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Infact：包括基础和应用计算思维中的神经多样性
Armstrong（2012）。 神经多样性的力量。 Asbell-Clarke（2023）。 在STEM中掌握和教授神经化学习者：拥抱独特才华横溢的问题解决者的策略。 男爵-Cohen（2020）。 寻求模式的人。 eide＆eide（2018）。 阅读障碍优势。Armstrong（2012）。神经多样性的力量。Asbell-Clarke（2023）。在STEM中掌握和教授神经化学习者：拥抱独特才华横溢的问题解决者的策略。男爵-Cohen（2020）。寻求模式的人。eide＆eide（2018）。阅读障碍优势。
B. Tech。材料科学与工程学的...
标题：下一代机器人应用程序的5G和基础AI模型演讲者：Bharadwaj Amrutur摘要：生成性AI，尤其是大型语言模型，以及5G的5G有望令人兴奋的新工具，以开发下一代机器人技术应用程序，以使我们的社会受益。示例包括服务机器人，以协助老年人进行日常活动，机器人团队以履行仓库中的订单等。然而，在非结构化环境中，与人类共同居住的安全有效操作的要求仍然是一个遥不可及的目标。我们认为，通过人类运营商的监督，智能电视操作以及托管AI的边缘/云可能会为实现近期部署提供途径。这样的机器人将需要了解语言和手势，并从现场获取其他非语言提示来提供有效的服务。在这次演讲中，我们将概述我们正在进行的努力在手势识别，语言条件的动作和启用网络的感知方面实现这一目标，以及我们开发的定制工具，以共同模拟网络和机器人（Cornet）。
深度可观察性是零信任的基础
Gigamon Deep可观察性管道可为所有网络流量提供完整的可见性，无论是在本地，私人，虚拟，容器还是公共云环境中。至关重要的是，这包括对横向（东西方）流量的可见性以及虚拟机和容器之间的活动。Gigamon还使用高效的中央解密和我们的突破性Gigamon预晶TM技术提供了对加密流量的可见性。获取网络流量后，Gigamon将转换，优化和分发流量，以执行您的零信托策略的安全工具。
NRF博士后奖学金框架文档
包括活动的细分，有关时间表和所涉及的人员的详细信息以及他们对每项活动的责任的详细信息，通常评分低于可行性的阈值3分数。撞击和输出，输出与FBIP目标一致的程度以及输出数（例如，标本和物种的条形码数量并提交给大胆的，与达尔文核心标准相一致的发生记录，物种页面的数量），以及这些输出在谁将使用它们的目的以及如何为全球变化的理解或与生物经济学的问题相关的问题方面所产生的这些输出的影响。
确保上下文中的基础素养和算术...
前言基础素养和算术是所有未来学习的基础。第一次，《国家埃德省政策》 2020年认识到基础素养和算术技能的重要性，并要求所有儿童紧急实现这一目标。为了实现这一目标，教育部的学校教育和扫盲系发起了全国性的知识和算法熟练程度（Nipun）Bharat Mission，于2021年7月5日。目的是确保该国的每个孩子都必须按2年级达到基础素养和算术（FLN），直到2026 - 27年。印度的每个州和UT都在尽力实现2026 - 27年以下的Lakshyas/目标。这项任务是印度政府教育部的一项关键时限倡议，以指导方针的形式提出指导和实施框架，以实现所有设定的目标。自任务启动以来，各州和UTS在该领域取得了重大进展，并将基于需求的计划和创新添加到其实施模型中。他们还在各个领域雕刻最佳实践，例如教师培训，教育学和课程，监视和评估等，这进一步帮助其他州和UTS设计自己的计划。印度在2022年12月1日担任G20总统。2023 G20峰会“一个地球一个家庭未来”的主题与印度古老的信念共鸣，认为世界是一个家庭。我们的目的是与G20国家一起工作，以弥合优质教育和技能方面的差距。G20教育工作组（EDWG）2023打算专注于所有人的包容，公平，相关和优质教育以及终身学习机会的领域。基础素养和算术是在Chennai，Amritsar，Bhuvneshwar和Pune举行的所有4项G20 EDWG会议中确定的优先领域之一。这反映了政府的重要性，政府符合基础素养和算术，以及以时间限制的方式实现相同的承诺。第4届G20 EDWG会议于2023年6月19日至22日在浦那举行。会议最终于2023年6月22日在教育部长会议上达到顶峰。这次工作组会议的主题是“确保基础素养和算术，尤其是在混合学习的背景下”。在EDWG之前，教育部学校教育和扫盲部门在两个先驱事件之后组织了有关基础素养和算术的讨论：
人机交互的基础框架
双重共情问题（Milton 2012）是一种心理学理论，于 2010 年代初发展起来，旨在准确解释自闭症患者在社交互动和沟通方面所遇到的困难。该理论认为，造成这种困难的核心原因之一是自闭症患者和非自闭症患者的沟通方式和其他社交/认知特征之间的根本差异。当前的人工智能领域的特点是存在大量功能强大的人工智能系统，但由于缺乏可解释性（Gunning 2017）和可控性（Hadfield-Menell 等人 2016），其实用性受到限制。这表明人工智能系统与其用户之间存在双重共情问题。然而，在人工智能系统的背景下，这个问题更加明显，因为用户可能被迫与真正的外星智能一起工作（Kim 2022）。人机感知人工智能 (HAAI) (Sreedharan、Kulkarni 和 Kambhampati 2022) 是一个框架，它试图通过利用实现人机协调的核心机制（即心理建模）来解决这一问题。图 1 展示了 HAAI 中概念化的人机交互可视化。从图中可以看出，在这种情况下造成混乱的核心原因之一可能是人类的期望与系统生成的行为不匹配。然而，弥合这种期望不匹配反过来又需要系统意识到人工智能系统和用户之间三个显著的不对称维度，即 (a) 知识不对称、(b) 推理能力不对称和 (c) 词汇不对称。我们已经使用 HAAI 框架来
GAO-23-105612，信息和通信技术：DOD需要充分实施基础实践来管理供应链风险
3 DOD，DOD手册4140.01，第1卷，DOD供应链物资管理程序：运营要求，（华盛顿特区：2018年12月）；国防部指令4140.67，国防部伪造预防政策（华盛顿特区：2020年3月）；国防部指令5000.82，信息技术的收购（IT），（华盛顿特区：4月21，2020）;国防部指令5000.83，《维持技术优势的技术和计划保护》（华盛顿特区：2021年5月）；国防部指令5000.90，收购决策机构和计划经理的网络安全，（华盛顿特区：2020年12月）；国防部指令5200.44，保护任务关键功能以实现可信赖的系统和网络（华盛顿特区：2018年10月15日）； DOD指令8500.01，网络安全，（华盛顿特区：2019年10月）；和DOD指令8510.01，DOD信息技术（IT）的风险管理框架（RMF）（华盛顿特区：2020年12月）。
基础 PNT 概况：应用网络安全框架负责任地使用定位、导航和授时 (PNT) 服务
美国的国家和经济安全取决于国家关键基础设施的可靠运行。定位、导航和授时 (PNT) 服务广泛部署于整个基础设施中。为了减轻 PNT 中断或操纵的潜在影响，政府于 2020 年 2 月 12 日发布了行政命令 (EO) 13905，即“通过负责任地使用定位、导航和授时服务增强国家复原力”。美国国家标准与技术研究所 (NIST) 作为商务部 (DoC) 的一部分，根据行政命令中详述的 Sec.4 实施 (a) 制定了此自愿 PNT 配置文件。PNT 配置文件是使用 NIST 网络安全框架创建的，可用作风险管理计划的一部分，以帮助组织管理使用 PNT 服务的系统、网络和资产的风险。PNT 配置文件旨在广泛适用，并可作为制定特定行业指导的基础。该 PNT 配置文件为 PNT 用户提供了一个灵活的框架，以管理在形成和使用 PNT 信号和数据时的风险，这些信号和数据容易受到自然、人为、有意或无意的干扰和操纵。
