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QUANDO RF 项目 量子雷达项目
第一次量子革命塑造了我们今天生活的世界：如果不掌握量子物理学，我们就无法开发计算机，电信，卫星导航，智能手机或现代医学诊断。现在，第二次量子革命正在展开，利用了我们检测和操纵“单量子”（原子，光子，电子）的能力方面的巨大进步。量子传感器的市场可用性可能会导致未来系统的设计范围内的范式转变。对于FWC Quando，我们汇集了一个经过精心构造的财团，以涵盖整个创新的价值链（从研究组织到创新的中小型公司，包括技术开发人员和集成商），了解了先进的量子量子传感技术和军事和国防应用中的先进量子传感技术和能力。为了回答这个新颖的服务请求，我们在将量子技术应用于雷达和监视系统方面具有专业知识带来了另外的分包RTO。根据要求，我们将对RF域中的量子技术应用进行最新分析，以利用我们的财团知识和专业知识。之后，我们将集中精力进行检测，跟踪和识别
Esvelt，Gopal和Jeyapragasan Nist RFI
生物武器（BW）的发展和使用历史上受到合成生物学剂的“默认知识”的需求而阻碍了。尽管公众可用的反向遗传学方案，但实际的实验室技能（例如细胞培养）仍然是一个障碍。在这里，LLM有可能充当较低默认知识的参与者的专家实验室助手，模仿更先进的科学家的辅导，但有可能没有情境意识或对潜在恶意工作的道德意识或道德异议（Sandbrink，2023年）。此外，AI工具还可能提出替代路线，以获取不需要它们执行默认的知识密集型湿lab实验的代理，而是外包实验，它们无法自行执行。一种机制可能是通过使用实验室机器人，在该机器人的情况下，LLM也有助于自主科学能力的发展。llms可以帮助演员将自然语言评论转换为液体处理机器人的脚本，从而促进了一些生物学实验（Inagaki等人。2023; O'Donoghue等，2023）。目前，这些功能的程度仍然相对有限，尽管将来LLMS可能能够帮助参与者开发自我复制的生物系统，从概念上讲，LLMS现在如何帮助非编码者构建自己的应用程序和网站。这种技术进化减少了BW开发的障碍，可能导致参与者更频繁，成功地尝试了以前受到技术挑战的阻碍。nist应该考虑包括上述信息，描述了AI工具可以在同伴指南中扩展对危险生物代理的访问权限，以确保对这些工具的充分监控和监督并实施。
NTIA RFC-开放基础模型
我们发现，对于七个领域中的六个，我们分析的研究并未为开放基础模型的边际风险提供有说服力的证据：他们不考虑框架中的步骤，例如现有技术或防御能力如何适应边际风险。但是，对于与CSAM相关的风险，Thiel等人。（2023）3进行了完整的分析，该分析显示了未能令人满意解决的开放基础模型的边际风险。4为了提供指导，我们对自动网络安全脆弱性检测和NCII进行了初步的边际风险评估，我们发现，当前开放基础模型的边际风险较低，对于自动化脆弱性检测（部分是由于AI的有效性而用于防御的效率），而开放模型的开放型风险对NCII有可能。
对OSTP RFI的拟人反应（2025年3月）
2025年3月6日，NCO科学技术政策政策总统办公室总统2415 Eisenhower Avenue Alexandria，Alexandria，VA 22314，通过电子邮件提交给OSTP-ai-rfi@nitrd.gov re：启用人工智能（RFI）的人工智能（RFI）的人工智能（RFI）（ai）的启动（ai）的启动（ai）的启动（ai）的启动（ai）努力定义维持和加强美国在人工智能中的主导地位和领导所需的优先政策行动。在此提交中，我们概述了政府应采取的具体行动，以确保美国从高级AI系统的潜力中受益。我们的建议包括两个类别：（1）通过保护重要的技术基础设施和知识资产免受外国威胁来加强美国安全的国家安全命令； （2）美国政府应该进行投资，以培养富有AI的发展和部署生态系统，以促进美国繁荣，并确保在社会中广泛共享AI驱动的经济利益。在本届政府期间将建立强大的AI技术。鉴于发展的速度迅速，必须通过针对性的AI行动计划将该技术视为重要的国家资产，该计划在加强我们的国家安全的同时增强了美国的经济竞争力。关于拟人化的人类是领先的Frantier AI模型开发人员，致力于建立可靠，可解释和可靠的人工智能系统。我们的旗舰AI助手克劳德（Claude）代表国家
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UAS RFC最终文档
为了减轻这些严重的安全和保障风险，BIS应建立明确的，标准化的要求，要求在所有支持AI的UAS中进行人类超重能力。这些法规必须规定，覆盖控制是直观的，可立即访问，并设计为受过训练的操作员的快速参与。具体来说，这将包括明确的要求，例如专用的Override按钮或开关，易于导航的软件接口以及仅适用于授权人员可以访问的链接，使操作员能够在单个无人机级别迅速干预以防止本地化的风险升级。通过确保立即，安全和有效的超重能力，操作员可以迅速响应不稳定的无人机行为或AI系统异常，从而防止事故或恶意剥削。
报价请求（RFQ）第1节
1.1 General Information..............................................................................................................................................4 1.2 Schedule................................................................................................................................................................ 4 1.3 Negotiation Controls............................................................................................................................................. 4 1.4 Response Rules..................................................................................................................................................... 4 1.5 Terms.................................................................................................................................................................... 4 1.6 Attachments.......................................................................................................................................................... 4 2 Requirements................................................................................................................................................................5
数据词引入了NRF 2025
Datalogic很高兴欢迎NRF与会者访问Booth＃5639，他们可以在AI驱动的解决方案和扫描边缘技术中体验最新的进步。我们的专家团队将在现场展示这些智能解决方案如何改变当今快节奏的世界中企业运作的方式。不要错过这个机会来了解数据质量如何塑造零售及以后的未来。
基于火焰的NERF调节3D脸渲染
摘要。传统的3D面模型基于带纹理的网格表示。最重要的模型之一是火焰（通过刻板模型和表达式学习的面孔），它会产生完全可控制的人脸的网格。不幸的是，此类模型在捕获几何和外观细节方面存在问题。与网格表示相反，神经辐射场（NERF）产生极其清晰的渲染。但是，隐式很难动画，并且不能很好地推广到看不见的表达。有效控制NERF模型以获得面部操纵并不是微不足道的。本文提出了一种名为Nerflame的新方法，该方法结合了NERF和火焰方法的优势。我们的方法使NERF具有高质量的渲染能力，同时对视觉外观完全控制，类似于火焰。与使用神经网络进行RGB颜色和体积密度建模的传统基于NERF的结构相反，我们的方法将火焰网格用作独特的密度体积。因此，颜色值仅存在于火焰网格的附近。我们的模型的核心概念涉及根据其与网格的接近度调整体积密度。此火焰框架无缝地融合到NERF体系结构中，以预测RGB颜色，从而使我们的模型能够明确并隐式地捕获RGB颜色。
工作的学生供应链计划（所有性别）我beiersdorf
在Beiersdorf，我们拥抱多样性，并旨在为我们所有申请人提供平等的机会 - 无论例如性别，性认同，国籍，种族，宗教或意识形态，残疾或年龄。因此，我们会要求您在文档中仅包含与您的申请评估有关的信息和数据（例如，课程，并带有相关参考和证书）。例如，请随时无图片上传简历。如果您有任何疑问，请通过susident_rc@beiersdorf.com与我们的招聘人员InsaKöhnsen联系。