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亚洲气候变化投资组（AIGCC）
亚洲的投资者处于气候行动的最前沿，表明他们的投资组合与净零未来的未来有明确的承诺。但是，为了加速进步并确保公正，公平的过渡，更强大的政策支持和协作至关重要。AIGCC呼吁COP29的政府和政策制定者优先考虑该英国人中概述的建议，以释放投资在推动气候行动和建立可持续发展未来的全部潜力。通过共同努力，我们可以为可持续投资创造一个有利的环境，加速向低碳经济的过渡，并为亚洲和世界建立富有韧性和繁荣的未来。
新加坡虚假新闻网站网络和敌对信息活动的风险
i. 预先警告和信息素养：预先警告或预先警告公众的目的是在虚假信息传播之前教育人们，促进批判性思维和媒体素养。对于虚假新闻网站，重要的是在它们被用于影响力运动或 HIC 之前揭露它们，并教育公众了解它们将政治内容与非政治内容混合在一起的策略。国家图书馆委员会的“来源、理解、研究和评估” (SURE) 活动是帮助新加坡公众培养信息素养技能以辨别准确信息和虚假信息并发现影响力运动的主要努力之一。
移动AIGC的跨模式生成语义通信：联合语义编码和及时工程
于2023年12月20日收到； 2024年6月18日修订； 2024年8月20日接受。出版日期2024年8月26日；当前版本的日期2024年11月5日。这项工作得到了中国国家自然科学基金会（NSFC）的一部分，根据赠款62102099和授予U22A2054的赠款，部分由Guangzhou基础研究计划，根据Grant 2023A04J1699的赠款，一部分是由Guangdong Basic和Grant Indied Basic Research Foundation下的Grant 2023A151515151514 01137。这项研究也得到了新加坡国家研究基金会的一部分，部分由InfoComm媒体发展局在其未来的通信研发研究和发展方面的一部分，部分由国防科学组织（DSO）国家实验室根据AI新加坡计划，根据Grant FCP-NTU-RG-2022-010和Grant FCP-ASTRORE的GRANT FCP-ASTRASTAR TAIRISTION，在Grant FCP-NTU-RG-2022-010和下第1层在赠款RG87/22下，部分由NTU金融计算技术中心（NTU-CCTF）。这项研究也部分得到了Sutd SRG-ISTD-2021-165的支持，部分由Sutd-Zju的想法在Grant Sutd-Zju（VP）202102下的一部分，部分由新加坡教育部，新加坡教育部在SMU-SUTD下的22-SISSIS-SIS-SIS-SIS-SMU-048和STAIRITY pactiatiatiatiatiatiatiatiation in. Smu-sutd pransiatiatiatiatiatiations praintiatiatiatiatiatiations pransiatiatiatiatiationnif。NSF在Grant CNS-2148382下部分支持Shiwen Mao的工作。建议接受J. Ren。（通讯作者：Jiawen Kang。）
STRAIGHT-IN Dual：一种将 DNA 有效载荷和基因回路以双重、单拷贝方式整合到人类诱导性多能干细胞中的平台
将 DNA 有效载荷靶向人类 (h)iPSC 涉及多个耗时、低效的步骤，每个构建体都必须重复这些步骤。在这里，我们介绍了 STRAIGHT-IN Dual，它能够在一周内以 100% 的效率同时、等位基因特异性、单拷贝整合两个 DNA 有效载荷。值得注意的是，STRAIGHT-IN Dual 利用 STRAIGHT-IN 平台实现几乎无疤痕的货物整合，促进组件回收以进行后续的细胞修饰。使用 STRAIGHT-IN Dual，我们研究了启动子选择和基因语法如何影响转基因沉默，并展示了这些设计特征对 hiPSC 向神经元正向编程的影响。此外，我们设计了一种格拉瑞韦诱导的 synZiFTR 系统来补充广泛使用的四环素诱导系统，提供转录因子和功能报告基因的独立、可调和时间控制的表达。 STRAIGHT-IN Dual 生成同质基因工程 hiPSC 群体的空前效率和速度代表了合成生物学在干细胞应用领域的重大进步，并为精准细胞工程开辟了机会。
AIGB：通过扩散建模
自动投标在促进在线广告方面起着至关重要的作用，该广告可以自动为广告商提供投标。强化学习（RL）在自动招标方面已广受欢迎。但是，大多数当前RL自动铸造方法是通过马尔可夫决策过程（MDP）建模的，该过程假设马尔可夫状态过渡。此假设限制了在远程场景中执行的能力，并在处理高度随机的在线广告环境时使模型不稳定。为了解决这个问题，本文介绍了AI生成的招标（AIGB），这是一种通过生成建模的新型自动投标范式。在此范式中，我们提出了diffbid，这是一种用于投标的条件扩散建模方法。diffbid直接建模返回与整个轨迹之间的相关性，从而有效地避免了长时间的时间步长的错误传播。加法，diffbid提供了一种多功能方法，用于生成轨迹，在遵守特定约束的同时最大化给定的目标。在现实世界数据集和阿里巴巴广告平台上进行的在线A/B测试进行的广泛实验证明了Diffbid的有效性，GMV增加了2.81％，ROI增加了3.36％。
主题：海军陆战队射击训练计划
3591 G-3 2024 年 9 月 16 日 来自：训练和教育司令部指挥官 致：分发列表 主题：海军陆战队射击运动计划 参考：(a) MCO 3574.2M 海军陆战队战斗射击计划 (b) MCO 3591.2L 小型武器射击比赛 (c) 战斗射击研讨会章程 (d) 海军陆战队总部，2018 年海军陆战队步枪射击杀伤力能力评估 (e) 国防部长办公室，成立近战杀伤力工作队备忘录 (f) 海军研究办公室，SPEAR 杀伤力模型 (g) ONR 杀伤力报告 (h) 培训和教育 2030 (i) MARADMIN 105/23 FY23 战斗射击研讨会会后消息 (j) MARADMIN 123/24 FY24 战斗射击研讨会研讨会后消息 (k) 第 39 任指挥官的规划指导，2024 年 8 月 附件：(1) 术语和定义表 1. 情况。海军陆战队正处于小型武器射击杀伤力革命的边缘，这场革命经过多年酝酿，并建立在一系列战略级指导文件、成功的研究和实验计划以及参考文献中的多项变革性技术努力的基础上。具体而言，2018 年，海军陆战队作战分析局 (OAD) 在参考文献 (d) 中指出，“尽管海军陆战队必须具备在战斗条件下发射致命火力的能力和信心这一基本理念……但来自伊拉克和阿富汗的海军陆战队领导层对这种能力提出了质疑。”在同一报告中，OAD 指出，“根据海军陆战队第 3574.2L 号命令的定义，海军陆战队战斗射击计划中现行的海军陆战队年度步枪训练表 1 和表 2 未能准确反映当前的威胁环境和未来的作战环境。”在参考文献 (e) 中，国防部长描述了他致力于提高近战编队的“战斗准备、杀伤力、生存力和恢复力”，同时也表示我们对这些部队的投资“没有跟上现有技术、人为因素科学和人才管理最佳实践的变化。”OAD 报告和 CCLTF 备忘录均指出，该军种缺乏对杀伤力的可衡量定义，以及一套标准化的可量化指标，供海军陆战队利用并帮助他们了解其武器的杀伤力。为此，报告指出：“如果没有数据，这种基于能力的评估 (CBA) 的好处将是短暂的，不断适应有思想的敌人的想法将再次沦为轶事断言，而不是可量化的能力。”这些见解、分析和建议对年度步枪资格 (ARQ) 的制定产生了直接影响，该部门于 2021 年开始实施该资格。ARQ 取代了年度步枪训练 (ART) 表 1 和表 2，自 1907 年以来，ARQ 一直是陆军步枪资格的核心。ARQ 结合了在战斗中更真实的射击姿势，并将表 1 和表 2 中评估的技能组合结合到有效的射击过程中，其中包括在 15 到 500 码范围内的交战。重要的是，ARQ 目标基于致命区，如参考文献 (d) 中所建议的那样。这个 ARQ 目标和射击过程强调了射击致命性的重要性，因为只有落在致命区的射击才会得分。三年前，在 ARQ 首次实施的同时，海军研究办公室 (ONR) 正在开展一项研究项目，重点是了解致命武力决策。根据该项目的初始数据收集结果、参考文献 (d) 中的见解以及海军陆战队对射击致命性的日益关注，ONR 决定将其研究重点转向收集射击数据，以更好地了解如何提高
人工智能生成内容的语义通信（AIGC）涉及有效的内容创建
人工智能生成的内容（AIGC）服务在数字内容创建中具有巨大的潜力。AIGC的独特能力，例如基于最小输入的内容生成，具有巨大的潜力，尤其是与语义通信（SEMCOM）集成时。在本文中，开发了一种用于集成AIGC和SEMCOM的新型综合概念模型。，在语义级别上引入了内容一般级别，该级别介绍了AIGC和SEMCOM如何相互作用以产生有意义有效的内容。此外，考虑到针对AIGC服务量身定制的语义提取和评估指标的关节，提出了采用AIGC技术的新型框架作为语义信息的编码和解码器。该框架可以适应所产生的不同类型的内容，所需的质量和使用的语义信息。通过采用深Q网络（DQN），提出了一个案例研究，该案例研究提供了对优化问题及其收敛特征的可行性的有用见解。
ECE 659智能传感器和传感器网络
作为用于创建内容的下一代范式，AI生成的内容（AIGC），即，基于用户提示，通过生成AI（GAI）自动构成内容，最近引起了极大的关注和成功。With the ever- increasing power of GAI, especially the emer- gence of Pretrained Foundation Models (PFMs) that contain billions of parameters and prompt engineering methods (i.e., finding the best prompts for the given task), the application range of AIGC is rapidly expanding, covering various forms of information for human, systems, and networks, such as network designs, channel cod- ing, and optimization solutions.在本文中，我们介绍了移动边缘AI生成的所有内容的概念（AIGX）。具体来说，我们首先回顾了AIGX的构建块，从AIGC到AIGX的演变以及实用的AIGX应用。然后，我们提出了一个统一的移动边缘AIGX框架，该框架采用边缘设备提供PFM授权的AIGX服务，并通过及时的工程优化此类服务。更重要的是，我们证明了次序提示导致发电质量差，这会对用户满意度，边缘网络性能和资源利用产生不利影响。因此，我们进行了一个案例研究，展示了如何使用Chatgpt培训有效的及时优化器，并研究了及时工程在用户体验，发电质量和净工作绩效方面进行的改进。