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2024 年关键矿物一致性法案
第 2 节 纳入关键矿物的关键材料。《2020 年能源法》第 7002 节（30 USC 1606）修订如下—— (1) 在第 (a)(3)(A) 款中，内容如下：“(A) 一般规定——‘关键矿物’一词是指—— “(i) 部长根据第 (c) 款指定为关键的任何矿物、元素、物质或材料；以及 “(ii) 能源部长根据第 (2)(A) 款确定的关键材料。”； (2) 在第(c)(5)款末尾增加以下内容：“(C) 关键材料的纳入——在能源部长根据第(a)(2)(A)款确定某种非燃料矿物、元素、物质或材料为关键材料之日起 45 天内，部长应更新根据第(3)款公布的关键矿物清单，将此类关键材料纳入其中。”
Con4m：上下文感知一致性学习框架...
时间序列分类 (TSC) 包含两种设置：对整个序列进行分类或对分段子序列进行分类。分段 TSC 的原始时间序列通常包含多个类，每个类的持续时间各不相同 (MVD)。因此，MVD 的特性对分段 TSC 提出了独特的挑战，但在现有研究中却很大程度上被忽视了。具体而言，在 MVD 中要分类的连续实例 (段) 之间存在自然的时间依赖性。然而，主流 TSC 模型依赖于独立同分布 (iid) 的假设，专注于独立地对每个段进行建模。此外，具有不同专业知识的注释者可能会提供不一致的边界标签，导致无噪声 TSC 模型的性能不稳定。为了应对这些挑战，我们首先正式证明有价值的上下文信息可以增强分类实例的判别能力。利用 MVD 在数据和标签层面的上下文先验，我们提出了一种新颖的一致性学习框架 Con4m ，该框架有效地利用了更有利于区分分段 TSC 任务中连续片段的上下文信息，同时协调了不一致的边界标签以进行训练。在多个数据集上进行的大量实验验证了 Con4m 在处理 MVD 上的分段 TSC 任务方面的有效性。源代码可在 https://github.com/MrNobodyCali/Con4m 获得。
标准量子力学中纯度-混合物区别的诸多不一致性
量子力学 (QM) 的起源可以追溯到 1900 年，当时马克斯·普朗克引入了作用量子，并因此提出了离散能量的非经典概念。1905 年，阿尔伯特·爱因斯坦成功应用量子假设解释光电效应，1913 年尼尔斯·玻尔发展了氢原子模型，此后，维尔纳·海森堡得以发展一种封闭、一致且连贯的数学形式，能够以不变的方式解释实验室中实际观察到的线强度。玻恩和约当认识到海森堡使用的密集数据表实际上是矩阵，而奇怪的乘法规则则揭示了它们的非交换结构。事实上，在寻找描述量子的方法时，海森堡重新发现了一个众所周知的数学领域，即矩阵代数。因此，让我们首先介绍一些有关矩阵的概念和定义。 n × n 复数矩阵是 n × n 个复数的数组。2 × 2 实数矩阵的示例为 1 3 2 − 1
旨在评估金融与气候弹性目标的一致性
归因4.0国际（CC BY 4.0）此工作可根据创意共享归因4.0国际许可提供。通过使用这项工作，您可以接受该许可条款https://creativecommons.org/licenses/4.0/）。归因 - 您必须引用工作。翻译 - 您必须引用原始作品，确定对原始文本的更改，并添加以下文本：如果原始作品和翻译之间有任何差异，则仅应将原始作品的文本视为有效。改编 - 您必须引用原始作品并添加以下文本：这是经合组织对原始作品的改编。本适应中表达的意见和论点不应报告为代表经合组织或其成员国的官方观点。第三方材料 - 许可证不适用于工作中的第三方材料。如果使用这种材料，则负责获得第三方的许可以及任何侵权索赔。未经明确许可，您不得使用经合组织徽标，视觉标识或封面图像，也不得建议经合组织认可您对工作的使用。根据本许可引起的任何争议均应按仲裁根据2012年常任仲裁法院（PCA）仲裁规则解决。仲裁的所在地应为巴黎（法国）。仲裁员的数量应为一个。
物理学：通过一致性推理为自主系统的物理攻击
由深神经网络（DNN）赋予的自动驾驶汽车（AV）为我们的社会带来了变革性的变化。但是，他们通常容易受到对抗攻击的影响，尤其是在物理上可实现的扰动，这些扰动可能会误导感知并引起灾难性的结果。尽管现有的防御能够表现出成功，但仍需要提高鲁棒性，同时保持效率以实现实时系统操作。为了应对这些挑战，我们介绍了物理素，这是一种构成的解决方案，利用多方面的推理来进行误解检测和校正。此防御构建在物理特征上，包括静态和动态对象属性及其相互关系。为了有效地整合了这些不同的来源，我们基于条件随机字段开发了一个系统，该系统将对象和关系建模为空间 - 时空图，以在感知到的场景上进行整体推理。为了确保防御不会违反实时网络控制循环的时序要求，我们介绍了工作负载的运行时间特征，以并行化和管道执行量实现。通过模拟数据集和现实世界驾驶测试，可以在实验上验证物理的功效。它还证明了针对自适应攻击的弹性，以及将基本原则应用于视力超出视觉方式的其他方式的潜力。
气候行动计划一致性规定（“...
由 O-21528 NS 制定；自 2022 年 10 月 23 日起生效。）（2024 年 7 月 22 日由 O-21836 NS 更名为“气候行动计划一致性法规”；自 2024 年 10 月 5 日起生效。）[编者注：O-21836 NS 通过的修正案在加州海岸委员会将其认证为地方海岸计划修正案之前，不适用于海岸覆盖区。点击链接查看删除条例，其中突出显示了对先前语言的更改 http://docs.sandiego.gov/municode_strikeout_ord/O-21836-SO.pdf ] §143.1401 气候行动计划一致性法规的目的
2023贸易协会会费用于游说（...气候政策一致性评估
•与气候相关的目标和相关的监管框架必须基于科学，并与使全球温度升高到2°C以下；优选至1.5°C•应设计监管框架，以鼓励节能并刺激私营部门的创新和投资•可持续财务将成为释放技术和组织进步的关键工具，以战斗和适应气候变化•公共政策应促进能源的危险范围的危险范围，以促进公共政策的危险，将链接界定，链接，链接，链接，链接，链接，链接，链接，链接，链接之间的危险，生物多样性丧失，森林砍伐和公共卫生风险•公共政策应允许并计划适当的适应和缓解措施，包括高水风险领域的节水和管理计划，以及有针对性地区的卫生系统的倡议•在组织绩效和治理方面的公共披露方面的透明度是最低的预期>
一致性引导的及时学习视觉语言...
我们提出了一致性引导的及时学习（COPROMPT），这是一种新的视觉模型微调方法。我们的方法在几次设置的下游任务上进行了微调时，改善了大型基础模型的概括。共同启动的基本思想是在预测可训练和预训练的模型的预测中执行一致性约束，以防止在下游任务上过度适应。此外，我们将以下两个组件引入我们的同意约束中，以进一步提高性能：在两个扰动的输入上执行一致性，并结合了调谐，提示和适配器的两个主导范式。在扰动输入上执行一致性可以进一步正规化一致性约束，从而改善了概括。此外，适配器和提示的集成不仅可以增强下游任务上的性能，而且还提供了提高的输入和输出空间的调谐灵活性。这有助于在几次学习设置中更有效地适应下游任务。实验表明，在一系列评估套件上，副业的表现优于现有方法，包括基本到新颖的概括，域的概括和交叉数据库评估。在概括方面，coprompt改善了零弹药任务的最先进和11个数据集的整体谐波平均值。详细的消融研究表明了共同局限性中每个组件的有效性。我们在https://github.com/shuvenduroy/coprompt上提供代码。
swin-fake：一致性学习变压器的深击视频检测器
摘要：DeepFake已成为一项新兴技术，近年来影响网络安全的非法应用。大多数DeepFake检测器都利用基于CNN的模型（例如Xception Network）来区分真实或假媒体；但是，它们在交叉数据集中的表现并不理想，因为它们在当前阶段遭受过度的苦难。因此，本文提出了一种空间一致性学习方法，以三个方面缓解此问题。首先，我们将数据增强方法的选择提高到5，这比我们以前的研究的数据增强方法还多。具体来说，我们捕获了一个视频的几个相等的视频帧，并随机选择了五个不同的数据增强，以获取不同的数据视图以丰富输入品种。其次，我们选择了Swin Transformer作为特征提取器，而不是基于CNN的主链，这意味着我们的方法并未将其用于下游任务，并且可以使用端到端的SWIN变压器对这些数据进行编码，旨在了解不同图像补丁之间的相关性。最后，这与我们的研究中的一致性学习结合在一起，一致性学习能够比监督分类确定更多的数据关系。我们通过计算其余弦距离并应用传统的跨膜损失来调节这种分类损失，从而探索了视频框架特征的一致性。广泛的数据库和跨数据库实验表明，弹药效果可能会在某些开源的深层数据集中产生相对良好的结果，包括FaceForensics ++，DFDC，Celeb-DF和FaceShifter。通过将我们的模型与多种基准模型进行比较，我们的方法在检测深冰媒体时表现出相对强大的鲁棒性。