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指挥官的海军薪酬和人事指南......
区域支持中心 (RSC) - TSC 指挥官负责监督 RSC，每个 RSC 负责特定地理区域的 CPPA 培训和指挥参与。RSC 提供 CPPA 灌输和进修培训 - 培训课程可以是面对面、虚拟或针对指挥部个性化的。当 CPPA 合格时，RSC 会为他们提供履行职责所需的在线系统访问权限（例如 NSIPS CPPA 访问权限）。他们还会通知 CPPA 和指挥部政策和程序的变化、计划中的系统中断和其他重要信息。RSC 会在适当的时候就 CPPA 绩效、TSC 绩效以及影响水手薪酬的重复或重大问题向指挥领导层提供反馈。这种反馈可能采取通过电话或电子邮件向特定指挥部提供个性化反馈的形式，或者更普遍地通过基地租户指挥会议和广播电子邮件提供。
清理：人造空间垃圾特别报告
由于“天体力学和人类对太空的使用”14 在每个轨道带上都不同，航天员在识别威胁、管理风险和思考解决方案时必须采取细致入微的方法。15 例如，他们必须在较低的轨道带紧急采取行动，即使这样做会更加困难。在较低的轨道带，资产在地球上移动得更快，机动更频繁，而且离其他物体更近。除了增加较低轨道带的不确定性、风险和后果之外，16 这还可能阻碍和复杂化人类更普遍地进入太空，因为较低的轨道带本质上是发射定位资产的集结区，也是人类对外太空进行地球观测的屏幕（现在被碎片和卫星光污染扭曲）。其他轨道带，或者说轨道或其中的太空通道，也挤满了活跃的资产，也可能堆满碎片。17
AI治理的临时政策
10.24.1.1，（1）替换了10.24.1.1.1的内容，背景，对影响AI治理和目标的最新执行命令的范围描述，并解释了对此政策更改的需求。（2）更新了10.24.1.1.2，授权，以反映与AI治理有关的直接活动有效的行政命令。删除了已被撤销或正在修订的当局，以及不专门指导AI治理活动的多余当局。（3）更新了10.24.1.1.3的角色和职责，以解释主要数据和分析官（CDAO）为IRS负责AI官员（RAIO）的名称。该解释以前已包含在图表10.24.1-1，术语和首字母缩写词中。此外，删除了对数据和分析战略综合委员会（DASIB）的描述，因为它们在AI治理中的作用正在被暂停，并删除了对AI治理项目管理办公室（PMO）的描述，该办公室（PMO）在此修订后的政策中更普遍地称为CDAO团队。
塑料和微型塑料的环境影响...
根据请愿委员会（PETI）的要求，欧洲议会公民权利和宪法事务政策部委托这项研究的重点是普遍地使用塑料，并审查对这些材料对这些材料的潜在生态毒学影响的共识，尤其是较小的塑料颗粒对这些材料的潜在影响，尤其是对这些塑料颗粒的潜在影响。它讨论了旨在减少（微型）塑料的流行以及新兴替代方案及其环境充分性的可能缓解策略。通过对塑料的影响和公众舆论的意识提高，近年来已提出和/或实施了许多规范，法规，法律，法律和建议。在本地，国家，地区和国际层面上有很大的不同，尚不清楚这些工具的有益影响是什么。本研究评估了这些现有工具，分析它们是否基于合理的科学数据，并讨论可预见的挑战，这些挑战可以限制现有和未来立法提案的相关性和适合性
统一框架用于实施量子符号人工智能模型中的知识不正确
符号AI构建了智力行为的计算模型，重点是世界的象征性表示，然后使用逻辑和搜索来解决问题。这些AI模型由声明知识组成，这些事实描述了现实世界和程序知识，这些事实指定了声明知识的不同元素如何相关。这些符号模型中的推理是通过建立由通过程序知识（节点之间的连接）连接的声明知识（节点）形成的知识图来构建的。这些知识图被视为逻辑规则，或者更普遍地为基于规则的系统（RBS）。使用符号AI模型时出现的问题之一是，现实世界中的知识很少完全准确。在本文中，我们假设可能以两种不同的方式存在不准确性：（1）当它与声明性知识相关联时，即对给定事实的描述有多准确。（2）当它与程序知识相关联时，即与证据有关的不确定性
驯服量子理论中的复杂性Arxiv：2310.01484 ...
灵感来自物理系统只能包含有限数量的信息或复杂性的观念，我们引入了一个框架，该框架允许量化指定函数或集合所需的逻辑信息量。然后，我们将此方法应用于各种物理系统，并得出有效的Lagrangians中出现的参数依赖性物理观察物和耦合功能的复杂性。为了实施这些想法，必须考虑可以在O最低结构中定义的物理理论。o最小程度，是数学逻辑的概念，封装了驯服原则。人们认为，这种属性是许多已知的量子场理论固有的，并且与该理论的紫外线完成有关。要为这些理论中的每个语句分配复杂性，必须进一步限制允许的O-最低结构。为了举例说明这一点，我们表明可以使用PFAFFIAN O-WIMIMAL结构来置换许多物理系统，这些结构具有良好的复杂性概念。更普遍地，我们建议采用Binyamini和Novikov最近引入的急剧O-最低结构，作为衡量量子理论中复杂性的总体框架。
![arXiv:2005.13635v1 [cs.AI] 2020 年 5 月 27 日](/simg/9\9e84e1eeb3e21de3231d6303124bae5b0c6d7257.png)
arXiv:2005.13635v1 [cs.AI] 2020 年 5 月 27 日
摘要。人工智能系统以越来越自主的方式做出影响我们日常生活的决策。他们的行为可能会导致事故、伤害，或者更普遍地说，违反法规——无论是有意还是无意。因此，人工智能系统可能被视为各种事件的嫌疑人。因此，将特定事件与人工智能、其所有者和其创造者联系起来至关重要。鉴于来自多个制造商的大量人工智能系统可能被其所有者更改或通过自学而改变，这似乎并不是一件容易的事。本文讨论了如何识别对事件负责的人工智能系统以及它们可能“设计恶意”的动机。除了概念化之外，我们还进行了两个基于强化学习和卷积神经网络的案例研究，以说明我们提出的方法和挑战。我们的案例表明，“捕捉人工智能系统”似乎往往并非易事，需要丰富的机器学习专业知识。强制在人工智能系统运行期间收集强制性信息的立法措施以及唯一识别系统的方法可能会缓解这一问题。
S1 代表皮质小人范围内外的多感官环境和躯体位置
最近的文献表明，触觉事件在初级体感皮层 (S1) 中的表现超出了其长期确定的拓扑结构；此外，S1 受视觉调节的程度仍不清楚。为了更好地描述 S1，在触摸前臂或手指时记录了人类电生理数据。条件包括视觉观察到的物理触摸、没有视觉的物理触摸和没有物理接触的视觉触摸。从这个数据集中得出两个主要发现。首先，视觉强烈调节 S1 区域 1，但前提是触摸有物理元素，这表明被动触摸观察不足以引起神经反应。其次，尽管在假定的 S1 手臂区域记录，但神经活动在物理触摸期间代表手臂和手指刺激。手臂触摸的编码更强烈和具体，支持 S1 主要通过其拓扑组织编码触觉事件的想法，但也更普遍地涵盖身体的其他区域。
对称甲骨文问题的量子查询复杂性。
我们研究了量子学习问题的查询复杂性，其中orac会形成统一矩阵的G组。在最简单的情况下，人们希望识别甲骨文，我们发现了t -Query量子算法的最佳成功概率的描述。作为应用程序，我们表明需要查询ω（n）的查询以识别S n中的随机置换。更普遍地，假设H是Oracles G组的固定子组，并从G中均匀地访问了对Oracle采样的访问，我们想了解Horacle属于哪个H caset。我们称此问题coset识别，它概括了许多众所周知的量子算法，包括Bernstein-Vazirani问题，范DAM问题和有限的场外多项式插值。我们为此问题提供了字符理论公式，以实现t- Query算法获得的最佳成功概率。一个应用程序涉及Heisenberg组，并根据N + 1的n + 1查询提供了一个问题，只有1个查询。
![arXiv:1904.09915v2 [quant-ph] 2020 年 6 月 17 日 - MPG.PuRe](/simg/4\439459367d76ad5be15d8a574b59536dfc429df6.webp)
arXiv:1904.09915v2 [quant-ph] 2020 年 6 月 17 日 - MPG.PuRe
绝热通道技术用于将系统从一个量子态驱动到另一个量子态，在物理和化学中得到广泛应用。我们专注于在强耦合系统上空间传输量子振幅的技术，例如模拟拉曼绝热通道 (STIRAP) 和绝热通道相干隧穿 (CTAP)。先前的结果表明，该技术在某些图上有效，例如线性链、方格和三角格以及支链。我们证明，类似的协议在一大类 (半) 二分图中更普遍地起作用。特别是在随机耦合下，绝热传输在允许完美匹配的图上是可能的，无论是在发送方被移除时还是在接收方被移除时。STIRAP/CTAP 的许多有利稳定性特性都是继承的，我们的结果很容易应用于多个潜在发送方和接收方之间的传输。我们用数字测试了树叶之间的传输，发现传输出奇地准确，尤其是在使用跨接时。我们的研究结果可能应用于多台量子计算机之间的短距离通信，并在图论中提出一个关于 0 值附近谱间隙的新问题。