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主要和老年林 - 芬兰风险 -
，例如西部塔加（Western Taiga）和芬诺斯坎德（Fennoscandian）的森林，带有picea abies。为此，将定义国家有利的参考领域。如果瑞典和芬兰的恢复区域可能会相对较高 - 如果使用科学的声音基准进行森林栖息地的历史分布并为森林物种设定有利的参考水平。EC已制定了预计会员国将遵循R5的准则。因此，NRL的实施 - 关于恢复目标的实现和非遗嘱 - 创造了开发不同的政策工具以及融资方式的需求。瑞典和芬兰的大多数森林栖息地都被严重退化，并且处于不利的保护状态 - 因此，实施NRL也需要保证主要和旧生长森林的程度和质量R6。成员国实施
纸质文档级神经机器与关联的内存网络∗
摘要标准神经机器翻译（NMT）是关于文档级上下文是独立的。大多数现有的文档级别的NMT方法都充满了全局文档级信息感，而这项工作着重于在内存网络中利用详细的文档级别上下文。从内存中检测到当前句子中最相关部分的内存网络的容量，这是一种自然解决方案，可以对丰富的文档级上下文进行建模。在这项工作中，实现了拟议的文档感知内存网络，以增强变压器NMT基线。对几个任务的实验表明，所提出的方法显着提高了强大变压器基准和其他相关研究的NMT性能。关键词：内存网络，神经机器翻译，文档级上下文
自动语音识别的多阶段多模式预训练
机器学习的最新进展表明，与随机初始化的模型相比，多模式的预训练可以改善自动语音识别（ASR）性能，即使模型在Uni-Modal-Modal任务上进行了微调。ASR任务的现有多模式预训练方法主要集中在单级预训练上，其中单个无监督任务用于预训练，然后在下游任务上进行微调。在这项工作中，我们介绍了一种新颖的方法，该方法将多模式和多任务的无监督预训练与基于翻译的监督中期训练方法相结合。我们从经验上证明，这种多阶段方法会导致相对单词错误率（WER）在LibrisPeech和Superb上的基线比基线高达38.45％的改善。此外，我们分享了选择预训练方法和数据集的几个重要发现。
使用基于能量的模型的神经符号推理的建模模式
神经符号（NESY）AI致力于通过快速，可靠的预测来增强机器学习和大型语言模型，通过无缝整合神经和符号方法，表现出常识性和值得信赖的推理。在如此广泛的范围内，已经提出了几种分类法，以对这种集成进行分类，强调知识代表，推理算法和应用程序。我们对神经符号界面捕获方法捕获概率，逻辑和算术约束推理的神经符号界面捕获方法进行研究。此外，我们为杰出的学习损失类别的梯度和推理和学习的形式化而得出表达。通过严格的经验分析，跨越了三个任务，我们表明NESY方法在半监督的环境中对神经基础的影响达到了37％的证明，并且在提问方面的GPT-4提高了19％。
dexgraspnet 2.0：在大规模合成的杂物场景中学习生成灵巧的抓握
摘要 - 由于数据稀缺，在混乱的场景中挖掘仍然是灵巧的手。为了解决这个问题，我们提出了一个大规模的合成数据集，包括1319个对象，8270个场景和4.26亿个格拉斯普斯。除了基准测试之外，我们还从掌握数据中探索了数据有效的学习策略。我们揭示了以局部特征为条件的生成模型和强调复杂场景变化的GRASP数据集的组合是实现有效概括的关键。我们提出的生成方法在模拟实验中优于所有基准。更重要的是，它通过测试时间深度恢复表明了零拍的SIM到现实转移，获得了90.70％的现实世界灵巧抓地力成功率，展示了利用完全合成训练数据的强大潜力。
密封：通过支持技能的对手学习朝着闭环方案生成
摘要 - 随着现实世界中的这种技术的增加，对自主驾驶（AD）系统和组件的验证和验证越来越重要。安全性 - 关键场景生成是通过闭环培训来鲁棒性策略的关键方法。然而，场景生成的现有方法依赖于简单的目标，从而导致过度攻击或非反应性的对抗性。为了产生多样化的对抗性但现实的场景，我们提出了印章，即一种方案扰动方法，利用了学分的得分功能和对抗性，类似的人类技能。密封扰动的场景比SOTA基准更现实，从而改善了超过20％以上的真实世界，分布和分布外情景的自我任务成功。为了促进未来的研究，我们发布了我们的代码和工具：https：//github.com/cmubig/seal
TLP：清除 TLP：清除
LOTL 是一种有效的技术，因为许多组织没有实施支持检测恶意活动的安全最佳实践功能。CISA 的红队经常利用 LOTL 进行未被发现的持续访问。这些红队评估展示了攻击者如何在几乎不投资工具的情况下实现对整个域的入侵。在许多情况下，CISA 的红队发现被评估的组织缺乏安全基线，允许 LOLBins 执行，并使分析师无法识别异常活动。在其他情况下，组织没有适当调整其检测工具以减少警报噪音，导致警报数量难以管理，难以筛选和采取行动。自动化系统（例如使用服务帐户和漏洞扫描器的持续管理功能）经常执行高度特权的、可能可疑的操作，如果没有适当分类，这些操作会使分析师淹没在日志事件中。
中立面符号回归：利用大型语言模型进行功能发现
艺术符号回归状态（SR）当前构建专业模型，而大语模型（LLMS）的应用仍未得到探索。在这项工作中，我们介绍了将LLMS用于SR任务的第一个综合框架。我们提出了一种SR方法，它提出了一种SR方法，该方法迭代地改善了具有LLM的功能形式，并使用外部光学器来终止其系数。ICSR利用LLMS的强数学先验，同时提出一组可能的功能，并根据其误差来完善它们。我们的发现表明，LLMS能够成功找到适合给定数据，匹配或超越四个流行基准的最佳SR基线的整体性能的符号方程，同时产生了更简单的方程，同时又能提供更好的分布概括。
嵌入医学概念的多信息源
摘要。在改善公共医疗保健应用（例如计算机辅助诊断系统）方面，学习医学障碍的低维表示非常重要。现有方法依靠电子健康记录（EHR）作为其唯一的信息来源，并且不利用丰富的外部医学知识，因此它们忽略了医疗概念之间的相关性。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的多信息源杂种信息网络（HIN），以建模EHR，同时纳入了外部医学知识，包括ICD-9-CM和网格，以进行丰富的网络架构。我们的模型非常了解EHR的结构以及它所指的医学概念之间的相关性，并学习了语义反射医学概念的嵌入。在例外，我们的模型在各种医疗数据挖掘任务中都优于无监督的基线。
2020年后全球生物多样性框架预稿
5. 2020 年后全球生物多样性框架拟议预稿在编制过程中充分考虑到了工作组自第一次会议以来对 2020 年后全球生物多样性框架可能要素的审议。2 它还考虑到了关于生物多样性丧失驱动因素的目标、SMART 目标、3 指标、基线和监测框架的指导要素，以实现转型变革，这些指导要素涉及科学、技术和工艺咨询附属机构第二十三次会议讨论的《公约》三项目标，4 以及第 8(j) 条和相关条款特设不限成员名额闭会期间工作组第十一次会议的成果。拟议框架还考虑到已开展的各种磋商进程，5 包括 2019 年 11 月 24 日联合主席非正式简报会上表达的意见，该简报介绍了框架预稿的初步概述。