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向必和必拓集团有限公司董事和管理层以及 Minera Escondida Lim 董事和管理层提供独立合理保证报告
Minera Escondida 拥有一套法律合规管理系统，该系统将环境管理和气候变化考虑因素整合在一起，旨在确保遵守国家和国际法律要求。公司定期维护并每月审查一系列法律要求，包括环境、运营和行政义务，以获取监管更新。区域领导负责报告变化并提供合规证据。公司还为员工提供法律合规培训。为验证 Copper Mark 而审查的主要文件和记录包括： - BHP 集团政策、标准和程序 - BHP 的年度报告文件 - 第三方审计 - 内部沟通和会议记录 - 当地程序和登记册 员工和承包商访谈证实他们了解与其角色相关的适用法律和法规。他们提到定期接受有关这些问题的培训，并指出信息定期通过各种渠道传播，包括视频和海报。在现场访问期间，观察发现，通过餐厅和人力资源办公室等区域的海报、公告和视频展示了有关法律合规的信息。还进行了通过 EMAS 平台监控和控制法律合规要求的演示。
准入安排及合理调整
5.6 大声朗读和/或使用考试阅读笔 62 5.7 抄写员/语音识别技术 62 5.8 文字处理器 71 5.9 盲文笔录 73 5.10 提词器 74 5.11 语言修改器 74 5.12 预录考试内容的现场发言人 78 5.13 沟通专家（针对使用手语的考生） 79 5.14 实践助手 81 5.15 替代考试地点 83 5.16 残疾考生的其他安排 83 5.17 豁免 85 5.18 双语翻译词典，额外时间增加 25% 86 5.19 用于医疗目的的手机 88 5.20 利用技术进行远程监考 88 5.21 需要为残疾考生提供夜间监护的时间表变化 89 5.22残疾考生考试当天 90 5.23 由于听力障碍而听音乐/白噪音 90
DNA 证据可能不可靠的原因
IPS，西孟加拉邦警察总监 摘要：DNA 证据被广泛视为法医学的“黄金标准”，因为它能够准确识别个人并证明无辜者无罪。然而，有几个因素使其在刑事调查中的可靠性受到质疑。本研究全面探讨了影响 DNA 证据可信度的关键问题，包括证据收集错误、忽略犯罪现场的额外 DNA 样本、搜查期间缺乏可靠证人以及在扣押、运输和实验室分析过程中缺乏视频记录。其他问题包括人为错误、法医实验室之间的 DNA 分析协议不一致以及样本收集过程中的潜在污染。此外，该研究深入研究了实验室错误、主观解释和现有偏见。人们越来越担心在没有足够调查佐证的情况下过度依赖 DNA 证据，以及陪审员可能对统计概率产生误解。本文还探讨了 DNA 数据库扩展、隐私侵犯和家族 DNA 搜索的道德问题。本分析引用了关键的学术研究和具有里程碑意义的法律案件，例如 OJ Simpson 和 Amanda Knox 的案件，强调迫切需要制定严格的标准来规范刑事司法系统中 DNA 证据的道德使用。关键词：DNA 证据、法医证据、污染、降解、保管链、DNA 转移。1. 简介：DNA 证据的可信度仅与其他间接证据相同。与指纹一样，DNA 可以表明在特定位置发现了个人的遗传物质，但无法完全解释它是如何或为什么在那里的。虽然从犯罪现场收集的 DNA 可以作为与嫌疑人的重要联系，但并不能最终确定有罪。DNA 可以通过多种方式转移，例如早期的互动或意外污染。因此，为了准确评估一个人是否参与犯罪，必须检查 DNA 的收集和存储环境以及其他证据。只有全面的分析才能更清楚地了解情况。 DNA 在没有嫌疑人直接参与的情况下被转移到犯罪现场的可能性取决于各种因素，包括环境、转移方式和接触时间。二次传播增加了污染风险，因为即使是短暂的接触也会转移少量 DNA，尽管法医努力，但由于没有支持证据，最终的定罪变得复杂。DNA 样本交换可能是由于污染、错误标记或收集、储存或分析过程中的人为错误造成的，可能
逻辑提取：增强人工智能在抽象和推理语料库任务中的泛化能力
1.2 挑战与影响 ARC 公开测试中，人类的平均表现准确率超过 60%[ 3 ]。相反，最有能力的模型利用 SOTA LLM[ 4 ] 也只能达到 50% 以下的准确率。考虑到大量的预训练数据，当前人工智能与人类之间的差距更加明显。对 ARC 竞赛解决方案的研究可以为我们对人类思维中的直觉和推理过程进行建模提供重要见解，促进新型人工智能范式的构建。同时，“[至少，解决 ARC-AGI 将产生一种新的编程范式[ 5 ]”，只需展示几个输入输出示例，就可以让没有编码经验的人进行程序合成。2 竞赛细节 数据集 ARC Prize 竞赛提供三个数据集：公共训练集、公共评估集和私有评估集。公共训练集和公共评估集均包含 400 个任务文件，而私有评估集包含 100 个任务文件。每个任务有 2 到 10 对（通常为 3 个）示例和 1 到 3 对（通常为 1 个）测试[2, 6]。指标 我们可以通过两种方法评估性能： 1）像素正确性 - 正确推断的像素占总数的百分比； 2）正确/不正确 - 推断的输出在形状、颜色和位置方面是否与任务的测试输出相匹配。竞赛使用第二种方法评估提交内容[6]。
利用基于LLM的多代理协作来增强体现的代理的推理能力，以解决在人口填充的Envi
在人类填充的环境中使用移动机器人已成为机器人技术中的关键研究领域，并体现了AI。最初，研究集中于在人类相互作用有限的结构化环境中运行的机器人。然而，随着对机器人在更具动态和不可预测的环境中的需求不断增长，研究越来越集中于改善适应性和增强人类机器人协作。Chung等。 [1]探讨了移动机器人如何自主收集和传输环境数据以支持人类活动。 各种研究人员，例如Zhang等。 [2]，Trautman和Krause [3]，Truong和Ngo [4]，Trautman等。 [5]，检查了在复杂的，以人为中心的环境中运作的移动机器人的强大导航策略。 另外，Liang等。 [6]引入了一种方法，可以通过对话处理来确定人类的动态位置。 Triebel等。 [7]开发了一个机器人的系统，以感知，学习和模拟人类的社会行为，使他们能够在互动中做出适当的实时决策。Chung等。[1]探讨了移动机器人如何自主收集和传输环境数据以支持人类活动。各种研究人员，例如Zhang等。[2]，Trautman和Krause [3]，Truong和Ngo [4]，Trautman等。[5]，检查了在复杂的，以人为中心的环境中运作的移动机器人的强大导航策略。另外，Liang等。[6]引入了一种方法，可以通过对话处理来确定人类的动态位置。Triebel等。[7]开发了一个机器人的系统，以感知，学习和模拟人类的社会行为，使他们能够在互动中做出适当的实时决策。
llm2swarm：机器人群体响应地推理，计划...
机器人群是由许多简单的机器人组成的，这些机器人可以交流和劳动以完成复杂的任务。机器人控制器通常需要由专家通过编程代码在情况下指定。此过程很耗时，容易出错，并且无法考虑部署期间可能遇到的所有情况。另一方面，最近的大型语言模式（LLMS）已展示了推理和计划功能，引入了与互动和编程机器进行交互的新方法，并纳入了特定领域和常识性知识。因此，我们建议通过将LLM与机器人群集成并展示概念证明的潜力（展示）来应对上述挑战。为此，我们探索了两种方法。第一种方法是“间接集成”，其中LLM用于合成和验证机器人控制器。这种方法可能会减少开发时间和部署前的人为错误。此外，在部署期间，它可以用于现实的新机器人行为。第二种方法是“直接集成”，每个机器人在部署机器人协作和人类处理交互期间本地执行单独的LLM实例。这些本地LLM实例使每个机器人都能使用自然语言进行推理，计划和协作，就像我们的展示案例中所阐述的那样，机器人能够检测到各种异常，而没有有关这些异常性质的事先信息。为了进一步研究我们的主要概念贡献，我们为LLM2SWARM系统发布了软件和视频：https：//github.com/pold87/llm2swarm。
物理学：通过一致性推理为自主系统的物理攻击
由深神经网络（DNN）赋予的自动驾驶汽车（AV）为我们的社会带来了变革性的变化。但是，他们通常容易受到对抗攻击的影响，尤其是在物理上可实现的扰动，这些扰动可能会误导感知并引起灾难性的结果。尽管现有的防御能够表现出成功，但仍需要提高鲁棒性，同时保持效率以实现实时系统操作。为了应对这些挑战，我们介绍了物理素，这是一种构成的解决方案，利用多方面的推理来进行误解检测和校正。此防御构建在物理特征上，包括静态和动态对象属性及其相互关系。为了有效地整合了这些不同的来源，我们基于条件随机字段开发了一个系统，该系统将对象和关系建模为空间 - 时空图，以在感知到的场景上进行整体推理。为了确保防御不会违反实时网络控制循环的时序要求，我们介绍了工作负载的运行时间特征，以并行化和管道执行量实现。通过模拟数据集和现实世界驾驶测试，可以在实验上验证物理的功效。它还证明了针对自适应攻击的弹性，以及将基本原则应用于视力超出视觉方式的其他方式的潜力。
调整残疾候选人和学习困难访问安排和合理调整
5.6大声朗读和/或使用考试阅读笔62 5.7抄写/语音识别技术62 5.8文字处理器71 5.9盲文转录本73 5.10提示器74 5.11语言修改器74 5.12现场演讲者74 5.12预先录制的考试组件的现场演讲者78 5.13使用Indectitions 78 5.13使用Incormitive 78 5.13助理5.15助理514练习514练习81练习81练习89练习89练习89 83 5.16 Other arrangements for candidates with disabilities 83 5.17 Exemptions 85 5.18 Bilingual translation dictionary with 25% extra time 86 5.19 Access to a mobile phone for medical purposes 88 5.20 Remote invigilation through the use of technology 88 5.21 Timetable variation requiring overnight supervision for a candidate with a disability 89 5.22 Timetable variation on the day of the exam for a candidate with a disability 90 5.23听音乐/白噪声是由于严重损害90
社交式：通过社会空间中的人类语言推理增强机器人导航
摘要 - 大多数现有的社会机器人导航技术要么利用手工制作的规则，要么是人类的示范，以将机器人感知与社会兼容的行动联系起来。但是，有效地将感知转化为具有社会符合社会的行动，就像人类推理在动态环境中自然发生一样。考虑到视觉模型（VLM）的最新成功，我们建议使用语言来弥合感知和具有社会意识的机器人行动之间类似人类的推理的差距。我们通过可解释的互动（SNEI）创建了一个视觉语言数据集，社交机器人导航，特征是基于2K人类机器人社交互动的40k人类通知的视觉问题答案（VQA），在非结构化的，拥挤的公共空间，跨越的公共空间，跨越感知，预测，预测，预测，三连锁推理，链的推理，行动，动作，动作，动作和解释。我们使用Snei微调了VLM，社交式，以演示我们数据集的实际应用。社交式的表现优于诸如GPT-4V和Gemini的最新模型，基于50个VQA的15种不同的人为法官得分的平均值。在船上部署了一个移动机器人，社交式实现了类似人类的推理，这标志着通过语言推理在动态公共空间中朝着社会兼容的机器人导航迈出的有希望的一步。
对在符号多步推理任务上训练的变压器的机械分析
变压器在一系列推理基准上表现出令人印象深刻的表现。评估这些能力是实际推理的结果的程度，现有工作重点是为行为研究开发复杂的基准标记。然而，这些研究并未提供有关推动观察到的capabilies的间隔机制的见解。为了提高我们对变形金刚之间机制的理解，我们对经过合成推理任务的跨前者进行了全面的机械分析。我们确定了模型用于解决任务的一组可解释机制，并使用相关性和因果关系来验证我们的发现。我们的结果表明，它实现了与并行操作的深度结合的复发机制，并存储中间的导致所选令牌位置。我们预计，我们在合成环境中确定的主题可以为变形金刚的更广泛的操作原理提供宝贵的见解，从而为理解更多的复合模型提供了基础。1