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国家建筑许可管理局能力评估系统
持牌建筑从业者 (LBP) 执照类别旨在认可建筑内的几个专业工作领域，例如屋顶、砌块或抹灰。然而，建筑官员需要对单个建筑组件和建筑系统有广泛的了解。建筑官员的工作性质通常比专家更全面，而许多（但不是全部）LBP 被评估为在屋顶、地基、木工等较窄的领域胜任。建筑官员有六个能力级别，而不是 LBP 计划的三个既定类别。但是，根据 BCA 通常执行的工作范围，一些 BCA 不需要操作所有六个级别（即，预计一些较小的农村 BCA 可能只需要操作三个或四个级别）。
酒精和药物滥用的治疗方法和综合护理
物质使用障碍和相关危害由多学科提供者在各种环境中治疗，通常同时采用 AOD 治疗或护理模式。患有物质使用障碍（包括依赖性）的人经常会遇到合并症，包括精神健康状况 5 和身体疾病。 6 这就是为什么物质使用障碍患者经常去综合医疗服务机构（例如全科医生和急诊科）的原因。没有“一刀切”的方法来管理物质使用障碍患者的健康和福祉。每个人对 AOD 治疗和护理的体验因他们的心理和身体健康需求、所用物质的类型、依赖性的存在或程度以及他们管理物质使用及其相关危害的能力和资源而异。
Yoshua Bengio 教授的书面声明
人类正处于人工智能 (AI) 加速发展的轨道上。2019 年，最先进的模型是 GPT-2，该模型无法可靠地数到十。仅仅四年后，同样基于深度学习的类似但更大的人工智能系统可以编写软件并就智力主题提供建议。科技公司现在正竞相创造通用人工智能 (AGI)：在大多数或所有知识工作中匹敌或超越人类能力的通才和自主系统。2018 年深度学习图灵奖的三位获奖者（Geoffrey Hinton、Yann LeCun 和我）将 AGI 的时间线定在几年到几十年的区间内。在本文中，我研究了这其中涉及的一些更大规模的风险，并提出了减轻灾难性后果风险的方法。
用视觉变压器缩放离线Q学习
已显示出频率的方法，例如保守Q学习（CQL），对具有重置骨架的训练通才代理人有利。最近的视觉和自然语言处理研究表明，与具有强烈诱导性偏见（例如卷积神经网络和经常性神经网络）相比，基于变压器的模型比例更为有利。在本文中，我们研究了视觉变压器（VIT）的训练单游戏代理的CQL的骨干。在这项工作中，我们通过引入时空注意层来增强基于图像的RL的视觉变压器（VIT）。我们进一步研究了各种嵌入序列凝集方法对VIT性能的影响。总的来说，我们修改的VIT优于单场Atari设置中的标准VIT。
TechBio：英国引领创新前沿
Endpoints 2024 年十大生物技术公司中有三家在其简洁的十字描述中提到了 AI，这证明了这种方法的有效性。生物科学公司考虑 AI 如何做出贡献已不再是可有可无的事情；数据科学对许多新业务越来越重要。从 Molten 的综合基金内部来看，很明显这种转变正在所有行业发生。然而，纵向患者和生物数据的数量、多样性和敏感性带来了独特的挑战，需要技能和工具的融合。例如，大规模生成和整理生物数据、多模态分析和生物验证（湿实验室和转化）仍然是瓶颈。我很高兴看到新兴的发展和工具能够解决这些瓶颈，以及大规模的私人、公共和合作努力，以在生物学和化学的各个方面创建基础模型。
GTA 90-01-017 CERP SC.cdr
民政官员/S-9 工作人员 执行单位 CERP 的主要规划者。提供与单位 AOR 内民政当局的关键联系。在单位 CERP 中，S-9 及其工作人员有望制定计划和方案并提出政策以建立单位与当地民政当局之间的关系；就分配的 CERP 资金的优先顺序提供建议；负责单位 CERP 项目的日常管理；协调和整合基础设施和公共服务系统的区域评估；在公共卫生、公共工程和公共安全领域提供通才专业知识和项目提名；并促进与单位 AOR 内运营的其他美国政府 (USG) 机构、非政府组织、国际组织和区域组织的项目协调。
通过超网络生成的Lora
基础模型最近在NLP [1、21、8]和CV [7]等不同领域取得了巨大成功。在机器人技术领域，机器人基础模型（RFMS）[9]可以帮助机器人做出更好的决策，从高级任务计划到低级行动控制，为学习真正的通才机器人提供了有希望的方法。在本文中，我们专注于一种特定类型的RFM，该RFM基于图像观察和语言指令直接输出动作命令，在先前的工作中，这也称为视觉语言行动（VLA）模型[4、5、18、24、14]。通过对从不同场景和不同机器人收集的大规模现实世界机器人数据进行培训，这些RFM的性能和概括性更高，比在任务狭窄分布的传统机器人控制器上取得了更好的概括。
人工智能如何驯服供应链过程的可追溯性？申请法国NOZ。
摘要 - 人工智能在实施有效的供应链中至关重要[Derrouiche，2022]，而公司别无选择，只能适应有利可图，可靠和流畅的物流。在这种情况下，通才销售商店链-Noz-希望通过增加其商店数量（从32222）来加强其在法国的存在，并提高其供应链的可追溯性。在这项研究中，我们将根据人工智能的预测应用来确定项目的不同阶段，以建立一个可追溯性系统，然后我们将看到与这些行动及其对NOZ法国物流策略的影响相关的积极影响。motsclés-智能Artificielle，Traçabilité，供应链，StratégieLogistique关键词 - 人工智能，可追溯性，供应链，物流策略