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Bulletin' VIT PUNE（传单）
人工智能与数据科学系的教职员工齐聚一堂，以热情和创意庆祝充满活力的排灯节。他们身着优雅的传统服装，用节日精神照亮了整个系。举行了盛大的点灯仪式，象征着光明战胜黑暗、知识战胜无知。教职员工还用色彩缤纷的兰戈里图案、发光灯和节日装饰品装饰了系里，增添了节日的魅力。这次庆祝活动不仅纪念了排灯节丰富的文化遗产，还促进了教职员工之间的团结和欢乐。这个欢乐的节日在社交媒体上分享，得到了温暖的赞赏，让所有参与者都度过了一次真正难忘的盛会。
CISA红队针对联邦民用行政部门组织的行动强调了深入防御的必要性
在2023年初，网络安全和基础设施安全局（CISA）对联邦平民行政部门（FCEB）组织进行了Silentshield红色团队评估。在Silentshield评估期间，Red Team首先对民族国家网络运营进行了无知的长期模拟。团队模仿了成熟威胁行为者的技术，商业和行为，并衡量潜在的停留时间参与者在网络上的技术，从而对组织的安全姿势进行了现实评估。然后，团队直接与组织的网络捍卫者，系统管理员和其他技术人员合作，以解决评估过程中发现的优势和劣势。团队的目标是协助组织提炼其检测，反应和狩猎功能，尤其是狩猎未知的威胁。
算法实用知识与数字弱势群体的主体性建构 -传播与社会学刊
有关技术知识的社会学，已经克服了控制技术知识生产和流通的专业和文化障碍。由于算法驱动的平台已深深地嵌入社会中，因此该研究重点是算法背景下的知识构建，以检查人类技术相互作用中算法知识的实际方面。具体来说，该研究探讨了中国老年人之间算法知识与日常媒体实践之间的关系。对27名老年用户（≥50岁）的深入访谈中收集的数据的分析揭示了老年参与者对算法和媒体实践的实践知识之间关系的三个方面：（1）“娱乐”阐明了老年参与者的算法无知的情绪探究和
如何正确评估森林的价值
在气候变化的背景下，这项工作的当前主题是全球层面上的一个话题，即对森林（尤其是木材）的不可持续开发的强化，以及对生态系统资产库存的无知背景以及这些资产的无价价值。随着时间的流逝，这些趋势会导致资源的消耗，并随着它们的尤其是森林生态系统状态的不可逆转状态，总体上的生活质量。出于这些原因，本文旨在解决森林生态系统开发的当前问题，并概述了评估生态系统的模型，这些模型从对特定术语的良好知识和理解开始，从而提高了对森林的众多生态系统服务的认识，从而使森林的众多型号具有依赖的脚步，并且几乎是在脚下的依据。
N. Ezemba，I。A. Nwafor，C。I. Ngene，J。C. Eze 1 6 4 3 5 7
•OHS为风湿性VHD患者带来了缓解。•在尼日利亚与RHD的斗争在贫困和无知倾向于RHD，随后的晚期演讲以及无法负担OHS的情况下仍然是压倒性的。•政府的支持不足和不一致的支持继续阻碍了所需的基础设施和高技能的人力的发展。•在没有外部帮助的情况下，在与RHD的战斗中胜利。•即使进行心脏任务，接受挽救生命的心脏手术的途径仍然糟糕透顶，在2022年底，尼日利亚的全类累积累积总共有214次开放性心脏手术。•超出定期飞行任务，是技能转移，训练和重新训练，持续的指导和支持主队的刻意，有时的目标，以实现所需的胜利。
（ 321 ）在科巴姆公园发现的一批罗马钱币。
只阅读发现的事实；好像科学和好奇心已经满足，不再关心进一步的研究。在漫长的黑暗时代和中世纪，每年一定都有这样的发现，但只看重它们的内在价值；甚至在罗马时代也经常有这样的发现。比利牛斯省军队的频繁调动本身就经常需要埋藏不能携带的钱币。其中一些窖藏无疑被原主找回；但在战争时期，永远无法指望能归还到存放地；特别是在特殊紧急情况下向高卢派遣大部队时，归还的机会确实很小；这些窖藏留给后世无知的农夫和目不识丁的乡巴佬来震惊他们；更少见的是，它们被用来锻炼当今钱币学家的耐心和奖励他们的劳动。
贝叶斯强化学习
我们和其他动物学习，因为我们不确定世界上存在一些方面。这种确定性是由于最初的无知而产生的，以及我们不完全了解的世界的变化。当发现我们对世界的预测是错误的时，通常可以明显看出。Rescorla-Wagner学习规则指定了一种预测错误会导致学习的方式，它具有极大的影响力，作为Pavlovian调节的特征，并通过与Delta规则相等的方式，在更广泛的学习问题中。在这里，我们在贝叶斯环境中回顾了撤销瓦格纳规则的嵌入，这是关于不确定性与学习之间的联系的精确联系，从而讨论了诸如Kalman过滤器，结构学习及其他等建议的扩展，这些建议集体涵盖了更广泛的不确定性范围，并适应了条件的范围。
利用分类法和LLM进行改进的多模式层次分类
多级分层分类（MLHC）解决了在复杂的多层类结构中对项目进行分类的挑战。但是，传统的MLHC分类通常依赖具有n个独立输出层的骨干模型，这些模型往往会忽略类之间的层次关系。这种疏忽可能导致违反潜在分类法的前提不一致。利用大型语言模型（LLMS），我们提出了新颖的分类学限制过渡性LLM-无知框架进行多模态分类。这种进步的基石是模型在层次级别上执行一致性的能力。我们对MEP-3M数据集的评估 - 与常规LLMS结构相比，具有各种层次级别的多模式电子商务产品数据集具有显着的性能。
