XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System不合时宜
跳跃手术计算机视觉
摘要。研究人员和行业之间的共识指出，缺乏大型，代表性的注释数据集是手术数据科学领域进步的最大障碍。自我监督学习（SSL）的进步代表了一个解决方案，通过提供任务不合时宜的初始化来降低对大型标记数据集的依赖。然而，当前的自我监督学习方法对领域转移的鲁棒性尚不清楚，从而限制了我们对利用多种外科数据来源的效用的理解。将焦点从方法转移到数据，我们证明了基于SSL的初始化的下游值与预训练数据集的组成无关紧要。这些结果强调了一个重要的差距，当我们扩展自我监督的方法以构建通用的“ Foun-Dation模型”时，需要填补这一差距，该方法可以在手术领域内进行多种用例。通过受控实验的几个阶段，我们开发了预处理数据集组成的建议，这些数据集组成通过300多个实验，涵盖20个预训练数据集，9个手术程序，7个中心（医院），3个标签DATA设置，3个下游任务以及多次运行。使用此处描述的方法，我们在两个公共基准测试中均优胜于阶段识别的预先培训：cholec80上的2.2％，自动帕拉的培训最高为5.1％。
认知测试的得分随选择个人数字设备
摘要基于移动和网络的心理学研究是可用于科学研究的工具集的宝贵补充，可减少研究参与的后勤障碍，并允许招募更大和更多样化的参与者群体。但是，这是以对参与者使用的技术的控制为代价的，这可以将新的可变性来源引入研究结果。在这项研究中，我们检查了59,587（研究1）和3818（研究2）Testmybrain.org的访问者，基于Web的认知测试平台的访问者，在59,587和3818（研究2）访问者中，在定时和未定的认知测试中的测量性差异。控制年龄，性别，教育背景和在不合时宜的词汇测试中的认知表现，移动设备的使用者，尤其是Android智能手机的用户在反应时间测试的性能要比笔记本电脑和台式计算机的用户慢得多，这表明设备延迟影响测量的反应时间的差异会影响。用户界面不同的设备用户（例如屏幕尺寸，鼠标与触摸屏）在需要快速反应或精细运动运动的测试中测得的性能中还显示出显着差异（p <0.001）。通过量化设备差异对在线环境中测量认知性能的贡献，我们希望提高基于移动和网络的认知评估的准确性，从而更有效地使用这些方法。
105894 BioVac A传单选项。CDR
常见的不良反应：1。通常，在疫苗接种后24小时内，可以在注射部位出现疼痛和压痛。在大多数情况下，它在不治疗的情况下在2至3天内消失。2。通常，疫苗接种后1至2周内可能发生瞬态热反应。其中大多数是轻度的发烧反应，通常在1至2天后就可以在没有治疗的情况下缓解。如有必要，请进行适当的休息，喝大量的水，保持温暖并防止继发感染。对于那些发烧反应或发烧超过48小时的人，可以使用物理方法或药物来症状治疗。3。疫苗接种后，偶尔会出现皮疹，不需要特殊治疗，并且在必要时可以进行症状治疗。罕见的不良反应：严重的发热反应：应使用物理方法和药物来治疗症状以防止发热性抽搐。极为罕见的不良反应：1。过敏性休克和喉水大肿：通常在疫苗接种后1小时内发生。应及时使用诸如肾上腺素注射之类的救援措施。2。过敏性皮疹：通常，荨麻疹发生在疫苗接种后的72小时内。发生反应时，您应该及时寻求医疗治疗并进行抗过敏治疗。3。过敏性紫红色：如果出现过敏性紫癜，则应及时寻求医疗，并使用皮质类固醇药物进行抗过敏治疗。不适当或不合时宜的治疗可能导致继发性紫脑膜肾炎。
应用程序意识近似同质加密
完全同态加密（FHE）是在加密数据上执行计算的强大工具。Cheon-Kim-Kim-Song（CKKS）方案是近似FHE的实例化，对于具有真实和复数的机器学习应用程序特别有效。al-尽管CKK具有明确的效率优势，但混乱始终围绕着准确描述图书馆中的应用，并安全地实例化了这些问题的计划，尤其是在Li和Micciancio（Eurocrypt'21）的关键恢复攻击之后，用于IND-CPA D设置。目前在IND-CPA D的应用程序不合时宜的，通用的定义以及软件库中CKK的高效，特定于应用程序的实例之间存在差距，这导致了Guo等人的最新攻击。（USENIX SECurity'24）。要缩小此差距，我们介绍了应用程序意识到的同构加密（AAHE）的概念，并设计了相关的安全性定义。该模型更紧密地与实践中的方案实施和使用的方式更加紧密，同时还可以识别和解决流行库中潜在的漏洞。然后，我们提供了一种应用程序规范语言（ASL），并制定指南，以实现AAHE模型，以实现CKKS实际应用的IND-CPA D安全性。我们在OpenFhe库中提出了ASL的概念证明实现，以显示Guo等人的攻击方式。可以反驳。更重要的是，我们表明我们的新模型和ASL可用于确切方案的安全有效实例化，并应对Cheon等人最近的IND-CPA D攻击。（CCS'24）和Checri等。（加密24）。
编号 ACM 40191 ________________________ 美国 ...
上诉人在上诉中提出了三个问题：（1）军事法官是否滥用自由裁量权，接受了上诉人对在儿童“在场”的情况下实施猥亵行为（指控 I 中的具体条款 5；以下简称“具体条款 5”）的认罪，而没有将“在场”定义为儿童必须知道猥亵行为；（2）上诉人对具体条款 5 的定罪在法律和事实上是否不足；（3）他的刑罚是否过重。7 我们下令就与上诉人的错误分配有关的另外三个问题进行口头辩论：（4）上诉人对具体条款 5 的例外认罪是否是深思熟虑的； (5) 如果上诉人的认罪被认定为不合时宜，那么是否应撤销对上诉人根据规范 5（包括上诉人不认罪的字眼，“在德克萨斯州戴斯空军基地或附近”）的定罪；以及 (6) 上诉人根据规范 5（包括上诉人不认罪的字眼）的定罪在法律上或事实上是否不足，因为证据并未表明所指控的行为发生的时间和地点。我们还考虑了上诉人未提出的另一个问题，该问题在本法院的《统一军事法典》第 66(d) 条、10 U.S.C. 14 章中确定。§ 866(d)，审查：(7) 上诉人是否有权根据美国诉莫雷诺案，63 M.J. 129 (C.A.A.F.2006) 或美国诉塔迪夫案，57 M.J. 219 (C.A.A.F.2002) 获得对表面上不合理的上诉延迟的救济。
国防卫生局（DHA）2024.4小型企业...
响应一个主动的，相应的DHA主题筛选。白皮书将最初筛选，以确定对主题目标的响应能力和对能力差距的理解。通过此初始筛查的白皮书将被通知提交一份完整的建议（第二步），该建议将在技术上由主题专家在技术上评估，以确定最有希望的技术和科学方法。如果在任何时候，白皮书被认为是不合时宜的，不反应的，符合条件的，则该提议将被拒绝。第二步：不迟于10月8日，具有筛查的白皮书的提议者将收到DHA SBIR的通知，并指示在DSIP中提交完整的建议。未经DHA SBIR事先提交的提案将不会收到评估。 完整的建议将遵循国防部计划BAA中提供的准则，并提供以下其他详细信息和偏差。 直接符合第二阶段提案指南，每个合格的主题都要求文档确定该主题I阶段部分中所述的I阶段可行性已得到满足。未经DHA SBIR事先提交的提案将不会收到评估。完整的建议将遵循国防部计划BAA中提供的准则，并提供以下其他详细信息和偏差。直接符合第二阶段提案指南，每个合格的主题都要求文档确定该主题I阶段部分中所述的I阶段可行性已得到满足。
非元素AI作为解剖
机器学习和人工智力（AI）的开发和部署引起了“ AI殖民主义”，该术语在概念上与“数据殖民主义”重叠，作为一种不公正形式。ai殖民主义需要脱糖，原因有三个。在政治上，因为它执行了数字资本主义的霸权。在生态上，由于它对环境产生负面影响，并与自然资源的提取和能源消耗相关。fyty，由于AI被嵌入的社会系统通过在数字领域中体现出来的一种数字资本主义的形式，在全球南部施加了西方殖民地价值，从而加强了西方的普遍主义。这些原因需要对AI非殖民化的新概念化。首先，本文借鉴了有关殖民主义和非殖民化概念的历史辩论。其次，它检索了Achille Mbembe的非共殖身份概念，因为它认为AI的非殖民化必须是废除政治，生态和认知边界，并在其设计，在西部地区开发AI的阶段，并从全球的South In In In In In In In Global South中绘制出来。总而言之，讨论了将非元素AI构想为解除止痛的形式如何开辟新的方法来思考和干预AI的殖民地实例化和部署的殖民实例，以赋予“ AI的劳动”，重新依靠AI的AI构成AI的行动，以使AI的行为不断构成AI的构成AI的构成无关紧要的生态学，以使AI的行动不合时宜。加强。
Dino-WM：预先训练的视觉特征的世界模型...
预测给定控制动作的未来结果的能力对于物理推理至关重要。然而，这种预测模型通常称为世界模型，已被证明具有挑战性的学习，通常是通过在线政策学习中为特定于任务的解决方案而开发的。我们认为，世界模型的真正潜力在于他们仅使用被动数据来推理和计划各种问题的能力。具体而言，我们要求世界模型具有以下三个属性：1）在离线，预采用的轨迹上进行训练，2）支持测试时间行为优化，3）促进任务无关紧要的推理。为了意识到这一点，我们提出了Dino World Model（Dino-WM），这是一种建模视觉动力学的新方法，没有重建视觉世界。Dino-WM利用了通过Dinov2预先训练的空间贴片特征，从而使其能够通过预测未来的补丁功能来从离线行为轨迹中学习。此设计允许Dino-WM通过动作序列优化实现邻国目标，从而通过将所需的目标贴片特征视为预测目标来促进任务不合时宜的行为计划。我们评估跨各个领域的Dino-WM，包括迷宫导航，桌面推动和粒子操纵。我们的实验表明，Dino-WM可以在测试时间生成零拍的行为解决方案，而无需依赖专家演示，奖励建模或预学的逆模型。值得注意的是，与先前的最新作品相比，Dinowm具有强大的概括能力，适应了多种任务家族，例如任意配置的迷宫，具有多种物体形状的推动操纵和多粒子场景。
使用高级机器学习
在全球范围内，农业对于人类粮食，经济活动和就业机会至关重要。小麦是农业中种植最多的农作物；但是，其年产量面临着各种疾病的巨大挑战。及时，准确地鉴定这些小麦植物疾病对于减轻大坝并提高总体产量至关重要。巴基斯坦由于天气良好和生产丰富的土壤而站在主要的作物生产商中。但是，传统的农业实践持续存在，并且不足以利用技术。农业部门面临的重大挑战，尤其是在巴基斯坦等国家，是对作物疾病的不合时宜和效率低下的诊断。现有的疾病鉴定方法通常会导致不准确和效率低下，从而降低生产率。这项研究提出了有效的小麦作物疾病诊断应用程序，该诊断适用于移动设备和计算机系统作为主要决策引擎。应用程序利用了复杂的机器学习技术，包括决策树（DT），随机森林（RF），支持向量机（SVM）和ADABOOST，并结合了特征提取方法，例如计数矢量化（CV）和术语频率内部文档频率（TF-IDF）。这些高级方法在诊断14种关键小麦疾病方面共同实现了99％的准确性，这对传统方法有了显着改善。该申请为巴基斯坦的农民和农业专家提供了一种实用的决策工具，提供精确的疾病诊断和管理改革。通过整合这些尖端技术，该系统可以发展农业技术，增强疾病检测并支持增加的小麦生产，从而为机器学习和农业实践的领域贡献了宝贵的创新。
c/o Haisla Nation PO Box 1101, Haisla, BC, V0T 2B0
2024 年 9 月 26 日 通过电子邮件：greenwashingconsultationecoblanchiment@cb-bc.gc.ca 欺骗性营销行为理事会竞争局 50 Victoria Street Gatineau, Quebec, K1A 0C9 收件人：专员 Matthew Boswell 亲爱的 Boswell 专员： 回复：第一民族液化天然气联盟关于 2024 年 6 月《竞争法》修正案的声明 引言 第一民族液化天然气联盟是参与并支持加拿大可持续和负责任的液化天然气开发的原住民集体。它还支持涉及原住民的其他形式的能源开发，包括水电、风能、天然和可再生天然气、氢气、太阳能、地热、核能和生物质能。联盟是一个非营利性社团，总部设在不列颠哥伦比亚省，但在阿尔伯塔省和纽芬兰和拉布拉多省也有原住民成员，以及附属行业合作伙伴。为实现其目标，联盟向对液化天然气和能源项目及项目效益感兴趣的原住民提供公共教育和信息。正是出于这个原因，我们对 C-59 法案引入《竞争法》的“漂绿”条款的潜在影响表示强烈反对。 不可减损 我们感谢有机会在这一公开程序中发表评论，但绝不认为这免除了皇室与原住民协商可能影响我们原住民权利和所有权（包括我们衍生的经济权利）的措施的义务。 致谢 就反映共同利益的范围内，我们赞同加拿大石油生产商协会的意见，其中包括我们对该法不合时宜的修正案的许多担忧。总之，虽然我们承认贵局只负责实施和执行修正案，但我们同意修正案反映了通过糟糕的立法实施的糟糕政策，应该废除。