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World File Search System联合行动
对个性化癌症医学的联合行动
…。此行动应涵盖欧洲殴打癌症计划的第六个旗舰计划：“所有人的癌症诊断和治疗”计划，并将基于其他EU4Health计划资助的项目的结果：所有工会公民的个性化癌症医学（PCM4EU）（PCM4EU）50，欧盟癌症和公共卫生基因组计划的项目，以及诊断的项目，以及Ac.heal and aC.Heal and acive for acive for acive the Inairotiel and acive for acive for acive for acive the acive and。在Nopho-DBShip联盟中治疗的白血病，这是跨欧洲的合作（CHIP-AML22）。个性化医学的项目和主要计划，例如国际个性化医学联盟（ICPERMED），1+百万个基因组倡议，欧洲范围内加速数据驱动的癌症研究（EOSC4CASCER）的基础（EOSC4CASCER）以及欧洲个性化医学伙伴关系（欧洲的抗击癌症计划行动）。
Leidos设计的低调船参加了美国陆军项目Contergence Capstone 4练习，美国。海军和JSDF进行战斧土地攻击导弹训练，联合行动导致可卡因癫痫发作，3月28日红海更新，Kraken与Auterion建立了伙伴关系，以提高美国安全船业的自主能力。海军提供第一架P-8A POSEIDON飞机进行增量3块修改，3月27日红海更新，无人系统帮助海岸警卫队成员导航未来，海军的高级官员训练，与Red Sea Mission的物流，与Red Sea Mission，Krakaken团队，具有Auterion的Kraken团队，以提高安全船的自动驾驶功能
P-8A是国防部唯一的远程全频谱ASW，Cue-to-Kill平台，具有实质性的ASUW和网络ISR功能。增量3块2提供了对P-8A机身和航空电子系统的显着升级，其中包括新的机身架子，辐射，天线，天线，传感器和接线。修改结合了一个新的战斗系统套件，具有改进的计算机处理和更高的安全架构功能，宽带卫星通信系统，ASW信号智能能力，轨道管理系统以及其他通信和声学系统，以增强搜索，检测和定位功能。
联合行动中的代理意识：对We的批判性审查 -
代理意识是指控制自愿行动及其影响的经验。对We-Agention的概念越来越感兴趣，在这种概念中，个人的代理意识被集体代理经验所取代。这种独特的代理状态的存在将对人类责任产生深远的影响，因此需要进一步审查。在本文中，我们回顾了我们的机构的概念，并检查证据是否支持。我们认为，这个概念需要乘以与联合行动相关的假设代理状态，从而最终以一种纠缠的现象学，而在与现有证据进行权衡时似乎有些投机。鉴于这种情况，我们建议应放弃威机构的概念，以支持联合行动中的代理意识更简约的框架。
联合行动新闻
阿克斯顿市政照明部门 (PMLD) 是一家小型市政公用事业公司，服务客户接近 2,000 人，该部门在通往脱碳未来的道路上取得了重大里程碑。PMLD Lightshift Energy 是一家能源存储项目开发商、所有者和运营商，该公司与 MMWEC 于今年秋季的剪彩活动中公布了 PMLD 的新电池存储项目。PMLD 能源存储项目将增强 PMLD 及其客户的电网。作为为 MMWEC 成员部署电池存储的首创计划的一部分，该能源存储项目将在高峰时段减少电网负荷，为 PMLD 节省高达 1000 万美元的能源成本，并减少联邦对化石燃料的依赖。为巩固马萨诸塞州在全国清洁能源部署方面的领先地位，来自全州的代表，包括州参议员 Peter Durant 和马萨诸塞州公共事业部主席 James Van Nostrand，参加了 11 月 7 日的剪彩仪式。发言者赞扬了这个 3 兆瓦 (MW)/9 兆瓦时 (MWh) 电池存储项目如何证明该州在清洁能源经济中日益增长的份额，以及其为所有社区提供更清洁解决方案的更广泛承诺。PMLD 总经理 Tara Rondeau 表示：“对于像 Paxton 市政照明部门这样的小型公用事业公司来说，早期采用新技术的成本可能过高。得益于 MMWEC 与 Lightshift 建立合作伙伴关系的努力，PMLD 能够利用电池存储。这将有助于抵消不断上升的容量和传输成本，同时专注于更清洁的解决方案。”
联合行动领导认证计划
计划将帮助参与者扩大对电力行业，公共力量，WPPI以及与会员的合作伙伴关系的知识。在未来，将继续需要活跃和敬业的成员成为下一代领导者。本课程将为坚实的基础提供稳固的基础。»网络。通过WPPI，我们的51名成员共享
发展与自动驾驶汽车联合行动的情境意识
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通过联合行动选择在线组合资源分配与任意行动空间
当前的DRL算法通常假设固定数量的可能动作，然后一次选择一个动作，从而使它们在任意较大的空间中的资源分配问题效率低下。顺序操作选择需要为所选的每个操作更新状态，这增加了决策深度，状态空间，不确定性和执行次数。这会影响算法的收敛性并减慢执行速度。此外，当前的DRL算法对于在线资源分配问题的效率不高，因为它们采用固定数量的操作，而任意数量的任务到达数量。为了应对这些挑战，我们提出了一种新颖的结合作用选择方法，使DRL算法能够同时从具有任意数量的可能动作的集合中选择一个任意数量的动作的联盟。通过在每个时间步骤做出同时决策，联盟行动选择避免了由多次更新状态更新的顺序决策引起的计算成本和较大的状态空间。我们使用在线组合资源分配问题评估了联盟行动选择和顺序行动选择方法的绩效和复杂性。结果表明，联盟行动选择方法保留了在线组合资源分配问题的各种在线交通需求到达率的最佳离线性能，而顺序动作选择方法的性能随着问题的大小的增加而降低。实验还揭示了联盟行动选择的计算复杂性比顺序作用选择要低得多。
