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选择性感知：学习语言模型演员的简洁状态描述
最新的大型语言模型（LMS）越来越长的上下文。虽然这种趋势允许使用大量的SOTA LMS使用大量文本，但要求这些大的LMS处理潜在的冗余或无关紧要的数据，可以不必要地增加推理时间和成本。为了解决这个问题，我们提出了Blinder，该方法利用了一个小的易键率LM来采样最小的Inter功能集，从而最大程度地提高了下游LM的性能。Blinder训练具有价值头的LM，以估算下游LM的最佳输出的可能性。我们评估了盲目的盲目决策制定任务，该任务臭名昭著，臭名昭著的状态描述：nethack和机器人计划。Blinder在Nethack和Robot Planning中分别将LM Actor In-Actor In-In-Actor In-In-Actor In-In-Actor In-In-flongion降低了158％和54％，这分别代表了大量推断成本节省，同时又代表了绩效的提高。
对化学、生物等的使用情况的描述性分析……
作者：D Tin · 2023 年 · 被引用 6 次 — 本研究的目的是通过分析暴力非国家行为者 (VNSA) CBRN 事件数据库来探索非国家行为者对 CBRN 武器的使用情况。
跟踪＃：432316669日期：26-12-2024
阿联酋网络安全委员会已经观察到，又称APT34或Helix Kitten的Oilrig是针对中东关键部门的威胁性演员，这是通过复杂的网络间谍活动。此建议概述了他们的战术，技术和程序（TTP），以帮助组织增强其防御能力。oilrig，也称为APT34或Helix Kitten，是一个自2016年以来一直活跃的威胁演员。Oilrig专门从事高级网络活动，尤其是针对关键部门，例如中东的政府实体，能源和技术提供商。该小组采用高度适应性的策略，技术和程序（TTP），利用复杂的恶意软件，零日漏洞以及供应链妥协以实现其地缘政治目标。
二二元应对和性健康寻求辅助生殖技术
摘要目的：这项研究检查了对伴侣的二元应对（DC）和伴侣如何应对（普通DC）的看法是否与寻求辅助生殖技术的夫妻中的性福祉相关。背景：尽管不孕症与重大的性关注有关，但对夫妻性幸福感的关系的关系知之甚少。方法：有232对医学不育症的夫妇的样本完成了评估DC和性福祉的问卷（与不育相关的性问题，困扰和满意度）。结果：认为伴侣从事较高阴性直流的人报告了较低的性良好（演员效应）。认为他们的伴侣从事较高正面直流的男性报告了更高的性满足感，而妇女则报告了与不育相关的性问题更大（Actor效应）。对较高统治的看法与男性和女性的性健康较高有关（演员效应）。妇女的伴侣报告了对较高常见DC的看法也报告了与不育相关的性问题（伴侣效应）的较少。调整了有关关系满意度的分析。结论：这些发现强调了对未来纵向研究的必要性，以更好地了解二元因素与不育夫妇的性幸福感之间的关联。
与3D场景表示形式的策略扩散
摘要：扩散策略是有条件的扩散模型，这些模型学习以机器人和环境状态为条件的机器人动作分布。他们最近显示出胜过确定性和替代作用分布学习公式的表现。3D机器人策略使用3D场景特征表示形式使用感应深度从单个或多个相机视图汇总。他们已经显示出比在相机观点之间更好地概括其2D对应物。我们统一了这两条工作和现在的3D扩散器演员，这是一种具有新颖的3D DeNoising Transformer的神经政策，它融合了来自3D视觉场景的信息，语言指令和本体感受，以预测NOISISE 3D ROBOT姿势的噪声。3D扩散器Actor在RLBench上设置了新的最先进的，其绝对性能增益比当前的SOTA在多视图设置上占据了18.1％，并且在单视图设置上的绝对增益为13.1％。在加尔文基准测试上，它比当前的SOTA相对增加了9％。它还学会了通过少数示威来控制现实世界中的机器人操纵器。通过与当前的SOTA策略和模型的消融进行彻底比较，我们显示了3D扩散器演员的设计选择极大地超过了2D表示，回归和分类目标，绝对关注和整体非言语的非言语非言语的3D场景嵌入。
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技术框架补充成像人工智能工作流程
IHE 技术框架概述 附录 ................................................................................................ 13 附录 A – 参与者概要定义 ...................................................................................................... 13 附录 B – 交易概要定义 ...................................................................................................... 13 词汇表 ...................................................................................................................................... 13 第 1 卷 – 概况 ...................................................................................................................... 14 70
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问责制：在开发、提供和使用人工智能系统和服务时，每个人工智能业务参与者必须在确保可追溯性和遵守“共同指导原则”方面，在合理范围内履行对利益相关者的责任。注：问责制有时被定义为可解释性。但在本文件中，信息披露由透明度处理，问责制是指对人工智能承担事实上和法律上的责任以及承担该责任的先决条件。透明度：在开发、提供和使用人工智能系统和服务时，人工智能业务参与者必须在考虑使用人工智能系统和服务的社会背景的情况下，在合理范围内向利益相关者提供适当的信息，并在必要和技术可行的条件下确保人工智能系统和服务的可验证性。注：与信息披露相关的事项被广泛称为“透明度”。人工智能 GfB 背景 1）以人为本
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Apache CVE-2021-44228 CVSS 3.0：10（严重）漏洞描述 Apache Log4j2 2.0-beta9 至 2.15.0（不包括安全版本 2.12.2、2.12.3 和 2.3.1）配置、日志消息和参数中使用的 JNDI 功能无法防范恶意行为者控制的 LDAP 和其他 JNDI 相关端点。当启用消息查找替换时，可以控制日志消息或日志消息参数的恶意行为者可以执行从 LDAP 服务器加载的任意代码。从 log4j 2.15.0 开始，此行为已默认禁用。从版本 2.16.0（以及 2.12.2、2.12.3 和 2.3.1）开始，此功能已被完全删除。请注意，此漏洞特定于 log4j-core，不会影响 log4net、log4cxx 或其他 Apache Logging Services 项目。建议的缓解措施
