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乔尔·雷伯恩
乔尔·雷伯恩 大家好，欢迎收听由美国黎凡特研究中心制作的《地区》播客的另一期。今天我们很高兴邀请到詹姆斯·杰弗里大使，他在美国外交部门有着杰出的职业生涯，是过去四十年中最杰出的外交官之一。杰弗里大使参与了过去几十年美国外交的许多重大外交政策问题、重大危机、冲突、成功，有些可能不是成功。杰弗里大使实际上是在军队服役时开始他的政府生涯的。他曾在越南和德国担任美国陆军军官数年，之后转入外交部门，成为一名非常杰出的外交官，后来担任美国驻阿尔巴尼亚、土耳其和伊拉克大使，实际上他从外交部门退休，然后被召回国务卿迈克·蓬佩奥领导下的现役外交部门，是整个外交部门中最资深的外交官。杰弗里大使在美国政府的最后一个职位是叙利亚问题特别代表，你和我在那里密切合作。今天，我想谈谈美国及其盟友在中东地区的战略前景。我们将这个播客和我们的时事通讯称为“地区”，因为我们试图全面了解中东。人们很容易被卷入一个国家或一个问题，但这样做会很危险。大使先生，首先，欢迎您。感谢您今天抽出时间与我们交谈。首先我想问您一个问题，美国是否有关于中东地区的国家安全战略？
感知的操纵者：人工智能 (AI) 系统如何设计来误导乔纳森·科勒
人工智能 (AI) 与计算机一样古老，可以追溯到 1945 年的 ENIAC (电子数字积分计算机)。“人工智能之父”约翰·麦卡锡在 1956 年他召集的达特茅斯会议上对人工智能进行了定义，他指出“学习的每个方面或智能的任何其他特征原则上都可以得到如此精确的描述，以至于可以让机器对其进行模拟。” 1958 年，他专门为人工智能开发了 LISP 语言。20 世纪 60 年代、70 年代和 80 年代见证了专家系统和一些自然语言系统的发展。20 世纪 90 年代，机器学习得到了发展。21 世纪的特色是大数据；2010 年代和 2020 年代是神经网络。神经网络理论是在 20 世纪 40 年代发展起来的，第一个神经网络是在 20 世纪 50 年代、60 年代和 70 年代设计的。反向传播训练是在 20 世纪 80 年代发展起来的，循环神经网络和卷积神经网络是在 20 世纪 90 年代和 21 世纪发展起来的，而生成对抗神经网络是在 2014 年发展起来的。2017 年，Vaswani 等人 1 提出了一种新的网络架构 Transformer，它使用了注意力机制，省去了循环和卷积机制，所需的计算量大大减少。这被称为自注意力神经网络。它允许将语句的分析分成几个部分，然后并行分析它们。这是自神经网络诞生以来唯一真正重大的创新，因为它显著减少了推理和训练的计算负荷。神经网络的功能与人脑相同，使用大脑神经元、树突、轴突和突触的数学等价物。计算机和大脑都使用电信号，但神经脉冲是通过电化学方式传输的，这比计算机中的纯电流慢得多。轴突被髓鞘隔离，髓鞘可以大大加快传输速度，大量髓鞘化可以使速度提高 100 倍。2 GPT-3 系统中的人工智能神经网络在 2023 年就已经拥有爱因斯坦的智商，到现在可能已经是人类的 1000 倍。3 神经网络的心理层面在 1993 年由 K. Anders Ericsson 等人在一部被广泛称为“10,000 小时参考”的作品中描述。这适用于任何类型的技能——演奏乐器、做数学、参加体育比赛。当然，那些出类拔萃的人确实练习了很多，但更重要的是深度思考。爱立信并不了解其中的机制。2005 年，R. Douglas Fields 提出了
语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
Cheraghian 等人 [ 21 – 23 ] 在零样本 3 维模型分类方 面提出了 3 维点云的零样本学习方法、缓解 3 维零样 本学习中枢纽点问题的方法和基于直推式零样本学 习的 3 维点云分类方法，并将它们封装进一个全新 的零样本 3 维点云方法 [ 24 ] 中。以上方法均是利用已 知类样本的点云表征及其词向量对未知类别进行分 类，开创了零样本 3 维模型分类方法。近年来， CLIP 在零样本图像分类上取得了良好的效果，因此有研 究者将 CLIP 应用到零样本 3 维模型分类方法中， Zhang 等人 [ 25 ] 提出了基于 CLIP 的 3 维点云理解 (Point cloud understanding by CLIP, PointCLIP) 模型， PointCLIP 首先将 3 维点云投影成多个深度图，然 后利用 CLIP 的预训练图像编码器提取深度图特 征，同时将类别名称通过 CLIP 预先训练的文本编 码器提取文本特征。但是 PointCLIP 的性能受到深 度图和图像之间的域差异以及深度分布的多样性限 制。为了解决这一问题，基于图像 - 深度图预训练 CLIP 的点云分类方法 (transfer CLIP to Point cloud classification with image-depth pre-training, CLIP2Point) [ 26 ] 将跨模态学习与模态内学习相结合 训练了一个深度图编码器。在分类时，冻结 CLIP 的图像编码器，使用深度图编码器提取深度图特 征，该方法缓解了深度图和图像间的模型差异。用 于 3 维理解的图像 - 文本 - 点云一致性表征学习方法 (learning Unified representation of Language, Im- age and Point cloud for 3D understanding, ULIP) [ 27 ] 构建了一个图像、文本和点云 3 种模态的 统一嵌入空间，该方法利用大规模图像 - 文本对预 训练的视觉语言模型，并将 3 维点云编码器的特征 空间与预先对齐的视觉 - 文本特征空间对齐，大幅 提高了 3 维模型的识别能力。与之相似的是，基于 提示文本微调的 3 维识别方法 (CLIP Goes 3D, CG3D) [ 28 ] 同样使用 3 元组形式确保同一类别的 3 维模 型特征和图像特征之间以及 3 维模型特征和文本特 征之间存在相似性，从而使点云编码器获得零样本 识别的能力。另外， PointCLIP V2 [ 29 ] 在 Point- CLIP 的基础之上，通过利用更先进的投影算法和 更详细的 3 维模型描述，显着提高了零样本 3 维模型 分类准确率。本文采用语义增强 CLIP 解决图像和文 本的语义鸿沟问题，通过在语义层面为图像和文本 提供更多相似的语义信息，使图像和文本对齐更具有 一致性，从而有效提高 3 维模型的零样本分类性能。 2.2 提示工程
引起的工厂宣布任命斯拉维卡·德乔诺维奇...
她的企业家精神使她成为位于波士顿的农业生物技术公司Indigo AG的创始科学家之一。在那里，她作为产品科学总监发挥了关键作用，为产品发现，开发，知识产权，监管和公司的前五个微生物产品启动做出了重大贡献。她在建立高性能团队和管理大规模项目方面的专业知识方面也受到人们的追捧，以支持公司从创业阶段到1000多名员工的增长。在波士顿的合成生物学公司Joyn Bio（美国），她通过建立疾病控制计划并启动监管科学方法，曾担任高级主任，从而巩固了她作为农业技术创新领导者的声誉。
北京燕东微电子股份有限公司首次公开发行股票并在科创 ...
本次股票发行后拟在科创板市场上市，该市场具有较高的投资风险。科创板 公司具有研发投入大、经营风险高、业绩不稳定、退市风险高等特点，投资者面 临较大的市场风险。投资者应充分了解科创板市场的投资风险及本公司所披露的 风险因素，审慎作出投资决定。
台星科股份有限公司111年度营业报告书
依本会计师之意见，上开合并财务报表在所有重大方面系依照证券发行人财务报告，足以允当表达台星科集团民国，111年及110年12月1231日之合并日之合并，暨民国111年及110年1月1月1日至1212月1231月
研究生院研讨会探索钒的薄片...
基于钒的Kagome超导体AV 3 SB 5（A = K，RB，CS）具有超导性和电荷排序之间的丰富相互作用。这些阶段可以通过施加静水压力来有效地分解。我将讨论我们通过压力下的运输电流探测正常状态和AV 3 SB 5的超导性的方法。磁取力最高〜31 t揭示了量子振荡，从而可以分析费米表面。尤其是，当电荷顺序被压力抑制时，大频率> 8000 t出现，从而揭示了重建前原始的费米表面[1,2]。在超导状态下，CSV 3 SB 5中的自我临界电流测量表现出可以通过无节结节的超导间隙来理解的温度依赖性，这与我们的发现对样品纯度不敏感[3]。最后，零温度极限处的自场临界电流显示在电荷顺序的边界附近也有巨大的增强，其中T C也得到了增强，暗示了电荷波动在超导性上的作用[4]。
Tohoku大学农业研究生院和农业学院
教师（本科课程：UG）将根据以下政策组织和实施课程，以便学生可以实现文凭政策中指出的强制性目标。1。课程组织的政策（1）课程有效地结合了有关粮食，健康和环境基础的专业教育主题 - 人类生存的基础 - 范围内的教育学科，以培养广泛的知识和扎实的背景。（（2）实用培训课程从国际角度培养学生，从国际角度扮演独立研究。（（3）课程是根据与教学大纲中的讲座内容，严格的学习成果和成绩评估，自我评估以及课程改进的讲座内容评估相关的常规问卷进行评估的。2。（教育和教育学的政策1）我们促进了原始和创新的基础研究，以了解生物体，并提供实践和毕业培训以及项目开发的指导。（2）我们提供与
2024（70）Nishina纪念奖得主
图2 ：（顶）8 He + P→P + 4 He + 4n反应的示意图。 （培养基）使用此反应的RIBF实验设备。左侧的8 HE梁被入射，并与氢靶标反应，并使用由电磁体和一组探测器组成的武士光谱仪分析了生成的4和质子P。 （底部）获得的4个中子系统的能量光谱。水平轴E 4n是4-中子系统的能量，减去4-中子的质量总和。观察到峰（红线）显示了MEV的四脉，宽度γ= 1.75±0.22（统计）±0.30（标准）MEV。