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World File Search System共情
多模式共学习：挑战，与...
使用多种模式的多模式深度学习系统，例如文本，图像，音频，视频等，表现出比单个模式（即单峰）系统更好的性能。多模式机器学习涉及多个方面：表示，翻译，对齐，融合和共同学习。在多模式机器学习的当前状态下，假设是在训练和测试时间内都存在所有模式，对齐和无声。然而，在实际的任务中，通常可以观察到缺少一种或多种方式，嘈杂，缺乏带注释的数据，具有不可靠的标签，并且在培训或测试中稀少，并且两者兼而有之。这一挑战是通过称为多模式共学习的学习范式来解决的。（资源贫乏）模式的建模是通过利用知识传递（包括其表示形式和预测模型）之间知识转移来帮助（资源丰富）模态来帮助的。
频率，可变性和共发生对...
■通过统计和结构规律的复杂组合将对象分为类别。我们试图更好地理解隐式学习导致对象类别的结构特征的神经反应。成年参与者暴露于32个对象类别，其中包含三种结构属性：在隐式学习任务中，频率，可变性和共发生。在此暴露后，参与者完成了一项识别任务，然后在fMRI会议期间出示了学习对象类别的块。分析是通过从整个梭形回旋和外侧枕皮层的ROI中提取数据来进行的，并比较整个ROI的不同结构证券的影响。行为上，我们发现该符号
扫描共聚焦电子显微镜
在当今技术驱动的社会中，许多重要的电子、磁性和光子器件的生产规模不断缩小。为了最大限度地提高元件密度并进一步减小尺寸，这些器件也被制造成多层、部分金属化的结构。一个众所周知的例子是微电子器件/集成电路，其结构可以有一层到五层或更多层，厚度可能只有 2-10 微米（图 1）。在该器件的各个层中，重要特征的尺寸范围可以从大约 100 微米到数十纳米。这种材料、厚度和分辨率超出了传统光学显微镜的范围，但对材料科学、微电子学和新兴的纳米科学界来说至关重要。
共轨对抗空间系统
主席、不限成员名额工作组成员、民间社会参与者和秘书处，大家早上好！感谢你们邀请我参加这些讨论，并让我有机会分享我对太空安全问题的看法。太空竞争并不是什么新鲜事。自 1957 年世界上第一颗人造卫星 Sputnik-1 发射以来，竞争就一直存在。但几十年来，这种竞争发生了变化，而且愈演愈烈。太空军事化是我们在过去几十年中讨论过的问题——事实上，世界上大多数军队都将太空用于他们所谓的被动军事行动，例如 ISR（情报、监视和侦察）。但今天，这并不是真正的担忧。许多缔约国确实在将外层空间武器化，这使得外层空间变得极其脆弱。将太空纳入军事行动会产生严重后果。这是一条危险的道路，因为如果一个国家决定走上这样的武器化道路来保护自己，它就会迫使其他国家也这么做。最终结果对每个人都是负面的，原因有几个。第一，太空本质上是有限的；可用的轨道本质上是有限的。如果大量国家决定走这条路，就会污染太空，超出可用范围。已经拥挤不堪的太空将变得更加拥挤，太空物体和太空垃圾在过去十年中呈指数级增长。正如国防情报局最近的报告所述，太空发生碰撞的可能性大大增加。报告称，“由于太空发射次数增加（尤其是搭载多个有效载荷的发射），以及碰撞、电池爆炸和进一步的反卫星试验事件造成的持续碎片化，近地轨道 (LEO) 上大型废弃物体发生碰撞的可能性正在增加，而且几乎肯定会持续到至少 2030 年。” 第二，这些行动将对太空的长期可持续性产生负面影响，甚至可能在中期内无法进入太空。采取此类行动并不能保证安全、可靠和持续进入太空。尽管由于太空拥挤的性质可能会发生许多卫星中断，但日益加剧的地缘政治竞争（尤其是在印度太平洋地区和全球范围内）增加了各国故意发动攻击的可能性，以此来否认通过太空获得的优势（尤其是在冲突期间）。在地缘政治竞争的推动下，我们正在走向新生的外层空间军备竞赛。这些可能表现为使用网络和电子战等反太空能力进行的一系列攻击，但在未来，使用反卫星系统或共轨系统的可能性似乎越来越大，所有这些都使安全、可靠和不间断地进入外层太空变得更加困难。
“与人类一起进化的下一代人工智能相关的技术开发项目”...
・Osaka University ・University of Electro-Communications ・ChiCaRo Inc. ■Development of an online language-learning support AI system that grows with people ・Waseda University ■White-boxing deep learning using a modular model ・Tokyo Institute of Technology ・GE Healthcare Japan, Inc. ①-3 Development of fundamental technologies for AI that learns by understanding human intentions and knowledge ■Development of a platform to support the creation of interactive story-type content ・Keio University ・Future University Hakodate ・Tezuka Productions Co., Ltd. ・University of Electro-Communications ・University of Tokyo ・Historia Inc. ・Rikkyo Gakuin ・Ales Inc. ■Research and development of human-centered artificial intelligence technology embedded in the real world ・National Institute of Advanced Industrial Science and Technology ■Development of fundamental technologies for human-collaborative AI that supports the actualization and transfer of experts' tacit knowledge ・Kyoto University ・National Institute of Advanced Industrial Science and Technology ・Mitsubishi Electric Corporation ■Research and development of explainable autonomous interaction AI and its application to childcare and developmental support (※Spanning ①-2 themes) ・Osaka University ・University of Electro-Communications ・ChiCaRo Inc. ■AI that evolves with people・株式会社英语：在线教育平台的开发・认知研究实验室，・京都大学■开发语义创作平台，以提高人类与AI o oki oki oki oki oki oki oki oki oki oki oki oki tohoku tohoku tohoku University ・ nagoya nagoya技术Tokai国家高等教育和研究系统・那高雅大学，Tokai国家高等教育和研究系统■使用AI和VR ・ Kansai大学的分子机器人共同创造环境的研究和开发・分子机器人Institute Co.，Ltd.建立产品信息数据库的研究和开发■建立产品信息数据库的研究和开发・ Arthur D. Little Japan Inc. ・软银公司・软银银行公司，Panasonic Connect Co.工业科学技术
“与人类共同进化的下一代人工智能技术开发项目”……
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人工智能和机器人将共同进化，实现自主学习和行动。
①至③都是以AI与机器人融合、共同进化为目标的研发，我们将在充分合作的同时，进行AI基础技术、机器人技术等的研发。 此外，我们还将推进旨在实现我们目标的研究和开发，整合各种知识和想法，并设置评估阶段的门槛。 此外，从研究成果顺利落地到社会的角度来看，我们将考虑建立一个允许各个领域的研究人员参与解决伦理、法律和社会问题的制度。 （3）实现目标的研发方向 ○2030年 ①开发出一种在一定规则下协同工作、并且90%以上的人不会感到不舒服的人工智能机器人。 ② 开发旨在自动发现特定问题的科学原理和解决方案的人工智能机器人。 ③ 开发在特定情况下在人类监督下自主运行的人工智能机器人。 ○ 2050年 ①开发出不会让人感到不舒服、具有与人类同等或更强的身体能力、与人一起成长的人工智能机器人。 ②在自然科学领域，开发自主思考、自主行动、自动发现科学原理和解决方案的人工智能机器人系统。 ③ 开发能够自主决策、自行行动、能够在人类难以发挥作用的环境中生长的人工智能机器人。为了在2050年创造出能够自主学习、行动和成长的机器人，需要开发技术要素，并通过它们的融合和共同进化来实现模块化和系统化。为了快速实现这些目标，有效的方法是聚集被认为有前景的技术要素，以实现服务场所和行业对机器人技术和机器人功能的需求，促进研究和开发以将它们融合和共同进化，并构建一个平台来确认它们的功能。图 3 显示了通过实现这一研发理念所实现的登月目标。
基于人工智能技术阐明人类（大脑）的信息处理
［1] Fujimoto, K., Hayashi, K., Katayama, R., Lee, S., Liang, Z., Yoshida, W., Ishii S. (2022).深层
利用AI和xR技术实现触诊信息的可视化
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23K2E6084 日美合作信息共享基础设施相关系统维护
2. 申请资格 (1) 不属预算会计审计法第七十条规定者。此外，未成年人、受援助者或接受援助者，若已取得订立合同所必需的同意，也属于同一条款下有特殊事由的情况。 （2）不属于《预算会计审计法》第七十一条规定情形的。 （3）申请者须在2022年至2024年度的全省厅统一资格“提供服务等”中取得C级以上评价，并具备参加关东/甲信越地区竞争性投标的资格。 （4）该人目前没有受到国防部的停职或者其他措施的处罚。 (5) 与前项规定暂停指定对象者有资本或人事关系，且无意与国防部签订与其同类物品买卖或制造契约或劳务承包契约者。 （6）目前中止招标的单位原则上不允许进行分包。但有关部会暂停提名权机关认定确有不可避免的情况时，不在此限。