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与俄罗斯一致的TAG-11目标亚洲和欧洲与Hatvibe和Cherryspy
Insikt Group已确定在中亚，东亚和欧洲的一项持续的网络活动活动。此运动是由俄罗斯一致的威胁活动组进行的INSIKT小组曲目作为TAG-110，该小组与UAC-0063重叠，并且乌克兰计算机应急响应团队（CERT-UA）属于俄罗斯网络速度速度集团Bluedelta（APTP28），其信心中等信心。有针对性的组织包括人权团体，私人安全公司和教育机构。tag-11，部署了装载机Hatvibe和后门Cherryspy，以在此运动中进行操作。初始访问被怀疑来自恶意电子邮件附件或对弱势Web服务的剥削，例如Rejetto HTTP文件服务器（HFS）。
Align ChoiceElite（PPO）Align ChoicePlus（PPO）2024覆盖药物的配方列表
celecoxib capsule 2 QL(60 EA per 30 days) diclofenac potassium tablet 50mg 3 diclofenac sodium dr 2 diclofenac sodium er 3 diclofenac sodium gel 1% 2 QL(1000 GM per 30 days) diflunisal tablet 500mg 3 ec-naproxen tablet delayed release 500mg 4 etodolac capsule, tablet 3 flurbiprofen tablet 2 ibu 1 ibuprofen tablet 400mg, 600mg, 800mg 1 indomethacin er 4 indomethacin capsule 25mg, 50mg 2 ketorolac tromethamine injection 15mg/ml, 30mg/ml 4 ketorolac tromethamine tablet 10mg 4 QL(20 EA per 30 days) meloxicam片剂1 nabumetone片剂2 Naproxen DR片剂延迟释放375mg 2 Naproxen DR片剂延迟释放500mg 4 Naproxen钠含量275mg，550mg 3 Naproxen片剂延迟释放释放500mg 4 Naproxen片剂250mg，330mg，500mg，500mg，500mg，500mg，50000mg，50000mg，50000毫克3 Sulindac片剂2阿片类镇痛药，长效
MSCI世界气候变化巴黎一致的低碳选择索引方法
12 nace是欧盟对经济活动的分类。NACE部分代码A，B，C，D，E，F，G，H，L被归类为“高气候影响”部门，而其他股票则被归类为“低气候影响”部门。有关NACE的更多详细信息，请参阅https://ec.europa.eu/eurostat/eurostat/statistics-explained/index.php?title=nace_background。使用映射映射到相应的“气候影响部门”的GICS子行业代码。有关GIC的更多信息，请参阅https://www.msci.com/gics
I2P注册通过学习从像素到点相似性的基本对齐特征空间 通过滚动曲线在大规模点云中的全局本地化... ct-lvi：一个朝着连续的激光 - 视觉的框架... AI和大型模型的基础 对象重新识别的功能聚合和连接性 混合现实可视化和人脑的交互式血流动力学计算 Guihua Wang 实时的表面识别系统，用于可变的双头机器人步行速度 lcnet.pdf-科学技术学院
估计相机和激光雷达之间的相对姿势对于促进多代理系统中复杂的任务执行至关重要。尽管如此，当前的方法论遇到了两个主要局限性。首先，在跨模式特征提取中，它们通常采用单独的模态分支来从图像和点云中提取跨模式特征。此方法导致图像和点云的特征空间未对准，从而降低了建立对应关系的鲁棒性。第二，由于图像和点云之间的比例差异，不可避免地会遇到一到一对像素点的对应关系，这会误导姿势优化。为了应对这些挑战，我们通过学习从p ixel到p oint sim Imarlities（i2p ppsim）的基本对齐特征空间来提出一个名为i Mage-p oint云注册的框架。I2P PPSIM的中心是共享特征对齐模块（SFAM）。 它是在粗到精细体系结构下设计的，并使用重量共享网络来构建对齐特征空间。 受益于SFAM，I2P PPSIM可以有效地识别图像和点云之间的共同视图区域，并建立高可责任2D-3D对应关系。 此外，为了减轻一对一的对应问题，我们引入了一个相似性最大化策略，称为点最大。 此策略有效地过滤了异常值，从而确立了准确的2D-3D对应关系。 为了评估框架的功效，我们进行了有关Kitti Odometry和Oxford Robotcar的广泛实验。I2P PPSIM的中心是共享特征对齐模块（SFAM）。它是在粗到精细体系结构下设计的，并使用重量共享网络来构建对齐特征空间。受益于SFAM，I2P PPSIM可以有效地识别图像和点云之间的共同视图区域，并建立高可责任2D-3D对应关系。此外，为了减轻一对一的对应问题，我们引入了一个相似性最大化策略，称为点最大。此策略有效地过滤了异常值，从而确立了准确的2D-3D对应关系。为了评估框架的功效，我们进行了有关Kitti Odometry和Oxford Robotcar的广泛实验。结果证实了我们框架在改善图像到点云注册方面的有效性。为了使我们的结果可重现，源代码已在https://cslinzhang.github.io/i2p上发布。
MSCI气候巴黎对齐基准选择索引方法
1索引由一组方法和政策文档（“方法集”）约束，包括当前的索引方法文档。有关更多详细信息，请参考附录IX。2在2020年12月3日，欧盟委员会在官方杂志（https：//ur- eur- lex.europa.eu/legal-content/en/txt/pdf/？以防欧盟授权的行为发生变化，并且需要对索引方法进行更新，MSCI将在实施该方法的更改之前发布公告。MSCI不会为此更新进行正式咨询。3欧洲议会的2019/2088法规（EU）和2019年11月27日在金融服务领域的可持续性相关披露的理事会，网址为：https：//eur-lex.europa.eu/legal-legal-legal-legal-legal-legle/legal- content/en/en/en/en/en/en/txt/pdf/pdf/pdf/pdf/？
因果一致性：使用A/B测试的增强语言模型
我们通过调整语言模型以超过A/B测试结果来开发一个通用框架，以优化营销传播的内容。我们微调了一种语言模型，将较低表现的内容转换为表现较高的变体，教会其在文本空间中进行爬山。部署后，该模型会改善人类提出的营销内容。此设计可确保AI援助不太可能损害绩效，从而减轻实施风险并促进组织的采用。我们通过电子邮件营销中的大规模现场实验来验证我们的框架。在涵盖2.83亿印象的36个活动中，在我们调整的模型的协助下创建的主题行实现了单击的速度，比未经辅助的人类专家创造的汇率高33％。这些绩效增长是由于内容质量的提高而有因果关系，从而确认了我们框架的有效性。此外，具有30倍的通用语言模型该参数无法改善结果，而我们较小的微调模型成功，这表明域特定于适应性是必要的，并且相对较小的语言模型就足够了。我们的发现提供了实验证据，表明语言模型可以从A/B测试中提取可概括的见解，从而实现从文案到创意设计的非结构化营销决策的系统优化。
超越人工智能对齐的偏好
人工智能协调的主流实践假设 (1) 偏好是人类价值观的充分代表，(2) 人类理性可以从最大化偏好满足的角度来理解，(3) 人工智能系统应该与一个或多个人类的偏好保持一致，以确保它们的行为安全并符合我们的价值观。无论是隐含遵循还是明确认可，这些承诺都构成了我们所说的人工智能协调的偏好主义方法。在本文中，我们描述并挑战了偏好主义方法，描述了可供进一步研究的概念和技术替代方案。我们首先调查了理性选择理论作为描述性模型的局限性，解释了偏好如何无法捕捉人类价值观的深层语义内容，以及效用表示如何忽略了这些价值观可能存在的不可比性。然后，我们批评了预期效用理论 (EUT) 对人类和人工智能的规范性，借鉴了表明理性主体不必遵守 EUT 的论点，同时强调了 EUT 如何对哪些偏好在规范上是可接受的保持沉默。最后，我们认为这些限制促使我们重新定义人工智能协调的目标：人工智能系统不应与人类用户、开发者或人类的偏好保持一致，而应与适合其社会角色（例如通用助手的角色）的规范标准保持一致。此外，这些标准应由所有相关利益相关者协商并达成一致。根据这种替代的协调概念，多种人工智能系统将能够服务于不同的目的，与促进互利和限制伤害的规范标准保持一致，尽管我们的价值观多种多样。
引入新的行业一致强迫劳动法……
背景 汽车行业拥有世界上最大的供应链之一，已在全球范围内建立了一个由最佳供应商组成的复杂全球网络。汽车行业的监管环境不断发展，新法规对下游公司提出了额外的要求，要求其加强供应链尽职调查。我们将继续致力于保护人权，通过设定期望、传达最佳实践、进行社会责任审核以及通过第三方评估验证供应商政策。汽车工业行动小组 (AIAG) 及其成员原始设备制造商认可并赞赏供应商迄今为止为增强资源和工具以遵守和满足保护人权的监管要求所做的努力。当行业成员在合规报告举措上达成一致时，原始设备制造商和供应商都可以从提高的简洁性和效率中受益。公告 AIAG 的原始设备制造商成员认为，我们的行业已经迎来了另一个高效协调的机会。与 2010 年代的冲突矿物报告要求一样，需要采取协作方式。AIAG 的原始设备制造商成员必须开发强大的供应链透明度流程和系统，以实现有效的尽职调查报告。我们无法独自实现这一目标；我们现在比以往任何时候都更需要供应基地的支持和统一的尽职调查方法。利用常见的尽职调查流程并为行业提供领先的资源，对于调查我们的供应链、降低人权风险和确保尊重整个供应基地的所有工人至关重要。因此，我们自豪地宣布，AIAG 已与福特、通用汽车、本田、日产、Stellantis 和丰田合作，制定了开展和报告尽职调查活动的行业统一方法。AIAG 已与技术提供商达成协议，并创建了一个通用报告工具和资源的在线市场。所有参与的 OEM 都同意将这些要素纳入他们自己的供应商尽职调查实践中。这种方法以较低的成本促进了标准化报告数据、通用报告模板和创新技术。AIAG 的在线市场提供各种价位和功能的解决方案的轻松选择和比较，可满足任何尽职调查成熟度级别的供应商的需求。已经使用类似工具的供应商可以继续使用新的 AIAG 尽职调查报告模板 (DDRT) 向 OEM 客户报告尽职调查结果，该模板是 AIAG 或该计划的任何技术提供商提供的单一通用报告模板。一级供应商的作用为了最大限度地提高标准化流程和报告模板的有效性，一级供应商应利用 DDRT 直接与受影响的 OEM 沟通其供应链风险。这样，一级供应商可以向 OEM 提供一致、整合的信息，最大限度地减少重复请求并提高效率。
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