XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDroid
2023 年 DrOID
2024-2030 年国防规划法案要求采取新方法进行国防创新，使其成为提升未来作战效能的真正催化剂。为此，我们在制定计划、加速扩大规模和技术利用之间采取了新的平衡，并基于以下四个行动方针：• 在早期阶段探索突破性技术；• 使用大规模概念验证来加快发展，并接受冒险作为最令人兴奋的发展的内在条件；• 支持关键部门并加强我们的国家认同；• 开辟新的方式来占领市场份额并加速运营增长。这种方法体现在 LPM 中列出的未来十大关键技术清单和概念验证计划中，以寻求差异化能力。国防部将继续建立伙伴关系，研究新方法来获取和探索低成本解决方案，以确保将其完全融入战争努力中。它坚定地履行对未来战斗的承诺，采取基于战略远见的方法进行长远思考，并采用精简措施快速行动；这种方法渗透到整个组织，包括其作战单位、军队测试中心和行政服务。
机器人：一个大规模的野外机器人操纵数据集
Alexander Khazatsky ∗, 1, Karl Pertsch ∗, 1, 2, Suraj Nair 1, 3, Ashwin Balakrishna 3, Sudeep Dasari 1, Siddharth Karamcheti 1, Sorous Nasiranya 5, Mohan Kumar Srirama 4, LawprenCe Yunliang Chen 2, Kirsty Ellis 6, Peter David Fagan 7, Joey Hejna 1, Masha Itkina 3, Marion Lepert 1, Jason Ma 14, Patrick TREE Miller 3, Jimmy Wu 8, Suneel Belkhale 1, Shivin Dass 5, Huy Ha 1, Abraham Lee 2, Youngwoon Lee 2, 16, Arhan Jain 9, Marius Memmel 9, Sungjae Park 10, Ilija Radosavovic 2, Kaiyuan Wang 11，Albert Zhan 6，Kevin Black 2，Cheng Chi 1，Kyle Hatch 3，San Lin 11，Jingpei Lu 11，Abdul Rehman 7，Pannag r Sanketi 12，Archide Sharma 1，Cody Simpson 3，Cody Simpson 3，Quan Vuong 12，Quan Vuong 12，Quan Vuong 12，Homer Walke 2，Blake Wulfe 3，Blake Wulfe 3，Te Xiao 12 Z. Charlotte Le 2, Yunshuang Li 14, Kevin Lin 1, Roy Lin 2, Zehan Ma 2, Abhiram Maddukuri 5, Suvir Mirchandani 1, Daniel Morton 1, Tony Nguyen 3, Abby O'Neill 2, Rosario Scalise 9, Derick Seale 3, Victor Son 1, Stephen Tian 1, Andrew Wang 2, Yilin Wu 4, Annie XIIE 1，Jingyun Yang 1，Patrick Yin 9，Yunchu Zhang 9，Osbert Bastani 14，Glen Berseth 6，Jeannette Bohg 1，Ken Goldberg 2，Abhinav Gupta 4，Abhishek Gupta 9，Abhishek Gupta 9，Dinesh Jayaraman 14 Rammamoorthy 7，Dorsa Sadigh 1，Shuran Song 1，15，Jiajun Wu 1，Yuke Zhu 5，Thomas Kollar 3，Sergey Levine 2，Chelsea Finn 1
DrOID 2022 - 武装部队部
多年来影响我们的危机不断增多，无论是健康危机、经济危机、地缘政治危机还是环境危机，都证实了将创新定位为防止战略意外的指南针的重要性。对于武装部队来说，这反映在2019-2025年军事规划法中，该法将国防创新列为我们的主要优先事项，以确保我们的作战优势和战略自主权。这一愿望通过雄心勃勃且受人尊敬的财务轨迹得以实现，从 2022 年起将投入 10 亿欧元资源专门用于上游研究。这一前所未有的努力应对了我们国防面临的挑战的多样性和复杂性：准备结构计划、探索新兴技术、及早识别潜在的突破，捕捉民间世界的创新，新的创新形式。
DROID 2021 - 武装部队部
2020 年无疑将被铭记为我们近代历史上最艰难的一年。面对代表真正战略意外的危机，我们的国家和国防能够应对。将困难转化为机遇，适应、提高敏捷性和弹性，这些都是国防创新面临的挑战，武装部队、各部门、各军种和国防创新局成功应对了这些挑战。在此，我要赞扬该机构利益相关者的决心、创造力和活力，正是这些让这一切成为可能。危机要求我们重塑自我，建立反应灵敏、适应性强的流程。因此，我们与武装部队以及军备总局 (DGA) 一起发布了旨在抗击疫情的创新项目解决方案征集。三周内提交并分析了 2580 多个提案，其中 36 个被选中并获得资助。这些项目一方面取得了显著的成功，另一方面展示了创新指导和认证的运营效率。这促使武装部队部长签署了 IMID（国防创新部指令）的国防创新部长指令，该指令描述并正式化了创新项目的流程和管理。除此之外，武装部队部已实现其 2020 年的目标，值得注意的是，共计支付 8.05 亿欧元，超过 233 个启动项目
DROID：肿瘤药物开发中剂量范围优化方法
例如，美国食品药品监督管理局 (FDA) 最近批准 sotorasib 用于治疗携带 KRAS G12C 突变的转移性非小细胞肺癌。这是首个获批的针对 KRAS 的药物，而 KRAS 几十年来一直被认为“无药可用”。尽管取得了成功，但由于缺乏强有力的剂量优化，sotorasib 的开发受到阻碍，这导致 FDA 要求安进公司进行上市后试验，以比较批准的 960 毫克剂量和 240 毫克剂量。FDA 提出这一要求的原因之一是 sotorasib 是基于传统的“多多益善”范式开发的。 I 期剂量递增试验采用贝叶斯逻辑回归模型（Neuenschwander 等人，2008 年），这是连续重新评估方法 (CRM；O'Quigley 等人，1990 年) 的一种变体，目的是找到产生剂量限制毒性 (DLT) 概率在 0.20–0.30 范围内的 MTD。根据设计，选择最高剂量 960 毫克作为 MTD，尽管 58 名患者 (45%) 被归类为有严重并发症，9 名患者 (7%) 因毒性而停止治疗。该 MTD 随后用于 II 期注册试验。FDA 要求安进在 2022 年 10 月之前完成剂量优化研究，并在 2023 年 2 月之前提交最终研究报告，同时在多学科审查中指出，这项上市后研究将为未来可能的标签更新提供信息。
德雷克还是机器人？：人工智能生成的音乐以及维护艺术家权利的法律挑战
NEUR（2018 年 4 月 19 日），https://www.entrepreneur.com/science-technology/why-everyone-and- everything-on-social-media-is-fake/311421 [https://perma.cc/LLD2-RUZA]；Eric Vanman，《我们问 Catfish 为什么他们创建虚假角色来在线欺骗人们》，《S UNDAY T IMES》（2018 年 8 月 2 日），https://www.timeslive.co.za/sunday-times/lifestyle/2018-08-02-we-asked-catfish-why-they- create-fake-personas-to-trick-people-online [https://perma.cc/5WWY-KFYW]； Kate Coleman，《Deepfakes 如何影响文化、隐私和声誉》，STATUS L ABS，https://statuslabs.com/blog/what-is-a-deepfake [https://perma.cc/X9MB-JKRC]（上次访问时间为 2024 年 9 月 16 日）。2. 《2019 财政年度国防授权法案》，公共法律号 115-232，§238(g)，132 Stat.1636,1697-98（2018）（将人工智能定义为“任何能够从经验中学习的人工系统...当接触到数据集时”或“一套旨在近似完成认知任务的技术，包括机器学习”）。拜登总统最近在《关于安全、可靠和可信赖地开发和使用人工智能的行政命令》第 14,110 号行政命令，88 Fed. Reg. 75,191, 75,193（2023 年 10 月 30 日）中，根据《2020 年国家人工智能计划法案》对“人工智能”进行了定义： “人工智能”一词是指一种基于机器的系统，它可以针对给定的一组人类定义的目标，做出影响现实或虚拟环境的预测、建议或决策。人工智能系统使用机器和人类的输入来——（A）感知现实和虚拟环境；（B）通过自动化分析将这些感知抽象为模型；（C）使用模型推理来制定信息或行动的选项。《2020 年国家人工智能计划法案》，15 USC § 9401(3)。3.命令编号 14,110，88 Fed. Reg. 第 75,195 页（将“生成式人工智能”定义为“一类模拟输入数据的结构和特征以生成衍生合成内容的人工智能模型”，例如“图像、视频、音频、文本和其他数字内容”）。
Droid Mission概念通过其2029年地球最接近的方法来表征Apophis。 C. A. Raymond 1，R。B。Amini 1，P。C。Adell 1，R。Anders
通过其2029年的方法，这一使命概念以慈善为代表。C. Raymond 1，R。B. Amine 1，P。C. 1岁，R。Anderson 1，S。 1，A。Helical 3，R。Caritime 1，J.T。Keane 1，N。我们是Masters 1，P。Michael 4，R。Miller 1，C。Virmontois 1实验室/卡尔福尼亚技术研究所的预言杂志（4800 Oak Grove博士M/S 321-625，Pasadena，CA 91109。 Grenoble，CNRS，CNES，IPAG，GRENOBLE，法国，4 Unive。 obs。 Azur，CNR，尼斯，法国的代码。Keane 1，N。我们是Masters 1，P。Michael 4，R。Miller 1，C。Virmontois1实验室/卡尔福尼亚技术研究所的预言杂志（4800 Oak Grove博士M/S 321-625，Pasadena，CA 91109。Grenoble，CNRS，CNES，IPAG，GRENOBLE，法国，4 Unive。obs。Azur，CNR，尼斯，法国的代码。
Avniet Internal Smart India Hackathon 2024
10。sih1578-diy消防机器人11。sih1629-Freelancing平台12。SIH1615学习路径仪表板，用于增强技能13。SIH1536可持续的肥料使用率较高的收率14。SIH1601-Student Innovation 15。SIH1632创新工作和实习平台16。SIH1540-印度陆军紧急通信支持系统通过卫星17。sih1750-创建全面的Web应用程序Web Fuzzer 18。SIH1607-Student Innovation 19.sih1603-debris droid机器人20。SIH1666在学校开发职业咨询和指导计划，以增强学生
ecocode：索纳克插件以消除Android Projects中的能量气味
气候变化似乎不是一个问题，应该涉及An-Droid移动开发人员，但事实是他们的工作确实具有碳足迹。不仅要在运行时立即过度消费能量，而且还涉及电池的电荷 /放电周期数量有限，从而偶然缩短了手持设备的寿命。的确，现在众所周知，大多数碳足迹都是在新终端制造过程中发出的，而且这种快速的步伐不再可持续。移动开发人员，甚至可能比其他开发人员更多，缺乏有关如何编写，维护和发展节能软件的知识[2]。虽然能源效率正成为一个主要质量属性，但安全性或可维护性也是如此，但我们指出了缺少类似皮棉的工具，以避免设计良好的应用程序
生成训练的转换器-GPT-and-Space-Health- ...
《星球大战》（1977年）的Droid C-3PO引入了乘客的机器人调酒师（2016年），无数的科幻电影已经设想了一个具有人工智能（AI）的自动化，基于机器的程序（AI）能够对新颖的场景做出反应并提供真实生活的能力。这些科幻电影中的几部还包括提供医学指导的自动化程序，尤其是在没有活着的医学专家的情况下。随着AI的出现，我们正在接近某些AI框架可能使这一科幻概念成为更接近现实的时代。预计宇航员远离地球的空间探索，并且在较长的沟通延长的持续时间内，这些AI框架可以在地球上训练以提供实时答案。这种新兴技术可能有助于急性医疗紧急情况，尤其是在严峻而遥远的空间环境中。在本手稿中，我们概述了生成的预训练的变压器（GPT）技术，一种快速新兴的AI技术，以及这种技术对太空健康的影响，考虑因素和局限性。最近，Chatgpt（Open AI；美国加利福尼亚州旧金山）在2022年11月下旬引入后，迅速获得了受欢迎程度，这要归功于其彻底的回应和类似人类的写作技巧。1个CHAT GPT体系结构或大型语言模型（LLM）涉及一个变压器神经网络，该网络从深度学习技术，自然语言处理（NLP）和自我注意力中生成类似人类的文本