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World File Search System跨多域
将域知识与机器学习融合
机器学习（ML）为公共和私营部门组织提供了广泛认可但复杂的机会，可以从数据中产生价值。一个关键要求是，组织必须通过与“机器知识”（即可用于为预测模型提供信息的数据）合并相关领域的专家的关键“领域知识”来找到发展新知识的方法。在本文中，我们认为了解产生这种知识的过程对于从策略上开发ML至关重要。在为这种理解做出贡献的努力中，我们通过对瑞典公共部门的两种案例进行探索性研究来研究从领域知识通过ML进行新知识的产生。这些发现揭示了三种机制的作用 - 称为合并，算法中介和归化 - 将领域知识与机器知识联系起来。这项研究贡献了与ML的Orga Nizational使用相关的知识生产理论，对其战略治理，特别是在公共部门中具有重要意义。
练习和经验，ISSN 1895-1767，http：//www.scpe ...
摘要。为了满足在混合云设置中对跨域身份验证的需求，该研究的重点是启动各种密码系统的身份验证方案，作者提出了一项有关云环境中异构跨域身份身份认证和控制的研究。基于PKI引入多个中心身份验证管理机制，以控制和跟踪不同密码系统安全域中用户的匿名身份。在用户和云服务提供商之间的双向身份验证过程中，该方案成功协商了会话键，并在不同的密码系统上转换了匿名身份。结果表明，没有证书签名的基于云的跨域身份身份身份验证方案涉及用户注册过程中的三个指数操作，在最初的跨域身份验证期间进行了四项指数操作和三个双线性操作，以及在随后的跨跨阶段期间的三个双线性操作。同时，基于PTPM和无证书的公共密钥的身份身份验证方案需要在用户注册期间进行三项指数操作，在重复的跨段阶段期间，在初始跨域验证期间进行了五项指数操作和三项双线操作，以及最初的跨域验证过程中的三项双线操作。该方案在异质系统中实现了跨域身份验证，并使用较低的计算时间进行点乘法和哈希操作。这种方法有效地保护了反对重播，替换和中间攻击，从而确保了各种密码系统之间安全的跨域身份身份验证。与其他方案相比，它在完成异质系统中完成跨域身份验证的同时，它可以实现更好的计算效率，而与EIMAKP方案相比，它具有更好的计算效率。它可以平衡强大的安全措施与计算效率，从而增强了整体系统的可靠性和完整性。
供应链管理域（SCM）
•开发和维护业务流程模型，业务交易模型，语义和内容的语法中性方式，以满足供应链和电子过程框架内的贸易和行业社区的要求。The supply chain and e-procurement covers the Purchasing, Material Management and Product development areas • approve based on the syntax neutral business transactions the corresponding UN/CEFACT syntax solutions provided by the UN/CEFACT Methodology and Technology group • encourage the active participation in SCM of interested user communities in Industry, Trade and Procurement, in accordance with UN/CEFACT membership criteria • maintain close relations with other UN/CEFACT groups as appropriate •促进和支持UN/CEFACT
塞尔维亚的 EECS 域协议
如果 EMS JSC Belgrade 失去 AIB 正式会员资格，则将在 EMS JSC Belgrade 恢复正式会员资格之前，为塞尔维亚境内可再生能源电力的生产期签发国家 GO。会员资格批准后，将在 AIB 会员资格批准后为塞尔维亚境内可再生能源电力的生产期签发 EECS-GO。由于生产期签发时间表，可能会同时处理 EECS-GO 和国家 GO，但这些生产期不会重叠，因此不会签发重复的 GO。
无关脑的域概括 -
摘要 - 电解图（EEG）的间/受主体内变异性使脑计算机界面（BCI）的实际使用很难。通常，BCI系统需要一个校准程序来获取主题/会话特定数据，以每次使用系统时调整模型。这个问题被认为是BCI的主要障碍，并克服它，基于域概括（DG）的方法最近出现了。本文的主要目的是重新考虑如何从DG任务的角度克服BCI的零校准问题。就现实情况而言，我们专注于创建一个脑电图分类框架，该框架可以直接在看不见的会话中应用，仅使用先前获得的多主题/ - 主题/ - 主题。因此，在本文中，我们通过休假一项验证测试了四个深度学习模型和四种DG算法。我们的实验表明，更深层次的模型在跨课程的概括性能中有效。此外，我们发现任何明确的DG算法都不优于经验风险最小化。最后，通过使用特定于特定数据进行调查的结果进行比较，我们发现特定于特定的数据可能会由于会议变异性而导致的，从而使未见的会话分类性能恶化。关键字 - 大脑 - 计算机接口；深度学习；电气图；运动图像；域概括
具有对比和域的逆向学习
先进的高维测定技术，例如转录组学和表观基因组学32分析，在分子级生物学研究中提供了显着的深度和广度1。尽管有33项优势，这些技术通常只专注于特定的分子变化，34缺乏在细胞状态下观察变化的能力，涉及许多35个复杂和未知过程。为了在细胞系统水平上获取信息，已经开发出高36个吞吐量成像技术，以通过对染色的细胞成像2-4来产生细胞37表型的有用曲线。但是，这些基于图像的技术也有38个局限性，因为它们通常集中在具有已知关联或39个假设的生物过程上，从而限制了现有知识5中的发现5。此外，包括高维测定和基于图像的技术在内的传统40种方法通常受到其复杂性和高成本的约束。为了克服这些问题，已提出该技术称为细胞绘画（CP），已被提议作为解决方案。具体而言，CP技术43涉及染色八个细胞成分，具有六种非常便宜且易于染料的六个细胞成分，并在荧光显微镜6上五个通道中成像，这很易于操作，45
跨电网 - AEMC
Transgrid 还指出，目前正在实施 ISF 成本回收方法，并希望讨论一些潜在的意外后果。尽管 TNSP 每年能够收回预测成本，但必须管理大量不稳定的现金流（估计每年数亿美元），这可能会对融资能力状况产生重大影响。1 这一问题是由实际系统强度支付可能因市场条件的变化而每月发生重大波动所致。与预测成本的每月固定回收（通过年度输电定价获得）相比，这种波动将导致每月回收金额大幅超过或低于预期。如果回收金额大幅低于预期，即系统强度支付在一个月或一个季度内大幅高于预测金额，这将对 Transgrid 的信用指标和债务契约要求产生重大影响。