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罗马 23.02.2023 企业和意大利制造部长......
尊敬的部长，由于又发生了一起意大利政府参股的公司意法半导体（ST Microelectronics）排除我们的合法代表权的案件，我们的工会组织不得不再次写信给您。事实上，我们在意法半导体公司是正式的工会，不仅拥有大量成员，而且还有我们目前的 RSU 成员，这些成员是在上次工会代表更新选举中选出的。歧视马上就开始了。事实上，我们的 RSU 被排除在工会休假时间之外，仅为 CGIL CISL 和 UIL 保留，这使得我们无法以同样的方式代表雇用数千人的工厂的工人。我们谈论的是长达四千小时的“大山”般的工会许可证，但由于公司和“传统”工会组织签署了协议，我们被排除在外。此外，与上述组织不同，我们的代表处没有足够的场所开展工会活动，也没有使用公司电子布告栏的可能性。
伤寒结合疫苗的功效：4年的最终分析...
Methods In this phase 3, double-blind, randomised controlled efficacy trial in Blantyre, Malawi, healthy children aged 9 months to 12 years were randomly assigned (1:1) by an unmasked statistician to receive a single dose of Vi polysaccharide conjugated to tetanus toxoid vaccine (Vi-TT) or meningococcal capsular group A conjugate (MenA) vaccine.儿童必须先前没有伤寒疫苗的历史，并且居住在研究区域以纳入，并是从公立学校和卫生中心招募的。参与者，他们的父母或监护人以及学习团队被掩盖以疫苗分配。违反了疫苗的护士。我们对从疫苗接种到随访完成的高温疾病进行了监视。主要结果是首先出现了血液培养确认的伤寒。合格的儿童被随机分配和接种疫苗，包括在意向性治疗分析中。该试验在clinicaltrials.gov，NCT03299426上注册。
博世传感器技术有限公司
光束质量，并可以使用光电二极管捕获和分析反射。几个空间分布的微型激光器扫描周围空气中的颗粒，光电二极管测量返回光束的干涉，系统计算发现的空气颗粒的大小和数量。测量过程称为 SMI（自混合干涉）。由于测量是纯光学的，因此无需直接接触空气 - VCSEL 受到小窗格的保护。也不需要用于测量的吸入空气的风扇 - 因此传感器完全无噪音工作，并且无需清洁或维修。通过这种新的测量方法，传感器的体积可以缩小到只有几毫米，使其比所有以前的细尘传感器小 450 倍。博世 Sensortec 的 Peter Ostertag 很高兴：“别在意火柴盒了，新传感器只有火柴头那么大。”该技术使抽油烟机能够在烹饪过程中产生过多细尘时自动调节功率。或者当建筑物中的细尘传感器发出警报时启动通风系统。
后勤机制 - 海军历史和遗产司令部
高度。感觉到机器撞到树上，飞行员用右手抵住仪表盘。这只倒霉的鸟继续在树丛中飞了 750 英尺才停下来。驾驶舱的前部在撞击中被卷走，只剩下座位、左侧面板和大约 1/2 英尺的地板。虽然飞行员被夹在座位和面板之间并受了轻伤，但随后被 RIO 救出，RIO 安然度过了这次事故而没有受到任何伤害。幸运的是，没有起火。空间站直升机很快就到了，把机组人员送到了空间站。~ Grampmv Pettibone 说：“我很生气，但不要太在意那些最低限度！除了常识之外，缺乏……可接受的备选方案应该足以让我们知道该飞行计划并熟悉 OpNavlnst 3710.7C。该手册中有一些很好的读物，它出版的目的是为了帮助防止这种事故。这本好书中提出的要求并不是作者凭空捏造的。除了冷酷的事实和统计数据外，多年的经验也得到了充分的利用，旨在帮助我们达到这些最低标准，以帮助我们所有人保持在能力范围内。
用肌肉制成的狂犬病病毒G蛋白mRNA的免疫原性
尽管具有革命性的地位，但CRISPR/CAS技术确实具有明显的局限性和负债。CRISPR/CAS的最重要局限性是进行脱离目标编辑的潜力，因此CRISPR/CAS在意想不到的位置削减了DNA。这种脱离目标（OT）编辑可以扭曲功能实验的解释并引入噪声和可变性，从而降低实验结果和功能结论的可靠性。重要的是，在CRISPR的治疗应用中，OT活性尤其危险，即使频率非常低的OT编辑也可能具有深刻的灾难性结果2,3。为了应对这一挑战，该领域的许多努力都致力于改进Guiderna（GRNA）设计，以确保目标特异性4和工程CAS变体具有改善的忠诚度5。同时，测量OT效应的方法，例如指南seq 6，圆形序列7和site-seq 8，也有助于提高我们量化和合理化OT编辑的能力。此外，预测OT的能力对该领域的重要性提高，从而导致开发了多种用于预测OT位点的计算方法。
机器人会梦见版权吗？：检查人工智能......
如果莎士比亚是个机器人，我们会在意吗？这会让他的作品失去赞扬价值，或者对社会不再重要吗？如果莎士比亚被一个聪明的程序员转世为机器人，今天出版了一部新剧本，我们会否认这部剧本的版权吗？尽管这个假设听起来很荒唐，但这些都是关于艺术人工智能 (AI) 生成作品的版权状况的迫切问题。美国专利商标局 (USPTO) 知道但不确定人工智能作品的作用和版权性。尽管《版权实践纲要》最近规定了“人类作者要求”，但程序员和公司已经开始为生成人工智能 1 生成的作品注册版权。2 由于负责管理版权注册和记录的版权局只需要有人声称某件作品是他们的，因此公司和程序员一直在利用对所有权主张的松懈调查。 3 但 Naruto v. Slater 4 和最新一期的《Compendium》表明，如果这些版权受到挑战，它们很可能会被认定无效。关于最佳正式制度 5 的学术争论和美国专利商标局征求意见 6 描述了这种不确定性，但并未澄清这一点。目前，公司在实践中的做法与版权局在书面上允许的做法之间存在差异。
从增强学习到可区分的模拟
摘要 - 我们通过弥合以学习为中心的政策培训和基于模型的控制之间的差距来提供学习机器人控制的新见解。我们利用最佳控制，强化学习和可区分模拟来开发控制算法，从而增强机器人的敏捷性，同时在现实世界中保持稳健性。首先，我们表明，与最佳控制相比，机器人技术中增强学习的基本优势在于其优化目标。具体来说，RL直接最大化任务级目标，这可能是不可差异的，而最佳控制受到平滑且可微分的成本功能的要求限制。客观设计的灵活性允许实现更灵活的控制策略，从而在意外情况下导致更强的性能。第二，我们建议使用策略搜索自动优化模型预测控制（MPC）的高级策略。此公式使策略搜索能够专注于最大化高级任务目标，而MPC优化可以集中于低级跟踪性能。第三，我们探讨了可区分模拟进行政策培训的潜力。可区分的模拟可以提供低变化的一阶梯度，从而导致更稳定的训练和更好的收敛性。我们显示了玩具双积分器的近乎最佳控制性能及其对四足动力的潜力。
将实时生理学融入现场音乐表演
在本文中，我们提出了一种利用音乐产物和生理数据来创造一种新型现场音乐体验的方法，这种体验植根于表演者和观众的生理学。通过利用生理数据（即皮电活动 (EDA) 和心率变异性 (HRV)）并将这些数据应用于音乐产物，包括机器人筝（一种配有螺线管和线性执行器的传统 13 弦日本乐器）、Eurorack 合成器和 Max/MSP 软件，我们旨在开发一种新型的半即兴和显著不确定的表演实践。此后，它已演变为一种多模式方法，它尊重即兴表演实践并利用生理数据为表演者和观众提供不断变化和亲密的体验。在我们的第一个探索阶段，我们专注于开发一种控制定制机器人筝的方法，结合 Eurorack 合成器系统和 Max/MSP 软件来控制传入数据。我们整合了对生理数据的依赖，将更直接的人性化元素注入到这个人工制品系统中。这使得很大一部分决策可以直接由实时传入的生理数据控制，从而在这个非生命系统中提供表演感。我们的目标是继续开发这种方法，在意向性和即兴表演结果之间取得新的平衡。
研究文章质量检查 Logit 人为可靠性 (LHR)
多年来，已经开发了几种人为可靠性分析 (HRA) 方法。本研究的目的是提出一种混合模型来评估人为错误概率 (HEP)。新方法基于对数正态分布、核行动可靠性评估 (NARA) 和性能塑造因素 (PSF) 关系。在研究中，分析了与文献方法相关的缺点，特别是工作时间的局限性。为此，估计了紧急情况下 8 小时 (工作标准) 后的 PSF。因此，这三种方法的优点之间的相关性允许在事故场景和紧急情况下提出 HEP 分析；确保工业工厂安全性和可靠性的一个基本问题是应急管理 (EM)。应用 EM 方法，分析了两个主要方面：系统可靠性和人为可靠性。系统可靠性与其最薄弱组件的可靠性密切相关。在意外情况下，整个系统中最薄弱的部分是工人（人为可靠性），意外情况会影响操作员的决策能力。本文提出了一种称为 Logit 人为可靠性 (LHR) 的新方法，该方法考虑内部和外部因素来估计紧急情况下的人为可靠性。LHR 已应用于制药事故场景，考虑了 24 小时工作时间（超过 8 个工作小时）。结果强调，在事故场景的压力阶段，LHR 方法提供的输出数据比传统方法更符合数据库。
自动级小活动体验的价值
自主驾驶在汽车行业和公共交通中受到越来越多的关注。但是，目前尚不清楚用户是否愿意完全使用自动公共交通工具。为了回答这个问题和其他问题，德国美因兹市的运输公司在公共空间中测试了600米长的测试轨道，测试了自主的小巴Emma（Elektro-MobilitätmainzMainz）。进行此处进行的研究是为了探索使用自主小巴的关键决定因素。根据既定的接受模型，开发了一份问卷，该问卷是在与小巴旅行之前或之后的总共942名参与者进行的调查中完成的。通常，大多数受访者对公共交通工具中的自动驾驶汽车尤其是对小巴进行了积极评估。最重要的是，参与者认为小巴的安全性和环境友好性很重要。与未在公共汽车上旅行的人相比，与艾玛（Emma）第一次旅行后完成问卷的参与者提供了更高的接受评级。绩效预期是接受自动公共交通的最重要预测指标，也是接纳小巴艾玛的接受。然而，就乘客多么令人愉悦或不愉快的乘客经历了第一次与小巴的旅行，这也影响了小巴的接受度。这表明价值在意图中的作用，这在先前的理论和研究中几乎没有考虑。