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2025年第1次通话的研究主题列表
本主题旨在开发一种基于高级类型的方法来验证时间属性，即有关事件序列的一类属性，称为痕迹。现实世界中的程序不仅涉及纯计算，还涉及副作用，许多副作用都需要满足某些学科。例如，需要首先打开文件资源，并在关闭它们之前从中读取并写信给它们，并最终应关闭打开的文件。在此示例中，“打开”，“读”，“写”和“关闭”被视为文件上的事件，可以将要满足的文件的纪律描述为有关此类事件痕迹的时间属性。在本主题中，我们研究1）高阶程序的时间验证理论和2）实施验证者以自动化时间验证。参考-T。Sekiyama等。时间验证和答案效应修改。popl'23。-T。Sekiyama等。代数时间效应。popl'25
公开通话：牙买加互动“ Fi Wi Science”壁画
打开通话）。背景文学，表演和烹饪艺术在想到牙买加文化时占主导地位。许多人不知道牙买加拥有丰富的科学遗产。尽管STEM（科学，技术，工程和数学）是牙买加发展不可或缺的一部分，但牙买加STEM学生（或潜在的学生）必须搜索以找到牙买加科学文化的证据，他们可以识别出可以启发他们的牙买加科学文化。没有一个公共场所或实体始终捕获牙买加的科学遗产和文化，包括科学家，机构，突破和创新。没有专门用于牙买加的科学文化和遗产的国家纪念碑……如果我们没有榜样，我们的青年将如何激励和启发研究STEM主题并帮助解决我们的国家和地区的问题？为了促进和普及牙买加的科学遗产，UWI-FST，MONA（生产了许多加勒比海科学家）已经着手：
khasi普通话早期发现瘀伤（柑橘...
摘要：本文探讨了机器学习（ML）和热成像（TI）的应用（TI）在Khasi Mandarin（柑橘网状Blanco）早期发现瘀伤的应用，旨在通过视觉上明显地识别出损坏的水果来减少供应链损失。利用材料根据其物理化学特性散发出不同红外辐射的原理，热成像用于区分瘀伤与无义的卡西蛋白。用于分类的机器学习模型，成功分析了热图像，以识别指示早期损坏的细微变化。热图像表明，瘀伤和无瘀伤区域之间的温度差超过0.5°C，增强了检测过程。结果证明了将热成像和ML结合起来的可能性，用于非破坏性和有效的水果质量监测。这种方法提供了一种可靠的方法，可早日识别果实损害，从而及时进行干预，以防止进一步恶化并最大程度地减少收获后的损失。该研究强调了将高级成像和机器学习技术集成到农业质量控制中的可能性。使用较大数据集的未来研究可以提高模型的准确性，从而使整个水果供应链中的利益相关者受益并支持行业的可持续性。关键字：Khasi Mandarin；挫伤;毫不动摇；热成像；机器学习模型
对普通话鱼幽门的全球反应对急性兰纳维病毒（MRV）感染的全局反应揭示了血清炎的形成，然后是腹水
利基结构是通过生物对环境进行变化的过程，反过来也推动了自己的进化。虽然已经描述了野生或人类社会中许多利基结构的例子，但很少能证明在人类控制下的环境中，很少有一个明显的构造典范。工业醋生产是乙酸细菌进行的发酵。重要的是，乙酸细菌产生乙酸，其酸度的增加选择了酸性较低的酸性细菌。剩余的乙酸细菌继续产生更高水平的酸度，导致定向选择，从而驱动总体人群的酸度耐受性较高，同时降低人群的遗传多样性。将对这种利基结构进行描述和建模，并讨论野生种群中利基构建可能的自限制约束的影响。
安全社交视频通话政策框架
资源影响：安全社交视频通话是一种类似于电话通话的通信方式，由于增加了视觉元素，可能会增加一些安全和隐私风险。因此，根据监狱规则 35A/YOI 规则 11 中的权力，需要使用安全社交视频通话进行通话监控，符合授权通信控制和拦截政策框架。机构必须有一个指定的本地职能部门来监督和提供资源监督每台正在使用的安全社交视频通话笔记本电脑，并有可能在监控终端上实时查看所有安全社交视频通话会话中的视频通话内容。联系方式：技术相关问题：videocalls@digital.justice.gov.uk 安全相关问题：NIU.ProjectsPolicy@justice.gov.uk 其他政策问题：operational_policy1@justice.gov.uk 副/集团主任签字：监狱政策副主任 Rachel Pascual OPS 批准发布：Sarah Coccia 运营政策分委员会主席，2021 年 2 月修订
EDF 2023通话结果 - 欧盟
欧洲国防基金比以往任何时候都更有意义。通过鼓励在国防技术和能力的发展方面合作 - 它可以帮助更多，共同投资，共同投资。它专注于在研发方面汇集人才，针对成员国通常一致的优先级。它促进了更具综合性和有能力的欧洲国防技术和工业基础。，它通过减少重复来促进国家武装力量的互操作性。
普通话增长模式——魏雄
6 一种常见的做法是“真债假股”（明股实债），即地方政府同意在未来某个日期回购PPP项目中的私募股权，从而暂时将债务排除在资产负债表之外。王等人（2020）指出，当PPP项目获得政府资金或补贴时，就可以识别出这种“假股权”。将此标准应用于CEIC数据表明，从2017年到2021年，93.7%的PPP项目投资是由政府资助的。7 虽然中央政府可能会直接资助一些区域项目，但这种情况很少见。中央政府用于地方基础设施建设的资金通常属于对地方政府的转移支付。为了稳健起见，我们在附录A.2.4中进行的分析假设所有“非区域项目”投资均由中央政府完全资助。这种假设情景不会显著影响我们的主要结果。
使用机器学习的电信通话信用风险预测
Selahadin Nurga Babeta和百万Meshesha doi：https：//doi.org/10.33545/26648776.2024.v6.i2a.59摘要这项研究努力以通过应用机器学习Algorithms的应用来增强电信通风信用式信用风险预测。为了达到财务稳定和客户满意度，埃塞俄比亚电信是埃塞俄比亚的最高电信提供商，必须有效地管理信用风险。准确的信用风险预先词典可以帮助企业确定更有可能违约的通话时间信用的客户，从而实现积极的措施以降低风险并提高财务绩效。本研究数据集中包含的历史客户信息包括客户资料，呼叫记录，信用还款历史记录和使用数据。数据预处理技术在模型培训之前使用以处理缺失值，编码分类变量并减少功能，从而确保数据集的质量和一致性。机器学习算法，例如随机森林，逻辑回归，Na've贝叶斯和K-最近的邻居（KNN），以在不同的实验条件下构建预测模型。在控制了类不平衡和引入新属性的影响之后，实验结果表明，随机的森林和逻辑回归机器学习算法在预测通话时间信用风险方面表现出了有希望的结果。这项研究的主要挑战之一是处理数据集中的班级失衡，在该数据集中，违约违约信用信用额的客户数量明显高于那些没有通话时间的客户。为了应对这一挑战，未来的工作应集中于实施处理类别不平衡的先进技术，例如合成数据生成（例如SMOTE）和探索组合方法，这些合奏方法结合了多种算法以提高预测性能。另外，连续合并新的和相关的属性并完善特征选择过程将进一步提高模型的准确性和可靠性。关键字：电信服务，机器学习，电信通话时间，信用风险预测在当今竞争激烈的商业环境中介绍，理解和管理风险的重要性在科学界内部引起了人们的关注。“风险”的概念渗透到各种经济，社会和科学文本，其在金融，银行，保险和医学中的突出性显着[7]。对于企业，尤其是那些提供电信，识别和管理流程中风险因素等服务的服务对于维持竞争优势至关重要。以快速的技术进步和不断发展的商业模式为特征的电信部门，需要对可持续成功的风险因素有全面的了解。在这个动态市场中，管理风险，例如流失分析，欺诈检测，客户细分和最佳使用电信基础设施[16]。电信行业中一个特定关注的领域是信用风险，近年来已经获得了重要意义。激活过程中个人和企业客户的信用风险分析对于运营流程至关重要。在电信部门的背景下，信贷风险转化为潜在的利润，现金流不足和可能导致破产的财务挑战[7，16]。提供通话时间信用，允许用户获得短期通话时间贷款的服务已成为电信公司的战略产品。需要立即通话但无法购买充电卡的客户可以利用此服务，从而增加客户满意度和平均收入[6]。在埃塞俄比亚，埃塞俄比亚电信推出了一项通话信用服务，该服务已见证了大量利用，数以百万计的用户每月访问它，并为组织收入做出了重大贡献[2]。但是，管理与通话时间贷款相关的信用风险提出了挑战，尤其是在确定符合条件的客户并预测其信誉时。为此打扮，机器学习是人工智能的一部分，已经获得了突出。
来自UCL气候危机盛大挑战的新资金机会：2024/25泵送通话申请截止日期：2025年1月17日，星期五，17.0
来自UCL气候危机巨大挑战的新资金机会：2024/25泵送通话申请截止日期：2025年1月17日，星期五，17.00（GMT）气候危机正在改变我们的世界。级联的影响与健康，粮食安全和经济稳定的不平等问题交织在一起，并为生态危机做出了贡献。减少温室气体排放，适应气候变化的影响并建立对气候变化的韧性的复杂挑战需要从本地到全球的各个层面采取行动。将各种各样的声音融合在一起，每个贡献独特的见解和专业知识是有效解决气候危机的唯一方法。此资助电话旨在支持跨教师的合作，这些合作可以开发新的思考方式和应对气候危机。UCL对气候危机（GC CC）的巨大挑战欢迎每个项目“泵送”最高75,000英镑的资金，以支持跨越学科边界并加速发现和发展的研究。资助的项目应代表有影响力的初步工作，这可能导致大型外部资助的项目的发展。应用程序应与气候危机巨大挑战的目标保持一致，其中包括在我们当前关注的关注重点领域中提高气候研究和创新的机构卓越：可持续航空，粮食安全和气候治理。UCL Grand挑战使用“跨学科性”来意味着在跨学科孤岛的不同领域的专家之间的合作。提案应概述清晰，这些主题中不同研究传统和学科的概念，基本和应用工作对于开发更有效的方法来解决气候变化及其多方面影响至关重要，并且都属于此呼吁的范围。我们将专业服务人员包括在此定义中，并支持他们参与建议。我们将跨学科研究视为通过整合不同学科的技能和/或方法来以创新的方式解决问题的努力。必须有资格获得此呼叫申请，必须包括来自不同学院或专业服务办公室的UCL员工的至少两名成员，请参见下面的资格标准。作为我们对公平和包容性的承诺的一部分，我们特别想鼓励来自同事的申请，这些同事认为是代表性不足的团体，包括但不限于妇女，bame，LGBT+社区和UCL的残疾人申请这一机会。我们还鼓励申请人在整个项目计划中整合EDI的注意事项，从团队组成到传播结果。