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纽约州 HOME 计划总体行政规划
行政计划的目的/如何使用计划 本行政计划（计划）描述了适用于所有 HOME 活动的联邦和州政策、程序和要求，将帮助您作为 HOME 获奖者改善您的管理和监督活动并遵守联邦法规并避免不利的审计。 在管理 NYS HOME 计划期间，计划管理员（LPA）必须遵守本计划以及整个过程中引用的联邦 HOME 投资伙伴计划法规 24 CFR 第 92 部分，并且将与合同的所有方面一起强制执行。 该计划的一般部分包含适用于上面列出的大多数活动的信息，涵盖了管理 HOME 计划的主要要求，例如收入资格、财产资格、监控和财务管理。 由于计划的性质，TBRA 有很大不同。 这些元素共同构成了您的计划的基本组成部分。
spinet-qsm：基于模型的深度学习，schatten p ...
抽象的客观定量敏感性映射（QSM）提供了使用磁共振（MR）相测量的组织磁化率的估计。通过数值求解逆源效应问题来估计MR相图像中测得的磁场分布/局部组织场（效应）的组织磁化率（源）。本研究旨在开发一个有效的基于模型的深度学习框架来解决QSM的反问题。材料和方法这项工作提出了带有可学习的范围参数P的schatten p-norm驱动模型的深度学习框架，以适应数据。与其他基于模型的体系结构相比，该结构强制执行l 2 -norm或l 1 -norm，而拟议的方法可以在可训练的正规机构上强制执行任何p -norm（0 结果将所提出的方法与基于深度学习的方法（例如QSMNET）和基于模型的深度学习方法进行了比较，例如学习的近端卷积神经网络（LPCNN）。 使用具有不同采集方案和临床条件的77次成像体积进行的重建，例如出血和多发性巩膜，表明所提出的方法在定量优点方面以显着的优势超出了现有的最新方法。 结论拟议的Spinet-QSM在高频误差规范（HFEN）和归一化的根平方误差（NRMSE）方面，至少提高了至少5％的持续改善，而与其他QSM重建方法相比，使用有限的训练数据。结果将所提出的方法与基于深度学习的方法（例如QSMNET）和基于模型的深度学习方法进行了比较，例如学习的近端卷积神经网络（LPCNN）。使用具有不同采集方案和临床条件的77次成像体积进行的重建，例如出血和多发性巩膜，表明所提出的方法在定量优点方面以显着的优势超出了现有的最新方法。结论拟议的Spinet-QSM在高频误差规范（HFEN）和归一化的根平方误差（NRMSE）方面，至少提高了至少5％的持续改善，而与其他QSM重建方法相比，使用有限的训练数据。
20240205 Shomka 资源
• 目前尚不清楚 Banro 董事长 Richards 是否在 2021 年 3 月 19 日完全知情的情况下采取了行动；Banro 向金沙萨刚果民主共和国商业法院提交了一份根据 OHADA 规则批准协议的申请，暂停对 Banro 的所有诉讼 3 年，并预防性地解决当地债务，其中 Banro 将其在 4 家当地子公司的 100% 股份转让给 Shomka Resources，作为这些公司的新所有者和管理者，有责任恢复这些公司并根据协议偿还债权人。Banro 的提议已获得法院批准，并已成为裁决，自 2021 年 6 月 10 日起对所有人具有强制执行和约束力。协议已于 2023 年 5 月 1 日起在刚果民主共和国政府公报上公布。Shomka Resources Ltd 一直在寻找战略金融合作伙伴/机构来协助执行其协议授权
NIST.IR.8401.pdf
权力 本出版物由 NIST 根据其在 2014 年《联邦信息安全现代化法案》（FISMA）、44 USC § 3551 等、公法（PL）113-283 下的法定职责制定。NIST 负责制定信息安全标准和指南，包括联邦信息系统的最低要求，但未经对此类系统行使政策权力的适当联邦官员明确批准，此类标准和指南不适用于国家安全系统。本指南符合管理和预算办公室 (OMB) 通告 A-130 的要求。本出版物中的任何内容均不得与商务部长根据法定权力强制执行并约束联邦机构的标准和指南相抵触。这些指南也不得解释为改变或取代商务部长、OMB 主任或任何其他联邦官员的现有权力。非政府组织可以自愿使用本出版物，并且在美国不受版权保护。但如果您注明来源，NIST 将不胜感激。
Vascan 2024
作为弗吉尼亚大学设备安全计划的一部分，我们正在研究整个大学终点的标准化设置和政策的部署。在本演示文稿中，我们将展示如何使用顶级策略在每台计算机上创建一个文本文件结构来提出我们当前的策略，以通过扩展属性将它们放入或将其从顶级智能组中置于顶级智能组，并允许应用标准工作流但不严格强制执行。一些工作流程我们使用此过程：JAMF Connect，S.U.P.E.R.M.A.N.脚本，MACOS安全合规性，公共自我服务，补丁管理应用程序 - 自动补丁。将讨论为什么我们选择以这种方式部署，以及某些站点如何需要更多的自定义或控制，而其他网站可能希望将其设置为设置，而忘记了它在更高级别的支持下忘记它的方法 - 将讨论如何实现这一目标。
揭示推向前向生成模型的潜在空间几何
抽象的许多深层生成模型被定义为持续生成器的高斯度量的推动，例如生成的对抗网络（GAN）或变化自动编码器（VAE）。这项工作探讨了这种深层生成模型的潜在空间。这些模型的关键问题是他们在学习断开分布时在目标分布支持之外输出样本的趋势。我们研究了这些模型的性能与它们潜在空间的几何形状之间的关系。基于几何度量理论的最新发展，在潜在空间的尺寸大于模式数量的情况下，我们证明了最佳条件的最佳条件。通过对gan的实验，我们证明了我们的理论结果的有效性，并获得了对这些模型潜在空间几何形状的新见解。此外，我们提出了一种截断方法，该方法在潜在空间中强制执行简单的聚类结构并改善gan的性能。
生成式人工智能和双重用途基础模型的安全软件开发实践
权力 本出版物由 NIST 根据其在 2014 年《联邦信息安全现代化法案》（FISMA）、44 USC § 3551 等、公法（PL）113-283 下的法定职责制定。NIST 负责制定信息安全标准和指南，包括联邦信息系统的最低要求，但未经对此类系统行使政策权力的适当联邦官员明确批准，此类标准和指南不适用于国家安全系统。本指南符合管理和预算办公室 (OMB) 通告 A-130 的要求。本出版物中的任何内容均不得与商务部长根据法定权力强制执行并约束联邦机构的标准和指南相抵触。这些指南也不得解释为改变或取代商务部长、OMB 主任或任何其他联邦官员的现有权力。非政府组织可以自愿使用本出版物，并且在美国不受版权保护。但如果您注明来源，NIST 将不胜感激。
在云计算环境中实现零信任安全模型
在当今快速发展的数字景观中，云计算的采用从根本上重塑了组织如何管理，存储和保护数据。虽然云基础架构提供可扩展性，灵活性和资源效率，但它们也引入了复杂的安全挑战。传统的基于周边的安全模型不足以朝着零信托安全（ZTS）模型转变。此模型强制执行严格的访问控件，连续监视，并且在网络内部或之外没有固有的信任。本文对云计算环境中的零信任进行了广泛的探索，并深入研究了其原理，建筑，实施策略，挑战和预期的未来发展。通过理论讨论，技术框架和实际案例研究的结合，该研究旨在为希望在云基础架构中采用零信任模型的组织提供强大的路线图，从而在安全性和运营效率之间达到平衡。
基于分布式优化的弹性微电网能源管理算法
摘要 — 本文提出了一种适用于直流微电网的完全分布式能源管理算法，可应对不同的故障。具体来说，我们采用分布式模型预测控制来处理微电网运行的不确定性。优化问题在每个时间步骤中通过分布式优化算法解决，该算法具有三个主要优点：1）网络代理需要的计算能力较小；2）本地信息不在网络节点之间共享，因此保留了一定程度的隐私；3）适合在大型系统中实施。该算法的弹性特性源于附加约束，这些约束被强制执行，以便在公用电网或线路故障的情况下在系统中存储足够的能量来维持微电网。仿真结果表明，该算法适用于调度始终连接到微电网的代理（例如负载）以及可能连接和断开的代理（例如电动汽车）的运行。
安全企业网络环境指南
权力 本出版物由 NIST 根据其在 2014 年《联邦信息安全现代化法案》（FISMA）、44 USC § 3551 等、公法（PL）113-283 下的法定职责制定。NIST 负责制定信息安全标准和指南，包括联邦信息系统的最低要求，但未经对此类系统行使政策权力的适当联邦官员明确批准，此类标准和指南不适用于国家安全系统。本指南符合管理和预算办公室 (OMB) 通告 A-130 的要求。本出版物中的任何内容均不得与商务部长根据法定权力强制执行并约束联邦机构的标准和指南相抵触。这些指南也不得解释为改变或取代商务部长、OMB 主任或任何其他联邦官员的现有权力。非政府组织可以自愿使用本出版物，并且在美国不受版权保护。但如果您注明来源，NIST 将不胜感激。