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BEHAVIOR-1K：具有 1,000 个日常活动和现实模拟的具身 AI 基准
摘要：我们提出了 BEHAVIOR-1K，一个以人为本的机器人综合模拟基准。BEHAVIOR-1K 包括两个部分，分别由“您希望机器人为您做什么？”这一广泛调查的结果指导和推动。第一个部分是定义 1,000 种日常活动，基于 50 个场景（房屋、花园、餐厅、办公室等），其中有 5,000 多个对象，并标注了丰富的物理和语义属性。第二个部分是 O MNI G IBSON，这是一个新颖的模拟环境，它通过逼真的物理模拟和刚体、可变形体和液体的渲染来支持这些活动。我们的实验表明，BEHAVIOR-1K 中的活动是长期的并且依赖于复杂的操作技能，这两者对于最先进的机器人学习解决方案来说仍然是一个挑战。为了校准 BEHAVIOR-1K 的模拟与现实之间的差距，我们提供了一项初步研究，研究如何在模拟公寓中使用移动机械手学到的解决方案转移到现实世界中。我们希望 BEHAVIOR-1K 的人性化本质、多样性和现实性能够使其对具身化 AI 和机器人学习研究有价值。项目网站：https://behavior.stanford.edu。
S2N -TLS基准测试和比较分析-libraetd
jmz8rm@virginia.edu摘要作为亚马逊Web服务的实习生（AWS），我以前无需使用AWS的S2N-TLS和其他公共运输层安全（TLS）库的简单且可靠的比较基准，以确定优化和确定S2N-TLS的区域。S2N-TLS每秒处理数亿美元的连接，从而使任何小的优化可节省大量成本。基准线束将每个库（S2N-TLS，OpenSSL和Rustls）适应一个共同的接口，并测量握手延迟，吞吐量和内存使用情况。s2n-tls比Rustls和OpenSSL更具性能，但要比Rustls更高的内存使用，这使得内存成为优化的可能目标。未来的工作包括将基准纳入测试中，以防止部署前的性能回归，更详细的测试以获得更具体的见解，并使用更多参数进行测试。1。简介TLS是一个网络协议，可确保两个端点（例如，您的计算机和Web服务器）安全通信。TLS有两个主要目标：身份验证和加密。身份验证是对端点身份的验证，它阻止了不良演员假装是客户端可能想要与之交谈的服务器。加密保护在运输中数据的安全性，这可以防止
福利和承保范围摘要：该计划涵盖了什么以及您为涵盖服务付出的奥斯卡奖：铜经典4700计划
您继续承保范围的权利：如果您想在结束后继续覆盖范围，则有一些机构可以提供帮助。这些机构的联系信息是：德克萨斯州保险局，瓜达卢佩街333号，奥斯汀，德克萨斯州78701，电话1-800-578-4677或http://www.tdi.texas.gov/index.htex.html或1-855-Scsar-55。您也可以使用其他覆盖范围选项，包括通过健康保险市场购买个人保险范围。有关市场的更多信息，请访问www.healthcare.gov或致电1-800-318-2596。您的申诉和上诉权利：如果您对拒绝索赔的计划提出投诉，则有一些机构可以提供帮助。此投诉称为申诉或上诉。有关您的权利的更多信息，请查看您将获得该医疗要求的福利的说明。您的计划文件还提供完整的信息，以提交索赔，上诉或申诉。有关您的权利，本通知或协助的更多信息，请联系：http：//www.tdi.texas.gov/index.html。该计划提供最低基本覆盖范围？是。最低限度的覆盖范围通常包括计划，通过市场或其他个人市场政策获得的健康保险，Medicare，Medicaid，Chip，Tricare以及某些其他覆盖范围。如果您有资格获得某些类型的最低基本覆盖范围，则可能没有资格获得高级税收抵免。该计划是否符合最低价值标准？不适用。中文（中文）：如果需要中文的帮助，请拨打这个号码，请拨打这个号码1-855-672-2789。对于您的计划，Woesn Moes不符合最低价值标准，您有资格获得高级税收抵免，可以帮助您通过市场来制定计划。语言访问服务：西班牙语（Español）：对于Obtener Asstencia en Spanish，Lleme Al 1-855-672-2tagalog（Tagalog）：功夫Kailangan ninyo Tagalog的帮助电话1-855-672-2navajo（dine）：dinehgo shika at'ohwol ninisingo，kwiiijijigo holne'1-855-672-2
食品净化中的新技术和有益的微生物
食物对于人类健康至关重要，提供能量和营养，在人体，组织，生长和器官发育，正常运作以及维持代谢中发挥至关重要的作用。除营养外，食物还可能含有自然发生或由食物加工或储存产生的各种毒素。通常，这些水平是无法检测到的，也不会观察到不利影响。食物毒素，例如霉菌毒素，重金属和农药残留物，通过增加营养不良，诱变和致癌作用的可能性来对人类健康构成风险。霉菌毒素在数千年中一直是对人类的威胁，它们在食物中的存在与各种急性和慢性毒性有关，包括癌症诱导，诱变和其他有害影响，从轻度不适到死亡到死亡。食品行业中广泛的重金属污染对人类健康构成了重大威胁。重金属的摄入量增加了患心血管，肾脏和神经系统疾病的可能性。完全避免食物污染是具有挑战性的。然而，通过政府法规和对食品价值链的常规监控，毒素污染我们的食品供应的风险显着降低。但是，毒素通常承受常见的食物烹饪和加工方法，这意味着当前的食物过程无法减轻食物中的毒素。食物中毒素的发病率上升导致全球经济每年损失数十亿美元。我们希望这个因此，需要发明的方法和程序来应对食物毒素的威胁至关重要。一种有前途的解决方案是采用生物学方法，专门采用健康的微生物（如益生菌）来减轻毒素的负面影响。近几十年来，由于其广泛的特性，益生菌引起了人们的注意，这不仅影响消化系统，而且会影响体内和体外生物排毒。本书的重点是研究与使用不同益生菌和潜在益生菌菌株在食品中毒素去污的最新进展。作者对粮食排毒的发展提供了许多见解，并解决了此类策略的应用中的某些关键挑战。
行动计划/成本效益分析
● 提高概念理解。● 对学区 LRC 产生积极影响。● 让学生为专业技术写作做好更多准备。● 让学生为上大学做好更多准备，减少补习课程的需求。● 提高批判性思维能力。● 提高学生对 ACT 的准备程度。
原始发表论文的引文（记录版本）：Willsch, D., Willsch, M., Gonzalez Calaza, C. et al (2022)。Benchmarking Advantage 和
摘要 我们使用飞机调度场景中的尾部分配和精确覆盖问题，对迄今为止最大的量子退火器（5000+ 量子比特量子退火器 Advantage 及其 2000+ 量子比特前身 D-Wave 2000Q）的量子处理单元进行了基准测试。基准测试集包含小型、中型和大型问题，其中既有稀疏连接实例，也有几乎完全连接的实例。我们发现，Advantage 在几乎所有问题上都优于 D-Wave 2000Q，成功率和问题规模都有显著提高。特别是，Advantage 还能够解决 D-Wave 2000Q 无法再解决的具有 120 个逻辑量子比特的最大问题。此外，仍然可以由 D-Wave 2000Q 解决的问题可以通过 Advantage 更快地解决。然而，我们发现，D-Wave 2000Q 可以在不需要 Advantage 上存在的许多新耦合器的情况下解决稀疏连接问题并获得更好的成功率，因此提高量子退火器的连通性本身并不会提高其性能。
AHCCCS药房福利介绍6.20.2024.pptx
部分A。未涵盖实验服务。如果：1。它通常被广泛接受为美国医学实践中的护理标准，并且是针对其意图或使用的条件的安全有效治疗。2。该服务不符合第（a）（1）款中的标准，但是该服务已被证明是根据在美国发表的医学期刊中的同行评审文章中的证据的重量来安全有效的。3。该服务不符合第（a）（2）款中的标准，因为该服务的意图或使用的条件很少，但是该服务已被证明是根据提供或提供服务或相关服务的专家意见的意图的重量或使用的条件来安全有效的。
BenevolentAI_投资者介绍 2024 年 8 月.pptx
本演示文稿可能包含前瞻性陈述。前瞻性陈述并非历史事实，可能以“计划”、“目标”、“宗旨”、“相信”、“期望”、“预期”、“打算”、“估计”、“将”、“可能”、“应该”等词语和类似表述来识别。前瞻性陈述包括关于目标、战略、展望和增长前景的陈述；未来计划、事件或业绩以及未来增长潜力；经济前景和行业趋势；公司市场的发展；监管举措的影响；和/或公司竞争对手的实力。这些前瞻性陈述反映了公司当时的信念、意图和当前目标/宗旨。前瞻性陈述涉及风险和不确定性，因为它们与事件有关，并且取决于未来可能发生或可能不会发生的情况。本演示文稿中的前瞻性陈述基于各种假设，这些假设基于管理层对历史运营趋势、公司记录中包含的数据以及第三方数据的审查（但不限于此）。尽管公司认为这些假设在做出时是合理的，但这些假设本质上受重大已知和未知风险、不确定性、意外事件和其他重要因素的影响，这些因素难以或无法预测且超出了公司的控制范围。
让人工智能远离自我炒作：了解机器学习的益处和挑战
本文比较了不同的船舶性能建模方法，目的是找到最适合运营优化的建模技术。特别强调了机器学习等数据驱动方法的潜力和挑战。与中午报告相比，使用基于传感器数据的数据驱动方法的附加值是量化的。除了行业标准方法之外，还提出了一种基于物理信息机器学习的新方法，称为“船舶内核”。船舶内核在短期准确性方面优于此处考虑的其他方法。这使它们成为需要对广泛条件进行预测的运营优化（例如路线和速度优化）的理想构建块。与其他方法相比，船舶内核具有出色的长期准确性，使其成为性能监控用例（例如与船体和螺旋桨性能相关的维护计划）的宝贵工具。本文最后对机器学习操作化面临的挑战进行了总体评论和警告。