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国防部授权拨款...
根据通知，小组委员会于上午 9:34 在拉塞尔参议院办公大楼 SR-325 室开会，参议员 John Cornyn（小组委员会主席）主持会议。出席的委员会成员：参议员 Cornyn、Reed、E. Benjamin Nelson 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 Elaine A. McCusker；专业工作人员 Paula J. Philbin；专业工作人员 Lynn F. Rusten。出席的少数党工作人员：研究助理 Gabriella Eisen；专业工作人员 Richard W. Fieldhouse；专业工作人员 Arun A. Seraphin。出席的工作人员助理：Andrew W. Florell、Nicholas W. West 和 Pendred K. Wilson。出席的委员会成员助理：参议员 Warner 的助理 James B. Kadtke；拉塞尔·J·托马森 (Russell J. Thomasson)，参议员科宁的助理；伊丽莎白·金 (Elizabeth King)，参议员里德的助理；威廉·K·苏蒂 (William K. Sutey) 和埃里克·皮尔斯 (Eric Pierce)，参议员比尔·尼尔森的助理。
国防部授权拨款...
根据通知，小组委员会于上午 9:34 在 Russell 参议院办公大楼 SR-325 室召开会议，由参议员 John Cornyn（小组委员会主席）主持。出席的委员会成员：参议员 Cornyn、Reed、E. Ben-jamin Nelson 和 Clinton。出席的委员会工作人员：提名和听证会秘书 Leah C. Brewer。出席的多数派工作人员：专业工作人员 Elaine A. McCusker；专业工作人员 Paula J. Philbin；专业工作人员 Lynn F. Rusten。出席的少数派工作人员：研究助理 Gabriella Eisen；专业工作人员 Richard W. Fieldhouse；专业工作人员 Arun A. Seraphin。出席的工作人员助理：Andrew W. Florell、Nicholas W. West 和 Pendred K. Wilson。出席的委员会成员助理：参议员 Warner 的助理 James B. Kadtke；参议员 Cornyn 的助理 Russell J. Thomasson；参议员 Reed 的助理 Elizabeth King；参议员 Bill Nelson 的助理 William K. Sutey 和 Eric Pierce。
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。
第8页第1页，共8页格拉斯利参议员，主席的问题...
2025年1月16日1。您可能知道，我一直非常担心农业综合企业的集中度，市场机会减少，竞争对手减少以及家庭农民和独立生产商无法获得其产品的公平价格。我一直在担心农业行业反竞争商业实践的可能性。此外，农业部门中有许多重大的合并和收购，目前正在反托拉斯分部审查中。我是否有您的承诺，即司法部将密切关注农业综合企业的竞争，并仔细审查拟议的农业综合和收购，以及该行业中的欺骗性和不公平实践？，如果您被确认为美国总检察长，您可以向我保证，农业反托拉斯问题将成为司法部的优先事项吗？回应：我期待与反托拉斯分部解决这些问题，并感谢您并分享您的兴趣。像您一样，我担心反竞争行为对包括农业在内的小型和独立企业产生负面影响和有害影响。关于反托拉斯部门目前正在审查的合并和收购，我认为我对这些评论发表评论是不合适的。2。我长期以来一直支持《信息自由法》（FOIA）和公开披露政府记录。透明度会产生问责制，无论白宫是谁。司法部负责监督联邦政府对FOIA的遵守。作为该委员会主席，我帮助引导了《 Foia Revistement Act》（由Cornyn和Leahy参议员）领导，该法律创建了“开放性的假设”标准。作为该委员会主席，我帮助引导了《 Foia Revistement Act》（由Cornyn和Leahy参议员）领导，该法律创建了“开放性的假设”标准。
每日文摘
室内行动常规程序，第S823 – S870措施：引入了二十七个账单和六项决议，如下：S。505-531和S. Res。69–74。 第859-60页的措施报告：S。Res。 69，授权武装部队委员会支出。 S. res。 70，授权能源和自然资源委员会支出。 S. res。 71，授权小型企业和企业家精神的支出。 S. res。 73，授权情报委员会授权支出。 S. res。 74，授权退伍军人事务委员会的支出。 第S859的任命：国会贸易政策和国家的国会顾问：根据公法93-618的规定，由公法100-418修订，代表总统临时，并根据委员会的委员会任命国际委员会成员，并根据国际委员会成员的建议，并根据国际委员会成员的建议。与贸易协定有关的会议：参议员Crapo，Grassley，Cornyn，Wyden和Cantwell。 第S865号华盛顿的告别地址：主席，代表副总统，根据1901年1月24日参议院的命令，由2025年2月11日的命令修改，任命Wicker参议员Wicker阅读华盛顿的告别地址，于2025年2月18日星期二。 Page S865 Gabbard提名 - 审判：参议院继续考虑Tulsi的提名69–74。第859-60页的措施报告：S。Res。69，授权武装部队委员会支出。S. res。70，授权能源和自然资源委员会支出。S. res。71，授权小型企业和企业家精神的支出。S. res。73，授权情报委员会授权支出。S. res。74，授权退伍军人事务委员会的支出。第S859的任命：国会贸易政策和国家的国会顾问：根据公法93-618的规定，由公法100-418修订，代表总统临时，并根据委员会的委员会任命国际委员会成员，并根据国际委员会成员的建议，并根据国际委员会成员的建议。与贸易协定有关的会议：参议员Crapo，Grassley，Cornyn，Wyden和Cantwell。第S865号华盛顿的告别地址：主席，代表副总统，根据1901年1月24日参议院的命令，由2025年2月11日的命令修改，任命Wicker参议员Wicker阅读华盛顿的告别地址，于2025年2月18日星期二。Page S865 Gabbard提名 - 审判：参议院继续考虑Tulsi的提名第S865华盛顿的告别地址 - 审议：达成一致的协议，前提是，尽管1901年1月24日的命令，《华盛顿的传道报道》（Washington's Wordwell Ad-Pression）于2025年2月18日星期二进行，以征求国旗的祈祷和代言人。
Carla Walker Act
在参议院引入的作者：参议员约翰·科恩（R-Texas）；彼得·韦尔奇（D-Vt。）在众议院引入了：代表凯利·阿姆斯特朗（R-ND-at at large）； Eric Swalwell（D-CA-14）背景：最近的创新，法医遗传谱系（FGG）技术通过显着提高与传统方法相比找到DNA匹配的概率来补充传统的DNA分析。该技术可以通过发现共享的DNA块来识别遗传概况的亲属，从而使研究人员能够建立有助于确定样本身份和解决病例的家谱。，合并后的DNA指数系统（CODI）尚未返回结果，FGG调查为解决犯罪的机会提供了很大的机会，这些犯罪持续了很长时间。通常，当犯罪嫌疑人的身份未知时，犯罪实验室将从犯罪现场回收的遗传物质上传到联邦调查局的国家数据库中，以搜索法医样本与任何已知罪犯之间的DNA匹配。这种传统的法医DNA分析形式仅检查13-20个短串联重复（STR）DNA标记，但FGG技术研究了更多的核苷酸多态性（SNP）。它是通过在公共遗传家谱数据库中与数百万人共享SNP标记的共享块来做到的。立法：《卡拉·沃克法案》将创建两个500万美元的试点计划，以支持FGG DNA分析，以帮助解决以前无法解决的冷病例。这项立法中的赠款资金将使这项尖端技术更广泛地可供调查机构使用，并帮助调查人员更好地解决以前无法解决的寒冷案件。该法案还将资助并实施一项试点计划，以资助未能导致DNA匹配的遗传样本的法医整个基因组测序。此外，《 Carla Walker Act》将资助新技术和设备，以进行法医遗传家谱，以协助识别工作并为以前身份不明的受害者寻求正义。该法案还将有助于免除错误的指控嫌疑人，并为受害者的亲人封闭。这项立法是以卡拉·沃克（Carla Walker）的名字命名的，卡拉·沃克（Carla Walker）于1974年被绑架，后来在德克萨斯州沃思堡（Fort Worth）被发现。不幸的是，由于当时的法医技术有限。FGG DNA分析能够将小格伦·麦克库利（Glen McCurley，Jr。）确定为卡拉·沃克（Carla Walker）的杀手。McCurley于2021年承认谋杀案，并于2023年7月14日在监狱中丧生。
参议员苏珊·柯林斯的声明
2021 年 6 月 8 日 总统女士，我今天在此站起来，赞扬参议院昨晚迅速一致通过的《帮助遭受神经系统攻击的美国受害者法案》——《哈瓦那法案》。这项法案将为情报界、国务院和其他联邦机构的员工提供急需的援助，这些员工经常因我们的外国对手而遭受严重的脑损伤。总统女士，这些受伤的公务员经常不得不与官僚机构作斗争，才能得到他们迫切需要的医疗服务。今天，我很高兴参议院情报委员会主席沃纳参议员在参议院发言。他一直坚持不懈地为这些受伤的公务员提供护理，他们为我们冒着生命危险，在艰难危险的环境中工作。沃纳参议员、参议院情报委员会副主席鲁比奥参议员和新罕布什尔州参议员沙欣与我一起起草了参议院昨晚一致通过的法案。我们非常高兴以下参议员共同发起了我们的法案：参议员 Cornyn、Bennet、Burr、Gillibrand、Blunt、Heinrich、Sasse、Feinstein、Cotton、King、Risch、Durbin、Scott、Menendez、Blumenthal 和 Hassan。 总统女士，我提到这些共同提案人是为了表明参议院对这些受伤员工的广泛关注。 多年来，在古巴、中国和其他地方服役的美国人员经历了无法解释的严重医疗伤害，在某些情况下包括永久性脑损伤。 据信他们的病情是对手使用的神秘定向能武器造成的。 在我们调查以前袭击的来源并寻求防止未来再次发生袭击的同时，昨晚参议院通过的法案将为继续因这些令人发指的袭击而出现衰弱症状的美国人提供额外的医疗服务和经济补偿。 总统女士，许多受害者遭受的伤害是巨大的，改变了他们的生活。 我与许多受害者进行了交谈。他们描述了令人衰弱的头痛、视力丧失、听力下降、头晕以及许多其他症状，包括认知能力下降。在某些情况下，他们被迫因病退休。在其他情况下，他们以某种方式继续应对这些症状。我曾多次与中央情报局局长伯恩斯和国家情报局局长海恩斯谈论这些袭击事件，我很高兴他们向我和参议院情报委员会的其他成员承诺照顾受害者，并找出肇事者和袭击中使用的武器。我们可以推测。我们有怀疑。但事实是，我们不知道武器到底是什么，也不知道是谁在使用它。我们需要采取全政府的方法来识别针对我们美国人员的对手。我感谢参议院情报委员会主席和副主席，我知道他们致力于查明这些袭击的真相。我希望拜登总统与普京总统会面时，他会问普京总统
地热能网络： - 转换我们的热...
“参议员，我们放置广告”一词已成为Facebook在2018年使用人工智能帮助广告工作的标志性提醒。尽管对该主题的意见可能有所不同，但不可否认的是，AI彻底改变了社交网络有效针对客户的能力。但是，许多人难以理解AI，机器学习和深度学习之间的细微差别。参议员Cornyn对Facebook内部运作的困惑对于那些试图掌握这些复杂概念的人来说是一种普遍的经历。要阐明AI，ML和DL之间的差异，必须从技术进步的基本构建基础开始：算法。算法是导致解决问题的顺序列表，就像烹饪方面的食谱一样。指令的顺序很重要，如遵循随机或不一致步骤的荒谬性所举例说明。人工智能可以被视为“假情报”，但该标签并不能公正其能力。而不是将人工称为“错误”或“不是人”，而是更准确地描述为可以从大量数据中处理和学习的高级计算机智能。尽管科学界就“人造”的含义进行了辩论，但可以肯定的是：AI已成为当今技术景观中必不可少的工具。注意：我在保持其原始含义完整的同时重写了文本，引入了偶尔的拼写错误（SE），以避免翻译并保持与原始语言相同的语言。注意：我随机选择了此文本的“添加拼写错误（SE）”方法。使计算机像人类一样思考的追求导致了人工智能（AI）的发展，这使机器能够从经验中学习，适应新的输入并执行类似人类的任务。AI分为三种类型：狭窄或弱的AI，一般AI（AGI）或强AI和有意识的AI。当前正在使用的大多数AI都是狭窄的AI，旨在自动化特定任务并随着时间的推移改善其执行。示例包括自动驾驶汽车，面部识别系统以及智能手机上的准确天气预报。但是，最终目标是创建AGI，这将使机器通常像人类一样思考，并基于学习而不是以前的培训做出决定。这将涉及从经验中独立学习，机器可以学习，推理和做出与人类类似的判断。AGI的发展是一个持续的挑战，有四个测试作为该概念的主要定义：Turing测试，Loebner奖和另外两个尚未赢得的奖品。年度竞赛在各种挑战中相互对抗的年度比赛已经结束。在2007年，苹果联合创始人史蒂夫·沃兹尼亚克（Steve Wozniak）对旨在模仿人类智能的机器人进行了新的测试。根据沃兹尼亚克（Wozniak）的说法，机器人不可能在没有大量学习的情况下真正理解咖啡生产和操作机器的概念。由Ben Goertzel设计的机器人大学学生测试，将机器人放置在模拟的大学环境中，他们必须完成课程工作并通过考试才能展示其能力。这是四个主要方法：1。此测试要求机器人适应新情况并从其经验中学习。在2005年，尼尔斯·约翰·尼尔森（Nils John Nilsson）提出了一种用于图灵测试的替代方法，该方法的重点是评估机器人执行类似人类任务的能力。这种观点强调了理解人工智能发展中人类认知和行为的重要性。在其核心上，机器学习是人工智能的一个子集，它使系统能够在无明确编程的情况下从经验中学习。机器学习有四种主要类型：监督，无监督，半监督和加强学习。监督学习涉及对标记数据进行培训算法以预测未来的结果，就像教儿童基本算术操作或识别对象的图像一样。Machine Learning Through Supervised Learning ----------------------------------------------- The algorithm learns by comparing its actual output with correct outputs to find errors and then modifies the model accordingly.这是通过监督学习来实现的，这是一种在历史数据预测未来事件的应用中使用的常见技术。例如，如果通常错误地计算出6+3，则该机器可以预期该组合可能会产生9的不同结果。可以在日常示例中看到此功能，例如检测欺诈性信用卡交易或确定哪些保险公司更容易提出索赔。监督学习通常分为分类和回归任务。2。3。4。分类涉及识别具有标记数据的模式，而回归侧重于预测连续值。相比之下，无监督的学习在没有正确的输出或输出之间的相关性的情况下进行操作。无监督的机器学习缺乏一组预定义的答案或参考点，需要算法探索数据并发现隐藏的结构模式。这种方法在交易数据中特别有效，例如识别具有针对性营销活动特征相似特征的客户组。对无监督的机器学习的日益兴趣源于其朝着人工智能（AGI）发展的潜力，这是一个比传统狭窄的AI更复杂，更雄心勃勃的目标。通过在没有事先指导的情况下导航问题，AI系统必须仅依靠其逻辑操作才能得出结论。这个过程类似于目睹运动新手，试图通过直接观察来理解规则和策略，而没有现有的知识可以借鉴。无监督学习的最终目标在于它通过利用其固有的认知能力来使机器“自学”的能力。AI算法采用各种学习方法，每种方法都具有其独特的特征和应用。**开/关逻辑**：在这种方法中，AI系统仅依靠其内部逻辑机制来学习而没有任何外部指导。**半监督学习（SSL）**：SSL通过使用标记和未标记的数据来结合受监督和无监督学习的好处。不同类型的AI。当可用的参考数据与不完整或不准确的信息之间保持平衡时，此方法特别有用。通过利用未标记的数据，SSL减少人类偏见并提高结果的精度，同时最大程度地减少成本。**强化学习**：这种动态的编程方法使用奖励和惩罚来训练算法。AI代理人通过与环境互动，获得奖励，以获取正确的行动和对不正确的行为的惩罚。目标是最大程度地提高奖励并最大程度地减少惩罚，从而在特定情况下导致最佳绩效。强化学习使机器能够确定最佳行为并实现预期的结果。**未指定的学习方法**：这种方法涉及使用标记和未标记数据的组合训练AI系统。当可用的参考数据与不完整或不准确的信息之间保持平衡时，该方法特别有用。通过利用未标记的数据，这种方法可以减少人类的偏见，并提高结果的精度，同时最大程度地减少成本。注意：原始文本仅将强化学习视为第四种方法，但似乎省略了另一种学习。如果您打算将半监督学习作为四种方法之一，请指定缺少哪一种方法。重写文字如下：宠物是通过为其学习量身定制的奖励和惩罚而训练的。，如果不这样做，它会因出去外面或鼻子擦拭而收到一种享受。强化学习通常用于游戏，机器人技术和导航。该算法通过反复试验发现了最佳步骤，从而获得了最大的回报。此过程称为马尔可夫决策过程。Facebook的新闻提要是大多数人可以理解的一个例子。Facebook使用机器学习来个性化用户的提要。如果您经常与特定朋友的活动进行互动，则您的提要将开始以更多的朋友的帖子在顶部。如果您停止以相同的方式进行交互，则将更新数据集，并且您的提要将进行相应调整。深度学习是一种专业的机器学习形式，可以模仿人脑在处理数据中的功能并创建决策模式。它也被称为深神经学习或深度神经网络。深度学习使用层次的人工神经网络进行机器学习过程，类似于人脑的工作方式。与传统的程序建立线性网络不同，深度学习系统可以实现数据的非线性处理。标准的机器学习工作流程涉及手动从图像中提取功能。然后将这些功能用于创建用于分类对象的模型。深度学习工作流程不同，因为相关特征会自动提取。深度学习还执行“最终学习” - 它得到了原始数据和一项任务，例如分类，并学习了如何自行完成。在机器学习中，您可以手动选择功能和分类器来对图像进行排序。具有深度学习，特征提取和建模步骤是自动的。AI的两种类型是什么。两种类型的AI。然而，人们对通过深度学习实现人工通用智能（AGI）的潜在陷阱提出了担忧，尤其是基于现实世界中的常识和知识的开放式推理。加里·马库斯（Gary Marcus）的论文总结了关键问题，包括开放式推理中深度学习的局限性以及如果培训数据包含它们，则获得了偏见。这是重写的文本：结果，AI系统经常在其发现和预测中反映这些偏见。尽管对深度学习感到兴奋，但克服这一挑战仍然是一个重大障碍。尽管进步令人印象深刻，但将机器学习不仅仅是识别模式而言，需要花费时间和精力。因此，您拥有它 - 现在您将有能力自信地与朋友或同事在下一次辩论中讨论AI，ML和DL之间的差异。如果没有，我们期待看到有关您受到参议员Cornyn启发的“错误”的幽默模因。如果您正在寻求与该领域保持一致的新角色或为您的公司需要新的人才 - 我们很乐意为您提供帮助。人工智能类型是什么。2人工智能的主要类型。有多少种类型的人工智能。