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World File Search System实际性
网络安全 - 市场 - Q4--2023.pdf
表面。通过数字化转型，解决每个已知漏洞的操作不切实际性都增加了，从而导致了复杂的技术环境。持续的威胁暴露管理（CTEM）计划被提议作为务实的方法，以优先考虑治疗并不断地完善安全姿势。ctem旨在提供一致，可行的安全补救计划，强调业务风险食欲在选择修复策略中的重要性。与安全操作中心中的实时限制不同，CTEM在没有这种限制的情况下为长期策略提供了信息。
心理能力，注射胰岛素的下降和多学科团队的工作
和9.2％的胰岛素治疗糖尿病患者严重脆弱。2然而，由于常见病毒的影响，例如贫血对血红蛋白A1C（HBA 1C）值，3，并且在严重脆弱的人，房屋中的人群中测量它的不切实际性，因此该值可能是对真正患病率的低估。认知波动可能会对决策能力产生具有挑战性的影响。4在糖尿病患者的照顾下，根据我们的经验，遇到对他们的健康产生严重不利后果的人的经验并不少见。在这种情况下，重要的是要清楚地了解必须对能力做出决定的法律框架，以及对宏观和微观决定的概念以及能力波动的概念。5
USAID的森林碳计算器
叙述：为了覆盖USAID工作的所有地理区域，创建了一组地理上明确的默认值，以计算减少或隔离的二氧化碳排放。为了准确性，计算识别一个国家内的差异，但是对于实际性，为国家，省份或地区的次国国家水平创建了一个国家内部地区的平均值。每个管理单元具有关键变量的独特，特定于位置的值。如果一个项目越过多个管理单位，则用户可以选择多个单元。虽然这些数字代表了管理单元的平均值，但如果您具有更准确，特定于站点的值，则您作为用户可以覆盖该值的能力。
人们要求惩罚人工智能与……之间的冲突
鉴于人工智能 (AI) 在高风险场景中的部署，对其进行监管已变得十分必要。本文探讨了将法人资格扩展至人工智能和机器人的提议，而这尚未通过公众的视角进行审查。我们提出了两项研究 (N 3,559)，以了解人们对电子法人资格与现有责任模式的看法。我们的研究表明，即使自动化代理不具备任何心理状态，人们也希望惩罚这些代理。此外，人们不相信对自动化代理的惩罚会起到威慑或惩罚的作用，也不愿意授予他们法律惩罚的先决条件，即身体独立和资产。总的来说，这些发现表明，惩罚自动化代理的愿望与其认为的不切实际性之间存在冲突。最后，我们讨论了未来的设计和法律决策将如何影响公众对自动化代理不法行为的反应。
摆脱核优势边缘政策理论
本文评估了马修·克洛尼格提出的核优势边缘政策理论，通过历史证据和战略分析强调了其致命缺陷。本文强调，由于美国传统上追求技术发展而没有一个连贯的战略，即所谓的“引导”，重新引发不可持续的军备竞赛的风险。在评估有限核战争的不切实际性和安全的二次打击能力的重要性后，本文主张建立一种现代美国核威慑力量，这种力量以先进核系统的平衡力量为基础，辅以强大的常规能力和基础设施。将可信的威慑优先于威慑力，符合国家利益，并降低了意外核冲突的风险。鉴于其高昂的成本和潜在的灾难性后果，追求克洛尼格有缺陷的理论被认为是指导美国核战略的不明智之举。
替代方法对估算增量需求有何价值？：预印本
摘要 — 电力系统运营商采购和部署灵活性储备或爬坡产品，以解决由负荷和发电的不确定性和多变性引起的平衡需求。现有方法使用日历信息和历史预测误差来估计爬坡需求。新方法研究实时天气信息是否可以为爬坡和其他平衡要求提供信息。本文比较了理论和实践中爬坡要求的估计方法。理论框架表明，替代方法何时可以通过要求更低或更高水平的爬坡产品来产生比现有方法更好的经济或可靠性性能。2019 年 5 月对 118 母线测试系统进行了为期 4 天的初步模拟，说明了当爬坡要求是基于天气信息（替代）而不是基于日历（基线）时，系统性能如何提高或下降。初步结果表明性能变化具有很大的可变性，并强调了系统条件等其他因素对实际性能变化的影响。索引词 — 灵活性、爬坡产品、可再生能源不确定性、预测误差、概率预测、可靠性。
最佳脑压缩：用于准确训练后量化和修剪的框架
我们考虑在具有挑战性的一声/训练后设置中，深度神经网络（DNN）的模型压缩问题，在该设置中，我们将获得一个准确的训练有素的模型，并且必须仅基于少量校准输入数据而无需进行任何重新训练。鉴于新兴软件和硬件支持，该问题已变得很流行，以通过加速进行修剪和/或量化来执行模型，并且已经针对两种压缩方法独立提出了良好的表现解决方案。在本文中，我们引入了一个新的压缩框架，该框架涵盖了在统一的环境中涵盖重量修剪和量化的，这是时间和空间效果，并且在现有后训练方法的实际性能上大大提高。在技术层面上，我们的方法基于[Lecun，Denker和Solla，1990]的经典最佳脑外科医生（OBS）框架的精确而有效的实现，以涵盖现代DNNS规模的体重量化。从实际的角度来看，我们的实验结果表明，它可以在现有训练后方法的压缩准确性权衡方面显着改善，并且它可以在培训后环境中启用修剪和量化的准确复合应用。
核冬季发生了什么事？
1983年，Turco，Toon，Ackerman，Pollack和Sagan（TTAPS）在《科学杂志》中发表了“核冬季：全球多个核爆炸的问题”，在十年的其余时间里，在科学家和政策制定者之间发起了激烈的辩论。通过对苏联和美国之间的各种核交换场景进行建模，TTAPS得出结论，从火灾中产生的烟气烟雾并进入平流层可以大大降低地球表面上大部分地球表面的平均温度数月，从而将世界浸入“核冬天”。在1980年代的强烈关注之后，核冬季辩论和科学研究在冷战结束后大大消失了。科学研究在2000年代重新燃烧并重新集中在对与印度和巴基斯坦日益增长的武库相关的核风险的担忧。然而，尽管这些区域核交换研究预测了大量的气候序列，但基于公开的信息，政府对核冬季的兴趣仍然很低。我们对（1）了解核冬季研究和政策分析的进化和现状； （2）自冷战结束以来，明显的政府利益丧失； （3）评估未来的替代行动课程。我们发现，尽管核冬季可能是核战争最严重的后果，但该科学仍然充满了破坏其接受的不确定性。我们建议在政策制定中重新考虑核冬季的考虑，并持续的研究计划减少不确定性。最初的广泛兴趣由于多种因素而逐渐减弱，主要是冷战的终结，也是政策解决方案的不切实际性和科学与政治的问题混合。
使用联邦学习的糖尿病预测
摘要：联合学习是一种在医学领域中用于解决集中化，隐私和机密性等问题的创新方法。它收集了来自几个本地模型的多种数据，并在仅共享结果而不是数据的全球模型中汇总了它。它是一种协作模型培训方法，可实现最佳性能。我们为糖尿病患者预测建立了框架工作，该框架由人工神经网络（ANN），经常性神经网络（RNN）和长期短期内存（LSTM）网络组成。这些模型对分布在多家医院的本地数据进行独立培训，以确保隐私和数据安全。为了改善数据集和地址类不平衡，使用了探索数据分析（EDA）技术和合成少数民族过度采样技术（SMOTE）。EDA有助于理解数据的基本模式和特征，而Smote会生成合成数据点以平衡类。和在全球模型中，我们汇总了所有本地模型权重，并根据其预测精度检查现有本地模型之间的最佳模型。在我们的框架工作中，ANN的精度为89％。因此，考虑这些值进行预测。在训练不同的模型后，我们通过RNN获得了89.00％的精度，ANN的精度为89.99％，精度为89.08％。使用LSTM模型。因此，我们继续使用ANN模型来预测糖尿病。成功提交所有权重后，我们通过全球模型中的最佳性能策略获得了这些精度水平。这种方法可确保绩效最高的模型用于鉴定，从而在协作医疗保健环境中增强糖尿病患者鉴定系统的整体有效性和实际性。
肌萎缩性侧面硬化症的寡聚结构具有基因检测，咨询和治疗意义
数据生成的迅速增加，结合了大型数据集的不切实际性以及机器学习任务的日益增长的复杂性，促进了分布式学习技术的发展。在其中，联邦学习（FL）由于其隐私保护方法而受到了极大的关注，在这种方法中，多个客户在不共享本地数据的情况下协作训练全球模型。但是，FL面临着几个关键的挑战，包括数据异质性，高计算成本和效率低下。这些问题在客户数据分布是非IID，计算资源有限的现实情况下变得更加明显，并且可以限制通信。本论文通过开发用于个性化联合学习（PFL）的有效算法和受到限制的联邦学习来解决这些挑战。所提出的方法旨在处理异质数据，最大程度地减少计算开销并降低沟通成本，同时保持强大的理论保证。具体而言，论文介绍了三个关键贡献：（1）PFL MF，一种基于低级矩阵优化的新型PFL公式，利用burer-Monteiro分解以实现个性化，而无需依赖预定义的距离指标。（2）PERMFL，一种用于多层PFL的算法，该算法介绍了针对团队和单个设备的个性化决策变量，从而在具有分层客户端结构的情况下有效地优化了。（3）FedFW，一种用于约束FL的无预测算法，该算法强调了通过稀疏信号交换的低计算成本，隐私保存和通信效率。通过解决FL中的关键问题，例如数据异质性，计算成本和通信瓶颈，拟议的算法推进了联合学习的领域，为实地世界应用提供了可靠的可扩展解决方案。