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GACM-德国计算机制协会：MS15-耦合多物理过程计算地质力学领域的边界
这个迷你群岛将专注于尖端的计算方法及其在地质力学中的应用，重点是多物理耦合，例如热 - 氢化机械化学（THMC）过程。它将强调提高预测准确性，计算率和可扩展性，以建模关键能源和环境系统中的耦合过程。此外，它解决了与正规化技术有关的计算地质力学方面的关键挑战。我们邀请贡献介绍创新的计算技术，现实世界案例研究或跨学科方法推进地质力学。感兴趣的主题包括但不限于：
亚马逊的边境模型安全框架
在亚马逊，我们每天都要探讨我们的领导原则，以指导我们的决策。我们的AI发展方法自然遵循我们的领导原则“成功和规模带来了广泛的责任”。随着我们继续扩展亚马逊边境模型的能力并使获得人工智能的利益民主化，我们还负责降低技术风险。与亚马逊对韩国边境AI安全承诺的认可一致，1这个框架概述了我们将遵循的协议，以确保亚马逊开发的边境模型不会暴露有可能产生严重风险的关键能力。在其核心方面，该框架反映了我们的承诺，即我们不会部署亚马逊开发的Frontier AI模型，该模型超过了没有适当的保障措施而超过指定的风险阈值。该框架着重于Frontier AI模型所独有的严重风险，因为它们的规模和能力规模，并且需要专门的评估方法和保障措施。我们管理这些前沿风险的方法补充了亚马逊对负责人AI的更广泛的方法，其中包括全面的实践，以控制跨八个关键维度的风险。我们感谢专门从事AI评估的非营利研究组织Metr，以在此框架的开发过程中进行反馈。该框架是一个活着的文件，将进行更新，以反映AI安全评估和缓解基础科学的发展模型能力和进步。
边境治理框架
除了高风险功能外，在Microsoft开发和部署AI技术时，还要控制更广泛的风险。在微软的综合AI治理计划下，Frontier模型以及其他模型和AI系统都受到相关评估的约束，然后进行缓解以使总体风险达到适当的水平。有关模型或系统性能，负责使用以及建议的系统级评估的信息与下游参与者共享，将模型集成到系统中，包括Microsoft Building Mucdure Models的外部系统开发人员，部署者，部署者以及团队。适当的信息共享对于促进缓解更广泛的风险很重要，其中许多风险是由用例和部署环境以及各个司法管辖区变化的法律和规范的大大塑造的。因此，不同的风险概况可能会为不同的缓解策略提供信息，但微软的总体映射，测量和缓解风险方法（包括通过强大的评估和测量）始终适用于我们的AI技术。我们为评估和减轻与该框架所追踪功能相关的风险的努力受益于该广泛应用治理计划，该计划将不断改进。该框架的其余部分更具体地解决了与框架跟踪功能有关的风险的评估和缓解。
遗传额颞痴呆症患者的行为障碍和神经精神症状的进展
Alberto Benussi，医学博士；医学博士Enrico Premi； Stefano Gazzina，医学博士； Chiara Brattini，MSC； Elisa Bonomi，MSC；医学博士Antonella Alberici； Lize Jiskoot，博士；约翰·范·斯威滕（John C. Van Swieten）博士； Raquel Sanchez-Valle博士； Fermanin Moreno，医学博士；罗伯特·拉福斯（Robert Laforce），医学博士；医学博士Caroline Graff； MATTHIS SYNOFZIK，医学博士； Daniela Galimberti博士；医学博士Mario Masellis；医学博士Carmela Tartaglia； James B. Rowe，医学博士；医学博士伊丽莎白·费格（Elizabeth Finger）；医学博士Rik Vandenberghe；医学博士Alexandre deMedonça； Fabrizio Tagliavini，医学博士；伊莎贝尔·桑塔纳（Isabel Santana），医学博士； Simon Ducharme，医学博士；克里斯·R·巴特勒（Chris R. Butler）博士；亚历山大·格哈德（Alexander Gerhard），医学博士；约翰内斯·莱文（Johannes Levin），医学博士；医学博士Adrian Danek；马库斯·奥托（Markus Otto），医学博士； Giovanni Frisoni，医学博士； Roberta Ghidoni博士；医学博士Sandro Sorbi； Isabelle Le Ber，医学博士；佛罗伦萨·帕斯奎尔（Florence Pasquier），医学博士；佐治亚州峰人，理学士；艾米丽·托德（Emily Todd），理学士； Martina Bocchetta博士； Jonathan D. Rohrer博士；芭芭拉·博罗尼（Barbara Borroni），医学博士；对于遗传FTD倡议（genfi）
e-simft：生成模型与帕累托 - 前设计探索的模拟反馈的对齐
深层生成模型最近显示了解决复杂工程设计问题的成功，其中模型预测了解决指定为输入的设计要求的解决方案。ever，在对这些模型进行有效设计探索的对齐方面仍然存在挑战。对于许多设计问题，找到满足所有要求的解决方案是不可行的。在这种情况下，启动者更喜欢在这些要求方面获得一组最佳的帕累托最佳选择，但是生成模型的单程抽样可能不会产生有用的帕累托前沿。为了解决这一差距，我们将使用模拟微调生成模型来实现帕累托 - 前设计探索的新框架。首先，该框架采用了针对大型语言模型（LLM）开发的偏好一致性方法，并展示了用于微调工程设计生成模型时的第一个应用。这里的重要区别在于，我们使用模拟器代替人类来提供准确，可扩展的反馈。接下来，我们提出了Epsilon-Smplamping，灵感来自具有经典优化算法的帕托前期生成的Epsilon-约束方法，以使用精细的模型来构建高质量的Pareto前沿。我们的框架（称为e-Simft）被证明比现有的多目标比对方法产生更好的帕累托前沿。
书目 Bin Uzayr，S.（2022）。前端 ...
Cvijanovic, M., Kirin, P., Plesa, D., Soko, J., Stamenov, S., Cikojevic, A., Kelemen,
Q6Edge®2.0订单形式，带有TRUBalance®柔性座椅
此订单表格包含各种各样的选择，以满足各种患者需求。的描述和部分说明（例如可选或必需），以帮助您完成订单。如果需要帮助，请致电866-800-2002与量子销售联系。通过传真（866-707-3422）或电子邮件（Quantumorders@pridemobility.com）发送完整的订单表。不完整的表格可能会延迟报价或订单。如果订单不完整或存在兼容性问题，客户服务将与您联系。如果需要特殊的订单请求，请确保“患者信息”部分已完成，或在此订单表中包含完整的物理评估表。
额叶-中线 θ 频率与概率学习
Zsófia Zavecz、Kata Horváth、Péter Solymosi、Karolina Janacsek、Dezso Nemeth。额叶中线 θ 频率和概率学习：经颅交流电刺激研究。行为脑研究，2020 年，393，第 112733 页 -。�10.1016/j.bbr.2020.112733�。�hal-03490347�
探索正面中线theta作为可能的目标
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