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缓解行动计划
2000 年联邦《灾害缓解法案》（DMA）要求州和地方政府制定灾害缓解计划，作为获得联邦灾害补助金的条件。波特兰市的缓解行动计划 (MAP) 满足了当地自然灾害缓解计划 (NHMP) 的要求，并满足了波特兰市参与联邦紧急事务管理局 (FEMA) 社区评级系统 (CRS) 的某些要求。该计划描述了对波特兰市构成风险的自然灾害，并概述了波特兰市为减轻这些灾害的有害影响而采取的措施。MAP 汇集了全市正在进行的缓解工作。波特兰市各局负责管理基础设施、规划长期资本改善和社区级投资，并管理各种各样的计划。这些活动在城市抵御自然灾害的能力中发挥着作用。各局现在可以在其正常活动中做很多事情，或者在有机会时可以将其添加到其投资组合中，以降低波特兰遭受自然灾害的风险并提高城市在发生事件时的恢复能力。虽然这些项目和计划在许多其他城市文件中都有体现，但 MAP 是将这些努力汇集在一起的协调计划。
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“我们使用大脑和尖峰骨髓之间的无线数字桥梁使用了将思想转化为行动的脑部 - 科姆科compass界面（BCI）技术”，GrégoireCourtine，Chuv的EPFL，Chuv和Unil的神经科学教授GrégoireCourtine总结。发表在《自然》杂志上的文章中，“脊髓后的纳图拉力赛插入了脑脊柱界面”，介绍了40岁的gert-jan的状况，该状态患有脊髓损伤，在颈椎椎骨的层次上，自行车事故后，这使其组成了。多亏了数字桥，他发现了对瘫痪的腿运动的自然控制，这使他可以站立，走路甚至爬上楼梯。gert-jan解释说，他发现能够分享啤酒的乐趣，与朋友靠在酒吧的院子上：“这种简单的乐趣代表了我生活中的重要变化”。
用梁搜索解码分子语言模型
摘要。关键字：分子设计·生成建模·模型·搜索·梁搜索·解码语言模型分子设计是由于有效分子的较大搜索空间而导致的化学合作问题之一。现有的方法基于两种关键编码方法：分子图和文本微笑。分子图编码方法具有表达性和化学意识，因为它们包括原子，键和其他分子证券。基于微笑的方法没有考虑任何化学信息，并将这些分子视为一系列特征。当前的生成分子图和基于微笑的模型了解输入的分布，然后从学习分配中进行采样以生成新的分子。基于微笑的方法容易产生无效的分子，并且尚不在化学上意识到。尽管如此，大型语言模型（LLM）在NATU语言处理（NLP）中的成功导致了强大的LLM方法的开发，这些方法与最先进的分子基于图形的方法具有竞争力。本文显示了如何通过梁搜索对基于碎片的微笑LLM进行训练和采样，以提高产生的分子的有效性，新颖性和独特性。我们在两个标准分子设计数据集上评估了该模型：锌和PCBA。我们表明，我们的模型可以生成具有较高va效率，新颖性和唯一性的精确分子，同时记录结果与最先进的基于分子图的方法相当或更好。
拉菲兹（Rafizi）说
吉隆坡（2月13日）：其部长Datuk Seri Rafizi Ramli说，今年第二或第三季度将在今年的第二或第三季度推出Natu的天然气路线图。他说，政府打算以道路图为基于天然气对经济增长的520亿令吉的贡献。“我们想传达政府在关键监管问题上的立场，证明如何打扮这些障碍，并概述了建立强大的燃气基础设施的机会，以确保马来西亚的长期供应确保马来西亚的长期供应，”他在Ma-Laysian煤气座（Mygas 2025）的主题讲话中说。拉菲兹（Rafizi）表示，路线图还将在获得融资和燃气基础结构方面。“通过扩大我们的重新认证媒介和管道，我们希望增加技术工作的数量并维持该行业的社会经济影响。”根据拉菲兹（Rafizi）的说法，政府强大的政策支持的明确指导将增强对银行业和金融部门的信心，即天然气部门将成为该国经济的骨干。Rafizi强调，在考虑能源的地缘政治时，推动是重要的，并指出，全球天然气市场比原油更分散。“国家天然气路线图是能源的重要因素，即确保未来的天然气短缺的未来国家经济保持竞争力。“需要加强几个方面，这些方面涉及汽油市场机制和基础设施投资，”他说。他说，政府需要做出和完善这些决定，以便在批准和提出批准后可以立即实施。
印度太平洋海洋简报 - iii.1
面对印度-太平洋地区气候变化的后果，法国正在制定一项预测政策，该政策分为三个部分：环境风险分析、支持通过实施科学计划来了解现象的研究以及调整其民用和军用海洋资源。其贡献的核心是改造港口和沿海基础设施、保护自然海洋系统、发展气旋预警和加强海上监视网络。它的行动更加合法，因为它本身直接关注其海外领土的存在，同时，作为合作伙伴，它与当地行为者保持对话与合作，特别是在莫桑比克海峡、南太平洋、东南亚和孟加拉湾。
![arxiv：2009.04765v3 [CS.CL] 2020年11月11日](/simg/9\9d016116e44f1fa0a8e83b8444bdbba4b258004f.webp)
arxiv：2009.04765v3 [CS.CL] 2020年11月11日
大脑解码，被理解为将大脑活动映射到产生它们的刺激的过程，在过去几年中一直是一个具有研究的研究领域。在语言刺激的情况下，最近的研究表明，可以将fMRI扫描分解成读取一个主题单词的嵌入。但是，这种单词嵌入是为Natu的语言处理任务而不是用于大脑解码的。因此，它们限制了我们恢复精确刺激的能力。在这项工作中，我们建议直接对fMRI扫描进行分类，将其映射到固定的vo-cabulary中的相应单词。与现有工作不同，我们评估了以前看不见的受试者的扫描。我们认为这是一个更真实的设置，我们提出了一个模型，可以从看不见的主题中解释fMRI数据。我们的模型达到5。22％的TOP-1和13。 在这项具有挑战性的任务中，59％的前5位准确性显着超过了所有考虑的竞争基线。 fur-hoverore，我们使用解码的单词使用GPT-2模型指导语言发生。 以这种方式，我们提高了对将大脑活动转化为连贯文本的系统的追求。22％的TOP-1和13。在这项具有挑战性的任务中，59％的前5位准确性显着超过了所有考虑的竞争基线。fur-hoverore，我们使用解码的单词使用GPT-2模型指导语言发生。以这种方式，我们提高了对将大脑活动转化为连贯文本的系统的追求。
人类通信中的挑战
人为智能的代理是可以自主感知并在环境中采取行动的系统[61]。虽然对AI代理的研究追溯了数十年[61，70，82]，但生成基础模型的最新进展可以根据Natu语言提示输出新颖的文本或图像，为广泛发展的代理商的广泛发展和部署铺平了道路。授予访问Internet的能力，1通过API，2，甚至生成和执行计算机代码，与其他应用程序连接，3今天的AI代理可以执行诸如调度会议，预订航班，4订购食品，5或购买杂货店，采取影响数字和物理领域的动作。多代理体系结构中正在进行的开发进一步扩大了代理的功能和用例[80，82，22]。以及代理商在开放世界中采取行动并代表用户完成目标的能力更大的潜在故障模式和相关费用[68，88，24]。实际上，现代应用程序将以代理为中心的活动扩展到高风险场景。例如，可以代表用户购物的代理可以以意想不到的方式花钱，也可以随时泄露用户的地址，信用卡号或其他敏感信息。可以执行计算机代码的代理可以损坏文件，更改重要设置，覆盖家庭照片或工作分配，并采取危害安全性的措施。如果没有适当地阐明代理的功能和限制，并且能够验证其操作的能力，则用户可以过度汇总代理，从而导致用户要求代理执行无法完成的任务。尤其是在失败成本高昂或可能发生的情况下，至关重要的是，建立允许用户清楚地表达其目标，偏好和构成的代理人对代理商的目标，并形成准确的心理模型，以表明代理商的行为方式。用户还应该能够监视代理商的行为，并根据需要有效地指导代理商。换句话说，必须设计与多个代理的用户，代理和系统的有效协作，以支持透明度和控制。启用透明度和控制的关键是有效的双向交流，旨在建立有关用户目标的共同基础（例如，用用户请求的内容表示）以及代理商打算实现这些目标的过程[13，65]。实现共同点是一项活动，始于用户对代理商的第一次介绍，并在整个使用情况下继续进行。用户和代理商之间的通信可以帮助用户确定何时以及依赖代理的何时以及通过对话的迭代性质有关意图，能力和活动的迭代性质，可以帮助用户在采取不可撤销的动作之前识别和纠正误解。