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World File Search System管制
纽约州立大学出口管制合规...
2024 年 7 月修订 本文件旨在提供有关出口管制法规和内部程序的总体指导。如需更多信息或帮助，请联系研究安全总监、出口合规官 Susan Gasparo，电子邮件地址为 Susan.gasparo@stonybrook.edu，电话为 631-632-1954，或研究安全管理员、出口合规官 Terrence Rusch，电子邮件地址为 terrence.rusch@stonybrook.edu，电话为 631-632-1925。
国际麻醉品管制战略报告
芬太尼................................................................................................................................ 92
国家药物管制战略 2025 财年预算摘要...
“虽然我们在过去三年中采取了历史性行动，并取得了重大进展，但我们不能放弃拯救美国人生命所必需的方法。这场前所未有的流行病要求资金水平与我们今天面临的挑战相匹配。我们需要国会采取紧迫感，以继续取得进展。国会可以——而且必须——齐心协力，提供这笔必不可少的资金，以打击芬太尼贩运，扩大获得救命治疗的机会。美国人民理应得到这些。生命危在旦夕。” 拉胡尔·古普塔博士 白宫国家药物管制政策办公室主任 现在是加倍努力、加快努力、确保今年最具影响力和意义的时候了。这项工作的三大支柱对减少药物使用和拯救美国人的生命都至关重要，它们是：
使用机器学习和实施的设计道路交通管制系统的研究将在Python
道路交通的复杂性和数量增加需要开发高级交通管制系统，以确保有效的交通流量并减少拥塞。本研究提出了一种新型的道路交通管制系统利用机器学习技术，并在Python进行了实施。该系统旨在优化流量信号时间，预测流量模式并实时管理动态的交通状况。机器学习模型，包括神经网络和加强学习算法，用于分析历史和实时的流量数据。这些模型可以预测交通量并优化信号控制策略，以最大程度地减少等待时间并提高整体交通效率。python及其可靠的库，例如Tensorflow，Keras和Scikit-Learn，用于模型开发，培训和部署。使用来自城市地区的现实世界流量数据来验证所提出的系统。关键的性能指标，例如平均等待时间，吞吐量和拥塞水平，以评估系统的有效性。初始结果表明，与传统的交通控制方法相比，交通流量和拥堵减少的减少显着改善。这项研究证明了将机器学习整合到交通管理系统中的潜力，为现代城市交通挑战提供了可扩展和自适应解决方案。Python中的实现展示了使用开源工具来开发智能交通控制系统的实用性和灵活性。未来的工作将集中于增强模型准确性，将系统扩展到较大的网络，并结合其他流量参数，以进行更全面的流量管理。
核爆炸物和核武器的安全和使用管制
b. 核企业保障 (NEA)。NEA 是 NSE 反颠覆计划，旨在检测和防止颠覆，并减轻发现的颠覆对核武器整个生命周期以及核武器使能能力的影响。NEA 支持对核爆炸物和武器的保障，包括确保组件/系统在设计和生产过程中不会被颠覆或破坏，以支持防止可能导致 DAU 或武器可靠性和/或性能下降的故意未经授权的行为。NEA 增加了对核武器和使能能力的系统保障，包括数字保障。DOE/NNSA 必须防止 NSE 供应链遭到敌对颠覆；并评估提供保证核武器和核武器使能能力未被颠覆的记录证据信息。参考 NNSA 补充指令 (NNSA SD) 452.4-1《核企业保障》当前版本，了解详细的 NEA 要求和 NEA 指导小组 (NEASG) 职责。
电信管制射频器材型式认证证明
Jun 9, 2024 — (2) Hana Microelectronics Public Co.,Ltd. 四、器材名称: xPico 200 Series Embedded Wi-Fi Gateway. 五、厂. 六、型. 牌: LANTRONIX. 号: xPico 240. 七、发射功率(电场 ...
协议出口管制审查清单
• 非标准出口管制语言 • 出版限制（例如出版前获得赞助商批准） • 信息安全要求 • 外国国民限制和/或对外国国民的批准 • 向非美国个人/实体（国外或美国境内）转让物品、技术或软件
第三节 FEI 马匹反兴奋剂和管制药物规定
1. 我们今天进行到哪一步？回顾 2. 赛外测试 3. 未成年人使用管制药物的特殊程序 4. 耐力训练师可享受快速通道 5. 基因兴奋剂和克隆 6. 头发和体液样本 7. 管制药物鸡尾酒 8. 取消两阶段通知 9. 小马测量会议 – 阳性样本的后果 10. 其他主题？
通过机器学习的合成控制：对劳动放松管制对巴西工人生产力的影响的应用
合成控制方法是一种数据驱动的方法，用于计算控制个体的反事实，以估计许多经验重要性的治疗效果。在规范实现中，这种加权是线性的，是供体池选择和处理的实体之间的协变量比较的关键方法论步骤，其合成控制取决于一定程度的主观判断。因此，当前方法在具有大型数据集的设置中可能不会发挥最佳性能，或者是通过供体池个体的非线性组合获得最佳合成控制的。本文提出了“机器控制”，基于自动化供体池选择的合成控制，通过插入算法选择，监督控制实体的灵活非线性加权的学习以及将歧管学习以数值确认合成控制是否确实类似于目标单位。机器控制方法得到了2017年劳动放松管制对巴西工人生产力的影响。与制定改革时的决策者期望相反，对工人的生产力没有明显影响。这个结果表明，在提高生产率水平以及经济福利方面面临着深远的挑战。JEL：B41，C32，C54，E24，J50，J83，O47。关键字：因果推理，合成控制，机器学习，劳动力改革，生产力。