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除年平均气温外的气候损害预测
气候变化造成的全球经济损失估算主要评估年度气温变化的影响。然而，降水、气温变率和极端事件的作用尚不清楚。本文结合气候模型预测与经验剂量反应函数，将气温均值和变率、降雨模式和极端降水的变化转化为经济损失。结果表明，全球平均气温升温+3°C时，损失将达到国内生产总值的10%，其中较贫穷的低纬度国家受影响最严重（高达17%）。相对于年度气温损失，预测变率和极端事件的额外影响较小，且主要受年际变率的影响，尤其是在低纬度地区。然而，在估算气温剂量反应函数时考虑变率和极端事件，会使全球经济损失增加近两个百分点，并加剧经济尾部风险。这些结果呼吁开展针对特定区域的风险评估，并整合其他气候变量，以更好地理解气候变化的影响。
Markov下的分布式TD（λ）的单发平均...
注意：E /TFA：总脂肪酸中的EPA含量（％）； E /DCW：干细胞重量（％）中的EPA含量； D /TFA：DHA内容1 < /div>
如何计算您的平均成绩（GPA）
如果您已经完成了不同的大学或课程之间的合并学位或转学，或者获得了先前学习的学分（包括在国外或交流学期），则必须在相关的三年全职等效期内记录所有此类入学率。从最近完成的研究（或今年将要完成的学位）开始，您将需要确定其他大学或课程获得了多少学分 - 请参阅Gemsass平均计算文档，以获取更多详细信息。在您的主要学位和任何先前获得的学分完成的研究中，GPA将使用最新的3 fte研究。这需要按时间顺序分为最终，最终1和最终2 GPA年。
RNA和单链DNA噬菌体 书籍章节平均和时间分辨率的影响和影响对混合动力的充满活力，经济和技术问题的评估 书籍章节基于机器学习的检测，对心血管疾病的检测使用ECG信号：绩效与复杂性Huy Pham 1，Konstantin Egoro
2 Yamagata Yamagata Central Hospital，Yamagata 990-2292，日本Yamagata 990-2292的感染疾病和感染控制部朗兹·库伊（Longzhu Cui）等发表的一篇文章的出版。在2023年12月的国际分子科学杂志上。（nguyen，H.M。;渡边，; CUI，L。RNA和单链DNA噬菌体：从未经忽视的病毒世界中揭示了承诺。int。J. Mol。 SCI。 2023，24，17029。https：//doi.org/10.3390/ijms242317029） RNA和单链DNA噬菌体：从未经忽视的病毒世界中揭示了承诺。 in：编辑Noor Zarina Abd Wahab。 分子科学中的Prime档案：第4版。 印度海得拉巴：录像。 2024。J. Mol。SCI。 2023，24，17029。https：//doi.org/10.3390/ijms242317029） RNA和单链DNA噬菌体：从未经忽视的病毒世界中揭示了承诺。 in：编辑Noor Zarina Abd Wahab。 分子科学中的Prime档案：第4版。 印度海得拉巴：录像。 2024。SCI。2023，24，17029。https：//doi.org/10.3390/ijms242317029）RNA和单链DNA噬菌体：从未经忽视的病毒世界中揭示了承诺。in：编辑Noor Zarina Abd Wahab。分子科学中的Prime档案：第4版。印度海得拉巴：录像。2024。
可行的Q学习，用于平均奖励加强...
平均奖励强化学习（RL）为捕获目标提供了合适的框架（即长期平均奖励）对于持续的任务，通常没有自然的方法来识别折扣面。但是，现有的平均奖励rl al-gorithms具有样本复杂性保证是不可行的，因为它们将马尔可夫决策过程（MDP）的（未知）混合时间输入。在本文中，我们在解决此开放概率方面取得了初步的进展。我们设计一个可行的平均奖励Q-学习框架，不需要任何问题参数作为输入。我们的框架基于折扣Q-学习，同时我们动态地调整了分歧因子（以及有效的地平线），以逐步近似平均值。在同步设置中，我们解决了三个任务：（i）学习一种策略至最佳，（ii）估计具有ϵ准确度的最佳平均值，并且（iii）估计偏差函数（类似于q uncuntion dissed cunction cunction cunciented cunction cunction cunciented cunction cunciented cuntioncracy）。我们表明，通过精心设计的适应方案，（i）可以通过E O（SAT 8 Mix ϵ8）样品来实现，
图的 Bures-Wasserstein 平均数
查找采样数据的平均值是机器学习和统计学中的基本任务。然而，在数据样本是图形对象的情况下，定义平均值是一项固有的困难任务。我们提出了一种新颖的框架，通过嵌入平滑图形信号分布空间来定义图形平均值，其中可以使用 Wasserstein 度量来测量图形相似性。通过在这个嵌入空间中找到平均值，我们可以恢复一个保留结构信息的均值图。我们确定了新图平均值的存在性和唯一性，并提供了一种计算它的迭代算法。为了突出我们的框架作为机器学习实际应用的有价值工具的潜力，我们在各种任务上对其进行了评估，包括结构化对齐图的 k 均值聚类、功能性脑网络的分类以及多层图中的半监督节点分类。我们的实验结果表明，我们的方法实现了一致的性能，优于现有的基线方法，并提高了最先进方法的性能。
Aon 报告发现，企业平均将 10% 的 IT 预算用于网络安全
苏黎世，2024 年 2 月 7 日——全球领先的专业服务公司怡安集团 (NYSE: AON) 发布了其 2023 年网络弹性报告，报告强调，所有行业和收入类别的公司的网络成熟度水平平均已从“基础”提高到“可管理”。该报告是一种资源，可帮助组织在网络弹性方面做出更好的决策，并重点关注供应链、运营、系统和声誉风险等。这份全球报告基于 2022 年怡安客户的数据，这些数据来自怡安的网络商数评估 (CyQu) 平台、怡安的勒索软件补充应用程序和怡安的运营技术应用程序。报告显示，网络风险一直是董事会和高层管理人员关注的问题。重大网络事件可能会对上市公司的股价等产生重大影响。 “网络安全必须被视为风险管理不可或缺的一部分，因为网络威胁和勒索软件危险的频率和严重程度正在增加”，Aon 瑞士网络经纪和咨询主管 Manuel Pachlatko 表示。“保险市场正在迅速发展以应对这种波动。保险公司已经看到保费、免赔额不断上涨，并进行了广泛的承保检查，以确保组织受到保护。” 一览全球 Aon 报告的其他主题 网络风险：访问和系统安全、家庭办公室、应用程序和数据安全以及访问控制领域的情况有所改善。 运营风险：勒索软件事件在 2022 年最后两个季度减少了 16%，但网络和技术 E&O 保险市场的数据显示，2023 年第一季度有所增加。 内部风险：五分之二的公司表示安全运营中心缺乏控制。这强调了改进网络安全措施的必要性，例如防范网络钓鱼，这是最大的威胁之一。系统性风险：在互联世界中，解决因使用技术而产生的系统性风险是重中之重。由于网络威胁不断变化，风险量化和情景规划模型也在不断完善。这对于准确确定公司的风险状况和确定所需的保险范围至关重要。按行业划分的最重要发现金融和保险：损失报告不断增加。勒索软件索赔从 2022 年第四季度到 2023 年第一季度增加了 38%。
矢量allen -cahn方程向多相平均曲率流的定量收敛
摘要。相位模型（例如Allen-CaHn方程）可能会引起几何形状的形成和演变，这种现象可以在适当的缩放方案中进行严格分析。在其尖锐的界限限制下，已经猜想了具有n 3不同最小值的电势的矢量allen-cahn方程，以通过多相平均曲率流量来描述分支接口的演变。在目前的工作中，我们在两个和三个环境维度和适当的一类潜在的情况下给出了严格的证据：只要存在多态度平均曲率流的强大解决方案，就可以解决矢量allen-cahn方程，并具有良好的初始数据汇总到多型固定固定构型固定端口的限制范围内的范围范围范围的弯曲范围范围范围的范围，我们甚至建立了收敛速度。”1 = 2 /。我们的方法基于Allen-Cahn方程的梯度流结构及其限制运动：基于用于多相平均曲率流的最新概念“梯度流校准”的概念，我们引入了矢量allen – Cahn方程的相对熵的概念。这使我们能够克服其他方法的局限性，例如避免需要对艾伦 - 卡纳操作员进行稳定性分析，或在积极时为能量的其他收敛假设。
密度 - 矩阵平均场理论抽象内容
我们展示了将双态系统的集合耦合到公共腔场中如何影响该集合的集体随机行为。，该腔提供了系统之间的有效相互作用，并且参数修改了亚稳态状态之间的过渡速率。我们预测，腔体在临界温度下诱导相变，该温度线性取决于系统数量。它显示为自发对称性破坏，在双叉系统的固定状态下。我们观察到过渡速率独立于相变的放慢速度，但是对于系统 - 腔耦合的交替符号，速率修改消失，对应于偶极子的无序集合。我们的结果在极化化学中具有特别的相关性，在极化化学中，已经提出了腔的存在来影响化学反应。
一般高斯噪声机制及其对无偏平均值估计的最佳性
我们调查了差异隐私中无偏见的高维平均估计器。我们考虑了差异的私有机制，其预期输出等于输入数据集的均值，对于从r d中的固定有限域K绘制的每个数据集。一种经典的私人平均估计方法是计算真实的均值，并添加无偏见但可能相关的高斯噪声。在本文的第一部分中，我们研究给定域K的高斯噪声机理可实现的最佳误差，当在某些p≥2中测量误差范围时。我们提供算法，以在适当的假设下计算给定k的高斯噪声的最佳协方差，并证明最佳误差的许多不错的几何特性。这些结果将来自域K的分解机制理论推广到对称和有限的（或等效地，对称的多面体）到任意界面的域。在本文的第二部分中，我们表明，高斯噪声机制在所有私人无偏见的平均估计机制中都在非常强烈的意义上达到了几乎最佳的误差。特别是，对于每个输入数据集，满足集中差异隐私的公正平均估计器至少与最佳高斯噪声机制一样多。我们将此结果扩展到局部差异隐私，并近似差异隐私，但是对于后者，对于数据集或相邻数据集，下限的误差较低的界限是必要的，则必须放松。