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与人类合作的机器人的多模式增强学习
针对老年人和残疾人的机器人助手需要在协作任务中与用户互动。这些系统的核心组成部分是一个交互管理者，其工作是观察和评估任务并推断人的状态以及他们为机器人选择最佳行动方案的意图。由于该域中数据的稀疏性，这种多模式系统的策略通常是手工制定的。随着相互作用的复杂性的增长，此过程是不可扩展的。本文提出了一种加固学习（RL）方法，以自动生成机器人的多模式策略。与传统的对话系统相比，我们的代理人经过使用人类数据的模拟器进行培训，并且可以处理多种模式，例如语言和物理动作。我们使用一个简单的高级奖励功能，不需要微调并执行一些先决条件来加快训练过程。我们进行了一项人类研究，以评估系统在与用户互动中的性能。我们设计的系统在真实用户使用时显示出令人鼓舞的初步结果。
合作推动对景观和生物多样性再生的投资
在更详细的层面上，IBAT的明星指标将投资者告知投资者在项目区域中的确切物种及其灭绝风险，源自IUCN RED的Weertagended Tobles™。简单，标准化和可扩展性 - 通过减少物种威胁或恢复活动，Star量化了这些行动对物种保护目标的潜在贡献。这可以为企业，政府，民间社会和其他行为者做出的决定提供依据，以制止灭绝的全球目标。
合作建立印度健全的医疗器械报销途径
• 与其他新兴经济体一样，印度实施 HTA 也增加了评估人员的负担。这归因于卫生研究部 (DHR) 和国家卫生局 (NHA) 以及合作学术机构缺乏足够的 HTA 能力。由于 HTA 评估具有复杂性和多学科性，需要不同类型的专业知识，而这些专业知识在新兴经济体中往往受到限制，因此缺乏能力并不令人意外。 • 由于缺乏适合目的的评估途径，重点是纳入高质量设备，因此 HTA 能力的不足进一步加剧。在这种情况下，迫切需要谨慎使用 HTA，确保有效的时间表和快速的决策。
2024 年 CCS 全球现状 - 携手共创净零排放未来
目前，全球有 50 个商业 CCS 项目正在运营，另有 44 个正在建设中，还有 500 多个正在开发中。这代表着我们在过去 6 年中见证的项目开发又一次呈指数级增长。该研究所正在追踪全球 680 多个 1 项目，美国、欧洲、中东、中国和东南亚都取得了强劲进展。该研究所还发现，自 2020 年以来，各国政府签署了 50 多项双边协议或谅解备忘录 (MoU)，其中将 CCS 纳入其范围。虽然项目和跨国合作的增长非常令人鼓舞，但要实现每年十亿吨的碳管理部署（包括点源和 CDR），以帮助实现净零排放并避免全球气温上升的最严重后果，我们还有很长的路要走。
CCS 2024的全球状态 - 为零零未来合作
现在，全球有50个商业CCS项目，另外44个正在建设中，并且开发了500多个。这代表了我们在过去6年中一直在目睹的项目开发指数增长的另一年。该研究所正在全球追踪680 1个项目，在美国，欧洲，中东，中国和东南亚都有很强的进步。该研究所还确定了自2020年以来由国家政府执行的50多个双边协议或谅解备忘录（MOUS），其中包括CC在其范围内。尽管项目和跨国合作的这种增长非常令人鼓舞，但我们仍然有很长的路要走，可以实现碳管理部署的每年的Gigatonnes，即点源和CDR，都需要帮助达到零净净值并避免全球温度升高的最严重后果。
在通信质量下降的环境下对协作无人驾驶车辆进行人为引导管理
可靠通信的可用性对于当前 UAS 的成功至关重要。这种依赖性在未来系统中不太可能减少，因为未来车辆间协作的增加实际上可能会增加对通信的依赖。描述通信可用性对模拟 UAS 性能的影响，可以深入了解 UAS 对实际实施中可能遇到的通信故障模式的响应。此外，定义允许 UAS 以可接受性能运行的最低可容忍通信可用性水平代表了设计通信系统工程规范的基础，以及定义此类系统可有效运行的条件。
Countrywide Hydrogen 与 Enosi 合作，提供可再生能源来源保障
谷歌和微软等大型跨国公司以及包括美国联邦政府在内的各国政府宣布，他们的目标是从可追溯的可再生能源中获取所有电力消耗，这推动了全球范围内实现从“源头到插座”全天候能源可追溯性的趋势。特别是，欧盟和美国在过去 12 个月的监管变化证实了绿色氢气生产的要求，要求满足比以前可再生能源消耗更高的标准，包括全天候时间匹配。
解锁数字人力资源成功 - 与正确的SI
2。定义选择标准：建立明确的选择标准将简化找到正确的SI的过程。考虑经验，行业知识，技术专长，项目管理能力以及了解组织独特要求等因素。此外，还评估他们成功的人力资源技术实施的记录。最后，如果作为操作模型的一部分，您需要收缩访问技能集，以不断发布功能并进行其他活动（例如，错误修复，安全补丁程序），则应包括标准评估SI是否会提供良好的应用程序托管服务（AMS）提供商。
与 ChatGPT 合作：思考生成人工智能对新闻和媒体教育的影响
这篇文章让我们得以一窥人工智能的一个分支——生成式人工智能——对新闻和媒体教育的影响。包括人工智能在内的技术的影响是新闻和媒体教育者正在研究的一个主题（Luttrell 等人，2020 年）。本文由一位人类新闻和媒体研究教授与一个名为 ChatGPT 的自然语言处理 (NLP) 平台共同撰写（OpenAI，2022 年）。NLP 已广泛应用于新闻和媒体运营，包括美联社等新闻机构，它们在从新闻采集到新闻制作再到新闻分发等各个领域广泛使用人工智能（美联社 [AP]，2022 年）。美联社人工智能项目包括自动故事、图像识别和实时转录。2022 年 6 月，《Cosmopolitan》杂志发表了第一张由人工智能生成的杂志封面艺术（Liu，2022 年）。 《洛杉矶时报》（2019 年）使用 Quakebot（一种与美国地质调查局直接关联的算法）生成有关地震活动（例如地震）的虚拟实时报告。ChatGPT 于 2022 年向公众推出，使用 OpenAI 的文本解释器 GPT-3。GPT 代表“生成式预训练变压器”，这是能够读写文本的 AI 代码。它是一种 NLP。ChatGPT 使用机器学习来不断提高其容量并从互联网中学习，目前已有超过 100 万人类用户注册使用该聊天平台（Mollman，2022 年）。在撰写本文时，使用 ChatGPT 是免费的。2020 年，《卫报》（Generative Pre-trained Transformer 3，2020 年）发表了一篇由运行 ChatGPT 的基本 NLP 引擎 GPT-3 撰写的文章。 OpenAI 还凭借其名为 DALL-E 的平台吸引了人们的注意，这是一个生成式 AI 系统，使用 GPT-3 根据用户查询创建可视化效果。还有一些竞争性或替代性的生成式 AI 系统也可供公众使用，它们引起了相当大的关注，并引发了关于生成式 AI 的影响、性质和伦理的争论。其中包括 Stability.ai 的 Stable Diffusion（Stable Diffusion，2022 年），其功能与 DALL-E 非常相似，以及 Lensa（2022 年），这是一个营利性的生成式 AI 平台，可创建名为 Magic Avatars 的用户肖像（Snow，2022 年）。到目前为止，您阅读的所有内容都是由团队中的一半人类撰写的。接下来的文字是人与机器的合作，读者可能会思考社会是否已经集体达到了 ChatGPT 等智能机器能够通过图灵测试的程度。也就是说，正如计算机科学家艾伦·图灵（1950 年）曾经提出的游戏一样，人类能否分辨出他们是在与另一个人还是机器交流。读者可以决定 ChatGPT 是否通过了这项测试。后面的查询和提示由人类编写，而响应则由 ChatGPT 编写。每个 ChatGPT 语句后面是每个查询和响应的日期。ChatGPT 撰写的每段文字都与在线呈现的完全一致，并且未经本文的人类合著者以任何方式编辑。结论是由人类合著者撰写的。