XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System共享环境
基于贪婪优先级的搜索次优多代理路径查找
多代理路径查找（MAPF）是在共享环境中发现无碰撞路径的问题，每个代理一个是每个代理的一个问题，同时最小化了旅行时间的总和。由于最佳地求解MAPF是NP-HARD，因此研究人员已经使用了副本且有效地求解MAPF的算法。基于优先级的搜索（PBS）是为此目的的领先算法。它一次找到一个单个代理的路径，并通过将优先级分配给碰撞代理并在其搜索过程中重新确定其路径来解决碰撞。但是，对于具有高密度的代理和障碍物的MAPF实例，PBS变得无效。因此，我们介绍了贪婪的PBS（GPB），该PBS（GPBS）使用贪婪的策略来通过最大程度地减少代理之间的碰撞数量来加快PBS。然后，我们提出了进一步加速GPB的技术，即部分扩展，目标推理，诱导的约束和软重新启动。我们表明，具有所有这些改进的GPB的成功率高于1分钟的运行时间限制的最先进的次优算法，尤其是对于具有小地图和密集障碍的MAPF实例。
部署欧洲旅游业的蓝图和路线图...
未来，欧洲单一数据市场将在欧洲的数字主权、竞争力和可持续增长中发挥重要作用。为此，欧盟委员会制定了《欧洲数据战略》，设想在欧盟各部门之间和各部门之间实现数据的自由流动，并为欧洲经济的关键部门建立数据空间，旅游业就是其中之一。该蓝图提供了建立可互操作的欧洲旅游数据空间 (ETDS) 的细节，以促进欧洲所有旅游利益相关者之间高效的跨部门数据共享。ETDS 的目标是提供一个值得信赖的数据共享环境，通过支持协作和社区建设来促进创新，从而在旅游业及其相互关联的部门中创造数据驱动的价值。预期成果将增强游客体验、改善旅游管理并支持利益相关者的决策。ETDS 还将通过促进旅游中小企业的数字化转型和支持可持续旅游实践的扩展来刺激创新并对旅游业的未来产生积极影响。
Ng, A., Medeiros, D. , McGill, M., Williamson, J. 和 Brewster ...
研究已经研究了坐式办公室和房间环境中的虚拟显示器和桌面 [35,38]，但即使是基本配置的多显示器虚拟桌面在交通环境中的可用性也尚未得到检验。除了狭窄的空间外，交通环境还带来了额外的可供性——它们通常是共享的社交空间，其他人就在乘客附近。虽然先前的研究已经研究了 MR 耳机在这些环境中使用的社会可接受性 [46]，但这种社交存在对我们在用户周围定位和放置虚拟内容的方式可能产生的影响仍未得到探索。例如，用户可能希望避免查看放置在其他乘客个人空间内的虚拟内容，这反过来可能表明，基于常见物理显示器配置的标准宽多显示器配置（如 Oculus Home 或研究 [35] 中所见）不太适合共享环境中的乘客。此外，对于飞机上的乘客，虚拟和增强显示器的定位研究较少。我们的研究结果还可以为设计师和研究人员提供潜在有效的
多代理强化学习
多机构系统（MAS）在数量的现实世界中广泛普遍且至关重要，在这些应用程序中，多个代理必须在共享环境中做出决定才能实现其目标。尽管无处不在，但在MAS中的智能决策代理的发展对他们的有效实施构成了一些公开挑战。本次调查研究了这些挑战，对研究游戏理论（GT）和机器学习（ML）的开创性概念（ML）进行了兴趣，并将它们与多方面增强学习（MARL）的最新进步联系起来，即MAS中数据驱动决策的研究。因此，这项调查的目的是在MARL的各个方面提供一个全面的观点，从而阐明了MARL应用中呈现的独特机会，同时强调了这种潜力带来的固有挑战。因此，我们希望我们的工作不仅可以通过分析当前的MARL景观来为该领域做出贡献，还可以通过洞察力来激励未来的方向，以深入了解GT和ML相关领域的概念。考虑到这一点，这项工作深入探讨了MARL及其相关领域的最新和过去的努力，并描述了提出的先前解决方案及其局限性以及其应用。
自主环境中的协作与竞争
智能中的抽象尖端技术涉及多代理系统（MAS），这些系统使自主代理可以通过共同的合作或竞争实现共同或个人目标来在共享环境中进行交互。这项研究深入研究了MAS中合作和竞争的各个方面，并说明了它们在实际情况下的应用，例如自动驾驶汽车，机器人的互动和财务环境。除此之外，我们还探索了在创建MAS框架时进行的协调，学习和沟通等障碍，以及如何进行深入强化学习等复杂算法有助于运行这些代理。通过解决MAS中的两种竞争互动，我们的目标是对在这一领域的可能用途和即将到来的道路进行彻底掌握。像OpenAIS代理商模型这样的新兴技术在展示MAS不断变化的景观及其对医疗保健和国防等各个行业的变革性影响方面发挥了重要作用。关键字：多代理系统（MAS），自主代理，协作，竞争，深度强化学习，游戏理论，分发AI，基于代理的智能，基于代理的建模，AI协调，AI协调，对抗性AI介绍MAS MAS是AI部署领域的游戏规则，与传统AI Systems相比
centerachAdapt：通过LLM推理
混合现实越来越多地用于封闭房屋和办公空间以外的移动设置。此移动性引入了适应不同上下文的用户界面布局的需求。但是，现有的自适应系统仅针对静态环境而设计。在本文中，我们介绍了centerAdapt，该系统通过在共享环境中考虑环境和社交线索来将混合现实UI的混合现实UIS调整到现实世界中。我们的系统包括对UI适应的感知，推理和优化模块。我们的感知模块标识用户周围的对象和个人，而我们的推理模块则利用视觉和语言模型来评估交互式UI元素的位置。这种调整的布局不会阻碍相关的环境线索或干扰社会规范。我们的优化模块会生成混合的现实接口，以解释这些考虑以及时间约束。进行评估，我们首先验证了与人类专家用户相比，我们的推理模块评估UI上下文的能力。在一项在线用户研究中，我们建立了centerachAdapt为混合现实生成上下文意识的布局的能力，在此效果优于以前的自适应布局方法。我们以一系列应用程序和场景结束，以证明centerachAdapt的多功能性。
财政部隐私计划
3 2005 年综合拨款法案要求财政部任命一名首席隐私官，主要负责隐私和数据保护政策。公共法律号 108-447，§ 522(a)(1)。同样，2007 年 9/11 委员会法案实施建议第 803 条要求该部门任命一名高级官员担任其隐私和公民自由官。参见公共法律号 110-53，§ 803(a)(1)。与这些要求一致，财政部指令 25-09，根据 2007 年 9/11 委员会法案实施建议第 803 条开展的隐私和公民自由活动，将所有这些职责分配给财政部首席隐私和公民自由官。 4 管理和预算办公室备忘录 05-08，指定负责隐私的高级机构官员（2005 年 2 月 11 日），指示机构负责人指定一名负责隐私的高级机构官员，负责全机构范围的信息隐私保护，并完全遵守信息隐私法律、法规和政策。5 2004 年《情报改革与反恐法》（经 2007 年《9/11 委员会法实施建议》修订，并由 13388 号行政命令实施）规定创建信息共享环境 (ISE)，这是一个促进最大程度共享信息的框架
9110-04-P
ABS 美国航运局 该法案 2023 财年詹姆斯·M·英霍夫国防授权法案（公法 117-263） AGCS 安联全球企业和专业 AIS 自动识别系统 AMSCs 区域海事安全委员会 ANPRM 拟议规则制定的提前通知 ASP 替代安全计划 BLS 劳工统计局 BSEE 安全与环境执法局 CEA 经济顾问委员会 CFR 联邦法规 CGCSO 海岸警卫队网络战略展望 CG-CVC 海岸警卫队商业船舶合规办公室 CGCYBER 美国海岸警卫队网络司令部 CG-ENG 海岸警卫队设计和工程标准办公室 CG-FAC 海岸警卫队港口和设施合规办公室 CIRC 网络事件报告委员会 CIRCIA 2022 年关键基础设施网络事件报告法案 CISA 网络安全和基础设施安全局 CISO 首席信息安全官 COTP 港口船长 CPG 网络安全绩效目标 CRM 网络风险管理 CSF 网络安全框架 CSO公司安全官 CSRC 计算机安全资源中心 CVC-WI 海岸警卫队商业船舶合规办公室工作指令 CySO 网络安全官 DC3 国防网络犯罪中心 DCISE 国防工业基地协作信息共享环境 DHS 国土安全部 DOC 合规文件 DoD 国防部 FBI 联邦调查局
解码122型铁的超导体
I.我的机器人变得越来越无处不在，预计更多的机器人将在共享环境中共同操作和协调以执行复杂且协作的任务。对于许多任务，至关重要的是，要准确，精确地估算机器人的姿势，也称为机器人定位。尽管文献中已经提出了许多本地化系统，但大多数作品都集中在单机器人设置上。然而，仅依靠一个机器人的本体感受和外部感受传感器来定位，而且通常限制，尤其是在多机器人方案中，相对定位对于确保机器人安全有效地相互作用至关重要。这激发了多机器人协作的本地化，其中机器人利用彼此的观察结果来提高自己的本地化准确性，因此，多机器人系统的整体准确性。但是，共定位的准确性很大程度上依赖于传感器的外部校准质量（例如视觉摄像头，测距仪）及其在其他机器人上可以检测到的标记（例如Apriltags，反射标记）。尽管大多数作品经常将这种外在的核心视为理所当然，但实际上，默认的事业校准只能在一定程度上精确。这在多机器人设置中尤为重要，在多机器人设置中，手动校准变得不切实际且高度准确，即按手机校准会导致高运营成本。在本文中，我们设想了一个系统（见图1）多个机器人在移动和感官
新兴认知能力的潜在结构
众所周知，从儿童期到成年的遗传因素最多占认知变异性的70％。但是，对生命的第一年知之甚少。这项研究研究了婴儿早期新兴认知和运动能力不同领域的个人变异性的病因因素，以及遗传和环境影响在何种程度上是独特的或在不同领域共享的。我们比较了多变量双胞胎模型基于5个月大的单卵和二氮基双胞胎的社区样本中的穆伦早期学习量表（MSEL）的五个量表（n = 567）。结果表明了一个分层病因结构，因此，一般的遗传潜在因子占了新出现的认知和运动能力不同领域的差异的54％（a = 0.54，terval ci = [0; 0.82]的信心）。我们还发现了针对早期运动和语言发展的其他遗传影响。与以前对年长儿童的发现不同，我们没有发现共享环境对共享因素的重大影响（C = 0，CI = [0，0.57]）或任何特定的量表。此外，包括测量误差在内的独特环境的影响是中等且具有统计学意义的（E = 0.46，CI = 0.18; 0.81]）。这项研究为新兴认知不同领域的统一分层结构提供了有力的证据。证据表明，我们称之为婴儿G的单一常见病因因素有助于一系列不同的能力，这支持了这样一种观点，即在年轻婴儿中，内在和一般的神经发育过程是特定领域可观察到的行为差异的关键驱动因素。