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美国财政部发布了最终规则，该规则在外国出站投资中实施行政命令|出版物| Kirkland＆Ellis LLP
根据最终规则，某些类型的交易需要通知或禁止在美国或受控外国实体会在某些关键技术领域的外国人的活动中获得覆盖的外国人的利益。“美国人物”和“承保的外国人”是广泛的。例如，涵盖的外国人包括在中国，香港和澳门组织的实体，以及中国以外的实体，包括位于美国的子公司，这些实体是中国实体的子公司，或者从目标领域的中国子公司获得了可观的收入。制定了最终规则，以使美国人无法通过通过离岸资金或实体路由投资来避免应用最终规则。
Robocup@家庭规则和规定
1简介1 1.1 ROBOCUP。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>1 1.2 Robocup @ Home。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>1 1.3组织。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>1 1.3.1执行委员会-RC-Home-ec@lists.robocup.org。。。。。。。。。1 1.3.2技术委员会-RC-HOME-tc@lists.robocup.org。。。。。。。。。。。2 1.3.3组织委员会-rc-home-oc@lists.robocup.org。。。。。。。。。。2 1.4基础架构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 1.5个联赛。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。2 1.5个联赛。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 1.5.1国内标准平台联盟（DSPL）。。。。。。。。。。。。。。。。3 1.5.2开放平台联盟（OPL）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 1.6竞赛。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 1.7奖项。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 1.7.1竞赛的冠军。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 1.7.2最佳人物界面奖。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.7.3最佳海报奖。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.7.4公开挑战奖。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.7.5技能证书。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.7.6开源软件奖。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4
车轮上的智能手机：商业问题改变游戏规则，以确保Connected车辆中的ICT供应链
美国商务部工业和安全局（BIS）于2025年1月16日发布了最终规则，禁止了配备有车辆通信系统（VCS）的车辆的进口，销售和制造根据最终规则，其中包括中国和俄罗斯。最终规则（制定）将显着影响实体上下连接的车辆供应链，该链条属于VCS硬件进口商和/或连接的车辆制造商的定义。这些受监管的实体可能包括VCS硬件和互联车辆系统的旧式汽车制造商，技术公司和组件供应商。
12机器人施工规则（R）
团队应准备表现出对此规则的遵守，并在检查过程中演示其机器人扩展。在检查过程中，每个机器人将完全放置在20英寸内。x 42英寸胶带框，在团队选择的框中具有位置和方向。在保持机器人底盘静止时，机器人必须证明所有启动配置以外的所有扩展的全部运动范围保留在固定的20英寸内。x 42英寸工作区域。此检查验证机器人的正常工作范围，包括软件限制，因为它在典型的匹配中起作用。OPMODE中为紧急覆盖，故障排除或维护设计的其他软件是可以接受的，并且不会作为此合规性检查的一部分进行评估。
分布式同行评审 - 规则和准则
分布式同行评审（DPR）就是这样的审查干预措施。在DPR中，申请人也是评估者，并审查了提交给同样资金机会的其他建议，以决定谁获得资金。通过提交提案，申请人同意担任审查员，并由同行对其提案进行审查。到目前为止，这种创新的方法已经取得了积极的成果，包括在欧洲南方天文台（ESO）的申请中以及大众斯蒂芬基金会的开放资金。荷兰研究委员会（NWO）也正在试用DPR的开放竞争领域科学 - XS。
俄勒冈州的高级清洁卡车规则
是否有任何车辆免于要求？紧急车辆，公交车，汽车教练，铰接式班车和双层巴士免于该法案规则。该规则适用谁？该法案规则适用于在俄勒冈州出售新型中型和重型车辆的任何制造商。但是，如果制造商在模型年内平均出售中型和重型车辆的平均少于500辆，那么它不受ACT规则的要求。该法规规则是否禁止在俄勒冈州出售某些新车辆？编号ACT规则包括许多制造商的灵活性，以确定哪些车辆型号移至零排放。没有禁止生产燃烧动力的车辆类型。制造商可以继续生产和出售汽油或柴油动力的卡车，例如汽车之家或拖车，同时着重于使其他车辆（例如零排放校车）振动。的确，即使没有禁令，该法案规则也是如此限制，以至于在俄勒冈州没有柴油动力的车辆？编号ACT规则旨在确保平稳采用Zevs，同时仍确保可购买柴油动力的车辆。该规则是灵活的，并且最近更改以适应制造商的灵活性要求。例如，制造商可以从出售Zevs的其他制造商那里购买积分，或者出售和出售附近的Zevs（例如，插电式混合动力电动卡车）。在2025年，只有7-11％的车辆销售必须为零排放，如上图所示。是。是否有零排放中型和重型车辆的市场？目前，有66种不同的制造商在美国出售的66种不同的制造商，包括中型卡车，重型拖拉机，货物货车，院子拖拉机，垃圾车，垃圾车，教练巴士，校车，班车，班车，班车和运输商。
风力涡轮机安全规则 - 支持程序P5
3.2当替代安全的工作系统不是另一组WTSR 3.2.1确认确认，首席承包商/公司具有识别危害和消除危害和/或控制它们的手段的过程，以便满足立法要求。3.2.2确认首席承包商/公司有培训和授权记录以涵盖作品范围。3.2.3确认首席承包商/公司对WTG的了解要属于其SSOW（可能需要熟悉站点）。3.2.4确认首席承包商/公司具有正式实施其SSOW的流程。3.2.5确认如何实现WTG的安全访问和出口，并保留哪些记录。
一种具有自主规则学习和利用图像或文本进行泛化能力的人工智能非图灵计算机架构
自现代计算机历史开始以来，图灵机一直是大多数计算设备的主导架构，它由三个基本组件组成：用于输入的无限磁带、读写头和有限控制。在这种结构中，读写头可以读取的内容（即比特）与其写入/输出的内容相同。这实际上不同于人类思考或进行思维/工具实验的方式。更准确地说，人类在纸上想象/书写的是图像或文本，而不是它们在人脑中所代表的抽象概念。这种差异被图灵机忽略了，但它实际上在抽象、类比和概括中起着重要作用，而这些对于人工智能至关重要。与这种架构相比，所提出的架构使用两种不同类型的读写头和磁带，一种用于传统的抽象比特输入/输出，另一种用于特定的视觉输入/输出（更像是一个屏幕或一个带有摄像头观察它的工作区）。抽象比特与具体图像/文本之间的映射规则可以通过卷积神经网络、YOLO、大型语言模型等神经网络实现，准确率较高。作为示例，本文介绍了新的计算机架构（我们在此简称为“任氏机”）如何自主学习特定域中的乘法分配属性/规则，并进一步使用该规则生成一种通用方法（混合在抽象域和特定域中）来计算基于图像/文本的任意正整数的乘法。
使用图像或文本
自现代计算机历史记录的开始以来，图灵机一直是大多数计算设备的主要体系结构，其中包括三个基本组件：无限磁带用于输入，读/写头和有限的控制。在此结构中，头可以读取的内容（即位）与已编写/输出的内容相同。这实际上与人类思考或思考/工具实验的方式不同。更确切地说，人类在纸上想象/写作是图像或文本，它们不是他们在人脑中所代表的抽象概念。Turing Machine忽略了这种差异，但实际上在抽象，类比和概括中起着重要作用，这在人工智能中至关重要。与此体系结构相比，所提出的体系结构使用两种不同类型的头部和磁带，一种用于传统的抽象位输入/输出，另一个用于特定的视觉（更像是屏幕或带有相机观察的屏幕或工作区）。抽象位和特定图像/文本之间的映射规则可以通过卷积神经网络，Yolo，大语言模型等神经网络实现，其精度很高。为例，本文介绍了新的计算机体系结构（为简单起见，我们称为“ Ren Machine”）如何自主地学习特定领域中的分布属性/多重规则，并进一步使用该规则来生成一般方法（在抽象领域和特定领域中混合使用），以计算基于图像/图像/图像的任何正面整体的MUL-PISTICATION）。机器的强推理能力也证实了在平面几何形状中的定理中。此外，提出了一种基于REN机器的机器人体系结构，以解决视觉语言行动（VLA）模型在不合适的推理能力和高计算成本中所面临的挑战。