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World File Search System交叉
人工智能处于自然语言处理和神经科学的交叉点
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
中国航天活动中的交叉技术
这份混合能力中心报告探讨了中国在太空和太空中混合威胁中使用交叉技术的情况。首先，了解中国的战略和理论对于描述包括信息作战在内的跨领域活动非常重要。接下来，本文评估了交叉技术，包括人工智能 (AI)、量子技术和硬件进步，以及相关风险（例如升级），包括对中国系统本身的风险。最后，本文研究了如果北约和欧盟成员国的太空能力受到混合威胁，将对它们产生何种影响。
交叉雷丁：通过学习中的学习来改善自然语言的解释
自然语言解释（NLE）是阐明大语模型（LLM）决策背后推理的案例。已经开发了许多技术来使用LLM生成NLS。但是，像人类一样，LLM可能并不总是在第一次尝试时产生最佳的NLE。受到人类学习过程的启发，我们引入了C Ross -R Efine 1，该1分别通过部署两个LLM作为生成器和评论家来采用角色建模。代理人输出了第一个NLE，然后使用评论家提供的反馈和建议来完善这种易于解释。c ross -r efine不需要任何有监督的培训数据或附加培训。我们通过自动和人类评估使用三个最新的开源LLM验证了三个NLP任务中的C ROSS -R efine。我们选择S ELF -R Efine（Madaan等人，2023）作为基线，它仅利用自我反馈来完善解释。我们从自动评估中的发现和用户研究表明，C ROSS -R efine的表现优于S ELF -R efine。同时，C ross -r efine可以使用较少的功能LLM有效地执行，而S Elf -R efine仅通过ChatGpt产生强劲的结果。此外，我们进行了一项消融研究，以评估反馈和建议的重要性。他们俩在完善解释中起着重要作用。我们在英语和德语的双语数据集上进一步评估了c ross -r efine。
带有新型交叉和...
在这项研究中，遗传算法（GA）是一种围绕自然选择的随机直接，迭代搜索方法，用于发现用于优化和搜索问题的溶液的近似值。ga雇用了操作员，包括选择，交叉和突变来应对。在出现NP硬性问题的情况下，特别是对于旅行推销员问题（TSP），气体是有益的。为了降低整体距离，我们提出了一个新型的跨界运算符，其Python代码用于TSP。与Python伪编码一起，我们还引入了一个突变算子，以增强GA在确定TSP中最短距离时的完整性。强调提出的跨界和突变操作员，我们还使用示例说明了不同的步骤。我们将路径表示形式与开发的跨界和突变操作员集成在一起，因为它是代表旅行的明显方法。
在交叉路口进行映射：环境正义＆...
今天，大约一百万种在全球灭绝的风险，气候变化是广泛的，快速而加剧的，历史上边缘化的社区受到这些趋势结果的不成比例影响。地图有可能对我们采取行动的何处和如何采取重要意义，并提供一个机会，以确保有限的保护资源专门用于优化生物多样性保护，缓解气候变化/适应和先进的人类福祉的地方，尤其是对历史上边缘化的社区。一个在空间数据（生态和社会）方面具有广泛专业知识的工作组，我们开发了本指南，以帮助映射开发人员/用户在各个规模上工作，以选择和开发地图，以支持在生物多样性和公平交集的交叉点上支持更好的决策。我们提出1）一组共同的原则，这些原则是迄今为止许多映射工作的基础，这些映射工作重点是确定行动的优先领域，2）指导问题，以帮助用户通过保护计划项目团队和3）案例研究示例将原则付诸实践。
算法公平的交叉性问题
描述公平性估计的交叉性问题开发了必不可少的方法来指导搜索公平度指标以基于假设测试的指标来探讨探索基本上不同的方法：公平性作为足够的方法（不是平等），核算不确定性（非点估计）是否充分考虑了估计公平性的统计不确定性吗？
2024 年 11 月 11 日 MAA/RI/2024/05 – 英国军用航空系统的飞机交叉维护活动参考：
代表英国 MAA 确保同等水平的保证。每个航空系统的详细细节应在 RIA 平台特定技术附件 (PSTA) 中。对于 RIA PSTA 中未详细说明的航空系统，ACM 可能是必要的，对于该航空系统，在完成正式认可程序的同时，与受雇承担 ACM 的合作伙伴国家签订一份单一服务 (sS) 实施安排 (IA) 或谅解备忘录 (MoU) 是一种替代的可接受合规方式。7. ACM 的 sS 保证安排应向 Mil CAM 提供保证，并在持续适航管理说明中详细说明。
广义的深度学习脑电图模型，用于跨参与者和交叉任务检测持续注意任务的警惕性降低
摘要：需要长时间需要持续关注的任务是几十年来认知疲劳研究的焦点，这些任务包括空中运输控制，手表保持，行李检查等。最近对精神疲劳生理标志物的研究表明，存在标记，这些标记范围延伸到所有个人和所有类型的警惕任务中。这表明可以构建一个脑电图模型，该模型检测到这些标记物以及随后的任何任务（即任务生成模型）和任何人（即跨派对模型）的随后警惕性降低。到目前为止，尚未构建或测试任务生成的脑电图跨参与模型。在这项研究中，我们探讨了任务生成脑电图跨参与模型的创建和应用，以检测看不见的任务和看不见的个体的警惕性降低。我们利用三种不同的模型来研究这种能力：多层感知神经网络（MLPNN），采用了从传统的EEG频率频段提取的光谱特征，临时卷积网络（TCN），以及TCN自动设备（TCN-ae），以及这些两个TCN模型，以及使用这些eeg eeg at eeg at i.值。MLPNN和TCN模型都达到了比随机机会更高的精度（50％），而MLPNN的表现最佳，其7倍CV平衡精度为64％（95％CI：0.59，0.69），并且验证精度比14名参与者中9个参与者中的9个比随机机会大。这个发现的示例表明，即使是从看不见的个人和看不见的任务中脑电图中，也可以使用脑电图对警惕性降低进行分类。
Yanomami人民土地中的气候变化和环境退化：交叉威胁和改善决策的需求
汉堡应用科学大学欧洲可持续发展科学与研究学院，乌尔曼利埃20，汉堡D-21033，德国B自然科学系，曼彻斯特大都会大学，切斯特街，曼彻斯特街，曼彻斯特街，M1 5GD。国际关系研究生课程。校园大学'Ario Darcy Ribeiro。EDIO OF THE INTERNATIONAL INSTITUTE-NORTH WINGS, BRASILIA, DF 70910-900, BRAZIL D FERNANDO PERSON RESEARCH, INNOVATION AND DEVELOPMENT INSTITUTE (FP-I3ID), UNIVERSITY FERNANDO PERSON Coimbra, Patronato Building, Rua da Matem, 49, Coimbra 3004-517, Portugal F National Institute for Research of Amaz ², biodiversity coordination, av.Andr´和Araújo2936，PetrIlópolis，Manaus，AM 69067-375，巴西G国家空间研究所（INPE），AV。宇航员，1,758-格兰贾花园，乔希和坎波斯1，保罗2227-010，巴西
XX 催化剂对微扰交叉量子退火谱的影响
在绝热量子计算中，达到给定基态保真度所需的运行时间由退火谱中基态和第一激发态之间出现的最小间隙大小决定。一般来说，避免的能级交叉的存在要求退火时间随系统大小呈指数增加，这会影响算法的效率和所需的量子比特相干时间。正在探索的一种产生更有利的间隙缩放的有希望的途径是引入催化剂形式的非量子 XX 耦合 - 特别令人感兴趣的是利用有关优化问题的可访问信息的催化剂。在这里，我们展示了 XX 催化剂对优化问题编码的细微变化的影响的极端敏感性。特别是，我们观察到，包含单个耦合的目标催化剂可以显著减少在避免的能级交叉处随系统大小而闭合的间隙。然而，对于相同问题的略微不同的编码，这些相同的催化剂会导致退火谱中的间隙闭合。为了了解这些闭合间隙的起源，我们研究了催化剂的存在如何改变基态矢量的演化，并发现基态矢量的负分量是理解间隙谱响应的关键。我们还考虑了如何以及何时在绝热量子退火协议中利用这些闭合间隙 - 这是一种有前途的绝热量子退火替代方案，其中利用向更高能级的跃迁来减少算法的运行时间。