计。接下来，我们将遗憾的上限与第一个Minimax下界补充了与ZCDP的匪徒的遗憾。为了证明下限，我们阐述了一种基于耦合和最佳运输的新证明技术。我们通过实验验证三种不同的匪徒设置的理论结果来得出结论。索引术语 - 差异隐私，多军匪徒，重新分析，下限
利用信息和通信技术 (ict)
摘要 自 2008 年以来，联邦政府经历了一系列安全挑战，主要是博科圣地叛乱、土匪、绑架、分裂主义骚乱和在无人管控的茂密森林中活动的海盗活动。政府为消灭这些犯罪分子所做的努力给政府和人民带来了严重的经济困难。本文探讨了使用技术驱动的方法（无人机）管理无人管控空间的必要性，以使政府对这些地区的人民更加负责，并处理其中的不法分子。因此，本研究调查了如何利用信息和通信技术 (ICT) 作为驱动力来遏制这些空间的犯罪活动，并研究了是否存在推动这些技术利用的政策。该研究对该主题进行了实地研究，并发现跨机构合作、资金、数据收集和针对利用综合方法管理无人管控空间的整体政策文件是尼日利亚前进的方向。
机器学习的基础
我们首先介绍了分类和预测的近似正确的学习理论。然后，我们考虑调谐参数的正则化和数据驱动的选择。我们将讨论如何使用Python和Scikit-Learn软件包执行监督的学习任务。我们将讨论规范正常手段模型。在此模型中，我们将以不同的方式激励收缩估计器，并证明收缩估计器可以统一地主导常规估计器的著名结果。我们接下来将引入深度神经网，这是一种非常成功的监督学习方法。在这种情况下，我们还将考虑用于训练神经网的数值方法，例如随机梯度下降。我们通过讨论变压器和（大型）语言模型来完成课程的这一部分，这是深度神经网的应用，最近在最近受到了特别关注。课程的下一部分将涵盖在线和自适应学习的不同框架。我们将从对抗性在线学习设置开始，那里根本没有对数据生成的概率假设。我们将接下来考虑多臂匪徒，并回顾一些理论结果，为在土匪设置中用于学习的算法提供性能保证（后悔界限）。
指挥官乔舒亚·杜蒙德
指挥官 Joshua D. Dumond 少校是德克萨斯州达拉斯人，2001 年 3 月加入美国陆军，担任骑兵侦察兵。CSM Dumond 担任过从团队领导到指挥官军士长的所有领导职务。CSM Dumond 的军事教育包括初级领导力发展课程、基本士官课程、机动高级领导课程、军士长学院。CSM Dumond 的平民教育包括 Excelsior 大学的应用科学副学士学位。他曾任职于德国比丁根第 1 骑兵团第 1 中队（侦察班长）、路易斯安那州波尔克堡第 509 步兵团第 1 营（侦察排中士）、北卡罗来纳州布拉格堡第 73 骑兵团第 5 中队影子小队（班长）、北卡罗来纳州布拉格堡第 73 骑兵团第 5 中队土匪小队（侦察排中士）、佐治亚州本宁堡机动高级领导课程（教官）、北卡罗来纳州布拉格堡联合特遣部队（小队中士）、佐治亚州本宁堡装甲基础军官领导课程（一级中士）、路易斯安那州波尔克堡第 509 步兵团第 1 营 D 小队（一级中士）、第 73北卡罗来纳州布拉格堡骑兵团（作战士官长）和路易斯安那州波尔克堡第 89 骑兵团第 3 中队（指挥士官长）。
国际移民和人才流失
简介 多年来，尼日利亚一直面临移民和人才流失问题，并随之产生经济和发展后果。大量尼日利亚公民继续有条不紊地移居国外。令人担忧的是，大量受过高等教育和熟练的专业人士在发达经济体找到了避风港；这种情况通常被称为人才流失。人才流失是指拥有一些技术技能和专业知识以及各行各业的专业人士（医生、护士、工程师、技术人员、大学讲师、工程师、计算机科学家、企业经理等）移居到本国以外的国家，以获得更好的服务条件，并认为可以提高自己的工作效率。现有证据表明，除南非外，大多数尼日利亚移民的目的地国在北美和欧洲，而少数移民在一些亚洲国家。有证据表明，根据该国 2017 年的负净移民数据（-300000）（见世界银行，2019 年），尼日利亚移民人数超过移民人数。文献还显示，在国外行医的尼日利亚医生数量超过国内医生，其中许多人在尼日利亚接受过培训，因此该国目前面临严重的医务人员短缺问题。据报道，约有 1700 万尼日利亚人生活在海外。这可能会对该国的可持续发展产生负面影响。尼日利亚移民和人才流失的原因文献中，造成移民和人才流失的几个因素分为推拉因素。推拉因素是那些使移民离开祖国前往另一个国家的不利条件，而拉动因素是那些吸引移民前往目的地国的有利条件。这些因素可能是经济、政治、环境等。大多数这些因素解释了为什么人们大量移民出尼日利亚。其中一些因素包括：基础设施差，如电力供应不稳定，这阻碍了商业活动，导致许多小规模企业倒闭，而一些公司已从该国迁往邻国。不安全率高；由恐怖分子、土匪、牧民和绑架者的活动造成。这些因素不仅导致受灾地区居民迁徙，还导致其他地区居民迁往国外。贫困加剧是加剧尼日利亚移民和人才流失问题的另一个推动因素。目前，尼日利亚被称为世界贫困中心；因此，人们迁往世界其他地方以摆脱贫困的困扰。工业化程度低限制了经济创造足够就业机会的能力，因此，人们为了寻找工作而迁往国外。糟糕的治理和领导失败；多年来，这一直是该国发展的祸根；因此，人们更愿意移民到拥有良好领导的经济体，这使得该系统能够正常运转。糟糕的薪酬待遇是导致人们离开尼日利亚前往其他国家的另一个问题。尼日利亚是薪酬待遇非常差的国家之一。新的最低工资为 30,000 奈拉（82.65 美元），不足以支付
![ARXIV：2407.05342V1 [CS.CV] 7 JUL 2024
在中的重建和未结构结构共存
评估人类协作：...
arxiv：2407.07035v1 [CS.CL] 9月9日2024
观察非易失性磁性 - 热切换...
旋转角动量的光子准晶体
土匪的集中差异隐私
在AI-... 中优化以人为中心的目标
算法什么时候应该辞职？ AI治理的提案
通过预测分析增强网络安全
基于事件触发的增强学习基于超级可靠的低延迟v2x通信的联合资源分配](/simg/g:\will\search\icon\source\3\3a456051cbc8ba5176d68ebda8e39d4dbc06c013.webp)
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摘要。本研究解决了域级逐步学习问题，这是一种现实但具有挑战性的持续学习场景，在该方案中，域分布和目标类别跨任务各不相同。为处理这些不同的任务，引入了预训练的视力语言模型（VLM），以实现其强大的推广性。但是，这会引起一个新问题：在适应新任务时，预先训练的VLMS中编码的知识可能会受到干扰，从而损害了它们固有的零射击能力。现有方法通过在额外的数据集上使用知识蒸馏来调整VLM来解决它，这需要大量计算。为了有效地解决此问题，我们提出了无知的无干扰知识集成（DIKI）框架，从避免避免信息干扰的角度来保留对VLM的预训练的知识。具体来说，我们设计了一种完全残留的机制，可以将新学习的知识注入冷冻的骨干中，同时引发对预训练的知识的不利影响最小。此外，此残差属性可以使我们的分布感知的集成校准方案明确控制来自看不见的分布的测试数据的信息植入过程。实验表明，我们的二基仅使用训练有素的参数超过了当前的最新方法，并且需要较少的训练时间。代码可在以下网址找到：https：//github.com/lloongx/diki。