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democtacy4All 2024：关键重点UB学生
道德AI发展是负责任的数字治理的基石。区块链可以通过分散的共识机制来执行道德准则，从而确保AI系统与社会价值观保持一致。通过保持AI活动的透明记录，区块链使开发人员和运营商负责，以确保负责的AI使用。民主4All 2024将解决这些主题，强调区块链在促进道德和负责的AI发展中的作用。
电池温度的第一个空间演示 -
该设备（图1）安装在由Kansai大学及其合作者开发的Cubesat上（项目经理：副教授Masaki R. Yamagata，化学，材料和生物工程学院）。Denden-01于2024年12月9日（JST）从国际空间站（ISS）部署。部署后，通信测试成功地检索了卫星遥测，证实电池维持其目标的工作温度范围，即使在寒冷条件下，电池也不会降低较低的温度限制。这是世界上首次成功的空间演示，用于用于机载设备的基于无机SSPCM的温度稳定设备。
展示从没有状态估计的像素飞行的敏捷飞行
摘要 - 次数是最敏捷的飞行机器人之一。尽管在基于学习的控制和计算机视觉方面取得了进步，但自动无人机仍然依赖于明确的状态估计。另一方面，人类飞行员仅依靠从板载摄像头的第一人称视频流将平台推向极限，并在看不见的环境中坚固地飞行。据我们所知，我们提出了第一个基于视觉的四摩托系统，该系统自动浏览高速的一系列门，而直接映射像素以控制命令。像专业的无人机赛车飞行员一样，我们的系统不使用明确的状态估计，并利用人类使用的相同控制命令（集体推力和身体速率）。我们以高达40 km/h的速度展示敏捷飞行，加速度高达2 g。这是通过强化学习（RL）的基于识别的政策来实现的。使用不对称的参与者批评，可以促进培训，并获得特权信息。为了克服基于图像的RL训练期间的计算复杂性，我们将门的内边缘用作传感器抽象。可以在训练过程中模拟这种简单但坚固的与任务相关的表示，而无需渲染图像。在部署过程中，使用基于Swin-Transformer的门检测器。我们的方法可实现具有标准，现成的硬件的自动敏捷飞行。尽管我们的演示侧重于无人机赛车，但我们认为我们的方法超出了无人机赛车的影响，可以作为对结构化环境中现实世界应用的未来研究的基础。
风猎人项目展示了绿色氢...
mol集团通过实现团体愿景来确定“可持续性问题”（重要性）是我们通过实现社会可持续增长的关键问题。我们预计这项倡议将尤其有助于实现“海洋和全球环境的环境保护”和“海洋技术发展创新 - 开发的创新”。
众议院民主党政策委员会听证会
尊敬的西法斯主席、比扎罗主席、众议院民主党政策委员会成员、费城和东南代表团成员、费城市议会成员以及其他嘉宾，大家早上好。我叫埃里克·约翰逊，是宾夕法尼亚州东南部交通管理局（SEPTA）预算和转型高级主管。感谢你们将这场关于“保持宾夕法尼亚州经济发展”的重要听证会带到费城。作为民选领导人，感谢你们为SEPTA以及宾夕法尼亚州各地的公共交通机构提供所需的州政府资金。许多合作伙伴和倡导者都致力于增进对公共交通的理解和支持，其中包括州长夏皮罗、帕克市长、州议会成员、市议会成员以及我们东南郡的领导。帕克市长、市议会以及SEPTA服务区内的各郡承诺并增加了拨款，以维持SEPTA的项目和服务。尽管去年众议院已就长期公共交通资金解决方案取得进展，但这些措施并未提交州长审议。夏皮罗州长和州议会确实提供了必要的援助，以帮助SEPTA维持服务和票价，并弥补本财政年度的资金缺口。展望未来，我们仍然对本预算季就新资金方案采取最终立法行动充满希望。我们期待与您以及我们的其他支持者和利益相关者携手合作，为达成有意义的解决方案争取必要的支持。SEPTA 和宾夕法尼亚州东南部是推动宾夕法尼亚州经济发展的重要驱动力。这个五县地区仅占该州 5% 的土地，却拥有该州 32% 的人口，创造了该州 41% 的经济活动。东南地区为州普通基金创造了 133 亿美元的税收收入，占总税收的 38%。SEPTA 拥有 9,300 名员工，在过去五年中与宾夕法尼亚州的公司签订了价值 14 亿美元的商品和服务合同。只有强大的公共交通才能在如此狭小的地理区域内创造如此高的经济生产力。而且 SEPTA 创造的不仅仅是生产力。一位旁观者在《费城问询报》上写道，这是“她所见过的最大的集体欢乐场景”。2月14日，老鹰队超级碗游行预计有100万人参加，而SEPTA却成功吸引了40万人。SEPTA的服务获得了极其积极的反馈。SEPTA一次又一次地帮助费城成就了一番大事。
主动机器人课程从在线人类演示中学习
摘要 - 从演示中学习（LFD）允许机器人从人类用户学习技能，但是由于次优教学，尤其是未经训练的示威者，其有效性可能会受到影响。活跃的LFD旨在通过让机器人积极要求演示来增强学习来改善这一点。但是，这可能会导致各种任务情况之间的频繁上下文切换，从而增加了人类的认知负载并将错误引入演示。此外，很少有活跃的LFD研究研究这些主动查询策略如何影响人类教学以外的用户体验以外的方面，这对于开发有利于机器人学习和人类教学的算法至关重要。为了应对这些挑战，我们提出了一种活跃的LFD方法，该方法通过课程学习（CL）优化了在线人类示范的查询顺序，在该方法中，示威者被指导在逐渐增加困难的情况下提供示范。我们在四个模拟的机器人任务中评估了我们的方法，并进行了稀疏的奖励，并进行用户研究（n = 26），以研究主动LFD方法对人类教学方面的教学绩效的影响，导致教学后教学适应性和教学可转移性。我们的结果表明，与其他三种LFD基准相比，就融合政策和样本效率的最终成功率而言，我们的方法显着提高了学习绩效。此外，我们的用户研究结果表明，我们的方法大大减少了人类示威者所需的时间，并减少了失败的演示尝试。与另一个活跃的LFD基线相比，它还可以增强在可见和看不见的情况下的指导后人类教学，这表明教学表现增强，更大的后指导教学适应性以及通过我们的方法实现的更好的教学可转移性。索引术语 - 从示范中学习；课程学习；积极的模仿学习；人类在环境中
民主法中的数字诚信部分按 - ...
包括为选择提名公约的代表举行的主要选举，或者举行表示对总统提名的偏爱。2第3节 - 错误选举管理信息删除过程。大型社交媒体平台在其平台上提供了错误的选举管理信息的报告，删除或完全忽略了。这项规定鼓励社交媒体平台（该法案定义为在美国拥有25,000,000多种独特的月用户）来回应可验证的投诉。如果平台从已确定的来源收到书面通知，将其引导到虚假选举管理信息的位置，或者平台通过其他方式意识到其平台上的错误选举管理信息，则此规定为平台提供了删除错误内容的机会。一旦意识到虚假内容，平台在选举日以外，并且在选举日的24小时内有48小时，以删除虚假内容，然后才能承受潜在的民事责任。选举日是早期投票开始的那一天的任何一天，分发缺席选票，或者举行选举的那一天（无论如何），并结束了举行选举的那一天。社交媒体平台可能会因未能在收到通知或意识到虚假内容的情况下在分配的窗口内删除虚假选举管理信息的每个实例的禁令和民事罚款赔偿高达50,000美元。第4节 - 生效日期本法在颁布时有效。国务卿联邦或州检察长可以在美国地方法院提起诉讼，或者在通知参与州首席选举官员后，诉讼。
麦克斯韦的细胞命运转变的恶魔样调节
Masa Tsuchiya 1 *，Kenichi Yoshikawa 2和Alessandro Giuliani 3 1 1 Seiko Life Science Libe Science Laboratory，日本大阪的Seiko教育研究所2 2作者没有宣布利益冲突。*通信：tsuchiya.masa@gmail.com摘要动态批判性 - 秩序与混乱之间的平衡 - 是基因组的基础
