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通过教学对比解码
大型视觉模型（LVLM）越来越擅长从视觉输入中产生上下文详细且相干的响应。然而，它们在多模态决策和开放式的一代中的应用受到了明显的Hal-Lucinations的限制，因为生成的文本不准确地代表了视觉内容。为了解决这个问题，本文介绍了指令解码（ICD）方法，这是一种旨在减少LVLM推论的幻觉的新颖性。我们的方法的灵感来自我们的观察，即我们所说的干扰指令在多模层融合模块中显着加剧了幻觉。ICD会从标准和指导扰动中进行分布，从而增加对齐不确定性，并有效地从原始分布中减去幻觉的概念。通过对犯罪基准（POPE和MME）和生成基准（Llava-Bench）的全面实验，我们证明ICD显着减轻了对象级别和属性级别的幻觉。此外，我们的方法不仅解决了幻觉，而且还显着增强了LVLMS的一般感知和识别。
缓解全球供应链中断的策略
Mohamed Ashik Sulthan SL 5 1* SRM科学与人文学院副教授，SRM科学与技术研究所拉马普拉姆，钦奈校园拉马普拉姆，PIN：600 089 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 PérezPazmiño，PIN：070210 4增长支持者，增长CX Pvt Ltd 5 5 GM MES MAMPAD学院管理研究系助理教授（自治干扰，教育管理：理论与实践，30（6），2169-2175 doi：10.53555/kuey.v30i6.5680文章信息ABS本文研究论文研究了供应链弹性的关键维度和风险管理的关键维度，而全球供应链的越来越多。当代全球经济的特征是相互联系，复杂性和脆弱性，包括自然灾害，地缘政治紧张局势，大流行和网络威胁。这些中断强调了企业主动采用弹性策略来承受和减轻其不利影响的必要性。借助对现有文献的全面分析，本文综合了增强供应链弹性和风险管理的关键策略和最佳实践。首先要描绘供应链弹性的概念基础，阐明其多方面的性质，包括灵活性，冗余，敏捷性和鲁棒性。随后，它深入研究了供应链风险的识别和评估，强调了主动风险识别，评估和优先级的重要性。此外，本文探讨了一系列战略干预措施和旨在增强供应链的弹性和缓解风险的运营实践。这些包括采用了数字技术，例如区块链和物联网，以提高可见性和可追溯性，与供应商和合作伙伴的协作关系的发展，库存优化技术的实施以及建立替代采购策略。此外，本文研究了组织文化，领导力和治理结构在培养富有弹性供应链文化和促进有效风险管理实践中的作用。它还强调了连续监测，场景计划和自适应能力建设的重要性，以有效地导航不确定性和破坏。本文通过提供策略和实践的综合综合，以增强供应链的弹性并面对全球破坏，从而有助于现有知识体系。它提供了有价值的见解和实用建议，可以帮助企业强化其供应链，并确保在越来越动荡和不确定的商业环境中运营连续性。关键字：供应链弹性，风险管理，全球破坏，缓解策略，供应链动态。
国防部指令 5205.87“减轻国防部承包商与外国所有权、控制权或影响力相关的风险”，2024 年 5 月 13 日
2.1. 国防部情报和安全部副部长（USD(I&S)）....................................................... 4 2.2. 国防反情报和安全局局长（DCSA）....................................................................... 4 2.3. 国防情报局局长....................................................................................................... 5 2.4. USD(A&S).......................................................................................................................... 6 2.5. USD(R&E).......................................................................................................................... 6 2.6. PSA 和国防部各部门负责人....................................................................................... 7 第 3 部分：程序............................................................................................................................. 8
在不断变化的气候下缓解野火风险：
将穆迪的野火气候条件灾难模型应用于高野火风险加利福尼亚郊区，上迪尔伍德（如下图），该分析探索了当前和未来的损失成本和平均年度损失（AAL）指标在各种代表性浓度（RCPS）下的损失成本和平均年度损失（AAL）指标。AAL代表给定年份潜在损失的平均值，是该分析的关键指标，并以损失成本为补充，该指标定义为每年$ 1,000保险保险的平均年损失。除了探索替代的RCP和时间范围外，还考虑了不同的情况，包括建筑结构的硬化以及可卫生空间的社区扩展，以减少近端燃料和局部燃烧概率。迪尔伍德社区所显示的气候变化方案不一定代表了北加州或美国的更广泛的气候变化影响估计。野火行为的变化，对气候变化的本地和区域反应以及包括遵守本地建筑物代码在内的财产脆弱性，可能会导致不同的气候风险前景，具体取决于单个财产或财产投资组合的位置。
敏捷的小卫星任务保证
轨道碎片可能会与机组人员和机器人航天器碰撞，使其处于危险之中。从9,000公斤的火箭物体到数百万毫米大小的碎片范围广泛的碎片已导致了类似广泛的拟议作用，以解决碎屑带来的风险。但是，这些行动的成本和收益在历史上尚不清楚。对于选择通过技术开发或政策变化来支持哪些行动的决策者来说，这是一个挑战。NASA的技术，政策和战略办公室正在通过建立能力（1）对每种行动的净现值的完整计算的能力来解决这些技术和经济不确定性，（2）确定降低风险的最佳行动组合，（3）定量分析与空间可持续性相关的策略。本报告描述了我们在这种能力方面的进步，并征求了太空和经济社区的反馈。
用于检测和缓解的机器学习方法...
摘要：特权升级攻击是对云计算安全性的严重威胁。在这些攻击中，攻击者利用系统中的漏洞来获得提高特权，然后可以用来窃取数据，启动进一步的攻击或中断操作。由于攻击频率和复杂性最近的指数级增长，智能事物的扩散引起了重大的网络安全挑战。尽管云计算带来了巨大的变化，但其集中化也使使用安全系统（例如安全系统）的挑战。由于企业和云服务供应商之间移动的数据量大量，因此可能会发生有价值的数据泄露。恶意内部人士成为对组织的关键威胁，因为他们有更多的访问权限和机会来造成重大损害。与局外人不同，内部人员拥有特权和适当获取信息和资源的访问。在这项工作中，提出了一种基于机器学习的基于机器学习的系统，并开发了一种系统的方法来识别各种异常事件，该事件可能表明与特权升级相关的异常和安全问题。通过组合许多模型，集成学习可以增强机器学习成果并实现更大的预测性能。已经介绍了有关检测网络系统中的不规则性和脆弱性的多项研究，以查找涉及特权升级的安全缺陷或威胁。但是这些研究缺乏对攻击的正确识别。本研究在这种情况下提出并评估机器学习（ML）技术的合奏。该项目实现了用于内部攻击分类的机器学习算法。关键字：人工智能，行业，意图，内部攻击，分类，机器学习方法，网络，TF-IDF
整合生成的AI来推进敏捷软件开发并减轻项目管理挑战
摘要 - 敏捷软件开发强调了迭代的进度，适应性和利益相关者的协作。它拥护灵活的计划，持续改进和快速交付，旨在迅速做出反应，以有效地改变和交付价值。将生成性人工智能（AI）整合到敏捷软件开发过程中，为克服项目管理挑战并提高软件开发努力的效率和有效性提供了有希望的途径。本文探讨了利用敏捷方法中利用生成AI的潜在好处，旨在简化开发工作流程，促进创新并减轻共同的项目管理挑战。通过利用生成AI的功能来进行代码生成，自动测试和预测分析等任务，敏捷团队可以提高其生产率，加速交付周期并提高软件产品的质量。此外，生成AI还提供了增强协作，促进决策以及解决敏捷项目管理固有的不确定性的机会。通过对敏捷框架内生成AI集成的整合的深入分析，本文提供了有关组织如何利用AI的变革潜力来推进敏捷软件开发实践并更有效地浏览现代软件项目的复杂性的见解。
缓解和应对认知战 - NATO STO
北约科学技术组织 (STO) 的使命是帮助将各国和北约的科技投资定位为北约国家和伙伴国家国防和安全态势的知识和技术优势的战略推动者，通过开展和促进科技活动来增强和利用北约、北约国家和伙伴国家的能力和计划，支持北约的目标，并根据北约的政策，增强北约在北约国家和伙伴国家实现和影响安全和国防相关能力发展及威胁缓解的能力。
减轻贝斯的爆炸风险和火风险（电池...
储能的发展将在未来几十年中增加，以达到2030年全球400 gw的存储空间，而迄今为止100 GW。[1]固定存储系统使用锂离子电池，这些电池可能会出现热失控的风险并导致严重的火灾，在某些情况下会导致爆炸。存在BESS失败事件的数据库[2]，并表明自2018年以来，发生了62起事件，导致BESS发生火灾或爆炸，该事件平均每年平均有10个严重事件。此外，在大多数情况下，这些事故发生在不到3年历史的储能系统上。考虑到该数据库中记录的信息，考虑到储能项目的大量部署，很难想象每年的事故数量可能会减少。考虑到该数据库中记录的信息，考虑到储能项目的大量部署，很难想象每年的事故数量可能会减少。
一种机器学习方法，用于预测和减轻交通拥堵
借助高级机器学习方法，本文是解决由wraw cams造成的问题的重要一步。专注于特定的道路并使用这些方法表明了对学习趋势的复杂性的奉献精神，并做出更复杂和有用的答案。将机器学习模型添加到Trail C的预测中是人们在尝试变得更好，更环保的情况下改变城市中的方式。使用先进的机器学习方法，本研究的目的不仅旨在正确预测经历条件，而且还旨在为未来的未来铺平道路，在那里城镇可以自己处理和改善其运输系统。当您组合数据驱动