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呼吁美国采取行动 | EMP 工作组
我们的愿景：“我们相信，美国公民、州政府和国家政府可以齐心协力，保护我们的电力 1 和关键基础设施 2（包括水和废水、通信、应急服务、交通、医疗保健和公共卫生、食品和农业、能源和金融服务），抵御任何威胁，包括极端太阳天气、核和非核电磁脉冲 (EMP)、物理和网络攻击，从而拯救生命。我们可以共同采取行动，在个人、州和国家层面拯救生命，保护美国。” 本报告是国家和国土安全工作组许多成员的合作成果，并得到了同样致力于保护电网联盟的成员以及其他盟国组织的协助。它旨在解释这个具有国家重要性的问题，在正文中尽可能少使用科学和技术语言（并在脚注中更详细地说明），以便尽可能多的美国人，尤其是那些具有领导能力的人，能够清楚地了解这些问题。这份报告应该激起美国人的愤怒和勇气，因为只有这样，他们才会采取行动。它还应该给美国带来希望，因为这种毫无意义的危险局势完全在我们国家采取行动和解决的能力范围内。我们每个人都需要“撸起袖子”开始行动……我们的组织
国防部元数据指南
（收件人：首席信息官、首席数据官）主题：国防部元数据指南随附的元数据指南整合并澄清了来自国防部 (DoD) 和联邦政府各种来源的现有政策和要求。清晰一致的元数据管理是决策优势所需的安全、可互操作的数据环境的基础，对于实施国防部数据法令、国防部数据战略和国防部数字现代化战略至关重要。元数据管理还支持各军事部门、作战司令部、国防机构和实地活动的数据从业人员在整个企业中构建以数据为中心的零信任环境。生成和应用符合随附指南的元数据符合国防部数据战略和基础机构间规范。此外，编目和发布元数据将为数据消费者带来有价值的见解，并支持跨国防部环境的数据互操作性。数据资产将在其整个生命周期内获取元数据，无论是任务元数据还是功能元数据。随附的指南概述了最初要应用的最低元数据基线。随着数据的共享，可能会应用额外的元数据。在技术债务巨大的部门实施这一指导方针并非一朝一夕之事；然而，我们必须开始行动，找出阻碍我们成为以数据为中心的组织的任何障碍。首席数字和人工智能办公室 (CDAO) 作为本指导方针的倡导者，对实施最佳实践和系统性障碍的组件反馈很感兴趣。CDAO 将积极寻求消除实施障碍，利用 CDAO 理事会作为论坛来协调和加速我们对元数据的应用。
最终：PR-非洲城市领导人在内罗毕联合驾驶绿色和有弹性的城市未来
- 消除公私合作伙伴关系的障碍，以加速气候行动项目，市长的信件旨在解锁绿色基础设施和可持续城市增长的急需资金。Urbanshift Africa论坛还将发布有关全球南部城市可持续财务行动和倡导的新路线图，该图案概述了市长及其团队可以开始行动并提倡气候行动的实际步骤。来自C40，Urbanshift和全球气候和能源市长盟约（GCOM）的新资源将帮助市长为清洁能源和公共交通等重要项目提供负担得起的融资。路线图（链接将于2月17日星期一1700次上线）还建议为城市提供更多的财务独立性，创建国家平台以协调努力，并将项目分组在一起，以吸引更多的投资。Freetown市长，C40城市的联合主席 Yvonne Aki-Sawyerr说：“非洲城市已经处于气候行动和创新的先锋范围内。 我们的青年人口已经在拥护气候行动并投资自己的未来。 “大约有70％的非洲人口35岁，年轻人正在利用技术，创造力和企业家精神来推动向可持续性转变。 现在是时候让国际金融界投资他们的能源和思想了。 “非洲的年轻人口意味着有足够的机会改变许多城市和许多居民的现实。Yvonne Aki-Sawyerr说：“非洲城市已经处于气候行动和创新的先锋范围内。我们的青年人口已经在拥护气候行动并投资自己的未来。“大约有70％的非洲人口35岁，年轻人正在利用技术，创造力和企业家精神来推动向可持续性转变。现在是时候让国际金融界投资他们的能源和思想了。“非洲的年轻人口意味着有足够的机会改变许多城市和许多居民的现实。“我们知道下一代已经准备好领导更绿色，更公平的未来的指控，现在，城市领导者有责任获得他们为我们所有人创造更绿色，更公平的未来所需的资源。”内罗毕州长萨卡贾·约翰逊（Sakaja Johnson）说：“我感到非常兴奋，C40决定主持绿色和韧性的Urbanshift非洲论坛，该论坛将带来非洲大陆上一些最大和领先的城市的代表到内罗毕。我们将继续利用技术和企业家精神来开发清洁能源解决方案，这些解决方案必须伴随着所有人的绿色，更公平的经济模式。“投资非洲的气候解决方案：预计最初投资的$ 1的预计回报为4美元，这是全球投资者的独特机会
生成的AI策略用于捕获音乐的本质...
第1章：简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6第2章：文学综述。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 9 2.1音频和音乐信息检索。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 9 2.1.1音频分类。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 10 2.1.2音乐信息检索。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。6第2章：文学综述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2.1音频和音乐信息检索。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2.1.1音频分类。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 2.1.2音乐信息检索。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 2.1.3学习有用的表示形式。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 2.2生成模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 2.2.1音频和音乐发电。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13第3章：数据集和数据收集。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 3.1音乐视频字幕生成。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17第4章：图像提示来自歌词。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 4.1多转移LLM相互作用。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 4.1.1提取提示。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 4.1.2融合到图像提示和动画生成中。。。。。23 4.2评估。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 4.3分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 4.3.1缺点和限制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28第5章：音乐提示。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 5.1音乐字幕。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 5.2评估。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>32 5.3结果。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>34第6章：图像音乐。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>38 6.1熄灭开始行动到音频。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>39 6.2评估。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>42 6.3结果。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>43 6.3.1定性分析师。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>44 6.4限制和未来的工作。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>46 Chapeter 7：结论。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>46 Chapeter 7：结论。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。48附录A：数据集示例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。51附录B：Music2Prompt示例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。57附录C：MUSCI模型的示例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。59篇作品引用。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。61 Vita。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 7661 Vita。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。76