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提前计划：段落完成任务的自我监督文本计划
尽管上下文化的语言模型最近在各种NLP任务上取得了成功，但语言模型本身仍无法捕获长长的多句文档的文本共同（例如，段落）。人类经常就发言之前就何种方式以及如何发言做出结构性决定。通过这种高级决策和以连贯的方式构建文本的指导性实现被称为计划过程。模型可以在哪里学习这样的高级相干？段落本身包含在这项工作中称为自upervision的各种形式的归纳相干信号，例如句子顺序，局部关键字，修辞结构等。以此为动机，这项工作为新的段落完成任务p ar -c om;在图形中预测蒙版的句子。但是，该任务遭受了预测和选择相对于给定上下文的适当局部内容。为了解决这个问题，我们提出了一个自我监督的文本计划，该计划可以预测首先说出的内容（内容预测），然后使用预测的内容指导验证的语言模型（表面实现）。SSPlanner在自动和人类评估中的段落完成任务上的基线生成模型优于基线生成模型。我们还发现，名词和动词类型的关键字的组合是最有效的内容选择。提供了更多内容关键字，总体发电质量也会提高。
HB 4153（AI 工作组）新闻稿
虽然人工智能发展迅速，但对各州的影响仍不明朗，各州也尚未对不断变化的形势采取统一的应对措施。根据全国州议会会议 (NCSL) 的说法，术语等基本细节在利益相关者或各州之间尚未统一。希望应对人工智能的各州，无论是限制其使用还是利用其潜力，都必须首先决定采取基础步骤，例如确定术语。
增强翻译中风康复：运动网络优化的特定任务动作观察疗法
年龄（年）71.7±10.8性别（女性 /男性）％8（40％） /12（60％）MAS-ul 1.25（0-6）FMA-UL 51（29-66）脂肪5（1-5）MBI 94（1-5）MBI 94（46-100）平均±标准偏差； n（％）;中值（最小值最小）。修改后的Ashworth Scale-upper肢体（MAS-ul）; FUGL-MEYER评估 - Upper肢体（FMA-ul）；法式手臂测试（FAT）；和修改的Barthel指数（MBI）。
全球动员气候变化的G20工作组
2。我们理解并承认气候变化的紧迫性和严重性。认识到我们的全部努力将比其各个部分的总和更强大，因此我们将合作并加入为针对气候变化的全球动员而努力。我们重申了巴黎协定的温度目标，即使全球平均温度升高到摄氏2摄氏度低于工业前水平以下，并采取努力将温度升高限制在工业前水平以上的1.5摄氏度，并认识到这将显着降低气候变化的风险和影响。我们强调，与2摄氏度相比，在温度升高1.5摄氏度时，气候变化的影响将要低得多，并重申我们的决心，以限制限制温度升高到1.5摄氏度。3。注意我们的领导角色，我们重申我们的坚定承诺，以追求INFCCC的目标，通过加强巴黎协定的全面有效实施，反映出公平和共同但分化的责任和各自能力的原则，以应对不同的民族环境，以应对气候变化。我们重申了我们在本世纪中期或左右实现全球净零温室气体排放/碳中立性的承诺，并互相鼓励以全国范围的方式提出净零温室气体排放/气候中性承诺，并考虑到巴黎协定以及我们的不同民族环境，道路和方法。4。我们将对下面提到的GST-1结果做出积极响应。我们欢迎并完全赞成迪拜气候变化会议的雄心勃勃，平衡的结果（COP28），特别是根据《巴黎协定》（GST-1），阿联酋的共识及其首个全球股票。5。我们回忆起GST 1决策的第28段，该款进一步认识到需要与1.5°C的途径相一致的温室气体排放的深度，快速和持续的减少，并呼吁当事人以巴黎的同意及其不同的民族环境和临近：
多模式和多任务自动驾驶数据集
当前用于自动驾驶计算机视觉的深层神经网络（DNNS）通常在仅涉及单一类型的数据和urban场景的特定数据集上进行培训。因此，这些模型努力使新物体，噪音，夜间条件和各种情况，这对于安全至关重要的应用至关重要。尽管持续不断努力增强计算机视觉DNN的弹性，但进展一直缓慢，部分原因是缺乏具有多种模式的基准。我们介绍了一个名为Infraparis的新颖和多功能数据集，该数据集支持三种模式的多个任务：RGB，DEPTH和INDRARED。我们评估了各种最先进的基线技术，涵盖了语义分割，对象检测和深度估计的任务。更多可视化和
Deep Video Compression的任务意识编码器控制
对机器任务的深视频压缩（DVC）的事先研究通常需要为每个特定任务培训一个独特的编解码器，从而规定每个任务的专用解码器。相比之下，传统视频编解码器采用了flex ible编码器控制器，从而通过模式预测等机制使Single编解码器适应了不同的任务。从中汲取灵感，我们引入了一个创新的编码器控制器，以用于机器的深度视频压缩。此控制器具有模式预测和一组图片（GOP）选择模块。我们的AP-ARACH在编码阶段集中控制控制，从而允许跨不同任务（例如检测和跟踪）进行适应性的编码器调整，同时与标准的预训练的DVC解码器保持合理性。示例证明我们的方法是在具有各种现有预训练的DVC的多个任务中适用的。此外，广泛的实验表明，对于不同的任务，我们的方法比以前的DVC比以前的DVC大约25％，只有一个预先训练的解码器。
碳捕获、利用和储存 (CCUS) 工作组小组委员会建议
CCUS 可能在实现该州全经济温室气体减排目标方面发挥重要作用。重要的是，CCUS 既要得到启用，又要得到适当的监管，以确保二氧化碳的长期储存，并以公平和社区关切的方式部署。公共政策、投资和其他 CCUS 激励措施或驱动因素应与不产生温室气体的替代解决方案的建设相辅相成，以实现难以触及的行业和行业的脱碳。如下文更深入的描述，潜在的应用包括稳固的零碳发电以补充主要可再生能源电网、工业脱碳和直接空气捕获的潜在用途。目前，科罗拉多州至少有两个重要的 CCUS 项目处于早期开发阶段，一个是佛罗伦萨的 Holcim-Lafarge 水泥厂，另一个是南犹他州保留区的发电项目。
MEA 太阳能任务组支持
加利福尼亚州免除该州征收的 100% 税款。地方和地区销售税仍将适用。太阳能设备必须主要用于服务农用设备。佛罗里达州太阳能系统及其所有组件均免征该州 6% 的销售税
粒度：使用粒状材料进行机器人任务的高性能模拟
摘要 - 植物材料对行星科学，建筑和制造业中许多机器人任务的关键兴趣。但是，颗粒材料的动力学很复杂，并且通常在计算上非常昂贵。我们提出了一组方法和一个用于快速模拟图形处理单元（GPU）的颗粒材料的系统，并表明该模拟足够快，可以通过增强学习算法进行基础培训，目前需要许多动力学样本才能实现可接受的性能。我们的方法模型使用隐式时间播放方法进行多体刚性接触的颗粒材料动力学，以及算法技术，用于在粒子对和任意形成的刚体之间和任意形状的刚体之间的有效并行碰撞检测，以及用于最小化Warp Divergence的编程技术，以最大程度地构建单层构造（构建多项）。我们在针对机器人任务的几个环境上展示了我们的仿真系统，并将模拟器作为开源工具发布。
镜子u-net：将多模式裂变与多任务学习嫁给医学成像中的语义分割
正电子发射断层扫描（PET）和计算的刻录术（CT）通常共同用于检测肿瘤。PET/CT分割模型可以自动化肿瘤的描述，但是，当前的多模式模型不能完全阐明每种模式中的互补信息，因为它们要么串联PET和CT数据，要么在决策水平上融合它们。为了对抗这一点，我们提出了镜像u-net，它通过将多模式表示形式分配到模态特异性的解码器分支和辅助多模态解码器中，以多模态化的方式代替了传统的融合方法。在这些分支上，镜像u-net标志着一个针对每种模式量身定制的任务，以增强单峰特征，同时保留共享表示中的多模式特征。与以前的方法相比使用了其他方法或多任务学习，Mirror U-net将两个范式结合在一个统一的框架中。我们探索各种任务组合，并检查在模型中共享的哪些参数。我们在Autopet PET/CT和多模式MSD Braintumor数据集上评估了Mirror U-NET，证明了其在多模式分段中的有效性并在两个数据集中实现了先进的性能。代码：https：//github.com/zrrrrr1997/ autopet_challenge_mirrorunet