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世界银行文件
PoW kesKDtioQ 提议的项目包括财政部税收部门（RD）在泰国所有地区建立先进的税收和处理系统所需的所有硬件、软件、支持和技术援助。风险：该项目将提高该部门处理该国日益增多的纳税申报表的效率，目前只有 38% 的纳税申报表由计算机处理。该项目还将有助于分散纳税申报表的处理，改善税务记录的访问，促进各级审计，并提供足够的客户记录。如果政府决定按当前计划实施增值税（VA¶l），该项目还将促进引入增值税（VA¶l）以取代和改进现行营业税。该项目将改善整个税收征收系统。提高其效率、效力和公平性。它将允许进行交叉核对在线查询，加速处理税收和退税，并改进税务管理信息系统。预计新系统将为逃避或减少纳税的纳税人带来可观的税收收入增长
量子优势和物理实现
我们考虑估计一组高度光敏样品的哈密顿参数，这些样品在吸收几个光子 N abs 后会受损，总时间为 T 。样品被建模为双模光子系统，其中光子同时获取有关未知参数的信息并以固定速率被吸收。我们表明，任意强度的相干态可以以最多与 N abs 和 T 线性相关的速率获取信息，而具有有限强度的量子态可以克服这个界限。我们将量子优势表征为 N abs 和 T 的函数，以及它对缺陷（非理想探测器、量子光子态的有限制备和测量速率）的稳健性。我们讨论了腔 QED 中的实现，其中通过将原子集合耦合到腔来准备和测量 Fock 态。我们表明，由于腔体和原子之间的集体耦合而产生的超辐射可以用来提高测量的速度和效率。
创新政策实践者指南
创新传统上与科学和研发 (R&D) 有关。这种观点使许多国家在制定创新政策和机构时偏向于“线性”或“供应侧”方法，即研究被视为产生研发和发明，然后转化为企业在市场上推出的创新。这种创新观在制定创新政策方面具有很大的影响力，它优先考虑旨在创造新知识和更激进、颠覆性和新颖性创新的政策，而忽略了采用现有技术和技术的努力，更普遍地说，是创造和建立基本的创新能力。虽然更新颖或激进的创新当然很重要，但“线性”观点忽略了一个事实，即渐进式创新和升级更能体现发展中国家创新体系的特点。至关重要的是，发展中国家的大多数企业可以通过采用已经产生的知识和技术来大幅提高生产力。因此，需要以更广泛的创新视角来看待创新，包括渐进式创新和升级，以改进创新政策。
学习典型形状空间以进行类别级 6D 物体姿势和尺寸估计
我们提出了一种类别级 6D 物体姿势和大小估计的新方法。为了解决类内形状变化，我们学习了规范形状空间 (CASS)，它是特定物体类别的大量实例的统一表示。具体而言，CASS 被建模为具有规范化姿势的规范 3D 形状的深度生成模型的潜在空间。我们训练变分自动编码器 (VAE) 以从 RGBD 图像在规范空间中生成 3D 点云。VAE 以跨类别的方式进行训练，利用公开可用的大型 3D 形状存储库。由于 3D 点云是以规范化姿势（具有实际大小）生成的，因此 VAE 的编码器学习视图分解的 RGBD 嵌入。它将任意视图中的 RGBD 图像映射到与姿势无关的 3D 形状表示。然后，通过将物体姿势与使用单独的深度神经网络提取的输入 RGBD 的姿势相关特征进行对比来估计物体姿势。我们将 CASS 的学习和姿势和尺寸估计集成到端到端可训练网络中，实现了最先进的性能。
一种基于强化学习的方法，用于在不匹配干扰的不确定的非线性系统中进行最佳输出跟踪
摘要 - 在本文中，考虑了非线性非线性系统的最佳控制问题。提出了一个非线性干扰观察者（NDO）来测量系统中存在的不存在的不存在。干扰与控制信号（所谓的不匹配的干扰）的干扰很难直接在控制通道内拒绝。为了克服挑战，通过衰减其对输出渠道的影响，实施了广义的基于观察者的补偿器来解决不确定性补偿问题。实时通过增加输出跟踪错误来增强系统状态，我们开发了一个复合参与者批判性的加固学习（RL）方案，以近似最佳控制策略以及与赔偿系统有关的理想价值函数，通过求解汉密尔顿 - 雅各布蒂 - 雅各布 - 雅各布·贝尔曼（HJB）方程。通过使用系统的已知模型的记录数据在本文中应用，以通过取消探测信号的影响来增强系统的鲁棒性。仿真结果证明了所提出的方案的有效性，为二阶模型中的输出跟踪问题提供了最佳解决方案，这是不匹配的干扰。
![arxiv：2401.13011v1 [CS.CV] 2024年1月23日](/simg/g:\will\search\icon\source\6\67707d93a68d8de92fb0df09f0166afe1e307108.webp)
arxiv：2401.13011v1 [CS.CV] 2024年1月23日
摘要本文介绍了一种新颖的生成模型，协作竞争代理（CCA），该模型利用了基于多种大语言模型（LLMS）代理的能力来执行复杂的任务。从属性对抗网络（GAN）中汲取灵感，CCA系统采用了两种平等地位生成器代理和一个鉴别剂。发电机独立处理用户指令并生成结果，而鉴别器评估输出，并为发电机代理提供反馈，以进一步反映和改善生成结果。与以前的生成模型不同，我们的系统可以遵守生成的中间步骤。由于其透明度，这将使每个发电机代理从其他成功执行中学习，从而使协作竞争增强了系统结果的质量和鲁棒性。这项研究的焦点是图像编辑，表现了CCA能够强大地处理复杂的内部结构的能力。本文的主要贡献包括引入基于多代理的Gen-
Infrrd.ai 在 SemEval-2024 任务 7 中的表现：基于 RAG 的端到端训练以生成标题和数字
我们提出了一种基于检索增强生成 (RAG) 的训练算法来获得最相似的训练样本。获得的训练样本被用作参考，以执行基于上下文学习的大型语言模型 (LLM) 微调。我们使用提出的方法生成标题并从非结构化文本中提取数值。通过专门设计用于捕获数字的扩展标记语言 (XML) 标签，模型可以意识到非结构化文本中数字的存在。非结构化文本的标题经过预处理以包装数字，然后呈现给模型。许多数学运算也被作为参考传递，以涵盖思路链 (COT) 方法。因此，模型可以计算传递给数学运算的最终值。我们将数字验证作为后处理步骤，以验证模型计算的数值是否正确。生成的标题中的数字自动验证帮助模型在所涉及的方法中在人工评估中取得最佳结果。
烟花照亮除夕夜的天空
12 月 30 日，佐治亚乡村 Chabad 在 Hiawassee 城镇广场举办了第三届公共犹太烛台点灯仪式。活动现场播放着传统的犹太音乐，庆祝者们享用了土豆饼和甜甜圈，度过了一个美好而又融洽的夜晚。佐治亚乡村 Chabad 的联合创始人兼总监 Chaim Markovits 拉比解释了节日的意义，不同信仰的居民以及代理市长 Jay Chastain Jr. 等当地官员参加了此次活动。“今晚，我们庆祝光明节的第六个夜晚，这是一项社区活动，欢迎所有人前来参加，”Markovits 拉比说道。“光明节的寓意是增添善良，增添光明。每天我们都会增添一根蜡烛。 “当外面一片漆黑，无论一个人的世界或全球世界发生什么事，一个人的使命就是成为一盏明灯。点亮我自己的空间，点亮其他人的空间。”庆祝活动中还包括一个巨大的陀螺，上面
软件模式 - Dreamsongs
，几乎可以肯定其中会提到我的名字。为了证明这一点，第二天他带来了最新一期的《面向对象编程杂志》。其中有一篇理查德·加布里埃尔的文章，这篇文章出现在本书中，标题为“珠饰游戏、地毯和美”。我坐下来阅读这篇文章；第一次真正对这种联系产生了兴趣。令我着迷甚至非常惊讶的是，在他的文章中，我发现一位我不认识、从未见过的计算机科学家似乎比我的建筑师同事更了解我在自己的领域所做的事情和正在做的事情。事实上，在建筑文献中，很少有客观地写出我一生在建筑领域该做什么的问题上所作的冷静事实的评价或总结。许多建筑师痛苦地被束缚在一个行不通的领域，在精神上和情感上都被该学科的问题所束缚，他们常常对我所说的话感到震惊（因为它使
使用语言特征检测具有预训练模型的AI生成的文本
复杂的大语言模型的出现，例如Chatgpt和其他AI驱动的平台，导致了近距离模仿人类写作的文本的产生，这使得识别它是人类生成还是AI生成的内容非常具有挑战性。这对内容验证，学术完整性和检测误导性信息构成了重大挑战。为了解决这些问题，我们开发了一个分类系统，以使用多样化的HC3英语数据集区分人体编写的文本和a-ager of a-aged文本。此数据集利用语言肛门和结构特征，包括一部分语音标签，词汇大小，单词密度，词密度，具有被动的语音用法以及可读性指标，例如验收的读数，验阅读便捷，引起式和爆发性。我们采用了基于变压器和深入学习的模型来完成策略任务，例如CNN_BILSTM，RNN，BERT，GPT-2和ROBERTA。其中，罗伯塔模型表现出了优越的表现，其出色的精度为99.73。这些结果表明了尖端深度学习方法如何在数字领域中提出信息完整性。