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生物制剂检测选择指南...
本指南由美国国家标准与技术研究所 (NIST) 执法标准办公室根据机构间协议 94–IJ–R–004、项目编号 99–060–CBW 为防备局拨款与培训办公室 (G&T) 系统支持部 (SDD) 编写。它也是根据 CBIAC 合同编号SP0700–00–D–3180 和 NIST 与国防部技术信息中心 (DTIC) 之间的机构间协议 M92361 编写的。作者感谢美国国家标准与技术研究所 (NIST) 的 Kathleen Higgins 女士提供的计划支持以及就本文档内容进行的多次宝贵讨论。我们还要感谢设备标准化和互操作性跨部门委员会 (IAB) 和响应者知识库 (RKB)。IAB（由政府和急救人员代表组成）的成立是为了确保设备标准化和互操作性，并监督先进技术的研究和开发，以协助州和地方一级的急救人员建立和维持强大的危机和后果管理能力。RKB 由国家预防恐怖主义纪念研究所 (MIPT) 和美国国土安全部防备局拨款和培训办公室的奖励编号 MIPT106-113-2000-002（响应者项目）资助，专门用于满足应急响应人员的需求。RKB 包含有关当前可用产品的信息，以及标准、培训和补助金等相关信息。我们也真诚感谢所有向我们提供有关其产品信息的供应商。分发声明 I：已批准公开发布；分发不受限制。免责声明：本指南中对任何特定商业产品、流程或服务的商品名、商标、制造商或其他方面的引用并不构成或暗示美国国土安全部或其任何机构的认可、推荐或支持。本指南中的观点和意见均为作者的观点和意见，并不一定反映美国国土安全部或其任何机构的观点和意见。
锂离子电池消防员
本演示文稿中包含的某些陈述可以被视为适用的加拿大证券法的含义中的“前瞻性陈述”。前瞻性陈述通常可以通过使用诸如“信仰”，“可能”，“将”，“继续”，“持续”，“预期”，“预期”，“预期”，“期望”，“应该”，“应该”，“可以”，“计划”，“潜在”，“潜在”，“未来”，“未来”，“未来”或其他类似的表达方式的示例或趋势的示例中，该示例不适合任何类似的表述，该示例不在这些陈述是基于各种假设，无论是在本演讲中确定的，该公司认为在这种情况下是合理的。不能保证这种估计或假设将被证明是正确的，因此，实际结果或事件可能与前瞻性陈述所表达或暗示的期望有重大不同。前瞻性陈述涉及固有的风险和不确定性，其中大多数很难预测，其中许多都超出了公司的控制，并且不能保证未来的绩效。由于这些风险，不确定性和假设以及公司公开披露文件中包含的风险（读者应仔细审查），因此读者不应不适当地依赖这些前瞻性陈述。实际结果可能与任何前瞻性陈述中包含的结果有重大不同。此外，本沟通中包含的前瞻性陈述反映了公司在本演讲之日起对未来事件和观点的期望，计划或预测。公司预计随后的事件和发展可能会导致其评估，期望，计划和预测发生变化。公司可以选择在将来的某个时候更新这些前瞻性陈述，但它没有意图，也没有义务这样做，除非适用法律要求。这些前瞻性陈述不应被依赖为代表公司评估日期之日起的任何日期的评估。本公司的前瞻性声明通过本警告声明明确符合其全部资格。
Compeer：主动的生成对话代理...
对话剂（CAS）充当同伴支持者的对话已经广泛研究并证明对人们的心理健康有益。但是，以前的同伴支持CA是用户启动的，或者遵循预定义的规则来启动对话，这可能会阻止用户与CAS合作并建立与CAS的关系以获得长期利益。在本文中，我们开发了Compeer，这是一种生成的CA，可以主动为用户提供自适应同伴支持。compeer利用大型语言模型来检测和反映对话中的重大事件，从而使其能够战略性地计划主动护理的时间和内容。此外，Compeer将同伴支持策略，对话历史及其角色纳入生成信息。与基准用户启动的CA相比，我们的一周受试者之间的研究（n = 24）展示了Compeer在提供同伴支持并提高用户参与度方面的优势。我们报告用户与计算机的互动模式，并讨论设计主动生成剂以促进人们的福祉的影响。
聚脱氧核糖核苷：一种有希望的皮肤抗衰老剂
1。简介（PDRN）由精子细胞Deonorhynchus mykiss（鲑鱼鳟鱼）Oronchorhynchus keta（鲑鱼朋友）的DNA片段衍生物组成。6 PDRN化学结构由低分子量DNA组成，范围为50至1,500 kDa。它由脱氧纤维核苷酸的线性聚合物与磷酸二酯键，其中单体单位由嘌呤和嘧啶核苷酸代表。这些聚合物链创建了双螺旋桨形的空间结构。提取和纯化过程允许恢复超过95％的纯物质。这对于确保绝对缺乏免疫反应很重要。精子是高度纯化DNA提取的最合适的来源，而没有杂质的风险，例如肽，蛋白质和脂质。6在临床实践中引入PDRN并不是什么新鲜事物，其惊人的治疗作用包括抗炎，抗凋亡，抗骨质疏松性，抗骨质，抗质发生，抗肾上腺素，抗替代性，抗稳态，抗稳态，骨再生剂，组织，组织，抗囊性损伤。，伤口的愈合和疤痕的预防作用（图1）。7–16
软件工程 - 自主代理系统
3。职责3.1。设计，开发和实施为自治代理系统的代码，重点是但不限于专注于行为模型，因果模型，世界模型，优先级机制，奖励机制，社交交流机制和输入输出输出界面。3.2。使用内部和外部系统和基准评估和评估自主剂系统的性能。3.3。设计，开发和实施用于评估自主代理3.4的性能的系统。设计，开发和实施API功能和体系结构功能。3.5。编写代码以支持测试，分析，验证和验证代码库，包容性自主代理系统，性能评估系统，API系统和其他系统。3.6。考虑可扩展性，算法设计，基础架构以及云提供商系统和服务的整体系统设计，编排和部署。
PEARL：准备生产的加固学习代理
强化学习（RL）是优化长期目标的多功能框架。尽管可以使用RL正式化许多现实世界中的问题，但是学习和部署表现的RL策略需要一个旨在应对几个重要挑战的系统，包括勘探 - 诠释困境，部分可观察性，动态动作空间和安全问题。尽管这些挑战的重要性已得到充分认可，但现有的开源RL库并未明确解决它们。本文介绍了Pearl，这是一个准备生产的RL软件包，旨在以模块化的方式拥抱这些挑战。除了提出基准测试结果外，我们还重点介绍了Pearl持续采用的示例，以证明其在生产用例中的优势。Pearl在github上的github.com/facebookresearch/pearl及其官方网站是pearlagent.github.io。关键字：加固学习，开源软件，Python，Pytorch
面向整体智能的代理 AI
人工智能 (AI) 在 1956 年达特茅斯会议上被历史性地定义为能够从周围环境收集信息并在其中采取有效行动的人工生命形式。1970 年，麻省理工学院的明斯基团队开发了一套机器人系统，称为“Copy Demo”，它可以观察“积木世界”场景并成功重建观察到的多面体块结构（Winston，1972 年）。该系统由观察、规划和操作模块组成，表明每个子问题都极具挑战性，需要进一步研究。因此，人工智能领域分裂成几个专门的子领域。虽然这些子领域已经独立取得了重大进展，但这种过度简化主义模糊了人工智能研究的总体目标。为了超越现状，迈向更为复杂的 AI，我们强调接受亚里士多德整体哲学的重要性，该哲学强调各部分之间的整合要大于各部分之和。大型语言模型 (LLM) 和视觉语言模型 (VLM) 的最新进展已显示出在开放世界环境中识别语言和图像的巨大潜力（OpenAI，2023 年）。例如，LLM 的高级语义处理已被用于将人类指令分解为机器人的高级任务（Wake 等人，2023c、d）。然而，这些现有的多模态基础模型，即使对于 GPT-4V(ision)，在实现需要动作预测的细粒度操作方面仍然面临挑战。因此，提出了一种新的具身代理基础模型（Durante 等人，2024b），该模型集成了语言能力、视觉认知、上下文记忆和直觉推理，并能自适应地预测具身动作。这是第一项使用从机器人、游戏和医疗保健任务中收集的具身数据预训练基础模型以开发通用 AI 代理的研究。具身代理被概念化为一个交互式系统，它通过其感知能力与人类交流并与环境交互，采取符合人类意图的动作。这就是为什么我们认为大型具身基础模型的进步是对代理 AI 的重大贡献，使系统能够从各种领域信息、动作、自然语言指令和多模态上下文中解析和推断人类意图。此外，
代理申请书 日期：______________ 赞助者
主要用途：用于在极端困难的情况下，当没有成年会员由于受伤、生病、丧失工作能力或远离家庭而无法购物时，为授权顾客申请和签发代理/协助信，使其可以无限制地使用 Exchange 和 DeCA 设施。
软件代理技术：概述 - CONTA
本章旨在调查软件代理领域的一些关键研究问题。它注释了几位研究人员对软件代理的许多领域的看法，试图对每个争论主题给出更具文献性的观点。它的主要目标是概述快速发展的软件代理领域，作为大量文献的参考点，并概述软件代理技术的关键方面。虽然本章并不是对软件代理领域所有问题的介绍，但它旨在为读者指出主要感兴趣的领域。此外，本章还研究了代理技术在虚拟企业中的应用。它介绍了将代理技术应用于虚拟企业的基本方面，作为入门步骤。
总结代理策略 - 哈佛大学
摘要 智能代理和基于 AI 的系统正变得越来越普遍。它们以不同的方式支持人们，例如为用户提供建议、与他们合作实现目标或代表用户行事。此类系统缺少的一项关键功能是能够向用户提供其策略和在不同条件和场景下预期行为的有效摘要。我们认为这种能力是对“可解释机器学习”和“可解释 AI”背景下目前正在开发的能力的补充，在各种情况下都至关重要。特别是，当用户需要与代理合作时，当必须在不同的可用代理之间进行选择以代表她行事时，或者当被要求确定授予代理的自主权级别或批准其策略时，它可能会发挥关键作用。在本文中，我们提出了开发策略总结能力的挑战，而该领域的当前理论和方法尚未解决这个问题。我们提出了一个策略总结的概念框架，我们将其设想为一个涉及代理和人员的协作过程。最后，我们建议可以使用可能的测试平台来评估策略总结研究的进展。