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World File Search System任务
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。
可能的任务：parastronaut计划可以使空间旅行更具包容性，并且可以实现
安全性和包含在太空飞行中不需要矛盾。相反，代理商可以重新设计和培训过程，以确保更多的人可以安全地参与太空任务。通过通过技术，创新设计和任务计划来解决安全问题，空间行业可以具有包容性和成功的任务。
双任务康复的定量分析
通信：中国北京100083北京大学仪器和光电工程学院Shuo Gao博士。电子邮件：shuo_gao@buaa.edu.cn; Yu Pan，博士，北京Tsinghua Changgung医院康复医学系和中国北京大学Tsinghua大学的临床医学学院。电子邮件：panyu@btch.edu.cn。*y。冯和H. Meng同样贡献。Yutong Feng，Zhai和Bo Peng在中国北京大学100191，北京Tsinghua Changgung医院和临床医学学院康复医学系（电子邮件）王王（Xiaomeng wang WENXIN TAO与中国北京大学的仪器和光电工程学院一起，中国（电子邮件：22371194@buaa.edu.edu.cn; by1917059@bua.edu.edu.edu.edu.cn; sy2317304@bua.cn; sy2317304@bu.cn@bu.cn; sy23177307733,37733; rivanyang@buaa.edu.cn; lxm2081@buaa.edu.cn; 22371225;Yutong Feng，Zhai和Bo Peng在中国北京大学100191，北京Tsinghua Changgung医院和临床医学学院康复医学系（电子邮件）王王（Xiaomeng wang WENXIN TAO与中国北京大学的仪器和光电工程学院一起，中国（电子邮件：22371194@buaa.edu.edu.cn; by1917059@bua.edu.edu.edu.edu.cn; sy2317304@bua.cn; sy2317304@bu.cn@bu.cn; sy23177307733,37733; rivanyang@buaa.edu.cn; lxm2081@buaa.edu.cn; 22371225;
民权局的任务之一（CG- ...
EEOC的管理指令715（MD -715）提供了创建和维护模型平等就业机会（EEO）计划的指导。要符合MD -715和29 CFR 1614.102（a）（3），CG有义务进行持续的运动，以消除各种形式的偏见或歧视人员政策，实践和工作条件，并从事障碍，以确定某些群体的障碍，以确定某些障碍的计划，并通过识别障碍，以消除障碍，以消除障碍。这些结果将反映出CRD和人力资源助理指挥官（CG -1）和其他适当的组织所做的合作努力。最终报告的主要目的是识别和分析CG申请人，雇用和（如果适用）保留过程中的潜在障碍，以及为解决任何发现的解决方案。
具有生成AI和语义通信的网络机器人技术面向任务的连接
摘要 - 机器人技术，高级通信网络和人工智能（AI）的融合具有通过完全自动化和智能运营来转变行业的希望。在这项工作中，我们为机器人介绍了一项新颖的共同工作框架，该框架将面向目标的语义通信（SEMCOM）统一使用在语义意识网络下的生成AI（Genai）代理。SEMCOM优先考虑机器人和网络之间有意义的信息的交换，从而减少了开销和延迟。同时，Genai-Agent利用生成的AI模型来解释高级任务指令，分配资源并适应网络和机器人环境中的动态变化。以新的自主性和智能级别的范围范式引起了这种代理驱动的范式，从而使网络机器人的复杂任务可用于最少的人类干预。我们通过多机器人异常检测用例模拟来验证我们的方法，其中机器人检测，压缩和传输相关信息进行分类。仿真结果证实，SEMCOM在保留关键语义细节的同时大大降低了数据流量，并且Genai-Agent确保了任务协调和网络适应。这种协同作用为现代工业环境提供了强大，高效且可扩展的解决方案。索引术语 - ai-native网络，生成AI代理，网络工作机器人技术，语义通信，变分自动编码器，工作流程
通过最佳的大脑途径探索认知任务信息的传播
理解基于复杂人类齿轮统一的大规模信息处理是认知神经科学的核心目标。新兴活动流模型表明认知任务信息是通过区域间功能或结构连接性传输的，但基于图理论的模型通常假设神经通知是通过大脑网络的最短路径发生的。但是，最短路径是否是经验认知信息传播的最佳途径尚不清楚。基于大规模的活动流量映射框架，我们发现，最短路径的活性流量预测的性能明显低于直接路径。最短的路径路由优于其他网络通信策略，包括搜索信息，路径集合和导航。有趣的是，当同时考虑物理距离约束和不对称路由贡献时，最短路径的表现优于活动流量预测的直接路径。这项研究不仅通过经验网络模型挑战了最短的路径假设，而且还表明认知任务信息路由受到大脑网络的空间和功能嵌入的约束。
应对过度处方挑战：用于药物建议任务的大型语言模型
药物推荐系统在医疗保健中引起了人们的关注，因为它们的潜力根据患者的临床数据提供了个性化和有效的药物组合。但是，现有的方法论在适应多种电子健康记录（EHR）系统并有效地利用非结构化数据时会遇到挑战，从而产生有限的概括能力和次优性能。最近，利用医疗领域的大型语言模型（LLM）的兴趣正在增长，以支持医疗保健专业人员并增强患者护理。尽管出现了医疗LLMS及其在医疗问题回答之类的任务中，他们在临床环境中的实际应用，尤其是在药物建议中，但通常仍然没有得到充实的态度。在这项研究中，我们评估了用于药物建议任务的通用和医学特异性LLM。我们的发现表明，LLMS经常遇到过度处方的挑战，导致临床风险增加并降低药物建议精度。为了解决这个问题，我们提出了语言辅助药物建议（LAMO），该建议采用了一种参数高效的微调方法来量身定制开源LLM，以在药物建议方案中进行最佳性能。lamo杠杆在临床注释中提供了大量的临床信息，这是一种在传统方法论中通常不足的资源。由于我们的方法，Lamo的内部阀门准确性超过10％以上的最先前方法。此外，时间和外部验证证明了Lamo在各种时间和医院的强大概括能力
使用认知在日常软件开发任务中通过生理活动捕获开发人员的认知负荷
摘要 - 集成的开发环境（IDE）在各种任务中为开发人员提供支持。在执行不同的编程任务时毫不客气地捕获开发人员的认知负载，可以帮助优化开发人员的工作经验，提高其生产率并积极影响代码质量。在本文中，我们提出了一项研究，其中基于Intellij的IDE插件Cognitide用于在处理各种软件开发任务时收集，映射和可视化软件开发人员的生理活动数据。在一项可行性研究中，参与者根据Java开源代码在IDE中完成了四个模拟软件开发人员的日常工作任务 - 编码，调试，代码文档和电子邮件写作，同时记录了他们的生理活动。 在任务之间，评估了参与者的感知工作量。 可行性测试表明，可以成功地将认知剂用于一小时的数据收集会话，这是测试最长的持续时间，并且对使用它的人非常感知。 此外，与基线记录相比，记录的生理活性表明在工作任务期间的认知负荷更高。 这表明可以评估认知负载，映射到代码位置，可视化和讨论在一项可行性研究中，参与者根据Java开源代码在IDE中完成了四个模拟软件开发人员的日常工作任务 - 编码，调试，代码文档和电子邮件写作，同时记录了他们的生理活动。在任务之间，评估了参与者的感知工作量。可行性测试表明，可以成功地将认知剂用于一小时的数据收集会话，这是测试最长的持续时间，并且对使用它的人非常感知。此外，与基线记录相比，记录的生理活性表明在工作任务期间的认知负荷更高。这表明可以评估认知负载，映射到代码位置，可视化和讨论
我们的首要任务是支持将通货膨胀保持在支票中的政策
经济：通货膨胀/食品价格：我们的首要任务是支持对美国消费者进行通货膨胀的政策。许多因素导致通货膨胀和食品价格，包括天气事件，动物疾病和运输限制。食品行业是我们经济中最具竞争力的部门之一。杂货店与供应商就他们出售的每种产品以及他们使用的每项服务和以非常苗条的利润率运营的每种服务进行谈判 - 每年平均约1-2％（2023年为1.6％）。杂货店正在尽一切可能避免将通货膨胀成本传递给购物者。杂货店的竞争非常激烈，争取市场份额的斗争有助于使购物者的价格下跌。喂养援助计划：我们的首要任务是确保食品零售商在全国范围内提供联邦喂养援助方面仍然是最有效的合作伙伴 - 确保在艰难时期陷入困境时，没有任何美国人饿，社区继续从该计划的当地经济影响中受益。FMI及其成员致力于支持和加强这些计划，包括Snap，WIC，学校用餐和太阳雄鹿，这些计划依靠杂货店和食品供应商作为数百万美国人的粮食安全伙伴。我们强烈支持2025年两党农场法案的通过，以为家庭，农民和整个食品行业提供长期稳定和确定性。我们致力于与国会合作，以提高计划有效性，降低效率低下并维持对这些重要计划的两党支持。食品安全：可追溯性：我们的首要任务是为美国消费者提供世界上最安全，最透明的粮食系统，以良好的科学和注重风险的合作为基础，而不是昂贵且未专心的法规，以提高成本而不改善食品安全。食品安全是我们行业的重中之重，我们致力于持续改进以防止食源性疾病。但是，FDA的食品可追溯性规则（FSMA 204）由于其深远的范围，复杂性和积极的合规时间表而提出了重大挑战。没有针对性的改革，这些法规将在整个食品供应链中增加巨大的成本，而不会带来相应的食品安全福利。FMI支持立法和监管行动，以实施更实际，有效和基于科学的解决方案，并延长当前合规性日期。劳动：劳动力供应和监管执法：我们的首要任务是支持确保我们拥有劳动力，灵活性和效率来推动经济增长所需的政策。食品行业在各种职业中提供了各种各样的全日制，兼职，季节性和灵活的劳动力机会，并在全国各地的每个社区中都是必不可少的雇主。与服务相关的行业在招募和留住劳动力人才方面继续面临逆风，并遵守繁重而复杂的法规。联邦立法和法规应促进灵活性，并促进各种解决方案，以满足行业劳动力和运营需求。营养和成分相关政策：我们的首要任务是确保透明度，清晰度和一致的科学，以为消费者提供准确的信息和对安全性的信心