帕特里夏·米拉莱斯于 2023 年 7 月 25 日星期二抵达韩国,进行为期四天的正式访问,纪念朝鲜战争结束 70 周年,访问期间法国派遣了一支法国志愿营。法国国务卿将代表法国出席7月27日星期四的纪念活动,并出席根据联合国决议作出承诺的各国当局的出席。纪念活动期间,她将会见其他外长,参加共享记忆国际峰会,并参观法国营的战斗遗址。
武装部队部长塞巴斯蒂安·勒科努将于 2024 年 6 月 2 日星期日和 3 日星期一正式访问,恰逢意大利国庆节和
虽然最近的无模型增强学习(RL)方法已经证明了人类水平在游戏环境中的有效性,但它们在视觉导航等日常任务中的成功受到了限制,尤其是在很明显的外观变化下。此限制来自(i)样本效率不佳和(ii)对培训方案的过度效果。为了应对这些挑战,我们提出了一种世界模型,该模型使用(i)对比不受监督的学习和(ii)干预不变的统治者学习不变特征。学习世界动态的明确表示世界模型,提高样本效率,而对比度学习隐含地实施不变特征的学习,从而改善了概括。,随着对比的损失与世界模式的na'整合还不够好,因为基于世界模型的RL方法独立地优化表示表示和代理策略。为了克服这个问题,我们提出了一种干预 - 不变的正规剂,其形式是辅助任务,例如深度预测,图像DeNoising,图像分割等,以明确执行不变性以进行样式的干预。我们的方法优于当前基于最新的模型和不含模型的RL方法,并显着改善了IGIBSON基准测试中评估的分数范围内导航任务。仅使用视觉观察,我们进一步证明了我们的方法超过了最近的语言引导导航基础模型,这对于在计算功能有限的机器人上部署至关重要。最后,我们证明了我们提出的模型在吉布森基准上其感知模块的SIM到真实传输方面表现出色。
发件人:海军记录修正委员会主席 收件人:海军部长 主题:审查海军记录 ICO,USNR,参考:(a) 第 10 章 USC§1552 条 (b) 联合旅行条例 (JTR) 2022 (c) NAVADMIN 160/22,22 年 7 月 22 日 附件:(1) DD 表格 149 及附件 (2) 主体的海军记录 1. 根据参考 (a) 的规定,主体,以下简称请求人,向海军记录修正委员会 (委员会) 提交了附件 (1),要求更正他的海军记录,以显示请求人已获得其个人采购移动 (PPM) 的报销。 2. 委员会由 、 和 组成,于 2023 年 5 月 10 日审查了申诉人的错误和不公正指控,并根据其规定,决定根据现有的记录证据采取以下纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、申诉人海军记录的相关部分以及适用的法规、条例和政策。 3. 在向委员会提出申请之前,申诉人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。委员会审查了与申诉人的错误和不公正指控有关的所有记录事实,发现如下:a. 2022 年 8 月 16 日,请愿人提交了特殊请求/授权 (NAVPERS 1336/3),要求参加 2023 年 1 月 9 日至 2023 年 3 月 19 日的“雇佣我们的英雄”技能桥计划。请愿人的请求于 2022 年 8 月 24 日获得相关部门批准。b. 2023 年 1 月 17 日,请愿人在驻扎于 期间收到正式的离职命令 (BUPERS 命令:0173),离职生效日期为 2023 年 3 月。请愿人选定的旅行地点是 ,离职生效日期为 2023 年 3 月 19 日。c. 请愿人以光荣的服役品质从现役中退役并转入海军预备役,并获得了现役解除或退伍证书
Member, Institutional Animal Care and Use Committee (IACUC) (2020-2023) Member, WRITE-D (Writing in the Disciplines) University Graduate School Program (2019-2023) Faculty Co-Advisor, Michigan Tech Inventory of Historic Scientific Instruments (2016-2023) Member, Michigan Community and Anishinaabe Renewable Energy Sovereignty (MICARES) Subteam on Community Engagement (2020-2022)法官,帕夫利斯·霍尔斯学院设计博士(2018-2021),Ezhi-wiidanokiindiyang omaa akiiTiyang akiiTiyang ebiitamang(环境管理和本地领域小组)(2019年)(2019年)(2019年)心理健康书小组,学生健康和健康委员会成员,2016年的成员,2016年,2016年 - 2016年 - 2016年 - 2016年 - 2017年 - 2016年 - 2016年 - 2016年 - 2016年 - 2016年(2016年),2016年(2016年),2016年(2017年)(2017年)艺术)召集委员会(2015-2016)
形式语言是建模和仿真的组成部分。他们允许将知识蒸馏成简明的模拟模型,可自动执行,解释和分析。但是,可以说最容易获得模型的方法是通过自然语言,这是计算机不容易解释的。在这里,我们评估了如何将大型语言模型(LLM)用于将自然语言形式化为模拟模型。现有研究仅使用非常大的LLM(例如商业GPT模型)进行探索,而无需微调模型权重。要缩小这一差距,我们展示了如何对开放量,7B参数Mistral模型进行微调,以将自然语言描述转化为特定于域语言的反应网络模型,从而提供自我托管,计算和内存有效的替代方案。为此,我们开发了一个合成数据代理,以作为微调和评估的基础。我们的量词评估表明,我们的微调Mistral模型可以恢复高达84的地面真相模拟模型。5%的案件。此外,我们的小规模用户研究展示了该模型在各个领域的一次性生成以及交互式建模的实际潜力。虽然有前途,但以当前形式,微型的小LLM无法赶上大型LLM。我们得出的结论是,需要更高质量的培训数据,并期望将来的小型和开源的LLM提供新的机会。
本文探讨了经济增长与非正式性之间的关系,并强调了GDP增长的作用及其在1991年至2019年的国家数据的水平和非正式发展中的作用。该分析揭示了较弱的关系,尽管区域和收入水平之间存在重要差异。中等收入国家的系数较高。这意味着相同的增长率会根据国家的非非正式性,经济结构或制度和其他变量的水平,对非非正式性产生不同的影响。经济结构似乎是非正式性的关键决定因素,即使在控制内生性之后,使用不同的含量较小的偏差或包括制度变量。这些结果证实了增长的经济结构和形式的模式。这要求制定促进生产结构变化的政策,包括更广泛,更多样化的基础,更经济的复杂性和技术成熟,以确保包容性增长。
