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World File Search System任务
提前计划：段落完成任务的自我监督文本计划
尽管上下文化的语言模型最近在各种NLP任务上取得了成功，但语言模型本身仍无法捕获长长的多句文档的文本共同（例如，段落）。人类经常就发言之前就何种方式以及如何发言做出结构性决定。通过这种高级决策和以连贯的方式构建文本的指导性实现被称为计划过程。模型可以在哪里学习这样的高级相干？段落本身包含在这项工作中称为自upervision的各种形式的归纳相干信号，例如句子顺序，局部关键字，修辞结构等。以此为动机，这项工作为新的段落完成任务p ar -c om;在图形中预测蒙版的句子。但是，该任务遭受了预测和选择相对于给定上下文的适当局部内容。为了解决这个问题，我们提出了一个自我监督的文本计划，该计划可以预测首先说出的内容（内容预测），然后使用预测的内容指导验证的语言模型（表面实现）。SSPlanner在自动和人类评估中的段落完成任务上的基线生成模型优于基线生成模型。我们还发现，名词和动词类型的关键字的组合是最有效的内容选择。提供了更多内容关键字，总体发电质量也会提高。
任务通知 - GV2050-006
航运和港口 1 工作范围 1.1 孟加拉国政府致力于实现航运业脱碳。工作范围是与航运部密切合作，制定国家行动计划，指导孟加拉国的航运脱碳工作，重点关注减少温室气体排放和促进使用清洁船用燃料和技术的切实可行的战略。 2 背景和目的 2.1 国际海事组织的 GreenVoyage2050 计划在支持发展中国家减少航运温室气体排放方面处于领先地位。该计划符合国际海事组织的主要政策框架，特别是《国际海事组织 2023 年减少船舶温室气体排放战略》（MEPC.377(80) 号决议），以下简称“2023 年国际海事组织战略”，以及 2022 年通过的 MEPC.367(79) 号决议，该决议鼓励成员国制定和提交自愿的国家行动计划 (NAP)，概述各自解决船舶温室气体排放的政策和行动。2.2 GreenVoyage2050 目标的核心是支持选定的国家建立强有力的法律和政策基础，有利于采用零或近零温室气体排放技术和最佳操作实践，以减少海上活动排放。其中一个重要组成部分是提供技术援助，以制定促进实施减少海事部门温室气体排放行动和战略的国家行动计划。
北约和集体防御空间：同一任务，...
摘要外层空间的渐进式军事化提出了北约的一系列政策和法律挑战，因为它依赖太空资产对运营有效性以及这些资产的脆弱性的增加。的确，随着同伴和近战竞争对手正在磨练他们的反空间能力，对军事行动进行空间资产和服务的依赖已成为北约的致命弱点。鉴于空间资产和服务对敌对干扰的脆弱性，问题表明，在北大西洋条约（NAT）第5条（NAT）中规定的集体辩护承诺是否是否出现在太空中。北约的能力和决心应对太空威胁的能力可能会受到挑战，这是由于在太空中行使自我防御本身的不确定参数以及NAT第6条对NAT第5条的运作施加的地理限制。
欧空局空间气象任务的应用
可用 SOSMAG GEO-Kompsat-2A GEO（东经 128°） 2018 10 年 NGRM EDRS-C GEO（东经 31°） 2019 10 年 NGRM Sentinel-6 LEO（1336 公里，i = 66°） 2020 7 年 NGRM MTG-I1 GEO（0°） 2022 8.5 年 ICARE-NG HOTBIRD 13F GEO（东经 13°） 2022 10 年 ICARE-NG HOTBIRD 13G GEO（东经 13°） 2022 10 年 NGRM MTG-S1 GEO（0°） 2024 8.5 年 NGRM Metop-SG A1 LEO（~830 公里，SSO） 2024 7 年 NGRM Metop-SG B1 LEO（~830 公里，SSO） 2025 7 年 NGRM MTG-I2 GEO (0°) 2025 8.5 年 MiniRMU 月球探路者月球（椭圆形） 2025 8 年 ERSA 月球门户月球（NRHO） 2025 5 年以上
AI-任务组报告-2-6-24-最终版-...
背景人工智能 (AI) 工具为我们的校园带来了机遇和挑战，无论是对于学生、教师还是员工而言。一方面，AI 工具带来个性化学习的好处以及增强的可访问性，有可能帮助学生取得成功。自动化日常任务的机会可以提高行政人员和教师的工作效率。相反，AI 工具有时会产生看似合理但不准确的结果，并且可能在决策过程中引入偏见。AI 工具的开发和使用可能会导致知识产权侵权。支持该技术所需的电力可能会对环境产生不利影响。而且，如果不指导学生负责任地使用 AI 工具，使用可能会扰乱学生的学习，扭曲评分和学生评估过程，并影响学术诚信合规性。了解 AI 的好处和挑战对于我们应对其对专业和教育实践的影响至关重要。
粒度：使用粒状材料进行机器人任务的高性能模拟
摘要 - 植物材料对行星科学，建筑和制造业中许多机器人任务的关键兴趣。但是，颗粒材料的动力学很复杂，并且通常在计算上非常昂贵。我们提出了一组方法和一个用于快速模拟图形处理单元（GPU）的颗粒材料的系统，并表明该模拟足够快，可以通过增强学习算法进行基础培训，目前需要许多动力学样本才能实现可接受的性能。我们的方法模型使用隐式时间播放方法进行多体刚性接触的颗粒材料动力学，以及算法技术，用于在粒子对和任意形成的刚体之间和任意形状的刚体之间的有效并行碰撞检测，以及用于最小化Warp Divergence的编程技术，以最大程度地构建单层构造（构建多项）。我们在针对机器人任务的几个环境上展示了我们的仿真系统，并将模拟器作为开源工具发布。
粉煤灰管理和利用任务
(%) 2021-22财年 285.12 176.99 62.07% 2022-23财年 303.06 223.8 73.84% 2023-24财年 315.3 299.6 95%
依赖于踝关节肌肉的任务依赖性募集以及机械需求之间的肌肉驱动驱动于肌肉收缩的代谢成本
引用Lai，Adrian K M，Dick，Taylor J M，Biewener，Andrew A和Wakeling，JamesM。皇家学会界面杂志18，第1期。174（2021）：20200765。
