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国防部授权拨款...
根据通知，小组委员会于上午 9:32 在 Russell 参议院办公大楼 SR-232A 室开会，参议员 John Ensign（小组委员会主席）主持会议。出席的委员会成员：参议员 Ensign、Cornyn、Thune、Akaka 和 Clinton。出席的委员会工作人员：提名和听证会书记员 Leah C. Brewer。出席的多数党工作人员：专业工作人员 William C. Greenwalt；专业工作人员 Gregory T. Kiley；法律顾问 David M. Morriss；专业工作人员 Lucian L. Niemeyer。出席的少数党工作人员：少数党法律顾问 Peter K. Levine；专业工作人员 Michael J. McCord。出席的工作人员助理：Andrew W. Florell、Bridget E. Ward 和 Pendred K. Wilson。出席的委员会成员助理：参议员 Sessions 助理 Arch Galloway II；参议员 Ensign 的助理 Alexis Bayer；参议员 Cornyn 的助理 Russell J. Thomasson；参议员 Thune 的助理 Bob Taylor；参议员 Akaka 的助理 Darcie Tokioka；参议员 Bill Nelson 的助理 William K. Sutey，参议员 Ben Nelson 的助理 Eric Pierce；以及参议员 Clinton 的助理 Andrew Shapiro。
全球奖励多代理深入强化学习的自主流动性系统
我们研究了按需自动移动性（AMOD）系统中的车辆派遣，在该系统中，Central操作员将车辆分配给客户要求或拒绝这些车辆以最大化其总利润。最近的方法使用多代理深入强化学习（MADRL）来衡量可扩展但性能的算法，但基于本地奖励的训练代理，这会扭曲对系统范围的利润的奖励信号，从而导致较低的绩效。因此，我们提出了一种新型的基于全球奖励的MADRL算法，用于在AMOD系统中派遣车辆，该算法通过向代理商分配奖励，以利用反面基线的代理来解决训练有素的代理商与运营之间的现有目标冲突。与具有本地奖励的状态MADRL算法相比，我们的算法在现实世界数据的各种环境上显示了统计学上的显着改进。我们进一步提供了结构性分析，表明全球奖励的利用可以改善隐式车辆的平衡和需求预测能力。可以在https://arxiv.org/abs/2312.08844上找到我们论文的扩展版本，包括附录。我们的代码可从https：// github获得。com/tumbais/gr-madrl-amod。关键字：多学科学习，学分分配，深入强化学习，自主性按需
使用（不是）大语模型在正式DSL中生成模拟模型 - 反应网络的研究
形式语言是建模和仿真的组成部分。他们允许将知识蒸馏成简明的模拟模型，可自动执行，解释和分析。但是，可以说最容易获得模型的方法是通过自然语言，这是计算机不容易解释的。在这里，我们评估了如何将大型语言模型（LLM）用于将自然语言形式化为模拟模型。现有研究仅使用非常大的LLM（例如商业GPT模型）进行探索，而无需微调模型权重。要缩小这一差距，我们展示了如何对开放量，7B参数Mistral模型进行微调，以将自然语言描述转化为特定于域语言的反应网络模型，从而提供自我托管，计算和内存有效的替代方案。为此，我们开发了一个合成数据代理，以作为微调和评估的基础。我们的量词评估表明，我们的微调Mistral模型可以恢复高达84的地面真相模拟模型。5％的案件。此外，我们的小规模用户研究展示了该模型在各个领域的一次性生成以及交互式建模的实际潜力。虽然有前途，但以当前形式，微型的小LLM无法赶上大型LLM。我们得出的结论是，需要更高质量的培训数据，并期望将来的小型和开源的LLM提供新的机会。
使用合成训练数据的低复杂度雷达手势识别
摘要：无线电探测和测距（雷达）技术的发展使得手势识别成为可能。在基于热图的手势识别中，特征图像尺寸很大，需要复杂的神经网络来提取信息。机器学习方法通常需要大量数据，而用雷达收集手势非常耗时耗能。因此，提出了一种基于调频连续波（FMCW）雷达和合成手势特征生成器的低计算复杂度手势识别算法。在低计算复杂度算法中，对雷达原始数据实施二维快速傅里叶变换以生成距离-多普勒矩阵。之后，应用背景建模来分离动态物体和静态背景。然后选择距离-多普勒矩阵中幅度最高的箱来定位目标并获得其距离和速度。可以利用天线维度上此位置的箱来使用傅里叶波束控制计算目标的角度。在合成生成器中，使用Blender软件生成不同的手势和轨迹，然后直接从轨迹中提取目标的距离、速度和角度。实验结果表明，当以合成数据作为训练集，以真实数据作为测试集时，模型在测试集上的平均识别准确率可达89.13%。这表明合成数据的生成在预训练阶段可以做出有意义的贡献。
乌克兰周刊，2016 年
基辅——纳迪亚·萨夫琴科是一位创造了多项第一的女性。她是乌克兰第一位女性军事飞行员，也是第一位获得该国最高荣誉——乌克兰金星英雄勋章的女军人。据基辅国际社会学研究所称，她还是乌克兰最受信任的政治家。俄罗斯总统弗拉基米尔·普京于 5 月释放了她，此前，普京以捏造的罪名将她关押了近两年，以换取两名俄罗斯情报人员。现在，35 岁的萨夫琴科女士面临着政治光环以有史以来最快的速度黯淡的危险。她因 12 月 11 日在明斯克秘密会见克里姆林宫支持的分离主义分子而遭到了乌克兰最高拉达其他议员的猛烈批评，其中包括她缺席当选的 Batkivshchyna 党。自获释以来，她一直主张与莫斯科支持的分离主义领导人进行对话；她为在白俄罗斯的会面辩解，称这是释放战俘和“加强”乌克兰、俄罗斯及其顿巴斯傀儡之间正在进行的和平谈判的一步。Batkivshchyna 第二天与她断绝关系，称她不再是该组织的成员。与此同时，其他议员，如人民阵线党的安东·赫拉申科，称她是莫斯科的“特工”。她的批评者还要求将她从乌克兰议会国家安全委员会中开除，因为她经常在那里接触机密信息。
RAPIDx：用于序列比对的高性能 ReRAM 处理内存加速器
摘要 — 基因组序列比对是许多生物应用的核心。测序技术的进步产生了大量的数据，使序列比对成为生物信息学分析的关键瓶颈。现有的比对硬件加速器存在片上内存有限、数据移动成本高、比对算法优化不佳等问题。它们无法同时处理测序机产生的大量数据。在本文中，我们提出了一种基于 ReRAM 的加速器 RAPIDx，使用内存处理 (PIM) 进行序列比对。RAPIDx 通过软硬件协同设计实现了卓越的效率和性能。首先，我们提出了一种适用于 PIM 架构的自适应带状并行比对算法。与原有的基于动态规划的比对相比，所提出的算法显著降低了所需的复杂度、数据位宽和内存占用，而准确性下降却微不足道。然后，我们提出了实现所提算法的高效 PIM 架构。 RAPIDx 中的数据流实现了四级并行，我们在 ReRAM 中设计了一个原位比对计算流，与我们之前的 PIM 设计 RAPID 相比，效率和吞吐量提高了 5.5-9.7 倍。所提出的 RAPIDx 可重新配置为集成到现有基因组分析流程中的协处理器，以增强序列比对或编辑距离计算。在短读比对中，RAPIDx 分别比最先进的 CPU 和 GPU 库提供了 131.1 倍和 46.8 倍的吞吐量改进。与用于长读比对的 ASIC 加速器相比，RAPIDx 的性能高出 1.8-2.9 倍。
交叉雷丁：通过学习中的学习来改善自然语言的解释
自然语言解释（NLE）是阐明大语模型（LLM）决策背后推理的案例。已经开发了许多技术来使用LLM生成NLS。但是，像人类一样，LLM可能并不总是在第一次尝试时产生最佳的NLE。受到人类学习过程的启发，我们引入了C Ross -R Efine 1，该1分别通过部署两个LLM作为生成器和评论家来采用角色建模。代理人输出了第一个NLE，然后使用评论家提供的反馈和建议来完善这种易于解释。c ross -r efine不需要任何有监督的培训数据或附加培训。我们通过自动和人类评估使用三个最新的开源LLM验证了三个NLP任务中的C ROSS -R efine。我们选择S ELF -R Efine（Madaan等人，2023）作为基线，它仅利用自我反馈来完善解释。我们从自动评估中的发现和用户研究表明，C ROSS -R efine的表现优于S ELF -R efine。同时，C ross -r efine可以使用较少的功能LLM有效地执行，而S Elf -R efine仅通过ChatGpt产生强劲的结果。此外，我们进行了一项消融研究，以评估反馈和建议的重要性。他们俩在完善解释中起着重要作用。我们在英语和德语的双语数据集上进一步评估了c ross -r efine。
停电战争 - 与美国签订合同
威廉·O·斯图德曼上将：前国家安全局局长、中央情报局代理局长和中央情报局代理局长以及美国海军情报局局长。亨利·库珀大使：前战略防御计划主任和美苏太空会谈首席谈判代表。科特·韦尔登众议员：前众议院军事委员会副主席和众议院国土安全委员会副主席。约翰·庞德克斯特博士：前总统罗纳德·里根的国家安全顾问。威廉·拉达斯基博士：国会 EMP 委员会、美国空军武器实验室和国防核能局的高级科学和技术 EMP 专家。罗伯特·P·J·林德塞斯上校：前国家情报大学教员。凯文·里德勒上校：前参谋长联席会议办公室工作人员。爱德华·M·罗奇博士：联合国和哥伦比亚大学的网络战和安全专家。詹娜·马莱科斯·史密斯教授，先生：西点军校教员和前美国空军航空战争学院教员。辛西娅·艾尔斯教授：曾在美国国家安全局工作 40 年的资深人士，现担任美国陆军战争学院网络战争与安全教授。大卫·T·派恩先生：EMP 工作组副国家主任。迈克尔·马比先生：前指挥军士长，曾参加过伊拉克战争，是美国电网易受特种部队攻击影响的顶尖专家之一。杰弗里·亚戈先生：物理工程师，在能源和应急电力系统方面拥有 50 多年的工作经验，包括为美国政府设施工作。
道德育儿：不是妊娠
例如，我们可能会以儿童为中心的观点，根据该观点，人们有权通过成为该孩子的最佳或“足够或“足够”的父母来父母。谁被认为是任何给定孩子的最佳父母，都不必是孩子的生物繁殖者，假设可以确定卓越育儿的适当评估标准。妊娠主义观点所基于的论点通常是这样运行的。到出生时，妊娠计划与她的孩子之间的亲密关系等于非蒙克的宝贵商品，即妊娠pro养家和她的妊娠胎儿都对主体有兴趣。iv带生孩子远离亲生父母将破坏相当大的正常价值。因此，应以道德权利的形式保护这种关系。我在这里评估了两个论点，以捍卫这一想法，并认为它们都不相信。在下一部分中，我讨论了一个论点，该论点是根据胎儿与妊娠蜜饯之间的关系是一种与特殊价值的亲密关系。在第三部分中，我评估了一个论点，该论点是捍卫了这样一种观念，即存在着一种关系，即对孩子与妊娠繁殖者分离会受到伤害的想法。我在第4节中得出结论。我的讨论的一个结果是，关于偏见的最基本要素之一，对生物儿童的偏见之一的故事并不像一个人可能希望的那样“整洁”，我们将不得不求助于替代性辩护，以捍卫我们对父母派别的辩护之一。
Mingoo Seok - 电气工程
(13) IEEE 固态电路学会 (SSCS) 杰出讲师 (DL)，2023 年 2 月 - 2025 年 2 月 (12) 表现最佳副编辑，IEEE 超大规模集成系统汇刊 (TVLSI)，2021 年、2022 年 (11) 最佳论文奖，论文题为“Vesti：用于深度神经网络的节能内存计算加速器”，IEEE 超大规模集成系统汇刊 (TVLSI)，2022 年 (10) AMiner AI2000 芯片技术最具影响力学者，荣誉提名（前 11-100 名学者），2020 年 (9) 高通教师奖，2019 年 (8) IEEE 高级会员（2018 年）；会员（2012 年）；学生会员 (2006) (7) NSF CAREER 奖 - 获奖作品为“解决下一代无裕度 VLSI 计算平台设计的深化变异性挑战”，2015 年 (6) AMD/CICC 学生奖学金 - 获奖作品为“0.5V 2.2pW 双晶体管电压参考”，美国，2009 年 8 月 (5) DAC/ISSCC 学生设计大赛 - 获奖作品为“Phoenix：用于立方毫米传感器系统的超低功耗处理器”，美国，2009 年 2 月 (4) Rackham 博士前奖学金 - 美国密歇根大学安娜堡分校 EECS 系三名获奖者之一，2008 年 9 月 - 2009 年 8 月 (3) 博士留学奖学金 - 韩国高等教育基金会全国十五名获奖者之一， 2007 (2) 优秀奖学金 - 首尔国立大学，韩国，1998年3月 - 2001年3月 (1) 优秀本科奖学金 - 全国20名获奖者之一，韩国高等教育基金会，韩国，1999年9月 - 2002年2月