2024 年 6 月 7 日,武装部队部长塞巴斯蒂安·勒科尔努和乌克兰战略工业部长奥列克桑德·卡米申签署的《意向声明》(LoI)同意成立指导委员会。该意向声明基于乌克兰总统埃马纽埃尔·马克龙和乌克兰总统弗拉基米尔·泽连斯基于 2024 年 2 月 16 日在巴黎签署的乌克兰与法国历史性安全合作协议。该协议特别规定了法国对乌克兰发展国防工业基础的努力的支持,通过在乌克兰境内设立制造基地的国防制造商之间的联合投资。
(4)尽早与 DT 和 OT 社区合作,采用基于模型的测试和评估(5)利用模型和数字工件来规划和跟踪可靠性和其他程序技术性能指标(6)继续起草提案请求和由此产生的合同,以包含可执行的语言,并确保以适当的基于模型的格式提供可交付成果(7)促进技术交易,以更快地交付能力,从而保持领先于对手
委员会还听说,许多地方当局正在将护理管理模式应用于社会工作,即社会工作者充当经纪人,根据既定程序安排服务。如果采用这种方法,它就取代了与个人建立关系并提供灵活的基于需求的支持,重点是建立社区的复原力和预防能力。为了充分实现该法案的原则,显然需要采取一种更加基于关系的社会工作实践方法。委员会呼吁地方当局阐明他们将采取哪些行动来促进其所在地区的社会工作实践向基于关系的模式转变。委员会呼吁苏格兰政府阐明它将如何确保对这一进程进行全国监督。
案卷编号 4206-23 参考:签名日期发件人:海军记录更正委员会主席致:海军部长主题:审查海军记录参考:(a) 10 USC §1552 (b) OSD/DOD 姓名更正规定/指导附件:(1) DD 表格 149 及附件 (2) 案件摘要 1. 根据参考 (a) 的规定,申诉人,前海军士兵,向本委员会提交了附件 (1),请求更改她的海军记录,具体而言,更正记录以反映姓名更正。附件 (1) 和 (2) 适用。 2. 委员会由 组成,于 2023 年 7 月 2 日审查了申诉人的错误和不公正指控,并根据其规定,确定应根据现有的记录证据采取以下指示的纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、申诉人海军记录的相关部分以及适用的法规、规章和政策。3. 在向委员会提出申请之前,申诉人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。尽管附件 (1) 未及时提交,但为了公正起见,应该放弃诉讼时效并审查申请的实质。委员会审查了与申诉人指控的错误和不公正有关的所有记录事实,发现如下:a. 申诉人于 2012 年 7 月 12 日加入海军并开始现役。在服役期间,申诉人一直以“Best, Matthew Daniel”的名字服役。b. 2018 年 7 月 11 日,申诉人光荣退役。退伍时,请愿人收到并签署了一份现役解除或退伍证明书(DD 表格 214),名字显示为 c。2022 年 11 月 17 日,县高等法院下令将请愿人的姓名从 AKA 更改为,新名字的性别显示为女性。进行此更改是为了使她的名字与她的性别认同相符。
CRISPR-CAS诱导的同源指导修复(HDR)可以通过外源供体模板安装广泛的精确基因组修饰。然而,HDR在人类细胞中的应用通常受到差异差的效率阻碍,这是由于偏爱易于容易产生的途径而产生短插入和缺失的途径。在这里,我们描述了递归编辑,这是一种HDR改进策略,该策略有选择地重新制定不希望的Indel结果,以创造更多的机会来生产所需的HDR等位基因。我们介绍了一个名为Retarget的软件工具,该工具可以使递归编辑实验的合理设计。在单个编辑反应中,使用重编设计的指南RNA,递归编辑可以同时提高HDR效率并减少不希望的indels。我们还利用重新定位来生成数据库,以特别有效地递归编辑位点,以内源性标记蛋白质并靶向致病性突变。递归编辑构成了一种易于使用的方法,而没有潜在的细胞操作,也很少增加实验负担。
● 使用范围:学区将允许教师和管理人员在一系列任务中使用生成式人工智能,包括但不限于个性化学习计划、课程开发、生成教育内容以及提高排班、资源分配和学校改进策略数据分析等领域的管理效率。 ● 透明度和归因:教师应透明地使用生成式人工智能。这包括在常规环境之外使用人工智能生成的内容时明确告知学生,并将其与人类生成的内容区分开来。这种透明度延伸到学术诚信,人工智能可用于自动执行常规评分任务,但不应将其用于完全执行需要教师特定专业知识和经验的任务(例如评分学生论文)。
摘要本文探讨了生成AI在高等教育机构中的含义,重点是其对学术诚信和教育政策的影响。这项研究利用定性方法和基于办公桌的研究来研究在学术环境中采用生成的预训练的变压器和类似程序。由于对窃和道德含义的担忧,一些机构已经对生成AI实施了禁令,但其他机构则拥护其根据道德准则来增强教育实践的潜力。但是,这种禁令可能会忽略生成AI的优势,而忽略了学生与技术的不可避免的互动。本文通过提出指导原则来解决这些挑战,以实现在英国大学的道德和有效应用,尤其是在就业能力,教学和学习的领域。本文构成了三个主要部分:关于生成AI的现有文献的综述,对其收益和挑战的探索,实施指导原则的制定以及为未来的研究和实践实施的建议。通过此分析,该文章旨在为正在进行的高等教育中的生成AI做出贡献,从而深入了解其对教育政策和实践的影响。
摘要 本文讨论了可用的人工智能 (AI) 模型的组合,即神经语言模型 (NLM) 与经过训练的 GAN 和人类解释,以促进架构构思。工作流程使用语义提示识别推测设计的概念场景。结果成为视觉参考,以补充修订的语义描述,以指导 VQGAN+CLIP 模型,利用对结果的控制,然后使用降维对结果进行排序,并进一步策划以训练其他模型 (GAN)。NLM 对文本输入的解释增加了跨越更大语义距离的可能性,以实现创造性的视觉结果,而 AI-人类步骤的嵌套工作流程可以自动查询更大的解决方案空间。此外,它还考虑了基于语言 (NLM) 的处理模型 (LeCun, 2021) 导致的视觉数据 (Hadamard, 1945) 的低带宽、还原编码问题,这可能会限制设计机构。
扩散模型在建模复合物和多模态轨迹分布方面表现出色,以进行决策和控制。最近提出了奖励级别指导的denoising,以生成轨迹,从而最大程度地提高了可差异的奖励函数,又是扩散模型捕获的数据分布下的可能性。奖励级别指导的denoisising需要适合清洁和噪声样本的可区分奖励功能,从而限制了其作为一般轨迹优化器的应用。在本文中,我们提出了扩散-ES,一种将无梯度优化与轨迹deNoising结合起来的方法,以优化黑框非差异性目标,同时留在数据管理中。扩散-ES样品在进化过程中的轨迹 - 从扩散模型中搜索,并使用黑框奖励函数得分。它使用截断的扩散过程突变高得分轨迹,该过程应用了少量的no弱和降解步骤,从而可以更有效地探索解决方案空间。我们表明,扩散-ES在Nuplan上实现了最先进的表现,Nuplan是一个已建立的闭环计划基准,用于自动驾驶。扩散-ES的表现优于现有的基于抽样的计划者,反应性确定性或基于扩散的策略以及奖励梯度指导。此外,我们表明,与先前的指导方法不同,我们的方法可以优化由少数弹药LLM提示产生的非差异性语言形状奖励功能。这使我们能够解决最困难的NUPLAN场景,这些方案超出了现有的传统优化方法和驾驶策略的能力。在以遵循指示的人类老师的指导下,我们的方法可以产生新颖的,高度复杂的行为,例如训练数据中不存在的积极的车道编织。1
1 机器学习与计算生物学,瑞士巴塞尔苏黎世联邦理工学院生物系统科学与工程系,2 瑞士洛桑生物信息学研究所 (SIB),3 瑞士巴塞尔大学生物医学系应用微生物学研究,4 瑞士巴塞尔大学环境科学系人文地理学,5 瑞士巴塞尔大学医院与巴塞尔大学临床细菌学与真菌学,6 瑞士巴塞尔大学医院与巴塞尔大学临床病毒学,7 瑞士巴塞尔大学医院急诊科,8 瑞士巴塞尔大学医院与巴塞尔大学传染病与医院流行病学,9 瑞士巴塞尔大学儿童医院与巴塞尔大学儿科传染病与疫苗学,10 瑞士巴塞尔大学医院实验室医学,11瑞士巴塞尔大学医院重症监护医学科,12 瑞士巴塞尔市卫生服务中心,13 瑞士阿尔施维尔 Viollier AG,14 瑞士巴塞尔瑞士红十字会地区输血服务中心和 15 瑞士巴塞尔大学生物医学系移植与临床病毒学