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俄罗斯核诈唬扑克：疯狂还是沟通？
提醒西方，他并不是在虚张声势。 1 一天后，前总统梅德韦杰夫表示，乌克兰被征服的地区可能会用核武器来保卫。据防务专家称，莫斯科在升级阶梯上迈出了一步。 2 毕竟，如果乌克兰顿巴斯被莫斯科吞并，而基辅再次成功反攻，重新占领部分领土，普京将面临信守诺言的挑战。这一警告符合自2月24日“特别军事行动”开始以来的核模式，克里姆林宫威胁称，将对考虑干预乌克兰战争的外部人士造成“历史上从未见过的后果”。 3 这一含蓄的核警告随后于 2 月 27 日增加了俄罗斯核力量的战备状态，以应对西方国家对俄罗斯实施的经济制裁。 4 3 月 4 日，乌克兰扎波罗热核电站训练场发生火灾，俄罗斯军队用炮火瞄准该训练场。 5 泽连斯基指责莫斯科“核恐怖”，并敦促欧洲“醒来”。 8月底，俄罗斯代表团阻止了联合国《核不扩散条约》会议结束时发表联合声明，该声明旨在防止核武器扩散。
加速下一代城市气候行动：2024年Innovate4城市会议的发现，并更新到全球城市和气候变化科学（GRAA）
在2024年的Innovate4城市会议上由100多个人签署的城市行动，气候研究和治理呼吁征召，这使2023年全球股票的预测远远远远远远远远超过°和1.5 c以下的全球变暖和1.5 c的目标，并朝着不可估计和风险的2.8°C降低了2.8°C的距离。扭转了这一趋势，并避免了气候变化的日益灾难性影响，以统一的行动和统一政府与国家政府之间的协作以世界从未见过的速度和规模进行实施。Since 2018, Innovate4Cities—the Global Covenant of Mayors for Climate and Energy (GCoM) initiative focused on urban research and innovation, and home to the biennial conference co-hosted by GCoM and the United Nations Human Settlements Programme (UN-Habitat)—has responded to the climate crisis with a commitment to co-creating knowledge, generating collaborative partnerships, and empowering cities and local政府作为采取行动和进步的渠道，是必要的系统转变向安全，公正，低碳和气候弹性的未来的渠道。
持续强化学习
尽管近年来对持续学习（CL）的兴趣日益增强，但继续加强学习（CRL）仍然是一项艰巨的任务，因为深层神经网络必须从维持旧任务表现的新任务中从每个从未见过的新任务中推断出适当的行动。为了解决此问题，一些CRL算法使用基于正则化的方法来限制常规CL中使用的权重和基于重播的方法。但是，它需要花费大量时间来学习，因为它需要大量的基于重播和具有复杂正则化项的内存。在本文中，我们提出了一个简单的框架，用于保留相关顺序任务之间的知识fmal，即MAP注意力丢失。我们的方法利用模型的一般CNN，可以很好地执行所有顺序任务，并且注意机制用于提取基本特征进行传输。另外，FMAL同时使用正规化方法和基于重播的方法，例如现有的CRL方法。但是，学习所需的记忆量要小得多，正则化的项相对简单。我们使用最先进的算法评估FMAL。实验结果表明，我们的方法以较高的奖励超过这些基准。
与自动驾驶自适应世界模型进行计划
摘要 - 运动计划对于复杂的城市环境中的安全导航至关重要。从历史上看，运动策划者（MPS）已通过像卡拉这样的程序生成的模拟者进行了评估。但是，这种综合基准不会捕获现实世界的多代理相互作用。最近发布的MP基准标准 NUPLAN通过使用闭环仿真逻辑来增强现实世界驱动日志来解决此限制，从而有效地将固定的数据集变成了反应性模拟器。 我们分析了Nuplan记录的日志的特征，并发现每个城市都有其独特的驾驶行为，这表明健壮的计划者必须适应不同的环境。 我们学会用行为者（GravieNet）模拟这种独特的行为，该行为是一种图形卷积神经网络（GCNN），该卷积神经网络（GCNN）使用来自最近观察到的试剂历史的特征来预测反应性剂行为；从直觉上讲，一些侵略性的特工可能会导致铅车辆，而另一些则可能不会。 为了建模这种现象，cavenyet预测了代理运动控制器的参数，而不是直接预测其时空轨迹（就像大多数预报符一样）。 最后，我们提出了基于模型预测控制（MPC）计划者的AdapTivedRiver，该计划者展开了以行为网的预测为条件的不同世界模型。 我们的广泛实验表明，AdaptivedRiver在NUPLAN闭环计划基准上取得了最先进的结果，在14个硬式R-CLS上对先前的工作提高了2％，即使对从未见过的城市进行评估时也可以概括。NUPLAN通过使用闭环仿真逻辑来增强现实世界驱动日志来解决此限制，从而有效地将固定的数据集变成了反应性模拟器。我们分析了Nuplan记录的日志的特征，并发现每个城市都有其独特的驾驶行为，这表明健壮的计划者必须适应不同的环境。我们学会用行为者（GravieNet）模拟这种独特的行为，该行为是一种图形卷积神经网络（GCNN），该卷积神经网络（GCNN）使用来自最近观察到的试剂历史的特征来预测反应性剂行为；从直觉上讲，一些侵略性的特工可能会导致铅车辆，而另一些则可能不会。为了建模这种现象，cavenyet预测了代理运动控制器的参数，而不是直接预测其时空轨迹（就像大多数预报符一样）。最后，我们提出了基于模型预测控制（MPC）计划者的AdapTivedRiver，该计划者展开了以行为网的预测为条件的不同世界模型。我们的广泛实验表明，AdaptivedRiver在NUPLAN闭环计划基准上取得了最先进的结果，在14个硬式R-CLS上对先前的工作提高了2％，即使对从未见过的城市进行评估时也可以概括。
ARticulate：利用增强现实技术在陌生的智能空间中与智能助手进行一次性交互
智能空间技术已进入主流家居市场。目前，大多数用户都与他们（或熟人）设置并熟悉的智能家居进行交互。然而，随着这些技术传播到商业或公共环境，用户将需要频繁与不熟悉的智能空间进行交互，他们不知道这些空间有哪些可用功能，而且系统维护人员也不会在场提供帮助。用户需要快速独立地 1) 发现什么是可能的，什么是不可能的，以及 2) 利用可用的功能。在解决这一可发现性问题之前，智能空间系统的广泛采用是不可能的。我们设计并评估了 ARticulate，这是一个界面，它允许用户与智能助手成功进行智能空间交互，同时学习有关陌生空间中整个设备集的可转移信息。我们使用类似 Snapchat 的上下文照片消息的方法，通过两项技术（增强现实和自动完成）增强，允许用户确定可用的功能，并在他们从未见过的智能空间中一次性实现他们的目标，这是现有界面所不支持的。轻松操作不熟悉的智能空间的能力提高了现有系统的可用性，并消除了实现普适计算愿景的重大障碍。
全球打击 - 核信息项目
2004 年 5 月，在美国传统基金会会议发表演讲时，国家核安全管理局局长林顿·F·布鲁克斯大使向听众保证：“我从未见过政府中有人会考虑将核先发制人战略与打击流氓国家大规模杀伤性武器的威胁联系起来。”1 他的保证肯定不包括白宫、战略司令部、空军和海军，因为在过去十年中，他们一直在忙于为这种情况做准备。2001 年 9 月 11 日，世贸中心和五角大楼遭袭击一年后，布什政府公布了《美国国家安全战略》。以 9/11 事件为基础——以及十年来核理论从重点关注俄罗斯和中国逐渐扩展到越来越多地针对拥有大规模杀伤性武器的地区侵略者——新战略将恐怖主义和大规模杀伤性武器扩散交织在一起，制定了一项更具攻击性的美国军事态势计划。 “我们必须做好准备，在流氓国家及其恐怖主义客户威胁或使用大规模毁灭性武器对付美国及其盟友和朋友之前阻止他们……我们必须根据当今对手的能力和目标调整迫在眉睫的威胁概念……威胁越大，不采取行动的风险就越大，采取预防性行动自卫的理由就越充分，即使不确定性仍然存在。
患者和医疗保健人员安全的研究差距
预防医疗保健相关感染（HAIS）和抗菌抗性（AR）感染是进步和挫折的混合故事。直到2019年，从十年开始就一直在减少几种与手术相关的HAI，包括与中央线相关的血流感染（CLABSIS），导管相关的尿路感染（CATUTIS），以及主要的手术现场感染，以及所有这些都是重要的病因，所有这些都是患者危害的重要原因，包括症状和死亡，包括SEPES和死亡。此外，从2012年到2017年，在HAI相关的抗菌细菌病原体中，有七个中有五种降低了。但是，从2017 - 2019年开始，其中三种病原体的下降幅度下降了。从2020年开始，并于2021年持续，在COVID-19与COVID相关的clabsis，cautis和耐甲氧西林耐药的金黄色葡萄球菌（MRSA）细菌事件的逆转正在进行中。在七个HAI相关抗菌抗菌细菌病原体中，有6个也增加了。此外，Covid-19-大流行严重威胁了医疗保健人员以前从未见过的方式的安全和福祉。最后，Covid-19的大流行强调了长期存在的公共卫生和与感染有关的差距。虽然已知存在HAI和相关的AR和医疗保健人员安全的差异，但它们的研究严重不足，并且在很大程度上没有解决。
阿拉斯加的女儿
偶尔，也许一生中只有几次，我们会偶然遇到一些真正独特而无可否认的美丽事物。2002 年夏天，我在西雅图的一个公园长椅上遇到了伊丽莎白·B·平森，“贝蒂”。这显然是其中一次。我从未见过比她更能体现人类精神、勇气和优雅的人。这位来自阿拉斯加泰勒的德国、因纽皮雅特爱斯基摩人已经九十岁了，她的眼睛里充满了活力，超过了她四分之一的年龄。虽然我们的相遇很短暂，但它标志着我们生命中的重要时刻，也是一段非常特殊关系的开始。正因为如此，她的手稿落入了我的手中。每年 8 月，西北部乌云似乎最不愿意覆盖天空的时候，都会举行一次聚会。这次聚会不是以家庭或毕业班为中心，而是以一个小镇为中心，那就是阿拉斯加诺姆镇，这个小镇很小，但却声名狼藉。自 1972 年以来，诺姆的过去和现在的居民都涌向西雅图格林伍德区的伍德兰公园，参加后来被称为诺姆野餐的活动。诺姆人，我们喜欢这样称呼他们，他们从一张桌子走到另一张桌子，把纸盘装满食物。
学习障碍和自闭症伙伴关系
联合远期计划NHS Devon对NHS国家长期计划（LTP）的回应是5年的联合远期计划。这列出了未来五年（2023-2028）将采取的行动，以实现战略目标，设定运营目标并定义如何分配资金。这将使所有合作伙伴都以确保以前从未见过的住房，教育，护理和健康之间保持一致的方式来考虑其计划。目标：•确保在GP学习障碍登记册上年龄超过14岁的人中有75％的人在2024年3月之前将获得年度健康检查和健康行动计划，并继续提高GP学习障碍登记册的准确性和增加。•通过护理（教育）治疗评论（CERTRS）减少对住院护理的依赖，并提高住院治疗的质量，因此到2024年3月，不超过30名学习障碍和/或每百万人口自闭症的成年人，并且在学习障碍的18岁以下不超过15岁以下的学习障碍和/或每百万人口自闭症的人群都在自闭症单元中受到照顾。•测试和实施自闭症诊断评估途径的改进，以包括减少等待时间的措施。•制定综合劳动力计划，用于学习障碍和自闭症劳动力，以支持指导中规定的目标的交付。
通过心率变异性基于ML的压力检测
引言机器学习通常缩写为ML，是人工智能（AI）的子集，它的重点是开发计算机算法，这些计算机算法通过经验和使用数据自动改善。用更简单的话来说，机器学习使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测，而无需明确编程。在其核心上，机器学习就是关于创建和实施促进这些决策和预测的算法。这些算法旨在随着时间的推移提高其性能，在处理更多数据时变得更加准确和有效。在传统编程中，计算机遵循一组预定义的说明来执行任务。但是，在机器学习中，为计算机提供了一组示例（数据）和一个执行任务，但取决于计算机，以弄清楚如何基于给定的示例来完成该任务。例如，如果我们希望一台计算机识别猫的图像，我们将不会为猫的外观提供特定的说明。取而代之的是，我们给它数千张猫的图像，并让机器学习算法找出定义猫的常见模式和特征。随着时间的流逝，随着算法处理更多图像，即使出现了以前从未见过的图像，它也会变得更好地识别猫。从数据中学习和随着时间的推移改进的能力使机器学习变得难以置信的功能和通用性。这是我们今天看到的许多技术进步背后的推动力，从语音助手和推荐系统到自动驾驶和预测分析。