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马克·斯佩克特 2024 年 4 月 23 日凌晨 2:54 埃德蒙顿——他们在第一场比赛中将捐款装入 T 恤枪中，就像我们可以想象的埃德蒙顿一样。 然后，油人队将洛杉矶国王队磨成街头肉，将它们装入橙色的 Uber Eats 优食小包中，然后以 7-4 的比分直接将它们送回绘图板，但比分并不像比分所显示的那么接近。 在两种不同风格的战斗中，埃德蒙顿通过决定 60 分钟大部分时间的比赛方式赢得了第一场比赛。 这场比赛是关于滑冰、传球和带球进入国王队区域的比赛，而不是洛杉矶一三一排列所设计的那种更刻意、更无聊的比赛类型。 “那不是我们的模型。 这不是我们打球的方式，”洛杉矶后卫德鲁·道蒂说道，他率领的国王队在第一轮系列赛中连续两场输给了埃德蒙顿队，并在 2024 年版本的揭幕战中惨遭淘汰。
在最近发表的一项研究中 自然医学研究人员引入了一种新的心血管风险预测算法。 学习： 开发和验证改进心血管风险预测的新算法。 图片来源：Basicdog/Shutterstock.com 背景 心血管疾病（CVD）仍然是全球死亡的主要原因。 国际指南建议使用针对高危人群的风险预测工具进行干预。 欧洲、美国 (US) 和英国 (UK) 指南分别推荐系统冠状动脉风险评估 2 (SCORE2)、动脉粥样硬化 CVD (ASCVD) 评分和 QRISK3。 值得注意的是，最近的研究强调了与高 CVD 风险相关的疾病，例如癌症、唐氏综合症和学习障碍等，而这些工具并未涵盖这些疾病。 如果这些情况与较高的 CVD 风险独立相关，则当前的工具将低估风险。
2024 年 4 月 23 日 12:14 周五在伊朗驻巴黎领事馆威胁要自爆的男子被判处十个月缓刑。 他携带假手榴弹进入大楼，引起恐慌。 如果这名61岁的男子再次犯罪，他将不得不入狱服刑。 法官还裁定，这名伊朗裔法国人不得再靠近领事馆。 据该通讯社报道，警方内部消息人士称 路透社 周五早上，一名男子带着“似乎是手榴弹和炸药带”进入领事馆。 由于担心发生恐怖袭击，特种部队被召集起来。 当他被捕时，发现该男子并没有携带任何爆炸物。 他表示，他不想威胁任何人，只是想报复伊朗政权迫害他在伊朗的家人。 该男子袭击领事馆已不是第一次。 去年9月，他被判犯有在大楼纵火罪。 2024 年 4 月 19 日
经济合作与发展组织 (OECD) 上周发布的一项新调查显示，中小企业 (SME) 从采用数字工具中获得的三大好处是盈利能力提高 (47%)、客户扩展 (47%) 41%）和生产率提高（40%）。 这项调查是在数字化在创业领域越来越普及并成为一种重要工具的背景下进行的。 尽管如此，尽管许多企业家表现出了将中小企业数字化的愿望，但挑战仍然巨大，有些似乎难以克服。 伊萨·达·席尔瓦·西基蒂 “数字工具增强了中小企业的抵御能力。 它们帮助他们简化运营、识别和开拓新市场以及获得新的融资形式。 在此过程中，这些工具在 Covid-19 大流行期间为企业提供支持方面发挥了至关重要的作用，现在正在帮助它们适应进一步的冲击，包括供应链中断、通货膨胀和信贷条件收紧，”报告强调。 48 岁的企业家艾德琳 (Adeline) 最初后悔花了很多钱将自己的业务数字化，并不断问自己这是否真的值得，但现在她很高兴。 “我在短短一年内所看到的一切令人难以置信，”她说。 然而，尽管数字化带来了许多优势，但许多中小企业尚未实现数字化，经合组织在本报告中对此表示遗憾，并警告它们，随着生成式人工智能（AI）模型的推出和广泛采用，它们可能会进一步落后。 44 岁的企业家 Joël
城市将在世界如何应对气候变化方面发挥核心作用，如果有一个因素可以为政策制定者提供急需的支持，那就是人工智能。 但事实证明，获得技术和有效使用技术所需的技能是实施的主要障碍。 纽约——一些城市 44亿 人们的家乡越来越面临气候驱动的灾难性事件的风险。 海平面上升和洪水威胁着纽约市和雅加达等沿海大城市，而每年困扰南亚和中东城市的极端热浪也正在威胁着它们。 预计的 变得更加频繁和严重。 探索人工智能技术成熟度曲线 盖蒂图片社 中国的再平衡势在必行 凯文·弗雷尔/盖蒂图片社 西方新基础设施势在必行 阿利西亚·阿博敦德/盖蒂图片社 与此同时，城市对我们今天面临的更广泛的挑战做出了不成比例的贡献。 城市已占估计 70% 全球二氧化碳排放量和 78% 能源消耗，并且这些数字可能会在城市化世界中增长。 据联合国人居署称，居住在城市地区的人口比例预计将增加至 到 2050 年将达到 68%。
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具有时变目标函数的非凸双层优化 (arXiv) 作者 ： 林森, 达乌达母猪, Kaiyi Ji, Yingbin Liang, 内斯·史罗夫 摘要：双层优化已成为解决各种机器学习问题的强大工具。 然而，当前的非凸双层优化考虑了离线数据集和静态函数，这可能不适用于具有流数据和时变函数的新兴在线应用程序。 在这项工作中，我们研究了在线双层优化（OBO），其中函数可以随时间变化，并且代理通过在线流数据不断更新决策。 为了解决 OBO 中函数变化和真实超梯度不可用的问题，我们提出了一种带窗口平均的单循环在线双层优化器（SOBOW），它根据最近超梯度估计的窗口平均值更新外层决策存储在内存中。 与现有算法相比，SOBOW 计算效率高，并且不需要知道以前的函数。 为了解决 OBO 的单循环更新和函数变化所带来的独特技术困难，我们开发了一种新颖的分析技术，可以解开决策变量之间的复杂耦合，并仔细控制超梯度估计误差。 我们证明 SOBOW 在温和条件下可以实现亚线性双层局部遗憾。
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