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电网检修采用主动、高速...
ARPA-E 资助变革性科学和技术解决方案的研究和开发，以解决该部门的能源和环境任务。该机构专注于那些可以在规定时间内通过适度投资而得到有意义发展的技术，以促进从科学发现到早期技术的转化。有关 ARPA-E、其计划和当前支持的研究项目的最新新闻和信息，请参阅：http://arpa-e.energy.gov/ 。 ARPA-E 资助变革性研究。现有的能源技术通常在既定的“学习曲线”上发展，其中技术的改进和随着制造和分销的发展而产生的规模经济逐渐推动了成本/性能指标的改进。技术的持续改进对于其商业部署的增加非常重要，并且是私营部门或 DOE 内应用技术办公室的重点。相比之下，ARPA-E 支持变革性研究，这种研究有可能创造全新的学习曲线。 ARPA-E 技术项目通常以远高于现有技术水平的成本/性能估算开始。鉴于这些项目固有的高风险，许多项目将无法取得进展，但有些项目可能会成功生成新的学习曲线，其预计成本/性能指标明显优于现有技术
网络空间主动自卫 - AUSA
Bruce D. Caulkins 上校目前担任美国陆军信号卓越中心信息技术领导学院 (Lcit) 的指挥官，该学院位于佐治亚州戈登堡。他之前曾担任戈登堡信息技术学院 (sit) 的院长，将该学院转变为信号军官、准尉和士兵学生在网络作战 (netops) 领域的顶级教育机构。在担任信息技术学院院长期间，他是网络防御教育和培训扩展的主导力量。他还监督在信息技术学院建立了世界上最大的微软和思科学院，以支持全球军事教育。2009 年，考尔金斯上校从宾夕法尼亚州卡莱尔兵营的美国陆军战争学院毕业，之后返回戈登堡。
FOI 主动发布 - 2022-274
与向温哥华市提出的有关 BP-2020-02807 3590 Main Street 申请（包括分区和保证书）的记录（包括表格、申请材料、保证书和决定）。日期范围：2017 年 1 月 1 日至 2022 年 5 月 17 日。所有响应记录均已附上。根据该法案第 22(1) 条，记录中的某些信息已被删除（涂黑）。您可以在此处阅读或下载此部分：http://www.bclaws.ca/EPLibraries/bclaws new/document/ID/freeside/96165 00 请注意：经业主书面许可，可从开发和建筑服务中心获取建筑规划和图纸。有关获取房地产记录的更多信息，请参阅以下链接，其中还详细说明了获取或查看计划的流程，以及在线提交请求的方法：http://vancouver.ca/home-property-development/get-copies-of-your-building-plans.aspx 开发、建设和许可部下属法规和合规管理部门的房地产研究科通常会提供已签发的许可证和保证书，但需收取服务费。要访问这些记录，请联系 Property Research，邮箱为 property.research@vancouver.ca 也可以通过以下链接在线搜索许可证：www.vancouver.ca/permit-search 请参阅以下链接，其中还提供了有关获取房地产记录的更多信息：https://vancouver.ca/home-property-development/request-property-research-and-copies-of- permits.aspx 根据该法第 52 条，在收到此信后的 30 个工作日内，您可以写信给信息和隐私专员办公室，要求信息和隐私专员审查与市政府对您的 FOI 请求的回复有关的任何事项，地址为：信息和隐私专员办公室，
生成式人工智能中的主动风险管理
生成模型参考其数据集来编造连贯的语言或图像，这是让早期用户感到震惊和着迷的原因之一。对于自然语言程序，虽然措辞和语法可能令人信服，但内容可能部分或完全不准确，或者有时在表示有效性陈述时是错误的。这种自然语言应用程序的风险之一是它可以完全自信地“产生”不准确的输出。它甚至可以发明不存在的参考和来源。该模型可以得到原谅，因为它的功能是生成看起来像人类制品的数字制品。然而，连贯的数据和有效数据不一定相同，这使得大型语言模型的最终用户不得不考虑一个雄辩的输出是否具有事实价值。
人机交互：间歇性、持续性和主动性
目前关于人机交互的文献和研究主要集中在基于轮流的交互上，而其他类型的交互则没有得到充分关注（例如，用户输入持续很长一段时间，用户输入不是启动因素）。在本文中，我们将人机交互的传统观点描述为轮流过程——体现在唐纳德·诺曼的行动周期 [3] 中。随后，我们认为，在系统提供的是输入流而不是单个用户请求的情况下，轮流范式禁止用户与人工智能系统之间的持续交互。我们提供了遵循这种输入范式的当代人工智能系统的例子，并描述了在这些场景中，既定的用户交互观点是如何崩溃的。展望未来，我们描述了主动的人机交互的概念，其中人工智能系统不一定等待人类输入，而是启动和驱动用户交互。鉴于这三种交互范式之间的明显差异（如图 1 所示），我们认为人机交互研究人员
主动发布 CAB-23-SUB-0468 - 100 天计划
选举过程。因此，我建议我们简化监管影响声明 (RIS) 的流程，将其从正常的 QA 流程中豁免，并且在我们只是废除立法时不要求 RIS。但是，在我们实施新政策举措时，机构将被要求完成实施后评估。如果机构正在准备 RIS，他们应该专注于成本效益分析和实施问题，因为他们无法在可用时间内完成完整的 RIS。
文章。一种高效的量子主动增量...
在需要学习大量数据的场景下，增量学习可以充分利用旧知识，大幅降低整体学习过程的计算成本，同时保持高性能。本文以MaxCut问题为例，将增量学习的思想引入量子计算，提出一种量子主动增量学习算法（QPIL）。QPIL不是一次性训练量子电路，而是对所有顶点逐渐增加的子图进行多阶段训练，主动将大规模问题分解为较小的问题并分步求解，为MaxCut问题提供有效的解决方案。具体而言，首先随机选择一些顶点和对应的边进行训练，以获得量子电路的优化参数。然后，在每个增量阶段，逐渐添加剩余的顶点和对应的边，并在当前阶段的参数初始化中重用前一阶段获得的参数。我们在 120 个不同的小规模图上进行了实验，结果表明 QPIL 在近似比 (AR)、时间成本、抗遗忘和求解稳定性方面的表现优于流行的量子和经典基线。特别是 QPIL 的 AR 超过了主流量子基线的 20%，而时间成本不到它们的 1/5。QPIL 的思想有望启发在大规模 MaxCut 和其他组合优化问题中寻找高效、高质量的解决方案。
产前孕产妇亲密伴侣暴力暴露与年轻婴儿的性别特定性变化有关：来自南非出生队列的证据
摘要人类机器人合作（HRC）是实现大众个性化趋势所需的灵活自动化的关键，尤其是针对以人为中心的智能制造。尽管如此，现有的HRC系统遭受了不良的任务理解和符合人体工程学的不良派系的困扰，这阻碍了善解人意的团队合作技能。为了克服瓶颈，在这项研究中提出了一种混合现实（MR）和基于视觉推理的方法，为人类和机器人的操作提供了相互认知的任务分配。首先，提出了一种启用MR的相互认知HRC体系结构，其特征是监视数字双胞胎状态，推理合作策略并提供认知服务。其次，引入了一种视觉推理方法，从每个代理商的行动和环境变化的视觉看法中学习场景解释，以使满足人类操作需求的任务计划策略。最后，提出了一种安全，符合人体工程学和主动的机器人运动计划算法，以使机器人执行生成的共同工作策略，而人类操作员则在MR环境中获得了直观的任务操作指导，以实现同情的协作。通过演示衰老电池的拆卸任务，实验结果促进了积极主动的HRC的认知智能，以进行灵活的自动化。