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2030人口普查策略
十年级人口普查是全国最大的平民动员，需要从超过3.3亿人口的整个人口中进行合作。人口普查局必须考虑到人口越来越多，生活在复杂的生活环境中，对隐私和政府信誉的关注日益严重。十年中的人口普查面临其他挑战，包括资金短缺，计划领导力的变化，由自然灾害和大流行病造成的干扰，以及在短时间内需要雇用数十万临时工。Covid-19大流行，导致延迟并需要对2020年人口普查进行大量重建，是这些挑战的极端例子。精心设计的人口普查可以帮助减轻这些挑战的影响。
双语处理和获取 - 简介
如何发展对第一语言或第二语言的知识，以及在实时理解和一种或两种语言中使用的知识如何？双语开发和处理是本书探索的中心主题，最初是根据第一语言（S）（L1）而探讨的，然后是其他语言。人类的生长和发展必然涉及时间的流逝，刺激了这种正交因素，并导致观察到能力在整个寿命中可能会有所不同。两个理论框架在历史上已经归因于知识和使用语言，自然与养育方法的解释（Galton 1876）：前者归功于生物遗传的内在特征，而后者则将环境外在经验归因于发展变化的原因。te证据将导致更加细微，更复杂的观点，避开二分法，并赞成考虑一系列内部和外部影响的混合方法。的确，“没有两者都不会发生发展，并且由于自然而改变了自然而自然的变化”（Shulman 2016，75；另请参见Resende 2019）。双语者表明，根据何时以及如何获取两种语言的方式（语言获取，洛杉矶；有关儿童洛杉矶的讨论），请参见De Houwer 2021。te术语的开发，获取和学习通常在本书中互换使用，并包括“指导和非实施者，无论是隐式和明确的》（de Houwer＆Ortega 2019b，2，2）。第一个审查是同时学习两种语言（2l1a）的双语者，并且可以称为婴儿床双语者。从两种语言中获得大量意见并在两种语言中都具有稳固培训的教育机会的可比访问权限的孩子都认为平衡能力。但是，双语的两种语言永远不会完全平等或平衡（de Houwer 2018a，b; Grosjean 2008），因此该术语（尽管广泛使用）并不是真正准确的。第二个要研究的是幼儿，他们从三到六岁的年龄获得第二语言（CL2A）掌握其L1的核心特征；这样的个体被描述为早期顺序
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Jadestone Energy plc（“公司”或“Jadestone”）已发布本演示文稿并提供了演示文稿中的信息，但演示文稿中的信息并非全面且未经公司或其任何员工、股东、董事、顾问、代理或关联方充分核实。公司或其任何股东、董事、高级职员、代理、员工或顾问均未就本演示文稿中的信息或其任何修订版本或向任何相关方或其顾问提供或将要提供的任何其他书面或口头信息（所有此类信息称为“信息”）的准确性、可靠性或完整性提供、已提供或有权提供任何陈述或保证（明示或暗示），因此在适用法律允许的最大范围内明确免除责任。因此，在适用法律允许的最大范围内，无论是本公司还是其股东、董事、高级职员、代理人、雇员或顾问均不对信息的公平性、准确性、可靠性、完整性或正确性，或本文所载任何意见的公平性、准确性、可靠性、完整性或正确性，或任何错误、遗漏或虚假陈述（疏忽或其他原因），或在演示文稿中向任何人作出的或随演示文稿提供的任何其他书面或其他形式的沟通承担任何责任，无论是直接或间接的、明示的或暗示的、合同的、侵权的、法定的或其他形式的责任。
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利用有关磁共振图像的先验知识可以从较少的数据中重建图像而不会丢失基本信息，并且可以使用深度神经网络来确定底层数据结构。8事实上，深度学习允许使用网络结构有效地对数据进行编码和提取有用的特征，它是解决许多领域问题的最强大方法之一，并且与其他方法相比具有出色的性能，这在多项数据科学竞赛中得到了证实。9,10此外，图形处理单元上的大规模并行计算使神经网络能够比其他最先进的算法更快地执行推理，这表明它适用于临床应用。此外，大量来自临床实践的 MRI 数据可用于训练深度神经网络并实现高性能。
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4.一般规定 ............................................................................................................................................. 20 4.1 适用性 ............................................................................................................................................. 20 4.1.1 目标受众 ............................................................................................................................................. 20 4.2 目标 ............................................................................................................................................. 21 4.2.1 指导 ............................................................................................................................................. 21 5.数据管理 (DM) 职责和责任................................................................................................................. 21 5.1 数据管理员.................................................................................................................................... 21 5.2 原则................................................................................................................................................... 21 5.3 培训................................................................................................................................................... 21 5.4 组件级别...................................................................................................................................... 21 5.5 问题...................................................................................................................................................... 22 5.6 框架...................................................................................................................................................... 22 5.6.1 DM 指导文件.................................................................................................................... 22 5.6.2 与指导文件的关系.................................................................................................................... 23 5.7 角色................................................................................................................................................... 24 5.8 在采集中使用规范和标准................................................................................................................ 24 5.8.1 背景................................................................................................................................... 24 5.8.2 政策................................................................................................................................ 24 5.8.3 实施................................................................................................................................ 25 5.8.3.1 非政府标准（NGS）................................................................................................. 25 5.8.3.2 NGS 的使用...................................................................................................................... 25 5.9 培训............................................................................................................................................. 25 6.
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• Nunn-McCurdy 违规行为。我们列出了国防部的 Nunn-McCurdy 违规行为官方清单（表 1），并按组件（图 2 和表 2）和商品类型（表 3）分类。自 2006 年以来，严重和重大 Nunn-McCurdy 违规行为的数量一直呈下降趋势，严重违规行为的下降趋势具有统计意义。这可能是由于项目管理得更好、基准成本估算得更好，或者是这些因素的结合。• 项目成本绩效（开发）。我们以累计和两年为单位检查 MDAP 开发（研究、开发、测试和评估 [RDT&E]）成本增长。除了以项目为基础显示所有项目均等加权的数据外，我们还以每个项目的美元规模为权重进行分析。值得注意的是，按项目划分，自 2010 年以来，RDT&E 的累计成本增长一直保持稳定（见图 3）。过去两年（2019-2021 年两年期）的 RDT&E 项目成本中位数增长为负数，表明成本正在下降（见图 7）。按两年期（边际）计算，项目成本增长一直在下降。• 项目计划周期增长（从项目启动到 IOC）。我们分析了在给定年份内致力于或实现 IOC 的所有活跃项目的周期增长。与 2016 年报告的数据相比，MS B/C MDAP 合并后的实际周期中位数从 7.6 年下降到 6.3 年，但计划增长有所增加，这可能是由于近年来计划更激进。
RaQualia Pharma 收购 FIMECS
RaQualia Pharma 收购 FIMECS 日本神奈川和名古屋，2024 年 2 月 14 日——FIMECS, Inc.（“FIMECS”）是一家私营生物技术公司，致力于基于靶向蛋白质降解创造一类新药，而 RaQualia Pharma, Inc.（“RaQualia Pharma”）是一家在东京证券交易所上市的研发型生物技术公司（证券代码：4579），今天宣布 FIMECS 和 FIMECS 的股东接受了 RaQualia Pharma 的收购提议，并且 RaQualia Pharma、FIMECS 和 FIMECS 的股东已签署股票购买协议（“SPA”）。收购后，FIMECS 将成为 RaQualia Pharma 的全资合并子公司。根据 SPA 条款，FIMECS 的股东将获得 45 亿日元的预付款，此外还将获得根据 2024 年至 2028 财年每个 FIMECS 预定的年销售额计算的盈利支付。“我们很高兴我们的 RaPPIDS TM 平台受到高度赞扬。我们预计，加入 RaQualia Pharma 集团后的强大协同效应将使我们能够大大加快我们的药物发现速度。”FIMECS 联合创始人兼首席执行官 Yusuke Tominari 博士表示。“我们非常感谢股东给予的强大和持续的支持。我们将继续推动我们的药物发现，包括内部和合作研究，以解决广泛的药物靶点和未满足的医疗需求，然后为世界各地的患者及其家属提供救命的药物。”“我们很高兴能与 RaQualia Pharma 合作，通过利用双方的专业知识来提升我们平台和产品线的价值。 “结合 RaQualia Pharma 的现有优势，我们将能够解锁不可成药的靶点并生成创新的降解化合物，从而造福患者及其家人。”FIMECS 联合创始人兼首席战略官 Kanae Gamo 博士表示。“我们很高兴地宣布，我们已与领先的靶向蛋白水解诱导药物平台公司 FIMECS 达成 SPA。上市生物技术公司收购私营生物技术公司是日本生物技术生态系统中期待已久的事件，我们很荣幸有机会成为榜样。此次收购将使我们能够利用一种新模式，该模式有可能创造突破性的治疗方法来满足尚未满足的医疗需求。FIMECS 是一家杰出的生物技术公司，已与全球领先的公司建立了强大的网络，并在该领域拥有良好的合同记录。通过尊重彼此的优势，我们将为患有治疗选择有限的疾病的患者及其家人提供新药物。并且我们将实现我们的使命：“我们通过创新的力量照亮人们的生活”——RaQualia Pharma 总裁兼首席执行官 Hirobumi Takeuchi 说道。此次收购预计将于 2024 年 3 月 26 日完成，但须完成所有必要的程序。
语言获取为未来的核心
在迅速发展的人工智能领域（AI）中的摘要，自然语言处理中大型语言模型（LLM）的前所未有的进步（NLP）提供了一个机会，可以重新审视形式和内容的机器智能传统指标的整个方法。由于机器认知评估的领域已经达到了模仿，因此下一步是有效的语言获取和理解。我们的论文提出了从既定的图灵测试转变为借助语言获取的全构图框架的范式转变，并从LLMS最近的进步中汲取了灵感。目前的贡献是对各个学科的出色工作的深刻贡献，指出需要保持跨学科的桥梁开放，并描述一种更健壮和可持续的方法。引言过去十年在人工智能的发展中见证了一个显着的加速，尤其是在自然语言处理领域。开创性的体系结构，例如Word2Vec（Mikolov等人2013）已经突破了我们以前认为可行的界限，诞生了可以用语言与人类无缝互动的先进的AI系统（Sejnowski，2023）。这些系统，包括从语音激活的虚拟助手到高度精确的翻译工具的应用程序，代表LLM的功率的收敛以及数据驱动和动态的系统理论的当前数字时代的景观（Brunton等人。2022）。2023）和未来职业（Tolan等人2021）。2012）。他们发掘和预测人类交流中错综复杂的模式的能力已经看到了我们与机器的互动的范式转移，因此必须将评估成为我们生活中必不可少的一部分（Sohail等人。自1950年艾伦·图灵（Alan Turing）于1950年成立以来，图灵测试一直是机器智能发展的标准（Turing，1950年）。然而，2014年勒布纳奖的公告声称该奖首次超过了图灵测试，这引发了有关该测试适当性的辩论（Shieber，2016年）。它引发了关于该测试是否确实评估机器智能还是仅仅是其模拟人类样子的能力的争议（Hoffmann，2022）。辩论的症结在于一个问题：机器是否能够理解人类语言，还是它的熟练程度仅反映了其模仿人类反应的程序能力？随着AI进步的当前轨迹，将这种对话从模仿转变为理解的时候已经成熟了（Cambria＆White，2014年）。本文的目的是根据当前的21世纪需求，为一般讨论提供了更新的多方面贡献，并解决了非常具体的范式转变。The AI roadmap requires an adequate assessment system of Efficient Language Acquisition and Understanding Capabilities in Intelligent Machines (Agüera y Arcas, 2022), because such instrument will allow to systematically retrieve evidence to better answer the next questions on the landscape (Adams et al.文章的其余结构如下：我们从该主题中的许多学术工作中揭示了一项选择，这是当前工作的基础，然后继续进行 - 毫无障碍但非常相关的提及最近的研究，该研究涉及从非凡的不同角度和范围中进行“新的图灵测试”的需求。在下一部分中说明了框架，定义了测试设计要求，并提出了构建良好指标的过程。列出了其他未来挑战，最后在讨论中，我们以综合和建筑设想得出结论。为了消除所使用的术语的操作含义，提供了词汇表和补充材料。
