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World File Search System叙述
DLA 提名叙述 EQ NII Belvoir
评判标准 项目管理 [PM] 技术优点 [TM] 任务导向 [OM] 可转移性 [T] 利益相关者互动 [SI] 影响/结果 [I/O] 简介：国防后勤局（DLA）是国防部长办公室的一个机构。DLA 局长通过负责保障的助理国防部长（S）向负责采购和保障（A&S）的国防部副部长办公室汇报。DLA 在和平和战争条件下为军事部门和联合作战司令部的任务提供全球后勤支持。它还为其他国防部部门和某些联邦机构提供支持，例如联邦紧急事务管理局、美国森林服务局、国土安全部、外国政府、国际组织和其他授权机构。 DLA 贝尔沃堡设施管理人员为总部、国防后勤局 (DLA) 和其他五个主要租户组织提供支持，包括国防威胁降低局、国防合同审计局 (DCAA) 和国防技术信息中心 (DTIC)。
标题：叙述能告诉我们有关神经基础的什么信息......
摘要 叙事越来越多地用于研究自然的人类记忆及其大脑机制。叙事——视听电影、口头故事和书面故事——由多个相互关联且在时间上展开的事件组成，这些事件富含语义和情感内容。这些特征推动了默认模式网络中主体间的神经同步，抽象情境模型在此被表示和恢复。内侧颞叶结构与默认模式网络的皮质亚区域相互作用，以支持叙事事件的编码和回忆。叙事记忆经常在个体之间传递，从而导致人与人之间经验和神经活动模式的传递。神经成像和自然刺激分析的最新进展为叙事记忆和人类记忆系统提供了宝贵的见解。重点 * 编码材料和检索任务在叙事性方面可能有所不同。 * 叙事推动了默认模式网络中个体间的神经同步。 * 连续的叙事被分割并作为离散事件记忆。 * 叙事事件表征在回忆过程中在默认模式网络中重新激活。 * 交流可以促进人们之间叙事记忆和神经活动的融合。
新墨西哥太空谷联盟总体叙述
1 概要。区域增长集群。新墨西哥太空谷联盟是一项全面而包容的跨部门倡议，重点关注商业、私营部门、“新太空”行业的区域增长集群。太空包括参与开发、提供和使用太空相关产品和服务的公共和私人参与者，包括制造和使用太空基础设施（地面站、运载火箭、卫星）、太空应用（导航设备、卫星电话、气象服务）和相关科学研究。由于太空是一个如此广泛的领域，增长将涵盖许多行业，包括 IT/网络安全、制造业和工程业。联盟的新太空重点旨在开启第二个太空时代。1957 年，当第一颗人造卫星发射时，太空探索、军事创新和通信由国家太空和国防机构主导。在新世纪，除了阿波罗、航海者、哈勃和创世纪等名字外，还有 SpaceX、SpaceShip 2 和蓝色起源。私营公司通过发射卫星、为国家太空项目提供零部件以及建造自己的载人火箭，满足了全球对互联网、移动和其他太空技术的需求。去年，我们看到了第一批平民乘坐亚轨道火箭旅行——包括理查德·布兰森的维珍银河，从新墨西哥州的美国太空港发射。私人参与也加强了公共部门的太空产业。GPS 和遥感对于抗击疫情至关重要，用于测量社交距离、告知暴露情况和衡量供应链健康状况。在俄罗斯入侵乌克兰期间，美国太空部队全天候使用太空资产协助决策。太空谷联盟将其资源集中在新太空经济上，同时追求全球准备和竞争力的要求。联盟成员和合作伙伴。阿尔伯克基市是新墨西哥州最大都市区市政府，在改善少数族裔社区经济方面具有相当大的影响力。新墨西哥州中部社区学院 (CNM) 是该国排名第一的社区学院，为西班牙裔学生提供副学士学位和证书，为美洲原住民提供副学士学位和证书。新墨西哥州航天港管理局在新墨西哥州中南部农村地区运营着世界上第一个专门建造的 FAA 许可商业发射综合体——美国太空港。CNM Ingenuity, Inc. 是 CNM 的非营利经济发展部门，通过重返工作岗位和技能提升计划，为工薪家庭、农村远程学习者、低收入者、失业者和未充分就业者创造就业机会。新墨西哥贸易联盟是一家非营利组织，为新墨西哥州的公司提供出口援助，并制定计划，以提高该州的全球竞争力和连通性。NewSpace New Mexico 是一家非营利组织，通过让行业领导者获得设备和测试、原型设计、先进制造、协作工作空间和服务来加速太空创新，从而推动他们从概念到产品再到销售。分奖项获得者包括 (1) 高等教育：新墨西哥大学、新墨西哥矿业技术学院、新墨西哥州立大学、纳瓦霍技术大学；(2) 协会：新墨西哥州
PRBIO Tech Hub阶段2：总体叙述
PRBIO Tech Hub（HUB）的总体目标是保留，成长和吸引创新的生物技术公司，使财团能够推动区域增长和能力，以加速开发，制造和分配1 St Generation Phenational Pharmaceutical and Medical -Medical -Medical Products以及破坏性的技术平台。枢纽将实现既定的生态系统，包括与NSF Engine Development Award的协调2305699 2305699推进生物制药技术和制造实践PR，以大胆地利用EDA的关键技术焦点区域（KTFAS）＃7，包括BIO和医学技术，基因组学和合成生物学。中心还将与KTFA＃1＆＃9相交，以进行医疗设备和可穿戴技术的进步：人工智能（AI），机器学习和工业效率技术。枢纽对EDA KTFAS的承诺确保了基本药物，医疗对策和能够满足国家安全要求的重要国内供应链，以应对化学，生物学，放射学，核威胁和公共卫生紧急情况。II。 区域经济发展的愿景II。区域经济发展的愿景
共同创作故事叙述游戏的人工智能架构
由于误解和共同的历史，这些角色之间产生了矛盾。WAWLT 中的角色使用故事筛选模式来理解世界。由于不同的角色可以使用不同的筛选模式，他们会对已经发生的事件讲述不同的故事——而这些相互冲突的理解导致他们采取相互冲突的行为。通过选择每个角色对相同事件采用几种可能的叙事框架中的哪一种，以及角色将如何根据他们对过去事件的理解对世界采取行动，玩家可以引导这些新出现的冲突的演变。WAWLT 是基于人工智能的游戏设计的一个例子[6]，其灵感来自对模拟驱动游戏中现有玩家讲故事实践的研究[5,12]。在设计 WAWLT 时，我们着手提供创造力支持功能，帮助玩家克服[13]中记录的四大创造力障碍：对空白画布的恐惧、对判断的恐惧、写作障碍和完美主义。进一步的设计灵感来自桌面故事讲述游戏 [ 2 , 19 , 20 ] 和人工智能增强的即兴戏剧体验《坏消息》[ 26 ]。WAWLT 旨在通过为玩家提供智能情节方向建议来支持玩家讲故事的实践，这些建议来自实时社交模拟，并由机器可理解的意图语言中的玩家话语引导。本文简要介绍了 WAWLT 人工智能架构及其关键子系统在支持混合主动故事讲述方面的作用。有关 WAWLT 设计的更多信息，请参阅 [10]。
威斯康星州生物健康技术中心指定叙述
威斯康星州生物健康技术中心指定叙述威斯康星州处于个性化医疗的前沿：这是一种革命性的医疗保健方法，利用来自患者独特的基因密码、医疗记录和环境的信息来指导为他们量身定制的测试、治疗和疗法的决策。这种方法可以帮助患者以更低的成本获得更好的健康结果，并将人置于我们国家关键技术重点领域 (KTFA) #7 方法的中心。我们的研究人员正在大学和私营部门的实验室中开发新的治疗方法；技术团队正在最先进的数据中心分析大量数据集；制造工人正在生产设施中组装精密医疗设备；供应商正在社区医院测试新疗法来帮助他们的患者。EDA 投资将以我们强大而独特的科学、制造、数据科学和医疗保健服务资产集群为基础，形成个性化医疗的生物健康技术中心。该中心以麦迪逊大都会统计区和密尔沃基-沃基肖大都会统计区为中心，在福克斯河谷和全州设有制造业“辐条”，将为来自不同背景的威斯康星州民众创造良好的就业机会，促进当地经济增长，支持威斯康星州制造商并加强供应链，确保国内对关键基因组技术的控制和生物技术制造业的国内增长。
2019-2021双年度内部预算提案叙述...
评估标准：将在此模板的各个方面进行评估。强烈建议每个区域的叙事部分接触。将在UPRC上讨论单位领导者转发给UPRC的建议，并鼓励作者参加，以便他们可以回答问题并提供澄清。网络刷新和电话系统更换☒这是先前提交的预算提案的修订版。如果检查框，请简要概述任何重大更改和/或指出为什么要重新提交。这是对IT基础架构更换决策包的经修订的重新提交，该决策套件是在2019 - 21年两年期之前进行的，它巩固了先前的校园网络刷新预算请求和电话系统更换。目的陈述：（应对的挑战或机会是什么？该提案如何应对这一挑战或机会？限制对1页的响应 - 请链接到任何现有报告，数据，补充材料等）这是更新Western的有线和无线网络并取代Western过时的35岁以上电话系统的请求。安全，可靠和最新技术在高等教育中比以往任何时候都更为重要，以支持学生，改善学习成果并准备毕业生加入劳动力。WWU的古老信息技术基础架构对于改进和升级而严重逾期，并且由于技术影响了所有学生，员工和教职员工，因此该提案将在整个校园内产生广泛的影响。预期的结果：
围手术期医学中的人工智能：叙述......
计算能力、数据存储和电子健康记录 (EHR) 中临床数据的积累以及图片存档和通信系统方面的最新进展在将人工智能 (AI) 引入医学的各个领域方面发挥了重要作用[1]。已有大量研究发表了将人工智能技术应用于放射学[2]、病理学[3]、心脏病学[4]和外科[5]的研究。对于围手术期医学，已经研究了围手术期风险分层、术中监测和重症监护管理的人工智能模型[6,7]。在某些情况下，这些模型的表现优于传统的统计模型甚至人类专家[8-10]。如果这些模型在未来的前瞻性验证研究中保持其性能并通过随机对照试验证实其临床效用，那么许多此类模型可用于临床实践。
使用生成式 AI 总结 FAERS 叙述
（MSLR 2022）数据集（22k 组医学文章摘要和相应的文献综述）。这些数据集属于科学/医学领域（FAERS 相邻），常用于摘要训练和基准测试。训练模型来总结长篇（或多篇）文档提出了独特的挑战。处理长文本序列的默认行为是截断它们以适合模型的最大上下文窗口（对于大多数 Transformer，512 个标记/~400 个单词）。截断会消除文档后面提供的任何信息（或一系列文档中的整个文档）。即使对于设计为接受更长输入的模型（如 longformer），用于训练的硬件也会限制上下文窗口的长度。对于我们的微调运行，我们丢弃了所有非常短/长的示例，并将任何长度超过 ~4000 个标记的输入分块。我们对此数据进行了微调，将最大输入长度限制为 4096 个标记，持续 10 个时期。
的本体论建模和对机器人计划的比较和对比叙述的推理
这个扩展的摘要着重于建模和推理竞争计划的方法的方法，以便机器人以后可以解释不同的结果。首先，确定了一个新颖的本体论模型，该模型赋予了机器人形式化和有关计划差异的原因的需求。然后，提出了一个新的本体论，以促进计划的分类（例如，最短，最安全，最接近人类偏好等）。最后，检查了基于本体的解释叙事的基线算法的局限性，并引入了一种新颖的算法来利用计划之间的不同知识，从而实现了对比的叙述。进行了经验评估，以评估拟议算法提供的解释的质量，该算法的表现优于基线方法。