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欧洲太空创业 2023——投资欧洲……
如果我们假设一个更为积极的前景，那么可以说，许多人认为的欧洲新太空融资生态系统的弱点，在动荡时期却变成了一种优势。总体而言，欧洲（除太空领域之外）的风险投资生态系统远不如美国发达。在全球范围内，独特零利率时代的结束极大地影响了风险投资市场。风险投资对欧洲太空融资市场的渗透率不如美国高（例如：在欧洲，通才投资者在太空领域并不那么普遍），这可能意味着他们受到的冲击较小，而专业投资者有更多的切身利益，因此鉴于他们在该领域的强大影响力，他们更有动力保持耐心并提供后续资金。最后，近年来公私混合融资的持续增加（见下文）可能是在拟议的积极形势解读中更具弹性的一个因素。
竞争专业知识和未来外交
有大量分析文献通过倡导一种更灵活、更具创造性、更能容忍风险的“新外交”来应对这种职业身份危机，这种外交更善于通过社交媒体进行实时宣传，更善于使用大数据。根据这些远见卓识者的说法，未来的外交官将成为精通技术的网络通才，他们在灵活的层级结构中运作，能够快速调动不同的技能组合来应对威胁或机遇。 他们将受益于外交部、其他政府部门、私营部门、学术界和智库之间更大的渗透性。1 “新外交”支持者经常假设，传统的“通才”外交官模式——全面而适应性强的官员，能够对一系列问题做出良好的判断，但缺乏任何一个领域的专业知识——不可避免地会将一些优势让给专家同事——这些外交官拥有更深厚的专业知识，这些专业知识建立在多年处理特定问题或地区的经验之上，包括精通外语和在实地拥有强大的联系网络。
佛罗里达州立医院
佛罗里达州立医院是佛罗里达州最大，最古老的住宅心理健康机构。由佛罗里达州儿童和家庭部门经营，自1870年代以来，医院就为精神障碍和发育障碍的人提供服务。*为医院居民提供的心理学服务由十二个许可的博士学位和众多预先许可的博士后水平以及硕士级别的员工提供。工作人员还为本科志愿者和研究生实习生提供心理学培训和监督。实习计划，适用于即将完成博士学位的人和psy.d.临床和咨询心理学的培训计划于1985年启动了三个实习生和严格的法医重点，规模和范围都在增长。一百九十三个实习生已经完成了实习生，现在为整个医院的服务领域提供通才培训机会。该计划提供了住院的刑事法医评估培训，典型的申请人被吸引到法医和一般临床机会的计划中。
FSC选举前政策优先级2025
背景：当前对财务顾问的教育要求对新进入者的过度迫切，加剧了财务顾问的短缺。大学的大多数年轻人都研究通才学位，例如商业，商业或经济学，但在某些与财务建议相关的主题领域具有能力。成为财务顾问的途径不应仅限于完成财务计划学位的人，而应具有足够灵活的人，可以通过拥有所在的学位课程的要素来容纳新的参赛者和职业改变者，同时保持适当的资格水平以确保消费者保护。还应为拟议的新顾问制定适当的途径，根据第二次改革，以应对咨询审查的质量，以成为相关的提供者。改革教育要求可能会增加未来的顾问供应，这可能会导致建议的成本增长，从而在2018年至2023年之间增加了58％。建议：
gs维持未来的ESG，加速了能源过渡指标和衡量进度的工具
在多个主要经济体，社会动荡，通用后压力和俄罗斯 - 乌克兰战争中的能源可靠性问题引起了对可持续性投资的重新评估，并在通才和专业投资者中就各种可持续投资策略的优点和风险进行了讨论。随着可持续性投资的循环的“测量”阶段，并变得更具前瞻性，因此，无论环境还是社会，如何量化影响的关注点。在本报告中，我们将指标优先考虑，我们认为对于量化公司气候过渡进度至关重要，围绕3 p：计划，路径，绩效。我们认为，投资者将越来越多地关注指标可以帮助量化公司业务组合（绿色收入/绿色资本支出），公司排放强度（运营与行业同行），部门/公司排放避免和管理责任。我们将前瞻性估计值和气候过渡工具重点介绍为两个可量化的用例，以衡量影响/改进。
朝着机器人行为的可解释基础模型
Elaine Schaertl Short Elaine.short@tufts.edu工程学院塔夫茨大学抽象基础模型是通往通用和用户友好机器人的有前途的途径。普遍的方法涉及培训“通才政策”，该政策像强化学习政策一样，使用观察结果来输出动作。尽管这种方法取得了很大的成功，但是在考虑与这些系统的部署和最终用户互动时，出现了一些问题。特别是，任务之间缺乏模块化意味着，当更新模型权重（例如，当用户提供反馈时）时，其他无关任务的行为可能会受到影响。这可能会对系统的解释性和USABIL产生负面影响。我们提供了一种替代方法，用于设计机器人基础模型的设计，策略参数的扩散（DPP），该方法生成独立的，特定于任务的策略。由于这些策略与基础模型分离，因此仅在用户想要通过反馈或个性化的情况下更新它们，从而使他们能够高度熟悉该策略。我们在模拟中证明了DPP的概念概念证明，然后讨论其局限性以及可解释的基础模型的未来。
变化的生物：俄亥俄州动物专辑
最后，但并非最不重要的，是许多俄亥俄州博物学家，无论是专业的还是业余的，他们都很乐意与像我这样的通才分享他们的专业知识。自从 1982 年开始写作以来，我欠了很多人情，我记不清了，我向那些我遗漏的人道歉。衷心感谢以下博物学家为我提供的时间、专业知识和鼓励：Carl Albrecht、Barbara Andreas、Bob Bartolotta、Jim Bissell、Richard Bradley、Denis Case、Sue Daly、Guy Denny、Bob Faber、Kim Flottum、Bob Glotzhober、Mike Hansen、Michael Hog-garth、Margaret Hodge、Steve Jordan、John MacGregor、Samuel Marshall、Tim Matson、Andrew McClure、Eric Metzler、Scott Moody、David Parshall、Richard Ramsey、Dan Rice、Martin Rosen-berg、John Shuey、Bob Stoll、Edward Stroh、Chuck Strong、Sonja Tereguchi、Gildo Tori、Harvey Webster 和 Jack Weeks。
利益相关方参与策略
澳大利亚政府卫生部 塔斯马尼亚卫生部 南极、偏远和海洋医学中心 (CARMM)（TRGP-CU 管理小组） 塔斯马尼亚卫生服务局 澳大利亚乡村和偏远医学院 (ACRRM) 澳大利亚皇家全科医师学院 (RACGP) 塔斯马尼亚全科医学培训 (GPTT) 塔斯马尼亚乡村医生协会 (RDAT) 塔斯马尼亚研究生医学委员会 (PMCT) 乡村卫生社区 原住民社区控制的卫生组织 乡村全科医生 全科医生注册员 RG 主管/医学教育者 RUSTICA 塔斯马尼亚大学 (UTAS) 乡村和区域培训中心 UTAS 乡村临床学院 HR Plus+ 乡村全科医生 Ochre Health（塔斯马尼亚 GO2747 的资助者） 皇家飞行医生服务塔斯马尼亚 (RFDS) 远程职业培训计划有限公司 (RVTS) 澳大利亚南极司 (AAD) 塔斯马尼亚初级卫生保健 (PHT) 全科医生澳大利亚注册医师协会 (GPRA) 澳大利亚全科医师监督员协会 (GPSA) 其他州农村全科医生途径协调单位
在风险地形上学习敏捷运动
摘要 - 四倍的机器人通过强化学习在各种地形上表现出了显着的能力。然而，在存在稀疏的立足点和危险的地形（例如步进石材和平衡梁）的情况下，需要精确的脚部放置以避免跌倒，经常使用基于模型的方法。在本文中，我们表明端到端的强化学习还可以使机器人能够通过动态动作遍历风险的地形。为此，我们的方法涉及培训一项通才政策，以实现无序和稀疏的垫脚石的敏捷运动，然后通过将其可重复使用的知识从中转移到更具挑战性的地形上。鉴于机器人需要在这些地形上快速调整其速度，我们将任务作为导航任务而不是常用的速度跟踪，从而限制了机器人的行为并提出探索策略来克服稀疏的奖励并实现较高的健壮性。我们通过在Anymal-D机器人上进行模拟和现实实验来验证我们提出的方法，从而达到峰值前进速度≥2。5 m/s在稀疏的垫脚石和狭窄的平衡梁上。视频：youtu.be/z5x0j8oh6z4
![arxiv：2409.20537V1 [CS.RO] 2024年9月30日](/simg/c\c9d07b9eebb39943a91510a51e0263b170bd4778.webp)
arxiv：2409.20537V1 [CS.RO] 2024年9月30日
当今培训通才机器人模型的障碍之一是异质的。以前的机器人学习方法经常收集数据以用一个特定的实施例来训练一个任务，这很昂贵且容易拟合。这项工作通过对不同实施方案和任务进行大规模的机器人数据的异质预培训来研究学习政策表示的问题。我们提出了异构训练的变形金刚（HPT），该变压器（HPT）预先训练了策略神经网络的大型，可共享的后备箱，以学习任务和实施不可知的共享表示。该一般体系结构将特定的本体感受和视力输入与从不同的实施例到短的令牌顺序，然后处理这些令牌以映射以映射以控制不同任务的机器人。利用最近的大规模多种设备现实世界机器人数据集以及模拟，部署的机器人和人类视频数据集，我们研究了异质性跨越的训练策略。我们进行实验，以研究培训目标的缩放行为，达到52个数据集。HPT在多个模拟器基准和真实世界设置中，在看不见的任务上，超过20％的策略绩效提高了几个基线，并提高了超过20％的策略绩效。