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战略可持续性绩效计划 - DENIX - Osd.mil
国防部 (DoD) 的使命是提供阻止战争和保护国家安全所需的军事力量。为了成功执行国防部的使命，我们的军事部门必须拥有在当今和未来资源竞争日益激烈的世界中训练和作战所需的能源、土地、空中和水资源。可持续性是国防部的一项使命。总统最近发布的第 13693 号行政命令《未来十年联邦可持续性规划》与国防部对 2025 财年及以后可持续性的承诺相吻合。将可持续性纳入规划、决策和日常运营可确保弹性，使我们能够在当前和新出现的挑战（包括气候变化带来的挑战）面前完成工作。
为灾害风险制定仙台框架的性别行动计划（GAP）
建立仙境框架的差距与类似的努力相吻合，以通过与约束条约相关的过程来提高与气候和环境问题有关的性别平等和赋予妇女权能的授权 - 包括UNFCCC在2014年对性别行动计划及其性别行动计划，首次在2014年采用，并于2019年采用了其性别行动计划； 3《生物多样性公约》，现在是自2008年以来第三次计划的行动计划，即2022年的性别计划； 4和联合国打击2017年荒漠化性别行动计划的公约。5虽然仙台框架性别行动计划也将在协商过程中制定，但它不会是政府间的过程，因为将差距设想为指导性别响应仙境框架的性别响应范围的技术文件。
使用强化学习的信用评分模型-IJRPR
这项研究强调了增强学习（RL）技术，特别是Q学习的应用，以自动化和改善贷款批准中的决策过程。通过利用各种客户属性，例如年龄，收入，信用评分，婚姻状况，教育和就业 - Q学习模型经过培训，可以准确有效地评估贷款资格。这些不同因素的整合不仅提高了贷款批准流程的公平性和透明度，而且还为金融机构的更有利可图的贷款策略做出了贡献。模型从以前的交互中学习并根据奖励与银行的运营目标相吻合的决策的能力，使其成为现代贷款环境中的宝贵资产。
传染病情报 - 阿塔吉有针对性评论2023：预防澳大利亚流感疫苗
年度季节性流感流行病会导致全世界的实质性疾病和经济负担。在2020年和2021年的2019年冠状病毒疾病（Covid-19）大流行期间，流感活性显着下降。然而，在非药物干预措施松弛之后，流感在澳大利亚恢复了，2022年初的流感病毒循环增加了，与SARS-COV-2 Omicron BA.2变体波相吻合。与其他呼吸道病毒疾病一起，这些疾病对澳大利亚人群和医疗保健系统的影响重新强调了流感疫苗接种和控制的重要性。我们旨在提供澳大利亚当前季节性流感疫苗接种计划的概述，并总结证据和考虑因素，基于潜在的未来免疫策略。
1社会价值策略2022-2027
以及我们每年支持另一个慈善机构的年度圣诞节抽奖筹款活动 - Arcus的比赛为AITC提供资金的筹集资金 - 我们将每年支持一项与我们的国家供应和足迹相吻合的一项基于社区的计划，例如食品银行收藏，麦克米兰癌症的救济等作为国防雇主认可计划（ERS）的青铜奖励持有人，以及作为护理利台盟约签署者，Arcus将支持包括纪念日和国家护理逃离者周在内的国家活动，以表明我们持续的承诺和支持。同事将得到支持，以支持我们的社会价值优先事项，包括提供时间和技能，以支持我们社会价值合作伙伴的特定要求。
以人为本的人工智能：理解和加强人类与智能系统之间的协作
本研究探索以人为本的人工智能合作领域，以进一步了解其动态、道德问题和以用户为先的设计原则。我们的研究采用混合方法分析跨部门合作，结合定性分析和实证案例研究，与“cobotics（协作机器人）”的理念相吻合。道德透明度成为一个关键问题，反映了人工智能伦理辩论的发展。定量测量显示了人工智能如何通过提高准确性、有效性和用户参与度来彻底改变企业。为了捕捉不断变化的动态并拓宽合作的界限，我们建议进行纵向研究和多学科研究。我们的研究本质上强调了人与人工智能之间的互利互动，为高度重视用户价值和道德诚信的技术铺平了道路。
今天做出更好的明天选择-Peabody
到2050年实现零碳的净碳需要大大改变每个人的运作方式。我们组织或更广泛的社会的任何一部分都没有豁免。我们需要进行的更改是每个人都可以思考并参与 - 同事，居民，合作伙伴，供应商和政府。每个人都有角色。为了取得我们需要的进步并创造持久的积极变化，我们已经在环境可持续性战略中制定了切实的计划2023-26。，但是现在，为了与2022 - 23年的碳排放出版相吻合，我们正在通过我们的可持续性行动计划以该战略为基础。它列出了我们挑战的规模，并详细介绍了我们现在实际上在达到我们在2030年之前在运营中成为净零的目标的详细信息。
与生成对抗网络密度估计的收敛速率
在这项工作中，我们对香草生成对抗网络（GAN）的非反应性特性进行了详尽的研究。与先前已知的结果相比，我们证明了基础密度P ∗与GAN估计值之间的Jensen-Shannon（JS）差异的甲骨文不平等。我们界限的优势在应用于非参数密度估计的应用中变得明确。我们表明，GAN估计值和P ∗之间的JS差异与（log n/ n）2β/（2β + d）的速度快速衰减，其中n是样本大小，β决定了p ∗的平滑度。这种收敛速率与最佳的密度相吻合（至对数因素）与最佳的密度相一致。关键字：生成模型，甲骨文不平等，詹森 - 香农风险，最小值率，非参数密度估计。