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致命筹码：白俄罗斯国有企业如何绕过制裁并帮助俄罗斯延长战争
“在当前的政治和经济环境下，AO Girikond、AO NZPP Vostok 和 AO Elekond 等主要第三方组件供应商已将交付时间延长至 540 天，相当于交付给 AO SKTB RT 的产品供应合同履行时间的 150%。此外，AO Gruppa Kremniy-EL、AO Angstrem、AO VZPP-S、OAO Integral 等主动组件供应商依赖进口材料和化学品供应，难以保证向 AO SKTB RT 交付产品，”该文件写道，该文件是我们在有组织犯罪和腐败报告项目 (OCCRP) 的帮助下获得的。
增材制造解决方案助力国际盟友……
行业合作伙伴同样在通用电气 (GE) F414 发动机的 HUD 论坛中发挥了关键作用，该发动机是美国海军双引擎 F/A-18E/F 超级大黄蜂和 EA-18G 咆哮者的动力。从 2019 年到 2023 年，F414 生态系统经历了发动机模块短缺，因为它难以实现 341 架可执行任务的超级大黄蜂的目标。F414 HUD 促进了所有利益相关者之间的合作，并让 GE 深入了解了发动机短缺如何影响舰队。2023 年 11 月，东南舰队战备中心、F/A-18 和 EA-18G 项目办公室、海军供应系统司令部、国防后勤局、GE 和其他组织共同超越了 1,451 台待发 F414 发动机的目标，这是自 2018 年以来的首次——比计划的恢复时间表提前了 8 个月。
感知有助于计划：促进多阶段车道 -
摘要 - 在计划自动驾驶时，要考虑基本的交通元素，例如车道，相互作用，交通法规和动态代理，这一点至关重要。但是，他们经常被传统的端到端计划方法所忽视，这可能导致效率低下和不遵守交通法规。在这项工作中，我们努力将这些元素的感知整合到计划任务中。为此，我们提出了感知有助于计划（PHP），这是一个新颖的框架，可将车道级别的计划与知觉调和。此集成确保计划本质上与流量限制一致，从而促进安全有效的驾驶。具体来说，PHP考虑了两条车道边缘在Bird's Eye View（BEV）中的位置，以及与车道交叉路口，车道方向和车道占用相关的属性。在算法设计中，该过程始于编码多相机图像的变压器以提取上述特征并预测车道级别的感知结果。接下来，分层功能早期融合模块完善了预测计划属性的功能。最后，一个特定的解释器利用了一个晚期融合过程，旨在整合车道级别的感知和计划信息，最终导致生成车辆控制信号。在三个CARLA基准上进行的实验显示，与现有算法分别达到27.20％，33.47％和15.54％的驾驶得分的显着提高，分别实现了最新性能，系统运行高达22.57 fps。
早期融合有助于视力语言动作模型更好地
摘要：视觉语言动作（VLA）模型的最新进展可以使机器人根据语言或基于目标的说明执行广泛的任务。这些VLA模型通常将文本和图像编码为脱节令牌，从而生成与给定指令保持一致的动作。这要求VLA模型同时执行视觉语言理解和精确的闭环控制，从而给他们带来重大挑战，以使其概括为新环境。然而，对比的预训练的VLM，例如剪辑，已经具有视觉对齐能力，这些功能被当前的VLA模型未被充分利用。在本文中，我们提出了早期的Fusion VLA（EF-VLA），这是一种新颖的VLA架构，通过执行早期融合来利用Clip的视觉理解，在传递到变压器政策之前，提取与任务指导相关的细粒度视力语言令牌。ef-vla保持VLM冷冻，允许其有效执行看不见的任务而无需进行精细调整，这通常会降低概括能力。仿真和现实世界实验表明，EF-VLA在不同任务上的最先进的VLA模型优于最先进的VLA模型，并且在看不见的环境中具有重要的概括能力。
口腔健康和龋齿预防：舌头卫生如何帮助维持小儿患者的微生物群和整体健康
1独立研究人员，意大利72012 Carovigno 2外科科学系，口腔生物技术实验室（OBL），Cagliari University，09121 Cagliari，意大利Cagliari； m.pinna137@studenti.unica.it（m.p。）; orru@unica.it（g.o.）; ginzia.85@hotmail.it（C.C。）3托尔维尔加塔大学口腔外科系，意大利罗马00100； roberta.grassi@students.uniroma2.eu 4牙科和儿科牙科单位，牙科部，临床，外科，诊断和儿科科学系，帕维亚大学，27100年，意大利帕维亚，帕维亚大学； andrea.scribante@unipv.it 5牙科卫生部门，牙科部门，外科，诊断和儿科科学系，帕维亚大学，意大利27100帕维亚大学； carolinamaiorani@outlook.it（c.m.）; andrea.butera@unipv.it（A.B。）6罗马萨皮恩扎大学的odontostomatologology and chirofacial科学系，意大利罗马00161； giannamaria.nardi@uniroma1.it *通信：gimosaico@tiscali.it†这些作者对这项工作做出了同样的贡献。
可解释的人工智能有助于弥补人工智能技能差距
机器学习的进步在公司之间和公司内部造成了“人工智能技能差距”。随着人工智能融入公司流程，我们将如何影响拥有和不拥有人工智能技能的员工之间的数字鸿沟尚不得而知。在本文中，我们询问管理者是否信任人工智能来预测后续事件，管理者的哪些特征与增加对人工智能预测的信任有关，以及可解释的人工智能 (XAI) 是否会影响用户对人工智能预测的信任。我们与一家大型银行合作，生成了人工智能预测，以确定贷款是否会延迟发放。我们将这些预测嵌入到仪表板中，在查看该工具之前和之后对 685 名分析师、经理和其他员工进行了调查，以确定哪些因素影响了员工对人工智能预测的信任。我们进一步随机分配了一些经理和分析师接受可解释的人工智能处理，该处理提供 Shapely 细分，解释为什么模型将他们的贷款归类为延迟以及模型性能指标。我们发现 i) XAI 与感知到的有用性更大但对机器学习预测的理解度较低相关； ii) 某些不愿使用人工智能的群体（尤其是高级管理人员和对人工智能不太熟悉的人）总体上更不愿意相信人工智能的预测；iii) 贷款复杂度越高，对机器学习预测的信任度就越高；iv) 有证据表明，不愿使用人工智能的群体对可预测人工智能的反应更强烈。这些结果表明，机器学习模型的设计将决定谁能从工作场所机器学习的进步中受益。
国际太阳能联盟有助于促进不丹太阳能倡议
国际太阳能联盟是一个国际组织，拥有119个成员和签名国家。它与政府合作，以缓解太阳能部署并促进太阳能作为向碳中和未来的可持续过渡。ISA的使命是在2030年之前释放1万亿美元的太阳能投资，同时降低技术及其融资成本。 它促进了在农业，健康，运输和发电部门中使用太阳能。 ISA成员国正在通过制定政策和法规，共享最佳实践，同意共同标准并动员投资来推动变革。 通过这项工作，ISA已确定，设计和测试了太阳能项目的新业务模型；支持政府通过简化太阳能分析和咨询来制定其能源立法和政策友好的政策；来自不同国家的太阳能技术的需求；并降低成本；通过降低风险并使该行业对私人投资更具吸引力，改善了融资的机会；增加了太阳能工程师和能源决策者的太阳能培训，数据和见解的机会。 ISA是总部位于印度的首批国际政府间组织之一。 它正在与多边发展银行（MDB），开发金融机构（DFIS），私营和公共部门组织，公民社会和其他国际机构合作，通过太阳能部署成本效益和变革的解决方案，尤其是在最不发达国家（LDC）（LDC）和小岛发展国家（SIDS）（SIDS）。 更多信息https://isolaralliance.org/ISA的使命是在2030年之前释放1万亿美元的太阳能投资，同时降低技术及其融资成本。它促进了在农业，健康，运输和发电部门中使用太阳能。ISA成员国正在通过制定政策和法规，共享最佳实践，同意共同标准并动员投资来推动变革。通过这项工作，ISA已确定，设计和测试了太阳能项目的新业务模型；支持政府通过简化太阳能分析和咨询来制定其能源立法和政策友好的政策；来自不同国家的太阳能技术的需求；并降低成本；通过降低风险并使该行业对私人投资更具吸引力，改善了融资的机会；增加了太阳能工程师和能源决策者的太阳能培训，数据和见解的机会。ISA是总部位于印度的首批国际政府间组织之一。 它正在与多边发展银行（MDB），开发金融机构（DFIS），私营和公共部门组织，公民社会和其他国际机构合作，通过太阳能部署成本效益和变革的解决方案，尤其是在最不发达国家（LDC）（LDC）和小岛发展国家（SIDS）（SIDS）。 更多信息https://isolaralliance.org/ISA是总部位于印度的首批国际政府间组织之一。它正在与多边发展银行（MDB），开发金融机构（DFIS），私营和公共部门组织，公民社会和其他国际机构合作，通过太阳能部署成本效益和变革的解决方案，尤其是在最不发达国家（LDC）（LDC）和小岛发展国家（SIDS）（SIDS）。更多信息https://isolaralliance.org/
冷冻语言模型有助于ECG零拍学习
心电图（ECG）是最常用的非侵入性，方便的医学监测工具之一，可帮助心脏病的临床诊断。最近，深度学习（DL）技术，尤其是自我监督的学习（SSL），已经在ECG的分类中发挥了巨大的潜力。SSL预训练在微调后仅通过少量注释的数据实现了效率性能。但是，当前的SSL方法依赖于注释数据的可用性，并且无法预测微调数据集中不存在的标签。为了应对这一挑战，我们提出了最终的ECG-T Ext s Ext s-Elf Sup-pre-Pre-Training（METS），这是使用自动生成的临床报告的第一项工作，以指导ECG SSL Pre-Training。我们使用可训练的心电图编码器和冷冻语言模型来分别嵌入配对的ECG并自动机器生成的临床报告。SSL旨在最大化配对的ECG和自动生成报告之间的相似性，同时最大程度地减少ECG和其他报告之间的相似性。在下游分类任务中，METS与依赖于注释数据的其他监督和SSL基线相比，在不使用零摄像机分类的情况下使用任何带注释的数据，就可以提高10％的性能。此外，尽管MIT-BIH与预先训练的数据集相比，METS在MIT-BIH数据集上达到了最高的回忆和F1分数。广泛的实验证明了在可推广性，有效性和效率方面使用ECG-TEXT多模式自学学习的优势。关键字：多模式的自我监督学习，零照片学习，语言模型，ECG，信号处理
金钱如何帮助增强脑力
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VMware有助于创建明天的可持续通信网络
最近，VMware开发了一种基于流量的节能Rapp，目前正在与几个CSP客户进行试用。RAPP监视整个网络上的流量负载，然后在没有流量进行时闲置或关闭单元站点的扇区。当流量轻（例如晚上）时，RAPP会在网络容量层中停用某些单元，以减少能源消耗和浪费，同时保留覆盖层。然后，随着流量的增加，RAPP逐渐重新激活了容量层。一些RAN设备提供商如今通过软件功能提供了类似的功能，但是这些更改只能在特定的时间间隔内激活。使用VMware的基于流量的RAN节省能源Rapp，CSP几乎可以连续实时采用这些智能功率干预措施。