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采购改革的关键 - NDU 的数字共享空间
专业人员是测试采购改革的关键利益相关者，他们还必须接受实践培训并接触对空军未来至关重要的新兴技术。例如，联合人工智能中心等仍是新成立的国防部组织正在获得更多的采购自由，以探索国防部应如何获取人工智能 (AI)。10 但是，采购专业人员需要更多帮助来驾驭这些日益重要但动荡的水域。例如，在采购人工智能时，一些采购专业人员寻求人工智能初创公司完全拥有知识产权的情况并不少见，他们没有意识到这些公司完全依赖他们的知识产权作为他们的命脉和未来收入增长的来源。对于人工智能和其他两用技术（军事/商业），需要采取更细致入微的知识产权方法来吸引初创公司。如果没有让采购专业人员更好地了解塑造这些技术的初创环境，这种方法是不可能的。
PICmicro 中档 MCU 系列参考手册
“保留所有权利。版权所有 © 1997，Microchip Technology Incorporated，美国。本出版物中包含的有关设备应用等的信息仅供参考，可能会被更新所取代。Microchip Technology Incorporated 不提供任何陈述或保证，也不对此类信息的准确性或使用，或因此类使用或其他方式而导致的专利或其他知识产权的侵权承担任何责任。未经 Microchip 明确书面批准，不得将 Microchip 产品用作生命支持系统的关键组件。不以明示或暗示的方式转让任何知识产权许可。Microchip 徽标和名称是 Microchip Technology Inc. 在美国和其他国家/地区的注册商标。保留所有权利。本文提及的所有其他商标均为其各自公司的财产。任何知识产权均未以明示或暗示的方式转让任何许可。”
2021 年技术亮点
地球上的生命与天气和对流风暴息息相关，从它们提供的淡水到它们产生的极端天气。这些风暴在地球表面和高层大气（对流层）之间输送水和空气，这种特性通常称为对流质量通量 (CMF)。热带对流风暴中的水分输送通过影响风暴强度、降水率、对流层上部的湿润和大规模水分循环，在地球的天气和气候系统中发挥着关键作用，并且由于气候变化而似乎处于流动状态。人们对其中大部分活动仍知之甚少，尤其是对于可能影响大片地区和大量人口的极端天气事件。对对流物质流的系统测量将改善风暴强度的表示，并有助于限制天气和气候模型中的高云反馈，从而有可能挽救全球的生命和财产。
量子随机自修改计算
3. 前机器是非自治动力系统 [5]。一些前机器程序可以增加其程序复杂度，而对表示前机器程序所需的最小位数没有任何上限。这是一个至关重要的见解，因为停机问题的信息论证明的矛盾取决于图灵机的程序复杂度保持不变。通过研究 [2] 中的第 362-363 页或 [3] 可以轻松看到这一点。前机器的这一特性使它们能够规避 [2] 第 362-363 页证明中的矛盾。非自治动力系统表现出更有趣/更复杂的动态行为。当拓扑空间是连续体时，非自治系统肯定会表现出更复杂的行为。请参阅 [5] 中的第 2 章，标题为“非自治系统中周期点的不稳定性”，位于网页 https://www.aemea.org/msf.html 的底部附近。（单击稳定性：24-31 和稳定性：32-37。）
利用基于语言的表示，以更好地解决与大语模型的符号相关问题
符号（例如数值序列，化学公式和表格定界符）广泛存在，在与符号相关的任务中扮演重要角色，例如抽象推理，化学培养物预测和表格提问。与基于自然语言表达式的任务相比，大型语言模型（LLMS）在理解和理性的基于符号的表示方面存在局限性，因此他们很难处理与符号相关的问题。在本文中，我们提出了符号到语言（S2L），该方法将基于符号的表示形式转换为基于语言的代表，为推理过程中语言模型提供了宝贵的信息。我们发现，对于封闭源和开放源LLM，可以通过合并基于语言的代表来在很大程度上增强解决符号问题的能力。例如，通过为GPT-4使用S2L，可以进行+21的实质性改进。9％和+9。分别用于1D ARC和DYCK语言任务的准确性5％。 在其他六个一般符号相关的任务（例如表理解和推文分析）中也有一致的改进。 我们在https://github.com/thunlp-mt/symble2language 1中重新租用GPT日志。分别用于1D ARC和DYCK语言任务的准确性5％。在其他六个一般符号相关的任务（例如表理解和推文分析）中也有一致的改进。我们在https://github.com/thunlp-mt/symble2language 1中重新租用GPT日志。
2023出版544
有关美国真实支持权益的更多信息，请参见Pub。519，美国外国税指南。 另外，请参见Pub。 515，对非居民和外国实体的税款扣除。 外国来源收入。 如果您是来自美国以外财产（外国收入）的美国公民，则必须在纳税申报表上报告所有此类收入，除非它免于美国法律。 您必须报告您的收入，无论您是在美国内部还是外面，以及您是否从外国薪水中收到1099表格。 失踪儿童的照片。 内部重新服务是国家失踪与剥削儿童中心（NCMEC）的骄傲合作伙伴。 该中心选择的失踪儿童的照片可能会出现在本出版物中，这些页面本来是空白的。 ，如果您认出一个孩子，您可以通过查看照片并致电1-800（1-800-843-5678）来帮助这些孩子回家。519，美国外国税指南。另外，请参见Pub。515，对非居民和外国实体的税款扣除。外国来源收入。如果您是来自美国以外财产（外国收入）的美国公民，则必须在纳税申报表上报告所有此类收入，除非它免于美国法律。您必须报告您的收入，无论您是在美国内部还是外面，以及您是否从外国薪水中收到1099表格。失踪儿童的照片。内部重新服务是国家失踪与剥削儿童中心（NCMEC）的骄傲合作伙伴。该中心选择的失踪儿童的照片可能会出现在本出版物中，这些页面本来是空白的。，如果您认出一个孩子，您可以通过查看照片并致电1-800（1-800-843-5678）来帮助这些孩子回家。
选择社区FY2023/24实施赠款奖
奖项摘要查塔努加住房管理局（CHA）和查塔·诺加（Chatta-Nooga）市获得了50,000,000美元的选择社区实施赠款，用于学院山法院公共住房财产和周围的西区社区。社区 +计划环境西区是一个历史悠久的市区社区，在查塔努加市区和田纳西河之间。尽管西区靠近市区和河流（在过去20年中，河流都有巨大的增长）并没有从同样的振兴中受益。相反，它遭受了显着的投资，越来越多的投资和犯罪的增加。与城市更新期间建造的27号高速公路隔离开阔的市区，并在河流中被包围，西区历史上已经与服务，便利设施，工作机会和水上通道隔离开来。Chattanooga住房管理局，查塔努加市，投资了利益相关者，居民共同创建了一个西区计划，该计划将利用周围社区中大型住房和基础设施投资的机会，并确保这些投资在所有居民中为所有居民提供了可持续和公平的居民。
药物发现中的人工智能：应用和......
图 1：人工智能在药物发现中的应用和技术。人工智能在小分子药物发现中的应用包括虚拟筛选、定量构效关系和药物设计，可归结为两个主要任务：分子性质预测和分子生成。小分子可以用固定指纹、分子图、简化分子输入系统 (SMILES) 字符串和图像来表示。各种模型架构已应用于每种表示格式，包括卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN)、图神经网络 (GNN)、变分自动编码器 (VAE)、生成对抗网络 (GAN)、归一化流模型和变压器。然而，低数据分子性质预测和目标导向分子生成仍存在挑战。为了应对这些挑战，人们提出了不同的学习范式，例如用于预训练-微调实践的自监督学习和用于化学空间搜索的强化学习。本文讨论的其他范式还包括小样本学习、度量学习、元学习和主动学习。
佩奇曲线和线性光学中的典型纠缠
玻色子高斯态是无限维希尔伯特空间中一类特殊的量子态，与通用连续变量量子计算以及近期的量子采样任务（如高斯玻色子采样）相关。在这项工作中，我们研究了由随机线性光学单元演化的一组压缩模式中的纠缠。我们首先推导出 R´enyi-2 Page 曲线（纯玻色子高斯态子系统的平均 R´enyi-2 熵）和相应的 Page 校正（子系统的平均信息）在某些压缩状态下的模式数渐近精确的公式。然后，我们通过研究其方差，证明了用 R´enyi-2 熵测量的纠缠典型性的各种结果。利用上述 R´enyi-2 熵的结果，我们确定了冯·诺依曼熵佩奇曲线的上限和下限，并证明了以冯·诺依曼熵为衡量标准的某些纠缠典型性状态。我们的主要证明利用了熵的平均值和方差所遵循的对称性，这大大简化了对幺正函数的求平均。鉴于此，我们提出了未来可能利用这种对称性的研究方向。最后，我们讨论了我们的结果及其在高斯玻色子采样中的推广以及阐明纠缠和计算复杂性之间的关系的潜在应用。
在视觉提示学习中量化提示的隐私风险
大规模的预训练模型越来越多地通过称为及时学习的新范式来适应下游任务。与微调相比，及时学习不会更新预训练的模型的参数。相反，它仅学习输入扰动，即提示，以添加到下游任务数据中以进行预测。鉴于迅速学习的快速发展，由于使用了巨大的努力和专有数据来创建它，因此不可避免地将良好的及时化成为有价值的资产。这自然提出了一个问题，即提示是否会泄露其培训数据的专有信息。在本文中，我们对通过财产推理和成员推理攻击的视觉提示学习的提示进行了首次全面的隐私评估。我们的经验评估表明，提示很容易受到两种攻击的影响。我们还证明，对手可以以有限的成本进行成功的推理攻击。此外，我们表明，通过放松的对抗性假设，针对提示的会员推理攻击可以成功。我们进一步对防御措施进行了一些初步调查，并观察到我们的方法可以减轻成员的推论，并以体面的公用事业防御权衡取舍，但未能防御财产推理攻击。我们希望我们的结果能够阐明流行的及时学习范式的隐私风险。为了促进这一方向的研究，我们将与社区分享我们的代码和模型。1