XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemmaking
2024 年 12 月 17 日 通过联邦电子规则制定门户
Capella Space Corp.（“Capella”或“公司”）很高兴有机会就美国国务院国防贸易管制局（“DDTC”）于 2024 年 10 月 23 日在《联邦公报》上发布的关于法规标识号（“RIN”）1400–AE73（“拟议 ITAR 规则”）的拟议规则提交意见。拟议 ITAR 规则将修订《国际武器贸易条例》（“ITAR”）以修订美国军火清单（“USML”）第 IV 和 XV 类，并在 ITAR 中添加某些许可豁免。根据美国商务部工业和安全局（“BIS”）同一天发布的 RIN 0694-AH66 下的拟议规则，根据本拟议规则从 USML 中删除的物品将受《出口管理条例》（“EAR”）的约束。
deanthropomermorphisting NLP：语言模型可以意识到吗？
1位于VTC的Fralin Biomedical Research Institute；弗吉尼亚理工学院；美国弗吉尼亚州罗阿诺克，美国，《翻译生物学，医学和健康研究生计划》；弗吉尼亚理工学院；美国，美国的罗阿诺克，三个思维和大脑中心；加利福尼亚大学戴维斯大学；戴维斯，加利福尼亚，美国，生物医学工程部4；联合乌尔桑；韩国神经科学系精神病学系5；西奈山的伊坎医学院；纽约，纽约，美国，神经外科第6局；北京Tiantan医院隶属于首都医科大学；北京;中国，达拉斯7卫星家庭医学居住；达拉斯，德克萨斯州，美国，心理学系8；弗吉尼亚理工学院；美国弗吉尼亚州布莱克斯堡，美国
使用水平扫描和意义建构来思考变革的驱动因素
保留部分权利。本作品根据知识共享署名-相同方式共享 3.0 IGO 许可证 (CC BY-SA 3.0 IGO；https://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/igo/legalcode) 提供。根据本许可证条款，本作品可被复制、重新分发和改编，前提是适当引用本作品。在使用本作品时，不得暗示 WOAH 认可任何特定组织、产品或服务。禁止使用 WOAH 徽标。如果改编作品，则必须根据相同或等效的知识共享许可证进行授权。如果翻译本作品，则必须包含以下免责声明以及所需的引用：“本译文并非由世界动物卫生组织 (WOAH) 创作。WOAH 对本译文的内容或准确性不承担任何责任。原始英文版为权威版本。”
行人交叉决策可以通过嘈杂的视觉感知下的最佳最佳决策来解释
本文根据构成理性理论提出了行人交叉决策的模型。假定交叉决策是最佳的，其最佳性是由人类认知限制引起的。虽然先前的行人行为模型是“黑盒”机器学习模型，也可以是具有对认知因素的明确假设的机械模型，但我们结合了这两种方法。具体来说，我们在机械上对人类的视觉感知和模型奖励进行了机械模型，考虑到人类的限制，但是我们使用强化学习来学习有限的最佳行为政策。该模型比以前的模型重现了更多的已知经验现象，特别是：（1）接近车辆到达时间对行人是否接受差距，车辆速度对（2）间隙接受的影响（2）（2）（3）交叉车辆前（4）交叉效果的行人的行人时机的影响。值得注意的是，我们的发现表明，以前在决策中以“偏见”（例如依赖速度依赖性差距接受）的行为可能是理性适应视觉感知约束的产物。我们的方法还允许拟合认知约束的参数和每个人的奖励，以更好地说明个体差异，从而与实验数据实现良好的定量对齐。得出结论，通过利用RL和机械建模，我们的模型为行人行为提供了新的见解，并可以为更准确，更可扩展的行人模型提供有用的基础。
在《 Lewisham Gateway》的故事中20年-Muse
Lewisham有了新的跳动心，将社区融合在一起，并提供真正需要的东西。 社区，新的居民和游客现在可以享受两条河流，发现所有人都可以在位于刘易森门户中心的Confluence Park上参观和参观。 这也是一个城市绿化计划的结果，该计划促进生物多样性并培养野生动植物和植物。Lewisham有了新的跳动心，将社区融合在一起，并提供真正需要的东西。社区，新的居民和游客现在可以享受两条河流，发现所有人都可以在位于刘易森门户中心的Confluence Park上参观和参观。这也是一个城市绿化计划的结果，该计划促进生物多样性并培养野生动植物和植物。
推荐 NIH 资助的哈佛医学院 AI 计算健康信息学博士后项目候选人，波士顿儿童医院，马萨诸塞州波士顿 CHIP ，波士顿儿童医院的计算健康信息学项目，哈佛医学院的附属机构和其生物医学信息学系的合作项目，正在招募对使用人工智能推动医疗保健感兴趣的博士后研究员。我们寻求优秀的候选人，他们对提升获取和推理一系列数据类型的能力充满热情，从临床、流行病学、环境和社会一直到分子和基因组。我们鼓励教师和研究负责人推荐能够胜任这一职位的候选人。我们提供丰富的学术环境和顶尖医院的优秀导师。CHIP 位于 401 Park Drive 美丽的新设计空间内，位于波士顿芬威街区的中心地带，周围有美妙的餐饮、娱乐和体育场所。重点领域包括机器学习/人工智能，包括临床决策支持和预测医学、可计算表型分析、精准医学、人口健康、真实世界证据和数据可视化。CHIP 成立于 1994 年，是一个多学科应用研究和教育项目。生物医学信息学已成为生物医学科学、医疗保健服务和人口健康的主要主题和方法，包括
推荐 NIH 资助的哈佛医学院 AI 计算健康信息学博士后项目候选人，波士顿儿童医院，马萨诸塞州波士顿 CHIP 是波士顿儿童医院的计算健康信息学项目，是哈佛医学院的附属机构，也是其生物医学信息学系的合作项目，正在招募对利用人工智能推进医疗保健感兴趣的博士后研究员。我们寻求优秀的候选人，他们对提升获取和推理一系列数据类型的能力充满热情，从临床、流行病学、环境和社会一直到分子和基因组。我们鼓励教师和研究负责人推荐能够胜任这一角色的候选人。我们提供丰富的学术环境和优秀的导师，并嵌入顶级医院。CHIP 位于波士顿芬威街区中心 401 Park Drive 的美丽新空间内，周围有各种美食、娱乐和体育设施。重点领域包括机器学习/AI，包括临床决策支持和预测医学、可计算表型、精准医学、人口健康、真实世界证据和数据可视化。CHIP 成立于 1994 年，是一个多学科应用研究和教育项目。生物医学信息学已成为生物医学、医疗保健和人口健康的主要主题和方法，涉及高维建模和从分子到人口水平了解患者。尽管 CHIP 拥有强大的儿科研究议程，但我们的兴趣涵盖所有年龄段。我们为医疗决策、诊断、护理重新设计、公共卫生管理和重新构想的临床试验设计信息基础设施。该领域本质上是跨学科的，借鉴了传统生物医学学科、计算科学和技术、数据科学、生物统计学、流行病学、决策理论、组学、实施科学以及医疗保健政策和管理。我们的教师接受过医学、数据科学、计算机科学、数学和流行病学方面的培训。CHIP 研究亮点在这里。
Tom Gurdziel 对第 53 部分规则制定的评论 (025)
第 53.1640 节 LER 在即时通讯时代，为什么有人需要 60 天才能提交此报告？为什么因磨损引起的事件是可以接受的？我认为有太多例外。此外，谁会监控/平均 1 小时内的释放量？我认为这一节需要重写。
塞德里克·苏尔、克里斯托夫·布斯凯、罗曼·埃斯皮诺萨、让-路易·德纳布尔。通过动物和人工智能改善人类的集体决策。 2021.�hal-03299087v3�
网络科学同行社区 doi：https://doi.org/10.24072/pci.networksci.100002 摘要 虽然集体决策（例如投票系统）是人类社会的基础，但正如过去的气候政策所表明的那样，它可能会导致效率低下的决策。当前的系统因其考虑选民需求和知识的方式而受到严厉批评。集体决策是人类社会的核心，但也发生在动物群体中，主要是当动物需要选择何时何地移动时。在这些社会中，动物在群体成员的需求和自身需求之间取得平衡，并依赖每个人的（部分）知识。我们认为，非人类动物和人类有着相似的集体决策过程，其中包括议程设置、审议和投票。人工智能领域最近的研究试图改善人类群体的决策，有时受到动物决策系统的启发。我们在这里讨论了我们的社会如何从动物行为学和人工智能的最新进展中受益，以改善我们的集体决策系统。关键词：集体决策、投票、民主、代表性、机器学习
“通过基于研究的决策将政治独立转化为真正的发展”
» 聚焦第 17 卷，第 10 期 巴布亚新几内亚全国大选中女性候选人的挑战和前景 » 聚焦第 17 卷，第 11 期 评估巴布亚新几内亚恩加省的教育质量：影响学生学习体验的因素 » 聚焦第 17 卷，第 12 期 失业对巴布亚新几内亚的发展构成了重大威胁 » 聚焦第 17 卷，第 13 期 软实力和区域影响力：拟议的巴布亚新几内亚 NRL 团队在地缘政治中的作用 » 聚焦第 17 卷，第 14 期 政府是否采取足够措施帮助教师提升学历 » 聚焦第 17 卷，第 15 期 宏观经济政策能否解决巴布亚新几内亚目前的通胀形势？ » 聚焦第 17 卷，第 16 期 巴布亚新几内亚推动工业大麻生产合法化：我们准备好了吗？
AI决策在陆基运营中的作用
在当今日益复杂且不可预测的全球景观中，人工智能（AI）在军事决策中的作用已成为必要的工具，也已成为变革性的力量。AI处于创新和道德复杂性的缔合，能够重塑陆基军事行动并提高运营效率，但它也给透明度和治理带来了关键的挑战。在研究AI在欧洲陆基军事决策中的作用时，本文将技术进步AI带来的技术提出，其解决方案及其部署所需的谨慎。受乌克兰正在进行的冲突影响的大规模土地战的复兴强调了强大，响应迅速和技术实现军事系统的重要性。AI已成为该方程式中的基本组成部分，增强了实时数据分析，预测性建模和情境意识。这种整合使欧洲的土地力量能够保持竞争优势，从而解决了战略必需品，例如速度和联盟行动中的互操作性。开发AI驱动的传感器到射击器系统和多域操作能力有望简化决策过程，从而创造出更敏捷和反应迅速的军事力量。随着这些技术的进步，面临重大挑战。AI的双重用途性质，即它在平民和军事领域的适用性 - 使其采用了复杂性。维持人的监督对于避免对可能缺乏透明度和问责制的算法过度依赖至关重要。欧洲军事力量面临着将AI整合到其运营框架中的挑战，同时坚持严格的道德和法律标准。AI开发的快速速度，再加上碎片的全球监管景观，需要具有凝聚力的管理结构。没有明确的标准和国际法规，AI技术可能会加剧安全风险，增加意外升级的潜力，甚至挑战人道主义法的基本原则。依赖AI引入了道德考虑，尤其是在讨论能够在不进行人类干预的情况下做出生死决策的自主系统时。对于欧洲的土地力量，必须采用AI，以确保道德完整性，运营透明度和技术整合的平衡方法来追求AI。本文反映了AI在军事决策中的潜力和责任。这条道路将需要在拥抱创新和保护人类的道德和法律基础之间取得微妙的平衡。将AI整合到MIL ITARY框架中代表了战略优势，但是必须对其进行远见和谨慎的态度，以维护支撑我们民主社会的价值观。