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World File Search System加强
索尔维加强与中国风险投资基金龙水投资的合作
索尔维是一家科技公司，其技术为日常生活的方方面面带来益处。索尔维在 63 个国家/地区拥有 21,000 多名员工，将人才、创意和要素结合在一起，以重塑进步。该集团致力于为所有人创造可持续的共享价值，特别是通过围绕三大支柱制定的“索尔维一个地球”路线图：保护气候、保护资源和促进更美好的生活。该集团的创新解决方案有助于为家庭、食品和消费品、飞机、汽车、电池、智能设备、医疗保健应用、水和空气净化系统等提供更安全、更清洁、更可持续的产品。索尔维成立于 1863 年，如今在其绝大多数业务领域中位居全球前三名，2021 年实现净销售额 101 亿欧元。索尔维在布鲁塞尔和巴黎泛欧交易所 (SOLB) 上市。了解更多信息，请访问 www.solvay.com。
利用人工智能 (AI) 加强翻译研究
这项理论研究探讨了翻译研究与人工智能（AI）之间的共生关系，强调了这两个领域之间合作的重要性。该研究探讨了将人工智能融入翻译应用程序的潜力，以提高翻译效率、克服语言障碍并扩大信息获取渠道。从这个角度来看，该研究探讨了一些重要的伦理问题，例如人类专业知识在翻译研究中人工智能整合中的作用、翻译的准确性和文化适宜性以及人工智能对劳动力的影响。该研究强调了将人工智能相关主题纳入翻译研究（或口译和翻译）课程的重要性，提倡促进学者和人工智能开发人员之间的合作研究项目，并认为人工智能比其本身更复杂。 IQ（智商）和 EQ（它提请人们注意缩小个人能力（情商水平/商数）之间的差距。翻译研究与人工智能 (AI) 之间的合作可以提供技术上准确且文化敏感的翻译，从而实现满足个人和企业需求的高质量翻译。这种协作可以提高人工智能在翻译活动中的质量和有效性，从而产生更可靠、更合适的翻译。因此，本研究强调了翻译研究与人工智能合作的重要性，并提请关注提高翻译服务质量和鼓励文化敏感性翻译传播等问题。
加强艾伯塔省低碳生长的层
AER Alberta Energy Regulator AESO Alberta Electric System Operator CCfD Carbon contract for difference CCIR Carbon Competitiveness Incentive Regulation CCO Carbon credit offtake CCUS Carbon capture, utilization, and storage CGF Canada Growth Fund CO 2 e Carbon dioxide equivalent DER Distributed energy resource ECCC Environment and Climate Change Canada EGDF Electricity grid displacement factor EOR Enhanced oil recovery EPA Environment and保护区EPC排放绩效绩效降低排放和能源开发ERP排放减少计划GHG温室气体排放HPB高性能基准标准冰冰冰际交换IRA通货膨胀减少ACT ITC Investment Investment Investment Investment LCFS LCFS低碳燃料燃料燃料标准MEGATONNE（一百万吨）NPV NET NET INTRABLE RECTOBLE RECTOBLE RECTOR RECTIER RECTIER RECERIER RECERIER RECERIER RECER RECER RENEW RENEW RENEW RENEW RENEW排放减少
新闻稿 - 马来西亚通过 IGEM 2024 加强其在可持续发展中的地位，推出先锋展览和会议、亚洲清洁能源转型 (CETA) 峰会和 MOBILITYX
● 亚洲清洁能源转型峰会 (CETA)：该区域将作为讨论可再生能源发展、低碳技术、CCUS、氢能、过渡燃料和能源存储解决方案的平台。CETA 将接待太阳能和风能领域的领先公司以及氢能和碳捕获领域的新兴初创企业。● MobilityX 展览：随着全球行业转向可持续交通，Mobility X 区域将重点关注电动汽车 (EV)、城市交通、充电基础设施扩建、数字化和电动汽车零部件制造，旨在彻底改变交通方式，同时减少碳足迹
通过遗憾和评估阶段的状态修复的安全加强学习
深度加强学习（DRL）在许多复杂的决策任务中都取得了成功。然而，对于许多现实世界应用，标准的DRL培训在具有脆弱性能的代理商中恢复，特别是在关键问题问题上，发现安全和成功的策略都非常具有挑战性。已经提出了各种探索策略来解决这个问题。但是，他们没有考虑当前的安全性能的信息；因此，它们无法系统地在与培训最相关的状态空间部分上进行系统。在这里，我们提出了基于估计的深度强化学习（稀有）中的状态，该框架介绍了两种创新：（i）将安全评估阶段与国家修复阶段与国家修复阶段，即，在未访问的状态和（ii）估计的promiere extimies nefiperies of n.gap中，gap secried and gap secried seformist of the MAR均进行了iSe。我们表明，这两种创新都是有益的，并且在经验评估中，罕见的优于深度学习和探索等基线。
申请 COVID-19 疫苗和/或加强针的宗教豁免
获得豁免批准的个人可能需要遵守 COVID-19 检测和其他预防要求，如豁免批准中所述，并可能通过后续通知和/或在 TC 网站上发布要求进行更新。如果校园内或附近发生疫情，持有豁免的个人可能会被禁止进入所有校园设施和活动，以保护他们，直到疫情宣布结束。学生健康办公室将仔细审查所有请求，但不保证批准。在您的请求被审查和处理后，您将以书面形式收到豁免批准或拒绝的通知。委员会的决定是最终决定，不得上诉。如果有新的文件和信息可用，个人可以重新申请。
内皮细胞标志物对 BNT162b2 mRNA COVID-19 加强疫苗的不同反应模式与刺突特异性 IgG 抗体 p 相关
1 Research Unit, General University Hospital of Albacete, Health Service of Castilla-La Mancha (SESCAM), Albacete, Spain, 2 Molecular Oncology Laboratory, Molecular Medicine Unit, Associated Unit of Biomedicine, University of Castilla-La Mancha-Spanish National Research Council (UCLM- CSIC), Faculty of Medicine, Albacete, 39 cine, University of Castilla-La Mancha, Albacete, Spain, 4 Immunology Unit, Clinical Analysis Department, General University Hospital of Albacete, Albacete, Spain, 5 Microbiology Department, General University Hospital of Albacete, Albacete, Spain, 6 Research Unit, General University Hospital of Albacete, Albacete, National Parastatics of Toledo, Albacete, Spain, 7 Internal Medicine Department, General University Hospital of Albacete, Albacete, Spain, 8 Biomedicine Institute of UCLM (IB-UCLM), Faculty of Medicine, University of Castilla-La Mancha, Albacete, Spain, 9 Faculty of Pharmacy, Associated University of Castile-La Mancha, 10 of Biomedicine UCLM- CSIC, University of Castilla-La Mancha, Ciudad Real, Spain, 11 Neurology Department, General University Hospital of Albacete, SESCAM, Albacete, Spain, 12 Faculty of Medicine, University of Castilla- La Mancha, Albacete, Spain
海报：基于加强学习的自主行动的鲁棒性驱动到对抗性输入
在这项研究中，我们评估了自主驾驶（AD）系统中增强学习的鲁棒性（RL），特别是反对对抗攻击的稳健性。我们采用了Karavolos等人提出的基于Q学习的AD模型。[1]的简单性，是我们分析的基础。此选择使我们能够在简单的Q学习方法和更复杂的RL系统之间进行明显的比较。我们设计了两个威胁模型，以模拟对基于RL的广告系统的对抗性攻击。第一个模型涉及在RL模型的细调中注入未发现的恶意代码，使其容易受到对抗性扰动的影响，这可能会导致在特定的触发条件下碰撞。第二个威胁模型旨在通过直接改变RL模型在特定触发条件下的行动决策来引起碰撞，这代表了一种更隐秘的方法。基于这些威胁模型，我们对两种主要情况的实证研究提出：操纵传感器输入和直接对动作的扰动。研究结果表明，尽管基于RL的AD系统表现出针对传感器输入操纵的弹性，但在受到直接动作扰动时它们会表现出脆弱性。主要的和宽容的场景涉及更改传感器读数，例如在偏心转弯期间，这可能会误导系统并可能导致事故。这对于小误差很大的操作至关重要。第二种情况直接扰动动作，更多地是对基于RL的AD系统脆弱性的理论研究，而不是实用的现实世界威胁。
rlaif vs. rlhf：通过AI反馈从人类反馈中缩放加强
Harrison Lee，Samrat Phatale，Hassan Mansoor，Thomas Mesnard，Johan Ferret，Kellie Lu，Colton Bishop，Ethan Hall，VictorCărbune，Abhinav Rastogi，Sushant Prakash Prakash ICML 2024 div>Harrison Lee，Samrat Phatale，Hassan Mansoor，Thomas Mesnard，Johan Ferret，Kellie Lu，Colton Bishop，Ethan Hall，VictorCărbune，Abhinav Rastogi，Sushant Prakash Prakash ICML 2024 div>