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World File Search System自行解决
调查 Y2K 问题的影响 - GovInfo
2000 年 (Y2K) 技术问题始于 20 世纪 50 年代和 60 年代，当时它只是针对高昂的计算机内存成本而采取的一个无害的短期解决方案。程序员们原本以为，随着公司、政府和其他计算机所有者更新其硬件和软件，有限的两位数日期存储方法所造成的问题将自行解决。计算机问世 50 年后，Y2K 问题有可能发展成为一场全球危机。人类的两个常见缺陷导致了这场危机 — — 倾向于走阻力最小的道路，并且不愿意解决困难而复杂的问题。然而，Y2K 问题并不一定是一个失败的故事。如果得到成功解决，Y2K 问题可能会鼓励政治和企业领导人更好地了解和保护关键基础设施。
代码巴斯科科学奥林匹克
Code Busters测试评估参与者对密码学，逻辑思维和编码技能的了解，重点是加密基础知识，历史密码和现代代码。测试格式从区域到国家层面，随着难度的增加而异。要成功，必须采用解决问题的技能，逻辑思维和有效的时间管理。利用练习材料并熟悉测试格式可以提高性能。进行练习，在“纯文本”框中输入一个短语，然后在“提示数字”下输入6个随机数。单击“显示建议的问题文本”，然后“替换问题文本”。使用铅笔和纸写下短语的Pollux密码文本。首先使用提供的线索自行解决难题。您也可以尝试：输入新短语，更改数字分配或单击蓝色“随机化”按钮。此密码具有多个解决方案，因为一个以上的数字可以是点，破折号或X。在4个不同的网站上了解Morse Ciphers并在Morbit密码上观看视频：您可以找到书面示例和练习工作表，并创建自己的Morbit Cipher来解决。团队目标：与科学一起玩乐，共同努力，不要害怕马上不知道答案。
妊娠糖尿病诊断和预后的新方法
摘要。- 妊娠糖尿病（GDM）是最常见的妊娠代谢性疾病，其中没有过度甘表示史的人在妊娠期间表现出任何程度的葡萄糖耐受性。GDM可以在出生后自行解决，但GDM的母亲更有可能出现未来问题的风险，例如2型糖尿病，肥胖和心血管疾病。此外，GDM可能会引起婴儿，或什至是儿童时期糖尿病的风险。Standard诊断测试是口服葡萄糖耐量测试（OGTT）和葡萄糖挑战测试（GCT），这是大多数国家怀孕28-28周的强制性测试。疾病中的分子机制中的疾病，例如肝细胞生长因子（HGF），脑雷帕（MTOR）的机理靶标（MTOR）和核因子-Kappab（NF-κB）signaling途径涉及GDM。因此，对这些机制的更好理解可以帮助相应地找到新的治疗和诊断策略。在这篇综述中，我们首先处理了参与GDM发生的分子机制，然后总结了雇用此知识的研究，以早期诊断和预后GDM。fi-Nelly，我们介绍了基于外泌体，microRNA，糖基化的血红蛋白和炎症性检测的GDM的最新成就。
量子学习的经典验证 - DROPS
量子数据访问和量子处理可以使某些经典的难处理学习任务变得可行。然而，在不久的将来，量子能力只会提供给少数人。因此，需要允许经典客户端将学习委托给不受信任的量子服务器的可靠方案，以促进广泛获得量子学习优势。基于最近引入的经典机器学习交互式证明系统框架，我们开发了一个用于经典量子学习验证的框架。我们展示了经典学习者无法有效自行解决的学习问题，但他们在与不受信任的量子证明者交互时可以有效可靠地解决这些问题。具体来说，我们考虑了具有均匀输入边际分布的不可知学习奇偶校验和傅里叶稀疏函数问题。我们提出了一种新的量子数据访问模型，我们称之为“混合叠加”量子示例，在此基础上我们为这些任务提供了有效的量子学习算法。此外，我们证明了不可知量子奇偶性和傅里叶稀疏学习可以通过仅具有随机示例或统计查询访问的经典验证器有效地验证。最后，我们展示了学习和验证中的两种一般场景，其中量子混合叠加示例不会导致样本复杂度优于经典数据。我们的结果表明，量子数据用于学习任务的潜在能力虽然不是无限的，但可以通过与不受信任的量子实体交互而被经典代理利用。
人工智能营销画布TM
机器学习与传统计算相比有何独特之处和不同之处？在传统的计算机程序中，当您想要执行计算时，您会在代码中编写一个算法，该算法提供从输入获取所需输出的指令。执行算法时，您提供输入，即算法，并要求机器计算输出或结果。换句话说，您的指令是明确的。但是，如果您没有所需的所有输入，或者您甚至不知道算法，会发生什么？对于数据科学领域的复杂问题，您通常会有一堆输入数据和相关输出。您知道它们之间存在相关性，但数据集太复杂，无法自行解决。进入机器学习 (ML)。ML 是人工智能 (AI) 的一个子领域，专注于指示机器在仅给定一组输入和输出的情况下推断特定问题的算法。您不是显式地提供输入和输出，而是提供隐式输入和输出，并要求机器计算两者之间的最佳相关性。此活动称为训练。训练结束后，当你提供机器尚未见过的新输入时，你会要求它给出输出。这称为推理，因为机器不是基于算法来推断结果，而是基于它自己对数据集之间相关性的内部度量。借助 ML，你可以训练一个可以接受任何未知 x 的模型，并根据模型从上述输入数据中学到的内容推断出相应的 y 值。
mlsysbook.ai：机器学习系统工程的原理和实践
机器学习（ML）彻底改变了许多领域。这一进展在很大程度上被认为是ML算法和模型的开发，但是这种重点使在现实世界中有效部署，扩展和维护这些模型所需的工程掩盖了所需的工程。随着机器学习系统变得越来越复杂和广泛，需要专门的学科来解决这一差距，即机器学习系统工程（MLSE）。mlse。ce是为了响应计算系统的日益增长的复杂性，该计算系统需要一种集成方法，即电气工程（EE）或计算机科学（CS）都无法自行解决。ee贡献了硬件专业知识，而CS为算法和软件开发奠定了基础。但是，随着这些系统变得越来越复杂，出现了一项新的学科，计算机工程，以应对设计，构建和优化这些系统的挑战。机器学习在类似的十字路口。CS继续推动机器学习算法，而EE则推进了机器学习任务的专用硬件。但是，两项纪律都没有完全解决部署，优化和维持ML系统所需的工程原则。此差距强调了对MLSE的需求，专注于ML系统的工程，涵盖了从数据获取和模型培训到部署，优化和维护的所有内容。换句话说，我认为“如果ML算法开发人员就像宇航员探索空间一样，ML Systems工程师是火箭科学家和任务控制专家，他们可以将他们带到那里并保持任务。”该类比强调了MLSE在使ML系统在现实环境中运行和可持续性的关键作用。为了满足这一需求，mlsysbook.ai是概念化和形式化MLSE的一步。mlsysbook.ai旨在弥合理论ML概念与实践工程原理之间对于建立，部署和维护强大的ML系统所必需的差距。mlsysbook.ai解决了对工程师的需求，既有对ML的深刻理解，又是建立可扩展系统的实用技能的深刻理解。随着ML变得更加集成到关键基础架构中，这种双重专业知识越来越重要。
咨询服务的参考条款：增强
私营部门在改变现有的市场系统，鼓励创新和投资使粮食和农业部门更加高效，包容，韧性和可持续性中起着关键作用。在整个生物强化的价值链中，改善了澳大利亚世界宣明会的WVIB的改进孕产妇和儿童营养阶段（B4MCN-II）项目，因此旨在与各种各样的私营部门实体合作，以促进2030年的可持续发展议程，并支持该组织的战略框架和计划优先领域。虽然WVIB的大部分私营部门参与仍然是非正式的，但事实证明，这些私营部门在鼓励市场系统内的积极变化方面同样有价值。在一个近55.8％的慢性营养不良率的55.8％（智能2022）中，没有一个组织能自行解决营养不良的复杂问题。因此，WVIB与所有相关的政府，非政府和私营部门利益相关者合作，在当地，国家，地区，地区级别通过联合，WVIB及其合作伙伴可以更有效地减少慢性饥饿和贫困，并通过贫困和脆弱的食物来改善食品的机会。与私营部门的合作伙伴关系的WVIB策略是在WVIB范围内的合作伙伴关系策略的背景下制定的。后者涵盖了一般术语的广泛合作伙伴关系，并呼吁阐述与包括私营部门在内的合作伙伴关系关键类别相关的特定策略。布隆迪的小农户，尤其是女性农民，没有有效地响应市场需求，也不会从事批量销售或购买，从而可以增强讨价还价的能力并增加利润。男女农民对市场参与，缺乏市场信息，强大的垂直和水平网络以及在收获后管理和加工方面的技术技能有限或缺乏技术技能也缺乏信任，这也是为本地生产的市场增值以及生产需求驱动的优质产品增值的主要障碍。他们的市场联系不足，与私营部门参与者的参与度有限，例如输出购买者，投入供应商或市场服务，而互联网使用却在增加，互联网渗透率仅为10％，因此通过数字平台或移动应用程序的链接实际上是不存在的。由于市场不针对更脆弱的群体，因此信息和服务的流程是间歇性或缺失的。另一方面，由于盈利能力低，生产不足以及由于容易受到环境和市场冲击的攻击，男女缺乏可销售的技能和思维方式，资源和机会，并保持面向生存和风险。