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清除空气？关于从大气中删除二氧化碳的原则和管理政策的建议
快速而远得多的温室气体排放量对于防止最严重的气候后果至关重要。另外，CO 2-需要去除。由于人类的温室气体排放而引起的气候变化的后果变得越来越明显，更严重。在2015年的《巴黎气候协议》中，所有国家都同意将全球温度升至远低于2°C，并努力争取1.5°C这些温度限制需要富裕国家，例如欧盟的成员国，包括荷兰，最晚在2050年之前不再为温室气体排放做出贡献。这就是为什么在欧洲气候法中同意到2050年是“气候中立”的原因，这意味着将温室气体与从大气中取出一样多。荷兰已在2019年的《荷兰气候法》中采取了这一目标，该法案还指出，荷兰在荷兰有“负排放”，或者我们从空中消除更多的温室气体。在所有温室气体中，只能从大气中取出CO 2。因此，荷兰只能借助CO 2删除在《气候法》中实现目标。本建议的主题是荷兰政府可以采取哪些原则以及采取哪些政策来撤离CO 2。
从大规模数据集中学习的机器人操纵
摘要：从大型多任务演示数据集中学习的模仿学习已成为构建普通能力的机器人的有前途的途径。结果，已经花费了1000个小时来在全球构建如此大规模的数据集上。尽管这种努力不断增长，但我们仍然缺乏对应收集哪些数据来改善机器人数据集的效用的系统性理解，并促进了下游政策学习。在这项工作中，我们进行了一项大规模的数据集组成研究，以回答这个问题。我们开发了一个数据生成框架，以在实际数据集（例如传感器放置，对象类型和安排）中模拟普通多样性，并使用它来生成具有控制组成的大规模机器人数据集，从而实现了在现实世界中会昂贵的数据集组成研究。我们专注于两个实际设置：（1）当未来的研究人员收集大规模的机器人数据集时，应强调哪种类型的多样性，以及（2）当前的从业人员如何从现有数据集中检索相关的演示以最大程度地提高关注任务的下游政策绩效。我们的研究产生了几个关键见解 - 例如，我们发现相机的姿势和空间排列是收集多样性和检索对齐方式的关键维度。在现实世界的机器人学习设置中，我们发现，不仅可以从模拟中进行洞察力，而且我们对现有数据集（例如Droid）的检索策略使我们能够始终如一地超过现有的培训策略高达70％。https://mimiclabs-iclr.github.io/
生成的AI和机器人技术：从大语言模型到智能人类机器人
加拿大摘要Chatgpt和其他大语言模型（LLMS）的快速发展对其在机器人技术中的应用产生了极大的兴趣。本评论探讨了生成AI与机器人技术的集成，重点是诸如ChatGpt之类的LLMS如何增强机器人智能，人类机器人互动和任务计划。llms可以改善自然语言处理，促进人与机器人之间的更有效的沟通，同时也有助于机器人的感知，决策和控制，例如视觉，听觉和触觉输入。审查研究了LLMS支持七种机器人智能的潜力，同时由于围绕自我意识和偏见的道德问题而解决了人际关系智能的排除。讨论了将CHATGPT纳入任务计划的新方法，尤其是使用国家意识来改善机器人自主权和适应性。还考虑了增强学习在优化基于LLM的机器人系统中的作用，尤其是在增强决策和生成现实的培训数据方面。最后，审查概述了将生成AI整合到机器人技术中的挑战和未来的研究方向，重点关注诸如过时的知识，多党相互作用和运动控制之类的克服局限性。
利用深度学习从大脑结构预测内化问题
3 加拿大多伦多儿童医院小鼠成像中心 4 加拿大多伦多约克大学舒立克商学院 5 加拿大多伦多安大略省神经发育网络参与者咨询委员会 6 加拿大金斯顿皇后大学精神病学系 7 加拿大金斯顿皇后大学心理学系 8 英国伦敦大学学院精神病学分部 9 加拿大卡尔加里大学霍奇基斯脑研究所马西森心理健康与教育中心 10 精神病学和医学遗传学系。卡尔加里大学卡明医学院，卡尔加里，加拿大 11 加拿大多伦多儿童医院神经科学与心理健康项目 12 加拿大多伦多大学精神病学系，多伦多，加拿大 13 加拿大多伦多儿童医院精神病学系，多伦多，加拿大 14 加拿大多伦多儿童医院诊断成像系 15 加拿大多伦多大学心理学系，多伦多，加拿大 16 加拿大多伦多大学医学成像系 17 威康综合神经成像中心，FMRIB，纳菲尔德 牛津大学临床神经科学系，牛津，英国 18 多伦多大学医学生物物理学系，多伦多，加拿大 * 荣誉退休 通讯作者：Marlee M. Vandewouw 自闭症研究中心，Holland Bloorview 儿童康复医院 150 Kilgour Road，多伦多，ON M4G 1R8 电话： 416-425-6220电子邮箱：mvandewouw@hollandbloorview.ca
空气中蓝色病毒从大陆进入英国的风险：2024年7月2日第15号
空降风险将BTV和EHDV从近乎大陆引入大不列颠。时间段：2024年6月25日至02年。本报告描述了蓝肠病毒（BTV）或epizootic出血性疾病病毒（EHDV）进入的回顾性风险 - 感染了前一周进入近乎大陆的大不列颠的米德氏病。它不会试图预测病毒进入的未来风险或比上述时间段提前考虑历史风险。我们估计，在上周，从近乎大陆向GB引入感染性BTV感染的MIDGE的总体风险是“非常低”，这意味着它不太可能，但不能排除在外。法国是唯一确定了不可忽视的感染性BTV感染Midges的不可忽略的风险（这意味着无法降低风险）。东南部的县被认为有可能受到法国来源入侵的风险。但是，由于对MIDGE的感染状况有限，我们认为入侵风险存在很大的不确定性。我们估计，在过去一周内，从近乎大陆向GB引入感染性EHDV的MIDGE的总体风险是“可以忽略的”，这意味着风险足够低，不可提高考虑。我们还考虑了过去两周内BTV在英格兰南部和东部的沿海和近型地区（GB地区最受空中病毒侵袭风险的地区）延伸的风险。对于BTV和EHDV的每一个，我们提供了三张表，描述了空中侵袭的风险。我们估计，如果发生入侵是在东南和东安格利亚的“中等”（这意味着条件可能适合这些地区的传播）和东北东北部（这意味着在这些地区不太适合在这些地区传播条件））。对欧洲BTV和EHDV情况的初步爆发评估可用，这也考虑了其他潜在的病毒进入途径。在欧洲（gov.uk）阅读有关欧洲epizootic出血性疾病（gov.uk）的信息（gov.uk）的更多详细信息，以了解我们的风险估计以及下面的七个表中提供的证据。这些表示：
MapGuide：一种从大脑活动重建连续语言的简单而有效的方法
从大脑活动中解码连续语言是一个强大而有前途的研究领域。它对于帮助有言语障碍的人通过脑信号进行交流尤为重要。该领域解决了将脑信号映射到文本的复杂任务。之前的最佳尝试以间接的方式逆向工程了这个过程：它首先学习从文本中编码大脑活动，然后通过与预测的大脑反应对齐来指导文本生成。相比之下，我们提出了一种简单而有效的方法，通过直接将文本与从大脑活动映射的预测文本嵌入进行比较来指导文本重建。综合实验表明，我们的方法明显优于目前最先进的模型，BLEU 和 METEOR 分数平均提高了 77% 和 54%。我们通过详细的消融研究和案例分析进一步验证了所提出的模块，并强调了一个关键的相关性：我们将大脑活动映射到文本嵌入越精确，文本重建结果就越好。这种洞察力可以简化从大脑活动重建语言的任务以供未来工作，强调改进大脑到文本嵌入映射技术的重要性。
从大语言模型反馈中对强化学习的奖励分析
正确的奖励模型规范是增强学习的众所周知的挑战。手工制作的奖励功能通常会导致效率低下或次优政策，并且可能与用户值不符。从Human Feffack中学习的强化学习是一种成功的技术，可以减轻此类问题，但是，人类反馈的收集可能会很费力。最近的著作已从预先训练的大语言模型而不是人类中征求反馈，以减少或消除人类的努力，但是，在存在幻觉和其他错误的情况下，这些方法会产生较差的表现。在本文中，我们研究了从大语言模型反馈中进行强化学习的优点和限制，并提出了一种简单而有效的方法，用于征求和将反馈作为基于潜在的塑造功能。我们从理论上和经验上表明，与先前的工作相比，我们的方法会导致更高的政策回报，即使有重大的排名错误，并消除了对奖励功能进行复杂后处理的需求。
从大胆的想法到巨大的影响
波士顿咨询集团董事会负责监督公司的治理。首席执行官和执行委员会代表董事会行事，但董事会为自己保留某些权力的情况除外。执行委员会负责制定公司的战略、愿景和方向，涉及投资、政策、增长、业务组合、人事和理念等领域。执行委员会的成员包括任命和选举产生的成员，首席执行官的职位每四年接受一次董事会选举。每位首席执行官最多可任职两届。首席执行官任命的执行委员会成员任期通常最长为六年。如果董事会认为此举对公司有利，可以延长任命者的任期。当选成员任期三年，有资格连任下一届和最后一届。
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