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AI 融合：实现分布式人工智能以增强
AI 提供的关键优势之一是人类增强和增强决策支持，这是下面所示的传统“OODA 循环”的一部分。如今，必须花费过多的时间和人工监督来获取、传输、聚合和设计 AI 所需的海量数据集，以确保其准确、有效并弥补不确定性。当这种对数据聚合的关键依赖与边缘的高度动态和机会性通信相结合时，就会产生一个关键的漏洞，对手可以利用这个漏洞来破坏 AI 在多域操作中的影响或可用性——只需拒绝或降低 AI 对在战场各个领域运行的军事平台和传感器上收集或存储的关键数据的访问权即可。
可靠、高性能产品 - Instrumart
JEwell Instruments 工程团队提供以下服务：• 修改或定制现有设计的型号系列• 从现有型号系列零件和子组件配置的新零件编号• 需要特殊功能和规格的新型特定应用定制设计• 适用于恶劣环境的定制传感器• 需要 Jewell 设计工程团队和客户工程团队密切互动的首次设计解决方案• 设计符合工业、军事和航空航天标准（包括 FAA DO-160）• 设计符合 EMC 要求（包括雷电）的传感器• 需要 Jewell Instruments 和我们的客户之间签署保密协议 (NDA) 的客户专有传感器解决方案
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2023-24 年德克萨斯州家长参与度调查结果
1993 年，第 103 届美国国会通过了《政府绩效与结果法案》（GPRA），要求联邦机构制定年度绩效计划和项目绩效报告来衡量项目目标的实现情况。2004 年重新授权《政府绩效与结果法案》时，对州教育机构也提出了类似的绩效计划要求。2 特殊教育项目办公室（OSEP）制定了 20 个 B 部分指标，指导各州实施《政府绩效与结果法案》以及如何衡量进展和绩效。2014 年，OSEP 修改了指标体系，合并了一些指标并创建了一个新指标。指标 8 要求各州衡量正在接受特殊教育服务的孩子的父母中，报告称学校通过促进父母参与来改善残疾儿童的服务和结果的父母所占百分比。
2022-23 年德克萨斯州家长参与度调查结果
1993 年，第 103 届美国国会通过了《政府绩效与结果法案》（GPRA），要求联邦机构制定年度绩效计划和项目绩效报告以衡量项目目标的实现情况。2004 年《残疾人教育改进法案》（IDEA）重新授权时，也对州教育机构提出了类似的绩效计划要求。2 特殊教育项目办公室（OSEP）制定了 20 个 B 部分指标，指导各州实施 IDEA 以及如何衡量进展和绩效。2014 年，OSEP 修改了指标体系，合并了一些指标并创建了一个新指标。指标 8 要求各州衡量正在接受特殊教育服务的孩子的父母中报告学校通过促进父母参与来改善残疾儿童的服务和结果的父母所占百分比。
手势引导的户外视觉和语言导航
视觉和语言导航（VLN）任务涉及使用语言命令导航移动性，并在开发自动移动性的接口中应用。在这种情况下，自然的人类交流还构成了手势和凝视等非语言提示。这些手势引导的指示已在人类机器人的互动系统中进行了探索，以有效相互作用，特别是在对象引用表达式中。ever，在户外VLN任务中应对基于手势的表达式的著名差距。为了解决这个问题，我们介绍了一个新颖的数据集，用于带有示范表达式的手势引导的户外VLN指令，并重点介绍了复杂的指令，以重新引导命令输入方式之间进行多跳的推理。此外，我们的工作还包括对收集数据的全面分析以及针对现有数据集的比较评估。
为时已晚，无法使用太早使用？低资源孟加拉语LLMS
我们比较了开放量和封闭式LLM的性能，例如Llama-3和GPT-4与跨孟加拉语下流任务的微调编码器模型，包括翻译，摘要，汇总，释义，问答，提示和自然语言的推流。我们的发现表明，尽管LLM通常在执行任务方面表现出色，但它们在重新制定孟加拉语脚本生成的任务中的表现却是不明智的。关键挑战包括现有LLM对孟加拉脚本的效率低下，从而导致计算成本增加和潜在的性能退化。加法 - 我们重点介绍了通常用于孟加拉NLP任务的机器翻译数据集中的偏差。我们得出的结论是，孟加拉国面向的LLM非常需要，但是该领域通常缺乏为降低一个高效模型所需的高质量预科和指导调整数据集。*