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谢菲尔德计划——我们的城市、我们的未来问题和选择
作为大城市地区中心的主要城市，谢菲尔德需要不断巩固其作为英格兰北部经济增长主要推动力之一的角色。这只能通过在未来几年内优先考虑发展经济和改善市中心及所有社区环境的新举措和项目来实现。通过精心规划和管理未来发展，我们的目标是创建一个碳中和城市，消除社区之间的不平等和人们的生活机会
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美国农业研究局Khan等，（2022）关于R.A.College Washim地区校园的杂草生物多样性的研究，由于城市化的快速速度，新的人类和工业化的形成和工业化，杂草是繁殖的。因此，这是一个紧急的，几乎需要记录并获得这些水生植物群落的多样性，然后才能永远消失。尚未进行有关Washim区的水生杂草或杂草植物的精心研究。到日期之前。印度水体在很大程度上是对它们繁荣的地区的生态威胁。水生杂草也被称为水体大植物，因为它们的大小较大。 这些大型植物被广泛地归类为陆生和水生。 水生杂草品种广泛分类为自由漂浮，淹没，扎根的浮动，新兴和银行杂草。尚未进行有关Washim区的水生杂草或杂草植物的精心研究。到日期之前。印度水体在很大程度上是对它们繁荣的地区的生态威胁。水生杂草也被称为水体大植物，因为它们的大小较大。这些大型植物被广泛地归类为陆生和水生。水生杂草品种广泛分类为自由漂浮，淹没，扎根的浮动，新兴和银行杂草。
数据驱动的飞机轨迹预测的新可靠性研究
摘要：本文利用美国联邦航空管理局提供的交通流量管理系统 (TFMS) 特定航线固定翼飞机轨迹公共数据集，测量了六种轨迹预测模型的两个主要因素，包括回归准确性和对抗攻击鲁棒性。从基本的常规到高级的深度学习，六种数据驱动的回归器及其所需的架构，从其预测轨迹的准确性和可靠性方面进行了探索。本文的主要贡献是针对飞机轨迹问题描述了对抗样本的存在，本文将其重铸为回归任务。换句话说，虽然数据驱动算法是目前最好的回归器，但它们可能会受到对抗样本的攻击。对抗样本类似于训练样本；然而，它们会导致经过精细训练的回归器做出错误的预测，这对基于学习的轨迹预测算法构成了安全隐患。结果表明，尽管基于深度学习的算法（例如长短期记忆 (LSTM)）相对于传统分类器（例如支持向量回归 (SVR)）具有更高的回归准确度，但它们对精心设计的状态更敏感，这些状态可以被精心操纵，甚至可以将其预测状态重定向到不正确的状态。这一事实对飞机构成了真正的安全问题，因为对抗性攻击可以重新
SRM NIST 标准参考材料 2018 年目录
IST 标准参考材料® (SRM) 被工业界、政府和学术界用来确保最高质量的测量。该目录列出了 NIST 生产和销售的 1200 多种单独的参考材料，每种材料的化学成分和物理性质都有精心指定的值。SRM 可用于校准仪器和确保质量保证计划的长期完整性。它们也是验证重要测量结果和开发新测量方法的关键机制。SRM 为用户提供了工具，以帮助建立测量结果与国际单位制 (SI) 的可追溯性。每个 SRM 都经过精心包装，并附带文档，其中包含指定值和规定的不确定性以及材料安全数据表（如果适用）。还包括有关使用、稳定性和 NIST 分析方法的详细信息。如需更多信息和价格，请联系我们：电话：(301) 975-2200 传真：(301) 948-3730 电子邮件：srminfo@nist.gov www.nist.gov/srm 请注意：表格是为了便于比较一系列材料，帮助客户根据自己的需求选择最佳 SRM。对于特定值和不确定性，证书是唯一的官方来源。本目录中提供的数据不断修订。如需了解最新信息，请访问我们的网站 https://www.nist.gov/srm。
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官方克里希那尔蒂YouTube频道始于2006年。从那时起，克里希那穆提基金会信托基金（Krishnamurti Foundation Trust）全权负责管理和制作其全部内容，其中包括2,000多个视频和录音，精心存储在我们英国布罗克伍德公园（Brockwood Park）的最先进的档案中。每周，我们将继续发布先前未发布的全长录音，以及新的主题视频提取物。我们所有的内容均免费提供，没有广告。YouTube上的Krishnamurti基金会信任渠道始于2011年，其中包含成千上万的摘录，由基金会工作人员精心挑选，以及Crishnamurti Podcasts变化紧迫性的所有情节。这些播客可在Apple播客，Krishnamurti Foundation Trust网站，YouTube和所有主要播客平台上找到。成绩单可用于kfoundation.org/podcast的许多情节。此目录包含有关J. Krishnamurti的视频和音频录音的信息，并直接链接与J. Krishnamurti上的教育主题有关 - 官方渠道和/或Krishnamurti Foundation Trust渠道。将来还会添加更多录音，并将包含在该目录的更新版本中。
《人工智能法案》（AI法案）
请注意：本文仅作为一般性、非约束性信息，因此不能替代详细研究或专家建议或信息。尽管本文经过精心准备，但并不保证其事实准确性、完整性和/或时效性。特别是，本出版物不能考虑个案的具体情况。因此，读者对其使用负全部责任。EY 或 EY Law Austria* — Pelzmann Gall Größ Rechtsanwälte GmbH 不承担任何责任。如有任何具体问题，应咨询适当的律师。
EASTFIELDS 太阳能发电场
该项目会影响野生动物吗？完全不会。由于精心设计的布局和生态改善区域的整合，该地点的总体生物多样性净增益将大幅增加。所有现有树木、树篱和沟渠都将得到保护，并将种植超过 5 英亩的野花草地和超过 1 公里的新树篱。此外，整个场地的原木堆和鸟箱旁边将安装 2-4 个蜂箱。
揭开人工智能治理的面纱
• 对抗性攻击：这些攻击通过向输入数据添加精心设计的小扰动来利用 AI 模型中的漏洞。目标是欺骗模型做出错误的预测。• 逃避攻击：旨在在推理过程中欺骗 AI 系统。攻击者修改输入数据以逃避检测或分类。• 推理攻击：针对数据输出而不是模型本身。通过观察响应，对手可以推断出有关训练数据或模型行为的敏感信息。
德德姆镇 - 社区电力聚合计划
德德姆镇正在推出一项名为“德德姆社区电力聚合”（Dedham CEA）的计划。该计划是精心设计的替代方案，可替代您当前的电力供应选项，包括德德姆和其他第三方电力供应商提供的电力。通过实施该计划，德德姆旨在提供电力产品，以增加我们社区的可再生能源使用量并减少碳污染。