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cc000441-community-Leaders-course-overview-
“An awareness of the carbon costs and impacts of everyday activities, and the ability and motivation to reduce emissions, on an individual, community and organisational basis” Pathway options You can choose to either deliver the documentary pathway or the workshop pathway in Module 1: Documentary pathway - ask learners to watch the full 1 hr David Attenborough Climate Change The Facts Documentary, and skip/hide the slides ‘The carbon cycle' to ‘Wetter winters,有什么问题？'。研讨会途径 - 不要打完整的1小时大卫·阿滕伯勒（David Attenborough）气候变化事实纪录片。相反，在模块1中传递所有其余幻灯片。材料清单此培训师手动幻灯片甲板活动PDF证据表格 - 我们的证据形式有三个版本。我们有一个脱机下载的单词版本和一个离线PDF版本，可以在此处找到：https：//carbonliteracy.com/trainer-consultant/documents/和一个实时在线在线microsoft forms链接：
管理边缘设备
考虑以下问题：•当前正在运行哪个版本？•默认情况下启用了哪些功能？是否没有使用任何功能？这些功能是否可以通过互联网访问？•我可以找出边缘设备的配置方式吗？可以禁用高风险功能吗？•供应商能否证明Edge设备是根据现代安全设计原则开发的？•供应商可以证明该设备已接受独立测试（例如渗透测试或安全评估）吗？•供应商可以保证相关的软件和库是最新的吗？供应商可以提供软件材料清单（SBOM）吗？•我是否依赖供应商在事件中获得支持，还是可以找到必要的信息并自己采取行动？供应商如何交流漏洞和事件？我知道他们的下班时间联系方式吗？•组织可以在哪里找到如何配置或下载安全更新的说明？将这些说明添加到手册中，并脱机存储该手册。•我对供应商的依赖程度如何快速安装补丁？
备份并迅速运行：Haefele克服了网络攻击
2023年2月，国际制造商和家具配件，电子锁定系统和照明解决方案的供应商Haefele成为严重勒索软件攻击的受害者。该公司总部位于纳戈尔德（Nagold），巴登 - 瓦尔滕伯格（Baden-Württemberg），被迫关闭其整个IT系统并脱机。因此，在全球范围内，运营变得停滞不前。dell Technologies事件响应和恢复团队被迅速引入，与Haefele的危机团队一起，他们合作协调了整个时钟工作以恢复其IT系统的流程，团队和第三方。行动取得了成功：Haefele能够在几个月内返回38个国家的150个地点的正常业务运营。今天，公司安全在公司中的重要性比以往任何时候都高。今天，公司安全在公司中的重要性比以往任何时候都高。
rt-net：使用高...
抽象的高密度脑电图（HDEEG）已成功地用于对健康和患病的人脑中神经活动的大规模研究。由于其高度计算需求，通常会脱机地对源项目进行分析。在这里，我们提出了一种实时非侵入性电生理工具箱RT-NET，该工具箱是专门为使用HDEEG在线重建神经活动的专门开发的。rt-net依赖于实验室流层来从大量脑电图放大器中获取原始数据，并将处理后的数据流式传输到外部应用程序。rt- Net估计使用校准数据集进行伪影的空间过滤器，并重建了伪像删除和源活动。然后将此空间过滤器应用于HDEEG数据时，从而确保了低延迟和计算时间。总体而言，我们的分析表明，RT-NET可以通过与离线分析方法相当的性能估算实时神经活动。因此，它可以使新的大脑 - 计算机接口应用程序（例如基于源的神经反馈）的开发。
增强网络弹性
评估的组织在CISA通过其他渠道向他们提醒红色团队用于初始访问的漏洞后，检测到红色团队在其Linux基础架构中的大部分活动。曾经给出了有关漏洞的正式通知，该组织的网络捍卫者开始减轻脆弱性。网络防御者删除了从公共Internet托管Web Shell的站点，但没有将服务器本身脱机。一周后，网络辩护人确定使用网络壳被用来违反内部网络后，将正式宣布事件。几周后，网络辩护人终止了红色团队的大部分访问权限，直到团队仅在四个主机上维持植入物。网络辩护者成功地推迟了红色团队访问需要其他定位的许多SBS，迫使红色团队花费时间对网络中的访问进行重视。尽管采取了这些操作，红色团队仍然能够访问SBS的子集。最终，红色团队和TAS决定将网络辩护人站起来，使红色团队能够在监视模式下继续其运营。在监视模式下，网络辩护人将报告他们对红色团队访问的观察到的内容，但不会继续阻止并终止它。
对奖励预测错误和1加强学习的雌激素控制2
图1：大鼠的试验开始时间是由状态和发情阶段的值调节的。a。行为范式的示意图。b。任务的块结构带有示例会话（顶部）和每个块中的奖励分布（底部）。c。一个示例大鼠的跨块的平均降解试验启动时间。在低和高块中的起始时间显着不同，p << 1×10-20，双面Wilcoxon秩和测试，误差线是置信区间（CIS）。d。跨population的启动时间对块（低 - 高块）的敏感性与零，一侧Wilcoxon签名的等级测试p << 1×10-20，n = 303。e。示意图描述强化学习模型。启动时间与试验（t）中的状态价值（V t）成反比，当该试验提供奖励（R T）时，该启动时间通过奖励预测错误（δ）而更新。学习率（α）确定在状态值估计中权衡先前的奖励（r t-n）的程度。f。在所有大鼠的混合块期间，在混合块中，脱机试验启动时间的中值回归系数是奖励的函数。
通过深度学习来推进手写签名验证：全面的研究和高精度方法
摘要 - 本文介绍了一项有关使用深度学习技术的手写签名验证的全面研究。本研究旨在应对离线签名验证的挑战，在此任务是自动区分真正的签名与伪造的挑战。所提出的方法利用了最新的深度学习模型，包括Mobilenet，Resnet50，InceptionV3和VGG19与Yolov5结合使用，以实现高精度分类和可靠的伪造检测。在多个基准数据集上评估了该系统，包括Kaggle签名，Cedar，ICDAR和SIGCOMP，在各种现实世界中展示了其有效性和鲁棒性。所提出的方法包括数据预处理技术，以增强输入手写签名图像的质量，从而使模型能够捕获基本功能和模式以进行准确的分类。结果表明，与现有的最新方法相比，提出的方法的优越性在识别真正的特征并准确检测伪造方面达到了出色的准确率（89.8％）。此外，该模型对变化数据集大小和配置的适应性进一步支持其在签名验证任务中实际部署的潜力。这项研究有助于脱机签名验证技术的发展，为确保各种应用程序中手写签名的安全性和真实性提供了可靠，有效的解决方案。
使用Q ...
离线增强学习（RL）是一种学习范式，代理商从固定的经验数据集中学习。但是，仅从静态数据集中学习可以限制由于缺乏探索而限制性能。为了克服它，离线到在线RL将离线预训练与on-line-fielting结合在一起，这使代理商可以实时与环境进行互动，从而完善其政策。尽管有好处，但在线阶段的脱机RL方法中存在降解和缓慢改善。为了应对这些挑战，我们提出了一个新颖的框架，称为EN基于Semble的O ffline-o o nline（Enoto）RL。通过增加Q-Networks的数量，我们无缝桥接离线预培训和在线微调而不会降低性能。此外，为了加快线条绩效的提高，我们适当放松了Q值估计和基于公司集合的勘探机制的悲观情绪，进入了我们的框架。实验结果表明，ENOTO可以实质上提高训练稳定性，学习效率以及在一系列运动和NAVIND任务上进行微调过程中现有离线RL方法的最终表现，从而极大地超过了现有的离线离线到Online-Online-Online-Online RL方法。
通过恢复策略
摘要 - 离线目标条件的强化学习（GCRL）的目的是通过脱机数据集的稀疏重新解决目标解决目标任务。虽然先前的工作已经阐明了代理商学习近乎最佳策略的各种方法，但在处理复杂环境（例如安全限制）中处理各种约束时，这些方法会遇到限制。其中一些方法优先考虑目标，而无需考虑安全性，而其他方法则以牺牲培训效率为代价而过度关注安全性。在本文中，我们研究了限制离线GCRL的问题，并提出了一种称为基于恢复的监督学习（RBSL）的新方法，以完成具有各种目标的安全至关重要的任务。为了评估方法性能，我们基于具有随机定位的障碍物的机器人提取环境建立基准测试，并使用专家或随机策略来生成离线数据集。我们将RBSL与三种离线GCRL算法和一种离线安全RL算法进行比较。结果，我们的方法在很大程度上可以执行现有的最新方法。此外，我们通过将RBSL部署在真正的熊猫机械手上来验证RBSL的实用性和有效性。代码可在https://github.com/sunlighted/rbsl.git上找到。