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基于人工智能的抗击新冠肺炎疫情举措（总体情况）
（注1）红色框表示该技术已经确立，处于产业化阶段；橙色框表示目前正在研发中；绿色框表示目前正在筹划研发项目；蓝色框表示已拥有核心技术，但还处于构思阶段。 （注2）内容分类原则上由各大学或公共机构自行决定。但秘书处可能会酌情进行更改，例如将与其他项目相似的项目归为同一分类。有关实际大学及公共机构登记的分类，请参阅个别记录。
2021 财年国防装备局促进残疾人参与计划的举措...
F 在招聘和聘用时，我们不会进行如下不当待遇。 (a) 消除或限制具体障碍。 (b) 设定条件，例如能够自行通勤上班。 (c) 建立无需助手即可开展工作的条件。 (d) 设定“申请人必须属于并在就业支持组织登记并在就业期间接受支持”等条件。 (e) 仅接受特定就业支持组织。
下一代商用飞机国际联合研制需解决的技术问题
基于模型的工程 一种产品开发、制造和生命周期支持方法，使用数字模型和仿真来提高首次质量和可靠性。基于模型的系统工程 由数字模型原理驱动，对系统整个生命周期的物理和操作行为进行系统级建模和仿真的学科。基于模型的定义 使用 3D 模型进行零件定义。它还可能包括 3D 模型内的特征和零件属性的定义。符合行业标准表格 ASME Y14.41 和波音表格 BDS-600。基于模型的说明包括装配工作所需的图形信息和 MBD 技术信息（工艺规范、几何公差等）。架构：系统的基本概念或基于设计思想和演化原则对系统特性的要素及其关系在其环境中的具体体现。
报告书- 防卫省・自卫队
一、引言 2 二、会议概况 4 三、各项措施内容 5 1.一般进口采购问题的答复 5 (1) 与一般进口采购相关的近期案件 5 (2) 答复 6 2.加强设备等的生命周期成本管理 12 （1）当前课题 12 （2）今后的举措 13 3.制定目标控制成本 15 （1） 制定数字目标 15 （2） 未来的努力 15 4.激励合同的扩大 16 （1）当前问题 16 （2）未来举措 16 5.扩大私营部门外包 18 （1）当前问题 18 （2）未来举措 18 6.从联合作战角度看装备采购 19 （1）迄今为止的努力 19 （2）未来的努力 19 7. FMS 的进一步改进 20 （1）当前的问题 20 （2）迄今为止做出的努力 20 （3）未来的努力 21 8.加强技术研发评估等 21 （1）当前问题 21 （2）未来努力 22 9.中央和地方采购的审查 22 （1）当前问题 22 （2）未来举措 23 10.在设备选择的规划和采购阶段
促进美国利用国际空间站的举措
美国在2005年NASA授权法案中将国际空间站指定为“美国国家实验室（NL）”，并向其他美国国家机构和私人实体开放了使用国际空间站美国部分的机会。美国通过国际空间站国家实验室*1（一家于2011年被选为NL运营机构的非盈利组织）向用户免费提供50%的国际空间站利用资源（参见参考资料2）。
流派分类基于听音乐时脑电波的频率分析-Wiss
大脑计算机接口（BCI）作为未来用户界面引起人们的注意。当使用人脑活动作为BCI时，具有反应性优势的运动召回已成为主流。例如，Nishimoto及其同事开发了BCI，在召回手指的开口和关闭期间，将大脑运动皮层的激活应用于康复和其他目的[8]。此外，刺激接受期间的大脑活动和视听信息的回忆也可能适用于BCI。视觉研究的研究可用于在查看错觉图像时根据大脑活动重建图像[3]。听力研究的例子包括基于脑波的方向取向，听取简单的语音和回忆[5]，重建元音“ A”和“ I”时脑波中的“ A”和“ I”，以及召回语音[1]的重建以及FMRI图像中的自然语音[9]。这些相关研究表明，当用户将BCI用作日常生活中的娱乐时，召回对象可能很无聊，并且用户可能会发现它很痛苦。因此，我们提出了一种使用音乐的方法。召回音乐的行为，例如嗡嗡声，是日常生活中的一种常见习俗，并且不如运动召回，图像回忆或简单音调，元音和自然声音的单曲无聊。因此，人们认为这可能会减轻用户的负担。此外，在音乐分类问题中，我们专注于流派分类问题。通过专注于小说，可以根据音乐之间的共同特征将无数音乐分为较小的数字。因此，我们认为分类类别较少，可以简单地作为分类问题。
llm-aix：基于保留大型语言模型的隐私从非结构化医学文本中提取信息的开源管道
在临床科学和实践中，文本数据（例如临床信件或程序报告）以非结构化的方式存储。这种类型的数据不是任何定量研究的可量化资源，任何手动审查或结构化信息检索都是耗时且昂贵的。大语言模型（LLMS）的功能标志着自然语言处理的范式转移，并为结构化信息提取（IE）提供了新的可能性。本协议描述了基于LLM的信息提取（LLM-AIX）的工作流程，从而可以使用隐私保留LLMS从非结构化文本中提取预定义的实体。通过将非结构化的临床文本转换为结构化数据，LLM-AIX解决了临床研究和实践中的关键障碍，在这种临床研究和实践中，有效提取信息对于证明临床决策，增强患者结果并促进大规模数据分析至关重要。该协议由四个主要处理步骤组成：1）问题定义和数据准备，2）数据预处理，3）基于LLM的IE和4）输出评估。LLM-AIX允许在本地医院硬件上集成，而无需将任何患者数据传输到外部服务器。作为示例任务，我们将LLM-AIX应用于肺栓塞患者的虚拟临床信件的匿名化。此外，我们提取了这些虚拟字母的肺栓塞的症状和横向性。我们通过在现实世界数据集上使用IE，癌症基因组图集计划（TCGA）（TCGA）的100个病理报道来证明管道中潜在问题的故障排除，以进行TNM阶段提取。LLM-AIX可以通过易于使用的界面执行任何程序知识，并且在不超过几分钟或几个小时的时间内执行，从而在所选的LLM模型上删除。
对24号楼及其他建筑物的厕所进行改造24号楼......
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