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引导跨语义语义解析器
语义解析的最新进展几乎不考虑英语以外的其他语言，但专业翻译的速度可能非常昂贵。我们将接受单一语言训练的语义解析器（例如英语）调整为新的语言和多个域，并具有最小的注释。我们查询机器翻译是否足以替代培训数据，并将其扩展到使用英语，释义和多语言预培训模型的联合培训来调查引导。我们通过在多个编码器上的注意力并提出了ATIS的新版本，并在德语和中文中介绍了新版本，从而开发了一个基于变压器的解析器，将副本酶结合在一起。实验结果表明，MT可以在新的语言中近似训练数据，以便通过多个MT engines进行释义时进行准确解析。考虑到MT何时不足，我们还发现，使用我们的方法仅使用50％的培训数据才能在完全转移的2％内实现解析精度。1
跨物种知识的计算策略...
研究生物提供了对人类生物学和疾病的宝贵见解，是功能实验，疾病建模和药物测试的基本工具。但是，人类和研究生物之间的进化差异阻碍了跨物种的有效知识转移。在这里，我们回顾了用于计算跨物种知识的最新方法，主要关注使用转录组数据和/或分子网络的方法。我们介绍了“ agnology”一词，以描述分子成分的功能等效性，而不论进化起源如何，因为在整合数据驱动的模型中，进化起源的作用可能不清楚。我们的评论介绍了跨物种的信息和知识转移的四个关键领域：（1）转移疾病和基因注释知识，（2）识别
PII跨站点评估概述
•分析行政数据，该数据将检查儿童和家庭级别的特征（例如，儿童年龄，寄养护理历史记录和寄养时间长度）和LTFC随时间的变化； •实施研究，其中包括：（1）实施商（IQ）跟踪器，以衡量以富裕性实施干预的从业者的百分比； （2）对组织准备就绪的基线网络调查； （3）一个案例研究，以收集有关组织运营，组织结构，项目资源和关键活动的信息； （4）基于Web的实施驱动程序评估调查，以跟踪受赠人使用的实施过程； •主要数据研究包括收集有关所选短期结果的数据（例如，创伤症状严重程度的变化，育儿技能的改善以及统一的准备就绪）在儿童福利行政数据系统中不可用。
“跨量表的人类 - 双性恋关系” 3
赞赏访谈I，由洛伦兹中心（Lorentz Center）促进。将邀请每个参与者反思一些他们为涉及特定规模的项目而感到自豪的项目。他们将成对讨论（最好与他们尚不认识的人），倾听彼此的故事，并试图了解有助于项目成功的因素，以及在项目背景下该特定规模的重要性。然后，每对夫妇将在4人中合并，人们将分享彼此的故事，并集体反思不同规模的突出显示可以增强彼此/提供挑战和机遇。12.00-13.00
跨界水合作的进展
我们也感谢以下审查报告草案的专家：Beatriz Blanco和Juan Carlos Alurralde（Bolivia）；登陆Bojang（冈比亚）；穆罕默德·阿尔·杜·凯特里（Mohammad al du Ketwairi）（约旦）；乔斯·蒂姆曼（Jos Timerman）（荷兰）；罗杰·普尔塔蒂（美国）； Alberto Manangelli（中心区域La la laggestióndeaguassuberráneasen American Latina y el Caribe）;弗吉尼亚州Barbancho Dominguez（Derecia de Directores Iberoamericos del Agua）； gérard什至（SDG 6战略咨询小组的集成监测计划）；玛丽亚·格温（Maria Gwynn）（国际水法协会）； Arnaud Sterckx（国际地下水资源评估中心）；南方（湄公河委员会）；何塞·盖斯蒂（Jose Gesti）（所有人的卫生和水）； Ziad Khayat（联合国西亚经济和社会委员会）； Silvia Saravia和Lisbeth Cristina Naranjo Briones（联合国拉丁美洲和加勒比海经济委员会）； Paul Glennie（联合国环境计划DHI水与环境中心）； Tales Carvalho Resende，Alexandros Makarikis，Alec Michaelis，Diego Alejandro Torres Espinel，Oleksandr Vladimorov和Camila Tori（联合国教育，科学和文化组织）；梅利莎·麦卡肯（Melissa McCaccreken）（塔夫茨大学）。
激活的蛋白激酶（MAPK）跨癌症
摘要：有丝分裂原激活的蛋白激酶（MAPK）途径对于细胞增殖，生长和存活至关重要。通过BRAF突变对该途径的本构激活会导致激酶的下游激活，从而导致不受控制的细胞生长和癌变。因此，抑制BRAF和下游底物MEK已被证明可有效控制肿瘤的生长和增殖。在过去的十年中，已经研究了几种BRAF和MEK抑制剂，从主要是黑色素瘤到具有BRAF促成的各种癌症。随后，这导致了BRAF/MEK抑制剂的多个食品和药物管理（FDA）批准，用于黑色素瘤，非小细胞肺癌，肿瘤性甲状腺癌，结肠癌，组织细胞增多症，肿瘤性肿瘤，最后是Tumor-agnosticatic指示。在这里，这项全面的审查将涵盖BRAF和MEK抑制剂从黑色素瘤到肿瘤反应的适应症，新颖的药物，挑战，未来方向以及这些药物在个人医学中的重要性。
扩展现实跨技术：桥接数字和物理世界以支持跨性别者
扩展的现实（XR）技术变得越来越普遍，并且可能有能力帮助跨性别者等边缘化群体。通过n = 18的跨性别技术创建者的访谈绘制，我们研究了XR技术的发展方式，并且可以支持跨性别者。我们发现了XR Technologies支持反式体验的许多创造性方式。反式技术创建者正在设计增强现实（AR）和虚拟现实（VR）系统，这些系统可以帮助人们探索跨性别的身份，体验新型的身体，教育和展示跨性别的故事并策划了跨性别的内容，操纵身体世界，并创新性别 - A rming手术技术。此外，我们展示了如何将XR作为反式身份的类比，可以帮助我们以新方式思考跨性别身份固有的UISIDE和UCTAILIAN，这反过来又使设想技术可以更好地支持复杂和不断变化的身份。尽管XR具有支持跨性别者的潜力，但当前的AR和VR系统仍面临限制其大规模使用的限制，但是随着访问XR系统的访问，它们的限制会增加，因此它们可以改善跨性别的生活。
支持跨组织的安全数字市场
在当前由 ICT 驱动的全球竞争经济中，各方可能会从创建跨组织生产流程中受益。然而，这种跨组织协作意味着与他人共享敏感数据，可能导致对这些数据的控制权丧失。Lorenz 研讨会的挑战是提供一个分布式系统概念以及实施方向，以支持组织之间的灵活数字协作。特别是，在现有知识的基础上，研讨会讨论并从概念上解决了以下问题： - 支持数字协作的主要特征：1) 在以下情况下实例化的临时工作流程 2) 临时、完全自动化的拍卖（例如，企业赢得的 4 个机械零件的即时交付） 3) 拍卖中交换的（敏感）信息被安全地从失败的竞标者的域中删除。该过程是递归的，例如，中标企业可以随后创建生产和物流能力拍卖。最终，工厂和物流链将得到详细的指示（例如，通过脚本、程序）说明要做什么和何时做。在这种系统系统场景中，除非数字协作是基于重复的 ICT 模式构建的，并且这种模式还有利于设计空间分离、网络安全和信任以及稳健性，否则复杂性将激增。类似的问题出现在复杂（多尺度）机器的工程设计中，以及协作机器人系统（例如智能工厂）和协作智能运输系统中。 - 支持由一组连接的安全外联网和作为交易平台的交易软件组成的安全数字市场，例如在拍卖中竞标并随后生产所需技术的计算机。系统组件之间的通信由开放链接数据技术支持，这些技术可以访问复杂且敏感的数据结构和服务。这种数字市场的治理需要访问控制机制、数据来源和协作规则以及监控和执行机制。这些规则包括定义协作的规则（B2B）以及政府定义的规则（G2B）。为了能够保障安全并在开放链接数据技术之上引入来源机制，我们的目标是将数字分类账技术与开放链接数据技术相结合。这种结合将允许高级访问控制机制，并为可信的分布式数据存储和共享奠定重要基础。在 ICT 与行业研讨会上，研究人员与两家认识到此类安全数字市场的重要性和潜力的商业组织 KLM 和 Thales 合作。本报告描述了研讨会的结果。主要结果是将上述两个问题简化为单一问题，实质。这可以通过研讨会期间开发的“玩具案例”来规定。玩具案例——称为 KLM 的燃油泵数据共享系统——允许研讨会参与者提出一个有效防止滥用共享数据的概念。我们认识到数据不应与组织共享，而应与计算机程序共享。然后制定了这个概念。我们主要描述了使用安全环境（上图中的切片）来确保仅由经过认证的程序执行数据操作。我们研究了提供证书、合规要求和制裁的法律基础和组织，并确认有技术可以实施它们。
机器人人体检测的跨模态分析
摘要 — 感知和学习算法的进步已使机器人进行人体检测的解决方案越来越成熟，特别是在某些用例中，例如自动驾驶汽车的行人检测或消费者环境中的近距离人体检测。尽管取得了这些进展，但一个简单的问题：哪种传感器-算法组合最适合手头的人体检测任务？仍然很难回答。在本文中，我们通过对机器人技术中常用的传感器-算法组合进行系统的跨模态分析来解决这个问题。我们比较了最先进的人体检测器在具有挑战性的工业用例中对 2D 范围数据、3D 激光雷达和 RGB-D 数据及其选定组合的性能。我们进一步解决了工业目标领域数据稀缺的相关问题，并且最近对 3D 点云中人体检测的研究主要集中在自动驾驶场景上。为了将这些方法上的进步用于机器人应用，我们利用一种简单但有效的多传感器迁移学习策略，通过扩展强大的基于图像的 RGB-D 检测器，以弱 3D 边界框标签的形式为激光雷达检测器提供跨模态监督。我们的结果表明，在检测性能、泛化、帧速率和计算要求方面，不同方法之间存在很大差异。由于我们的用例包含代表广泛服务机器人应用的困难，我们相信这些结果为进一步研究指出了相关的开放挑战，并为从业者设计他们的机器人系统提供了宝贵的支持。
整个政府、跨机构和参与
陆军第 39 任参谋长最近认识到了这种训练的价值，因为我们正在为全球远征行动做好准备。马克·米利将军告诉聚集在一起的 CTC Huddle，他希望每个旅指挥官都能从在国家团队领导下和与国家团队合作时克服摩擦和迷雾的经验中受益。为了让这些旅指挥官尽可能真实地体验这种体验，同时使我们未来的统一行动伙伴受益，JRTC 将自己定位为我们整个政府伙伴的协作培训中心。JRTC 于 2012 年 10 月进行了第一次决定性行动训练环境 (DATE) 轮换，即轮换 13-01。该轮换包括大量跨机构和 SOF 整合。从那时起，我们收集了跨机构的经验教训，以加快整个部队和我们的统一行动伙伴的学习速度。同样恰当的是，当陆军考虑确定和澄清交战作为潜在的第七种作战功能的作用时，JRTC 设立了特遣部队交战作为作战功能观察员-教练/培训师，并在行动审查后完成轮换。