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火星气候数据库，MCD版本6.1。 E. Millour 1，F。忘记1，A。Spiga 1，T。Pierron 1，A。Bierjon 1，L。Montabone 1,2，F。Lefèvre3，
火星气候数据库，MCD版本6.1。E. Millour 1，F。忘记1，A。Spiga 1，T。Pierron 1，A。Bierjon 1，L。Montabone 1.2，F。Lefèvre3，F。Montmessin 3，J.-Y.Chaufray 3，M。A。López-Valverde 4，F.González-Galindo 4，S。R。Lewis 5，P。L。Read 6，M.-C。 Desjean 7，F。Cipriani 8和MCD开发团队，1 LaboratoiredeMétéorologieDynamiqie（LMD），IPSL，SU，SU，Paris，France，millour@lmd.ipsl.ipsl.fr，2 Paneureka，2 Paneureka，Le Bourget-du-lac，France，France at labo at spatials spatials spatial spatials spatials spatial spatials spatial spatial spatial spatial spatial epservians epsers epsers epsers epsers epservians epservians（法国，4个天体物理学研究所（IAA-CSIC），西班牙格拉纳达，西班牙，5个物理科学系，开放大学，米尔顿·凯恩斯，英国米尔顿凯恩斯，6个大气，海洋和行星物理学（AOPP），牛津，牛津，英国，英国，英国，7个中心国家 - 埃斯特·埃斯特（Centials），纽约州，弗朗西斯（cne）荷兰。
在机器人情节长期记忆中忘记
摘要 - 人工认知体系结构传统上依靠复杂的记忆模型来编码，存储和检索信息。但是，将所有数据从工作记忆（WM）转移到长期内存（LTM）的常规实践导致高度数据量和有效的信息处理和访问的挑战。确定在机器人LTM中保留或丢弃的信息尤其具有挑战性，因为缺乏有关未来数据利用的知识。从人类忘记本文中汲取灵感，并评估只有在遇到新信息时，才能在机器人的LTM中巩固新颖的遗忘技术。所提出的方法结合了在数据传输到机器人LTM期间的快速过滤，而较慢，更精确的遗忘机制，这些机制会定期评估LTM内部的离线数据删除。我们比较了不同的机制，利用指标，例如数据相似性，数据年龄和合并频率。通过比较两个ARMAR机器人在其LTM中搜索过去的对象位置中以情节为中心的自我图像和机器人状态数据中搜索过去对象位置的任务，可以评估忘记技术的功效。实验结果表明，我们的遗忘技术大大降低了机器人LTM的空间要求，同时保持其成功执行依靠LTM信息的任务的能力。值得注意的是，基于相似性的遗忘方法的表现优于基于频率和时间的方法。与使用单个遗忘策略相比，基于在线频率的，基于在线相似性，基于离线相似性和基于时间的衰减方法的组合显示出卓越的性能。
对生成数据的培训使模型忘记
稳定的扩散从描述性文本彻底改变了图像创建。GPT-2，GPT-3（.5）和GPT-4在各种语言任务中表现出惊人的表现。chatgpt向公众介绍了此类语言模型。现在很明显，大型语言模型（LLMS）将留在这里，并且会在整个在线文本和图像的生态系统中产生巨大的变化。在本文中，我们考虑未来可能会有什么。一旦LLM在网上找到大部分语言，GPT- {N}会发生什么？我们发现，在训练中使用模型生成的内容会导致不可逆的缺陷，其中原始内容分布的尾巴消失了。我们将这种效果称为模型崩溃1，并表明它可以在变异自动编码器，高斯混合模型和LLM中发生。我们建立了这种现象背后的理论直觉，并在所有学到的生成模型中描绘了它的普遍性。我们证明，如果我们要维持从网络上刮除的大规模数据培训的好处，则必须认真对待它。的确，在LLMS在从Internet爬网的数据中产生的内容的存在下，收集到有关人类与系统的真正人类互动的数据的价值将变得越来越有价值。
Daniel B. Forger III博士数学系 使用机器学习的多输入记录链接 实时地形自适应局部轨迹计划者，用于可变形地形上的高速自动越野导航 将安全性与连接的自动卡车控制中的性能整合在一起：实验验证
教育1999年，马萨诸塞州哈佛大学剑桥市学士02138应用数学（医学科学）本科论文标题：“昼夜节振荡器的建模” 1999 M.S.哈佛大学艺术与科学研究生院（GSAS）剑桥，马萨诸塞州02138-3654应用数学（医学科学）2003 Ph.D.斯隆州纽约大学生物学系Blau实验室研究员，纽约，纽约，纽约，纽约，1999-299-299-29000摄氏训练前训练者，昼夜节律和呼吸神经生物学，北哈佛大学和女子医院，哈佛大学医学院（NRSA T32）分子生物学
获得美国的基于Forge Biologic Holdings
此事件和本文档不构成任何要出售的证券的要约。本事件和本文档是为了公开宣布该公司已解决与收购美国所有单位的事务有关的唯一目的，而不是为了征集投资或从事日本内部或以外的任何其他类似活动。
Microsoft Word - 新闻稿 - TGEM 和 Altilium Metals 签署新合资企业谅解备忘录，在电动汽车电池供应链中开辟可持续发展之路.docx
2023 年 11 月 29 日 新闻稿：TGEM 和 Altilium Metals 通过新的合资企业谅解备忘录在电动汽车电池供应链中开辟了可持续发展的道路 作为电动汽车 (EV) 行业的一项突破性发展，PT. Trinitan Green Energy Metals (TGEM) 是印度尼西亚可持续一级镍生产的领导者，而总部位于英国的 Altilium Metals Ltd (Altilium) 是电动汽车电池回收的先驱，他们宣布于 2023 年 11 月 15 日签署了一份谅解备忘录 (MoU)。这份谅解备忘录标志着通过可持续性和循环经济原则彻底改变电动汽车电池供应链的重大进步。 合作的主要亮点： 1. 创新的“AM-STAL 生态园”：此次合作的核心是建立
星际锻造：利用等离子进行太空采矿
• 在本实施例中，使用以 CO 2 为工作流体的文丘里泵将金属氧化物粉末（如铁锈、Fe 3 O 4 ）吸入系统。 • 泵将铁锈粉末和 CO 2 推进系统的反应器，在那里铁锈中的铁与化合物中的氧分离。 • 铁以正离子的形式离开反应器；这些离子随后被电磁场加速，并通过永磁场从气流中转移。 • 然后铁离子被带负电的法拉第杯接收，在那里离子被中和并以纯铁金属的形式储存。 • 然后这种金属可以用作建筑或工业材料。 • 值得注意的是，该过程适用于任何离子键合的金属氧化物化合物，包括稀土元素。
汗水，所以您不要忘记学习问题
专注的思想有助于学习。不幸的是，头脑很容易分心。现代教室要归咎于现代教室，里面充满了电子设备（以及它们的不懈通知），这些设备可以吸引学生的注意力（Ma等，2020; May＆Elder，2018; Shelton等，2009）。但是，思想无法保持专注也是刻苦的。“思维徘徊”一词用于描述大脑的默认模式。当学习者变得疲倦或无聊时，他们的大脑会恢复到其默认模式，这使思想可以徘徊在内部思想，将我们带回过去或向前发展；除了现在和现在的任何地方（Smallwood＆Schooler，2006年）。据估计，学生大约花了大约30％的思维徘徊（Kane等，2007； Lindquist＆McLean，2011; Szpunar等，2013），他们的大部分思想在学习或在课堂上进行了徘徊（Unsworth等人，2012年）。当学生的思想在徘徊时，他们不太可能正在学习手头的任务。考虑此情况：
S&T 数字伪造报告
副部长致辞 我很高兴向大家介绍“科技数字伪造报告，技术格局评估”，这是科技局 (S&T)、国土安全部 (DHS) 组成机构和我们的行业合作伙伴共同努力的成果。它反映了国土安全部和国会对这套快速发展的工具和技术所带来的威胁日益关注。我们越来越多地将更智能、更先进的技术融入我们的日常生活，这让我们重新关注如何应对与这种快速发展相关的新兴风险。数字内容伪造技术是新兴技术带来的新风险的一个例子，包括人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术，用于伪造或操纵音频、视频或文本内容以达到误导目的。人工智能的对抗性是一个不断发展的领域，现在也为长期使用的创建和操纵信息的软件工具列表添加了新方法。这些新方法既提高了数字内容伪造的质量，又减少了创建内容所需的时间和技能。正如国会所指出的，数字内容伪造技术可能被滥用来实施欺诈、造成伤害、骚扰、胁迫、压制弱势群体或个人，以及/或侵犯公民权利。数字内容伪造技术使对手能够创建或操纵数字音频、视频或文本内容，扭曲信息，破坏安全和权威，并最终削弱彼此之间的信任以及对政府的信任。此外，开发和部署数字伪造的成本低廉，使普通网络犯罪分子与国家对手不相上下，成倍增加了我们每天面临的威胁。本报告是五份年度评估中的第一份，它确定了我们的前进道路，并符合《2021 财政年度国防授权法案》（NDAA）（PL 116-283）第 9004 (a) 至 (e) 节中关于数字内容伪造技术现状的要求。本报告将提供给以下国会议员：
量子算法和遗忘的力量 - DROPS
所谓的焊接树问题是黑箱问题的一个例子，量子行走可以比任何经典算法 [3] 更快地解决该问题。给定一个特殊入口顶点的名称，量子行走可以使用多项式次数的查询找到另一个独特的出口顶点，尽管找不到从入口到出口的任何特定路径。二十年来，是否存在有效的量子算法来寻找这样的路径，或者路径寻找问题即使对于量子计算机来说是否也很难，这一直是一个悬而未决的问题。我们表明，一类自然的高效量子算法可以证明无法找到从入口到出口的路径。具体而言，我们考虑在算法叠加的每个分支中始终存储一组顶点标签，这些标签形成包含入口的连通子图，并且仅将这些顶点标签作为 oracle 的输入。虽然这并不排除量子算法能够有效找到路径的可能性，但尚不清楚算法如何通过偏离这种行为而受益。我们的无效结果表明，对于某些问题，量子算法必须忘记它们采取的解决问题的路径，才能胜过经典计算。