我们发现,对于七个领域中的六个,我们分析的研究并未为开放基础模型的边际风险提供有说服力的证据:他们不考虑框架中的步骤,例如现有技术或防御能力如何适应边际风险。但是,对于与CSAM相关的风险,Thiel等人。(2023)3进行了完整的分析,该分析显示了未能令人满意解决的开放基础模型的边际风险。4为了提供指导,我们对自动网络安全脆弱性检测和NCII进行了初步的边际风险评估,我们发现,当前开放基础模型的边际风险较低,对于自动化脆弱性检测(部分是由于AI的有效性而用于防御的效率),而开放模型的开放型风险对NCII有可能。
当前的视频异常检测(VAD)方法本质上仅限于封闭设置的设置,并且可能在开放世界应用程序中遇到困难,在培训期间,测试数据中可能存在异常类别。最近的一些研究试图解决更现实的开放式VAD,该研究旨在解散视为异常和正常视频的看不见异常。但是,尽管这种能力对于构建更明智的视频监视系统至关重要,但这种设置着重于预测框架异常得分,没有识别异常类别的能力。本文进一步迈出了一步,并探讨了开放词汇视频异常检测(OVVAD),我们的目的是利用预训练的大型模型来检测和cate-可见和看不见的异常。为此,我们提出了一个模型,该模型将OVVAD分解为两个相互构成的任务 - 类不足的检测和特定于类的分类 - 并共同优化了这两个任务。特别是,我们设计了一个语义知识注入模块,以从大语言模型中引入语义知识以进行检测任务,并设计一种新型的异常合成模块,以在大型视觉生成模型的帮助下生成伪异常视频,以实现分类任务。这些语义知识和综合异常大大扩展了我们模型在检测和分类各种可见和看不见的异常方面的能力。对三个广泛使用的基准测试的实验实验实现了我们的模型在OVVAD任务上实现了最新的性能。
考虑范围:考虑范围:为了有资格担任此职位,申请人必须满足本公告中列出的最低资格要求。必须在 E6 至 E7 等级之间。免责声明:您(申请人)负责申请内容和附件(包括其提交)的准确性和完整性。请确保您的申请中包含清单上的所有必需文件(如适用)。对于任何缺失或过期的文件,都需要提供说明备忘录。缺少文件且未提供说明备忘录的申请将被“取消资格”。
1.伊利诺伊州国民警卫队 (ILARNG) 现役警卫/预备役 (AGR) 职业发展申请清单。2.NGB 表格 34-1 - 现役警卫/预备役 (AGR) 职位申请。3.如果适用,请提供最近 5 份士官评估报告 (NCOER) 的副本。如果没有 5 份,请提交所有可用的 NCOER 以及您所在单位指挥官、一级军士或一线领导的推荐信。4.入伍记录简报 (ERB) - 仅提交最近 90 天内的选拔委员会版本。5.NGB 23B - 过去 90 天内的退休积分会计管理表 (RPAM)。6.所有 DD 表格 214/NGB 表格 22。7.过去 12 个月内的个人医疗准备记录 (IMR)。请勿提交 MEDPROS 个人资料主页的屏幕截图。
COVID-19 疫情改变了全球的市场、组织、个人、行业、行为和技术发展(Breier 等人,2021 年)。各种类型和规模的公司都被迫以非常快速和敏捷的方式适应,以在巨变的时代生存下来。值得注意的是,这种变化被认为是暂时的。然而,事实并非如此。这场疫情彻底改变了许多方面,并将在未来几年和几十年影响更多方面。这与文献一致,文献表明,充满挑战的时代和巨大的挑战可以刺激新的增长道路(Bertello 等人,2022a、2022b)。因此,企业必须适应并在充满挑战的时代创造生存条件。这不是开发新产品或新工艺的问题(Sukumar 等人,2020 年)。相反,这种根本性的变化需要重新思考商业模式(Piccolo 等人,2022 年)。商业模式创新通常涉及数字化流程
全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中全会精神,落实党中央、国务院关于新一代人工智能发展的决策部署,坚持市场驱动与政府引导相结合,按照“统筹规划、分类施策、市场主导、急用先行、跨界融合、协同推进、自主创新、开放协作”的原则,立足国内需求,放眼国际,建立新一代人工智能国家标准体系,加强标准顶层设计和宏观指导。加快创新技术与应用转化为标准,加强标准实施和监督,推动创新成果与产业深度融合。注重对智能制造、工业互联网、机器人、车联网等相关标准体系的统筹和支撑。深化人工智能标准国际交流合作,注重国际国内标准协同,充分发挥标准对人工智能发展的支撑引领作用,保障高质量发展。
文本到图像生成模型正变得越来越流行,公众可以访问。由于这些模型看到大规模的部署,因此有必要深入研究其安全性和公平性,以免消散和永久存在任何形式的偏见。然而,存在的工作重点是检测封闭的偏见集,定义了先验的偏见,将研究限制为众所周知的概念。在本文中,我们解决了出现OpenBias的文本到图像生成模型中开放式偏见检测的挑战,该模型是一条新管道,该管道可识别和量化双质量的严重性,而无需访问任何预编译的集合。OpenBias有三个阶段。在第一阶段,我们利用大型语言模型(LLM)提出偏见,给定一组字幕。其次,目标生成模型使用相同的字幕绘制图像。最后,一个视觉问题回答模型认识到了先前提出的偏见的存在和范围。我们研究了稳定扩散1.5、2和XL强调新偏见的稳定扩散,从未研究过。通过定量实验,我们证明了OpenBias与当前的封闭式偏见检测方法和人类判断一致。
在生态系统中运营的不同财务机构之间共享客户的财务帐户信息。开放的基于财务的帐户汇总扩展到数据整合和可视化。随着客户随时可从生态系统获得的财务信息,公司可以个性化他们的服务,以满足不断发展的客户财务需求。
Virgin Orbit构建并运营有史以来最灵活,最响应的卫星发射器:Launcherone,这是一家专门的商业和政府制造的小型卫星的发射服务。Pluenterone火箭是在加利福尼亚州长滩设计和制造的,将从我们修改的747-400载飞机中进行空调 - 使我们能够从世界各地的地点运营,以最大程度地满足每个客户的需求。Virgin Orbit的系统目前处于测试的高级阶段,即将预计将很快发射初始轨道。要了解更多信息或申请加入Virgin Orbit的才华横溢和成长的团队,请访问VirginorBit.com
作者简介 Susanne Beck 是维也纳 LBG 科学开放创新中心和哥本哈根商学院战略与创新系的高级研究员。她的主要研究兴趣是科学知识生产和基于科学的创新的组织。在她目前的项目中,Susanne 调查了在科学研究过程中应用开放和协作实践的个人和组织层面的前因、后果和偶然性。她的出版物和工作论文获得了管理学院、欧洲管理学院和研发管理会议的多个奖项。她还是工业和创新科学开放创新特刊的首席客座编辑、年度科学研究开放创新会议的联合组织者,以及涉及 35 位作者等的多个合作写作工作的首席协调员。