大型语言模型(LLMS)通过利用其语言理解和文本生成功能来显示机器人应用,尤其是任务计划的重要潜力。然而,在诸如家用机器人技术之类的应用中,这些模型的个性化仍然存在着重要的差距。例如,LLM计划可能会发现执行需要个性化的任务,例如决定基于特定的家庭喜好将杯子放在厨房中的位置。我们介绍了LLM-Persyalize,这是一个新颖的框架,旨在个性化家庭机器人的LLM计划。llm-persyalize使用llm计划在多房间,部分观察的家庭环境中执行迭代计划,并利用从本地观察结果动态构建的场景图。要将LLM计划者个性化对用户偏好,我们的优化管道整合了模仿学习和加强自我训练。我们评估了LLM-个性化家政人员,这是一个具有挑战性的现实世界3D基准,用于家庭重排,表明,成功率比现有的LLM计划者增长了30%以上,这表明与人类偏好相符。
180 年来,女王大学一直是推动该地区经济增长的核心,我们为我们带来的稳定、创造的可能性以及拯救生命、创造就业机会和拓展思维的创新感到自豪。我们的经济影响对于我们与经济部和更广泛的行政部门共同的愿望至关重要。最近的一份独立报告计算出,女王大学对经济的价值每年超过 30 亿英镑,这意味着经济效益与成本比超过 8 比 1(罗素集团大学中最高)。四分之三的 NI 深度科技初创公司都来自女王大学的商业化部门 QUBIS。我们还在 Octopus Ventures 最新的创业影响力排名(2022 年)中位居英国第二,该排名衡量大学在将学术成果转化为蓬勃发展的公司方面的成功,2024 年 6 月,女王大学在大学创新方面被评为世界第 28 位。
Ramachandran R,Redberg RF,Rome BN,Ross J,Sadreamelieli SC,Wouters OJ(2024)。Amicus摘要,以支持“ Teva Branded Pharmaceutical Products R&D Inc. (Plainfff-appellant)v。纽约有限责任公司Amneal Pharmaceuticals(Defenant-Appellee)”(案例号24-1936,在新泽西州美国地方法院上诉时,民事诉讼编号 23-cv-2014)。” Jones CM,Ankotche A,Canner E,Habboubi F,Hadis M,Hedquist A,Juma PA,Kebadiretse D,24-1936,在新泽西州美国地方法院上诉时,民事诉讼编号23-cv-2014)。” Jones CM,Ankotche A,Canner E,Habboubi F,Hadis M,Hedquist A,Juma PA,Kebadiretse D,
商业环境是动态的,公司必须准备好随着条件的变化调整其运营战略。持续监控关键绩效指标 (KPI) 可让组织跟踪目标的进展情况并做出必要的调整。定期审查运营战略有助于确定需要改进的领域并确保与业务目标持续保持一致。员工在执行运营战略中发挥着至关重要的作用。敬业且训练有素的员工更有可能为组织的成功做出贡献。投资员工发展计划、培养积极的工作文化和鼓励创新可以帮助员工队伍与公司的战略目标保持一致 (Tettamanzi 等人,2022 年)。
USask 的临时人工智能 (AI) 原则和指南 i USask 的 AI 原则旨在确保以支持 USask 的使命、愿景、价值观和战略目标的方式合乎道德、有效和负责任地使用 AI,并维护所有利益相关者的信任和信心。这些原则和指南旨在指导我们提供、支持和使用 AI 工具开展研究、教学、管理和支持服务。重要的是,当 AI 成为研究或教学的主题时(例如,关于 AI 的研究或教学),其中一些原则和指南可能不适用。这些活动被视为通过其他大学政策和实践以及学术自由的权利和义务进行管理。USask 坚持包括合议和包容性 ii 在内的核心价值观。重要的是,我们的流程包括研究人工智能 (AI) 使用教育特定原则的有影响力的例子,包括《北京人工智能与教育共识》 iii 和世界经济论坛的《教育人工智能七项原则》 iv 。这些框架要么以联合国教科文组织的《人本主义人工智能十大核心原则》为基础,要么以此为参考。以这些国际范例为参考点,萨斯喀彻温大学人工智能原则是通过一个强大而反复的过程制定的,该过程涉及来自我们校园各地的社区成员。萨斯喀彻温大学的人工智能原则和实践对于萨斯喀彻温大学的人工智能使用具有包容性、响应性和有效性。我们将继续采取持续响应的方式,以不断发展的人工智能原则和指导方针——考虑大学社区的反馈和人工智能技术的进步——以确保人工智能的使用保持有效、相关,并与我们大学不断变化的需求和价值观保持一致。随着萨斯喀彻温大学社区成员得到支持,将他们的人工智能实践与这些原则和指导方针保持一致,将培养一种负责任和道德的人工智能文化。萨斯喀彻温大学将接受我们作为人工智能使用方面的批评者和社会良知的角色,将公开其人工智能使用的原则和指导方针,并随着原则和指导方针的不断发展及时提供更新。重要的是,这些原则代表了我们在快速变化的环境中使用人工智能的愿望。道德和负责任的使用 1. 负责任。人类有意的选择和行动引领着我们对人工智能的使用,而人工智能
本讨论文件概述了具有 SBTi 验证目标的公司在范围 3 目标设定方面的现状和当前做法。它讨论了与范围 3 目标设定相关的挑战和机遇,并探讨了提高价值链脱碳有效性和影响力的潜在解决方案,以支持 SBTi 实现其使命“推动企业部门采取科学的气候行动,将升温限制在 1.5°C 以内”。本文承认温室气体 (GHG) 排放核算和范围 3 减排目标的现有局限性,并介绍了 SBTi 正在探索的概念,这些概念可能成为更有效的管理价值链中温室气体排放的方法的基础。
2 Terrarium Energy Resources Limited, Nigeria 3 Independent Researcher, Port Harcourt, Nigeria _____________________________________________________________________________ Corresponding Author: Andrew Emuobosa Esiri Corresponding Author Email: Andrewesiri@gmail.com Article Received: 25-02-24 Accepted: 01-05-24 Published: 13-06-24 Licensing Details : Author retains the right of this 文章。本文分布在创意共享属性的条款下,non商业4.0许可证(http://www.creativecommons.org/licences/by-nc/4.0/),允许非企业使用,复制和分发工作,而无需进一步的工作,就可以将原始工作归因于日记帐访问页面。_______________________________________________________________________________
生物多样性是生态系统韧性和人类福祉的基石,但面临着未表现的人为威胁。尽管保护生物学家努力解决生物多样性危机以来[1],但生物多样性弹性和恢复的行星前景仍然很可怕。前几十年的经验教训表明,实现所需的生物多样性结果所需的干预措施需要范围内和跨学科的努力[2],并且迫切需要迫切需要快速改善全球物种的韧性和恢复(《生物多样性公约秘书处》(《生物学多样性公约》)。全球生物多样性展望5)。但是,有效的生物多样性保护的途径不仅需要良好的意愿。它需要采取行动,以源于数据驱动的策略和基于证据的决策[3]。然而,仅生物学和生态数据并不能产生生物多样性保护。这是因为保护是人类的决策问题;大多数人类选择会影响生物多样性的成果,而保护成功取决于我们认为的重要性以及我们为实现既定目标做出的决定[4,5]。人们始终将环境保护作为优先级[6],但是,迄今为止,人类决策不足以考虑不同选择的生物多样性后果。这些决定可能是关于土地使用变化,经济发展,商业实践或政策制定的。如果它们对环境质量或物种持久性产生后果,它们会隐含影响生物多样性。当我们面对保护生物多样性的挑战时,至关重要的是要确保索式和相关的数据指导我们的决策和行动[4]。已经汇编了与生物多样性决策相关的大量数据,但不一定用来以促进更好结果的方式进行决策[7],如霍金斯在本期中所讨论的[8]。决策者通常没有能力确定其选择的生物多样性结果或哪些数据与当前的决策最相关(例如[9])。我们争辩说,需要将数据生成和用于生物多样性保护的方法开头。通过关注所需的结果,我们可以清楚地识别
•2030年愿景:该国的长期发展蓝图旨在将该国转变为新的工业化中等收入国家,到2030年,在干净,安全的环境中为所有公民提供了高质量的生活。•中期计划(MTPS):肯尼亚正在实施可持续发展目标,已在MTP IV及其指标框架中主流化。在指示器框架中,我们将MTP IV指示器与相应的SDGS指示器链接起来。这也是在县层面综合发展计划(CIDP)的县级进行的。•政府的议程经济转型议程(Beta):议程将环境变化和气候变化纳入了补充国家气候变化行动行动计划的实施方面的关注重点。•SDG在事工的战略计划中也已成为主流。