XiaoMi-AI文件搜索系统
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负责在军事系统中负责使用AI
在军事环境中最引人注目的人工智能（AI）是武器系统，具有识别包括人类战斗人员在内的目标并自主接触的目标。想象一辆具有图像识别技术的无人机，能够通过其制服来识别敌人的战斗人员，并有权用步枪对准他们，而无需任何人类参与目标识别或参与。这样的系统与美国国防部的指令3000.09符合“自动武器系统”的定义，因为“一旦激活，[IT]可以选择和参与目标，而无需由操作员进一步干预'（2023，第21页），而俗话说则可以描述为人类的“脱节”。鉴于这种制度的严重后果，并杀死了战争法律免受致命武力的人的严重后果 - 包括平民，正在投降或正在竞争的敌方战斗人员，甚至对友谊武力构成风险，这并不奇怪地提出了对使用AI
天然产品学院
NPI的工作人员和学生继续为解决一些新的研究问题而努力，并锻造许多新的国际合作（预计将以摩尔或新项目推出）。我们的员工从事许多国际和地方论坛，作为演讲者，小组成员，专家，并担任备受推测的，同行评审的期刊的审稿人和编辑，范德布罗克博士被任命为《经济植物学杂志》的主编。我们庆祝了弗朗西斯博士的第一笔国际赠款。四个学生（两个博士学位，一名MPHIL和一个MSC。）在NPI员工的监督下正式完成和/或获得了研究学位。本学年看到了NPI和生物技术中心之间的联合每月研讨会系列，以使研究生受益。多名工作人员赢得了校长的研究奖，而我们的学生金伯利·福斯特（Kimberly Foster）博士在牙买加科学研究委员会举行的年轻科学家竞赛中被任命为亚军。
定向技术变革与环境经济
虽然政策制定者和气候科学家长期以来一直认为，克服气候变化带来的挑战需要制定鼓励开发新技术的政策，以降低生产和消费的能源和排放强度，但经济学文献最初侧重于具有外生技术变革的模型（例如，参见Nordhaus，1994年）。在这些模型中，最佳政策响应是对温室气体排放征收庇古税，该税随时间推移逐渐增加。关于环境背景下的定向技术变革（下称DTC）的理论文献越来越多，表明考虑创新的内生性可以深刻影响政策建议，而实证文献提供了充足的证据表明，创新确实对燃料或能源价格上涨等经济激励作出反应。本章对此类文献进行了简短且非详尽的回顾，主要基于 Acemoglu、Aghion、Bursztyn 和 H´e-mous（2012，以下简称 AABH）以及 Aghion、Dechezleprˆetre、H´emous、Martin 和 van
选择提供咨询支持的顾问/ ... div>
•通过诸如：o为8个城市的城市物流计划和古吉拉特邦综合物流大师计划与关键机构和大学实施最佳实践的物流部门的计划和古吉拉特邦的综合物流计划，以准备国家物流的计划和货架，以开发国家物流，以：o•GIDB是PM Gati gati Shakti Shakti Shakti gujarat Project的Nodal办公室。在此计划的计划下，正在通过门户以及在线批准进行。•在项目监控小组的设置下，解决与中央政府项目有关的问题的协调由GIDB办公室完成了超过500亿印度卢比的预算。•岛屿发展局曾在州兼首席执行官GIDB是成员秘书。当局的任务是对古吉拉特邦海岸线上的岛屿的识别和制图，并探索古吉拉特邦岛屿的发展潜力。•审查与PPP项目有关的特许协议以及有关协议的评论。
VPS13A疾病姐妹的表型变异性（...
绒毛膜 - 全藻细胞增多症（VPS13A疾病）是一种具有广泛表型谱的罕见的多系统神经退行性疾病。它的特征是神经精神症状和棘细胞的存在。然而，葡萄球菌与疾病严重程度之间的关系尚不清楚。诊断SI是通过基因检测确定的。我们提出了两个患有VPS13A疾病的姐妹，每种姐妹都表现出不同的临床表现。年轻人表现出严重的症状，包括耐药性癫痫，神经术的卫生问题，舞蹈和自我杀伤，以及血液涂片中存在痤疮细胞（10％）。基因检测鉴定出VPS13A基因中的纯合同义突变（染色体9：79971783 g> c，外显子55，c.7806g> c，pro2602 =）。相反，姐姐的经验只有控制良好的癫痫发作和肌酸激酶水平升高，外周血涂片中没有棘突细胞，这已经进行了三次。她还拥有VPS13A基因中相同的纯合同义词莫斯突变。
巴基斯坦政府
▪粮农组织的山区伙伴关系▪联合国森林论坛（UNFF）▪降低了森林砍伐和森林退化 +（REDD +）的排放量（REDD +）▪FAO的全球森林资源评估（FRA）▪森林气候领导者的森林森林资源评估（FRA）。倡议▪国际竹子和藤制组织（INBAR）▪联合国教科文组织的MAB▪Nagoya涉及遗传资源的访问和利益共享协议▪联合国生物多样性公约（CBD）公约（CBD）▪卡塔杰纳生物安全协议▪生物安全▪跨性别和生物多样性和生态系统贸易范围fla and for fla for fa fa fa fa fa fa Ramsar Convention on Wetlands ▪ Convention on Migratory Species of Wild Animals (CMS) ▪ South Asia Wildlife Enforcement Network (SAWEN) ▪ Northern Indian Ocean Marine ▪ Turtles Task Force ▪ Asia Protected Area Partnership ▪ CMS Siberian Crane MoU in Pakistan ▪ CMS IOSEA Marine Turtle MoU ▪ CMS Raptors MoU in Pakistan ▪ Agreement between Kuwait and巴基斯坦在红树林上▪亚太林业委员会（APFC）▪COFO（FAO森林委员会）▪森林碳合作伙伴设施（FCPF）▪FAO，UNDP和世界银行的所有计划与林业，野生动物，生物生物，保护区，保护区等有关▪管理保护基金，即“山区保护基金（MACF）”和保护区基金（FPA），这些基金是通过董事会运行的，这些基金是通过董事会运行▪社区管理奖杯狩猎计划▪国家生物多样性战略与行动计划的实施6。联合秘书（IC）与以下方面的工作总体监督： - ▪谅解备忘录（MOUS） /双边和多边合作。▪联合部长委员会（JMC）。▪欧盟的GSP Plus计划。
月球表面创新联盟为实现月球探索所取得的进展。AC Martin 1、D. Mortensen 1、S. Hasnain 1 和 SH Teng
关键能力领域：重点领域的目的是利用社区的创造力、能量和资源，帮助 NASA 保持月球探索的前沿地位。ISRU 致力于推进收集、处理、储存和使用在月球上发现或制造的材料的技术。SP 重点领域涉及在严酷的月球表面环境中发电、分配和储存电力的技术。E&C 重点领域以通过场地准备、发射和着陆设施、增材制造、挖掘、风化层处理、装备、维护/维修等实现在月球表面进行经济、稳健、自主制造和建造的技术为中心。CC 是一个新的重点领域，源自我们之前的 LSIC 焦点小组，即极端环境、极端通道、尘埃缓解、月球模拟器和互操作性。他们专注于实现功能性月球基础设施以支持持续月球存在所需的技术和能力。这个多方面的小组与社区就互操作性、环境和测试、风化层和模拟物、机器人和自主性以及月球试验场 (LPG) 等主题进行讨论。
网络安全
我们特别感谢由 Raphael Perl 领导的国防学院和安全研究机构和平伙伴关系联盟，以及 ESCWG 主席 Detlef Puhl 博士（北约）和 Gustav Lindstrom 博士（GCSP），以及由 Al Stolberg 博士、Jean d’Andurain 先生和 David Emelifeonwu 博士领导的 PfPC DEEP 和教育工作组的支持。此外，包括亚美尼亚、格鲁吉亚和摩尔多瓦在内的几个伙伴国家的领导人通过直接和切实的支持帮助实现了这一努力。最后但同样重要的是，所有被列为贡献者的志愿者都应受到巨大的感激。当我们问他们是否愿意承诺两年的努力，让他们深入网络安全教育时，没有一个人退缩。我们特别要感谢 Scott Knight、Dinos Kerigan-Kyrou、Philip Lark、Chris Pallaris、Daniel Peder Bagge、Gigi Roman、Natalia Spinu、Todor Tagarev、Ronald Taylor 和 Joseph Vann。如果没有他们，这份文件根本就不会出现。
推进自主系统 - 兰德公司
美国海军有意发展自主能力，以执行对人类越来越危险的任务并增强作战能力。本报告重点介绍两类海军平台——无人水下航行器和无人水面航行器，并探讨增加海军自主系统数量和能力的潜力。本报告研究了此类系统的技术发展和海军的作战要求。作者分析了以下四个领域：当前的自主技术水平、当前的杀伤链和能力、未来舰队架构及其自主能力以及替代作战概念中的自主性。这项研究由海军研究办公室赞助，在兰德国防研究所的采购和技术政策中心内进行，该中心是一个由国防部长办公室、联合参谋部、联合作战司令部、海军、海军陆战队、国防机构和国防情报界赞助的联邦资助研究和开发中心。有关兰德公司收购与技术政策中心的更多信息，请访问www.rand.org/nsrd/ndri/centers/atp 或联系中心主任（联系信息在网页上提供）。
改善车辆轨迹预测的联合学习稳定性 /作者=太阳，Youbang；郭，江；帕森斯，基兰； nagai，Yukimasa /creationdate = 2024年7月9日 /主题=通信，机器学习< /div>
摘要众包信息可用于校准自动和自动驾驶汽车的高级驾驶员辅助系统/自动驾驶（ADAS/AD）参数。但是，在车辆网络中学习此类信息是具有挑战性的。一方面，单个车辆收集的数据可能不足以训练大型机器学习模型。另一方面，将原始数据上传到云服务器同样是不切实际的，这是由于符合通信的带宽要求和数据隐私威胁。本文通过应用联合学习（FL）寻求解决方案。我们旨在提高FL算法稳定性以提高预测准确性。因此，我们提出了一种基于方差的和结构感知的FL（VSFL），其中引入了FL服务器的基于方差的模型聚合方法，以进行最佳模型聚合，并为车辆客户提供了一个结构性模型培训方案，以解决统计异质性，而不会损害性能。我们首先为拟议的VSFL提供了理论分析。然后，我们使用合成数据和实际数据验证VSFL算法对车辆轨迹预测的效果。