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World File Search System灾难性
pilora：用于联邦课堂学习的原型指导增量洛拉
摘要。现有的联合学习方法在涉及数据隐私和非IID数据的情况下有效地处理了分散的学习。但是，在现实情况下，每个客户端都动态学习新类，要求全局模型对所有可见的类进行分类。有效地减轻灾难性遗忘和数据异质性，我们提出了一种名为Pilora的简单有效方法。一方面，我们采用原型学习来学习更好的功能表示形式，并利用原型和类特征之间的启发式信息来设计原型重新重量调节，以解决由数据异质性引起的分类器偏见而无需重新培训分类器。另一方面，我们将增量学习视为学习独特的任务向量并在不同的Lora参数中编码它们的过程。因此，我们提出了增量的洛拉（Lora）来减轻灾难性遗忘。标准数据集的实验结果表明，我们的方法的表现优于最先进的方法。更重要的是，我们的方法在不同的环境和数据杂基的程度上表现出强大的稳固性和优越性。该代码可从https://github.com/ghy0501/pilora获得。
大容量电力系统中基于逆变器的资源简介
NERC 继续分析涉及逆变器资源共模故障的大规模电网干扰，如果不加以解决，可能会导致未来发生灾难性事件。行业必须认识到，在制定政策、法规和要求时必须考虑这些资源的总体影响。在这种快速向逆变器资源的电网转型的背景下，检查单个发电机对 BPS 的影响的传统方法已经过时。
卡斯卡迪亚剧本 | 俄勒冈州应急管理办公室
作为州长，保证俄勒冈人的安全和健康是我的首要任务。为应对合作伙伴如何齐心协力解决俄勒冈人最紧迫的需求提供结构，是确保我们所有人在灾难性事件中安全并知情的第一步。卡斯卡迪亚剧本的持续完善确保了地方、部落、州和联邦机构与俄勒冈州和全国的非营利和私营部门合作伙伴在未来很长一段时间内协调努力。
Samuel P. Austin - DSpace@MIT
保护飞机免受雷击（无论是触发还是拦截）是飞机开发过程中的一个重要组成部分。过去，飞机遭受雷击曾导致灾难性事故，这促使人们研究雷击效应背后的机制及其缓解措施。这些建议导致了采取金属丝网和非金属表面分流条等防护措施，消除燃油系统中火花引发的点火源，以及管理航线以避免雷暴。
执行故障模式、影响和危害性分析的程序
可能是区分 FMECA 实施是否有效和无效的最重要因素。虽然 FMECA 的目标是识别系统设计中的所有故障模式，但其首要目的是尽早识别所有灾难性和关键性故障可能性，以便尽早通过设计修正消除或最小化这些可能性。因此，应在较高系统级别获得初步设计信息后立即启动 FMECA，并随着有关项目的更多信息可用而扩展到较低级别。
伍斯特郡议会净零碳计划
自 2018 年 10 月政府间气候变化专门委员会 (IPCC) 发布特别报告以来，气候变化再次成为国际议题。该报告声称，将全球变暖限制在 1.5°C 将大大减少气候变化对生态系统、人类健康和福祉的灾难性影响。这些影响包括更强的风暴、更不稳定的天气、危险的热浪、海平面上升以及对粮食生产、基础设施和人类迁徙模式的大规模破坏。