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World File Search System斯坦尼斯
享受斯坦尼斯航天中心虚拟之旅
5 月 11 日当周，斯坦尼斯航天中心的五名员工被评为 NASA 载人探索和操作任务理事会 HE r O，以表彰他们为使该机构更接近 2024 年重返月球所做的工作。NASA 理事会正在倒计时 2024 年底，为每一天都命名一位 HE r O。5 月 11 日，斯坦尼斯 B-2 试验台太空发射系统 (SLS) 核心级绿色运行测试的项目经理巴里·罗宾逊 (Barry Robinson)（从左到右）被评为第 1695 天 HE r O。公告表彰罗宾逊和他的团队完成了 B-2 试验台的所有设计、采购和建造，为绿色运行测试做准备，并在此过程中增强了其他五个支持设施的能力。5 月 12 日，B-2 试验台主任瑞安·罗伯茨 (Ryan Roberts) 被评为第 1964 天 HE r O。罗伯茨因其精力充沛、奉献精神和毅力而被表彰为
斯坦尼斯劳斯县行为健康和康复服务行为健康公平计划更新
文化和语言能力合格员工 标准 7：语言能力 标准 8：服务适应性 目的 行为健康公平计划 (BHEP) 为整个县行为健康系统（包括 Medi-Cal 服务和精神健康服务法案 (MHSA)）制定标准和准则，致力于实现文化和语言能力。本文件中的“BHEP”是指县已完成的包含所有要求的文化能力计划提交文件。 CCPR（2010）旨在支持完整的系统规划和整合。修订后的 CCPR（2010）包括文化和语言能力领域最新的资源和标准，旨在减少在种族、民族、文化、语言和其他未得到服务/服务不足的人群中发现的行为健康服务差异。
拉斯坦政府
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人工智能的未来：斯坦尼斯瓦夫·莱姆在 Cyberiad 中对人工智能和网络社会的哲学愿景
摘要：展望未来总是一项冒险的事业，但预测人工智能驱动社会未来形态的一种方法是研究一些科幻作家的远见卓识的作品。当然，并非所有科幻作品都具有这种远见卓识，但斯坦尼斯瓦夫·莱姆的一些作品确实如此。我们在这里指的是莱姆探索科学技术前沿的作品以及描述机器人想象社会的作品。因此，我们研究了莱姆的散文，重点关注 Cyberiad 故事，看看当我们未来的技术社会将生命托付给人工智能技术时可能面临哪些挑战。例如，在开发人工智能系统并允许这些系统控制我们的生活时，我们应该问什么问题，我们忘记问什么问题。我们目前的技术专家在技术上磨练的头脑可能太有限，无法引导我们走向这个未来，因为基于人工智能的技术是一个相对未知的领域，就像任何新的、复杂的技术本质上一样。莱姆对以人工智能和机器人为导向的未来社会的愿景，比我们领先的技术预言家提供的当前技术愿景更深入、更细致地描绘了人工智能技术。根据莱姆的愿景，未来可能不会是人工智能驱动的涅槃。
莱斯尼斯房地产开发
Thamesmead是伦敦东南部的一个地区，跨越了格林威治和贝克斯利的自治市镇。曾经曾经属于Woolwich Royal Arsenal的Marshes和前工业土地，在1960年代，它是由大伦敦委员会（GLC）开发的，是60,000人的庞大住房计划 - 由GLC宣布为“ 21世纪城镇” 1。当时它的建筑被认为是高级的，1971年，这是斯坦利·库布里克（Stanley Kubrick）的《发条橙》的未来派背景。它是在混凝土中建造的，但它在很大程度上复制了一个带有家庭住宅和蜿蜒小巷，开放的绿色空间和湖泊的低层社区。由于沼泽地上的洪水风险，许多建筑物都在车库和空旷的空间中升起。但是，到1970年代初期，最初的计划缩减了，预算被收紧了2，到20世纪末，经过多年的忽视，泰晤士米德（Thamesmead）成为许多原型犯罪犯罪的“沉没庄园”。
实施机器学习 - 菲尼斯 -
2020年，挪威公共卫生研究所（NIPH）的审查和卫生技术评估集群（HTV）建立了一个专门的机器学习（ML）团队。此后，ML团队已成为将ML整合和实施ML纳入证据综合的国际领导者。ML团队的总体目标是以最能结合人类智能和ML的方式使用ML，通过弄清楚如何在整个审查过程中弄清楚如何最好地整合ML和工作流程变化来增强人类活动。本报告根据团队在2020年成立以来的经验提出了ML 3.0S策略建议。响应我们研究所的不断发展的需求以及与研究所和部门的战略目标保持一致，该提议提倡ML团队提高到2024年及以后的部门水平。这将确保长期可持续性并减轻HTV的财务负担。此外，我们提出了一个重组的组织框架与三个团队：创新和地平线扫描，评估和证据建设，实施和支持，以及指导委员会，以协调活动并参与外部网络。
通过瓦斯坦斯坦空间中的近端梯度下降
基于流量的生成模型在计算数据生成和可能性方面具有某些优势，并且最近显示出具有竞争性的经验性能。与基于基于分数的扩散模型的累积理论研究，基于流的模型的分析，这些模型在正向（数据到噪声）和反向（噪声到数据）方向上都是确定性的，这仍然很少。在本文中，我们提供了一种理论保证，即通过渐进流模型，即所谓的JKO流程模型生成数据分布，该模型在正常化的流网络中实现了Jordan-Kinderleherer-Otto（JKO）方案。利用在瓦斯斯坦空间中近端梯度下降（GD）的指数收敛性，我们证明了kullback-leibler（KL）通过JKO流量模型（ε2）为O（ε2）保证数据生成数据时，当使用n log（1 /ε）许多jko步骤（1 /ε）许多JKO步骤（n残基块）中，prowter strorder in Flow pronder in prift stry stred step step step erry是ε在ε是ε在ε中均为ε。对数据密度的假设仅仅是有限的第二时刻，该理论扩展到无密度的数据分布以及在反向过程中存在反转误差的情况下，我们获得了KL-W 2混合错误保证。证明，JKO型W 2-proximal GD的非反应收敛速率已被证明是一类凸目标函数的一类凸出物质功能，该函数包括KL差异作为一种特殊情况，可以具有独立的利益。分析框架可以扩展到应用于基于流的生成模型的其他一阶瓦斯汀优化方案。