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World File Search System明确任务
索马里电力行业恢复项目（P173088）
该指标将跟踪具有明确任务的行业机构的重建情况。关键里程碑包括 (a) 适应新的 ESI 机构组织结构（已实现）；(ii) 建立索马里兰能源监管委员会和 FGS 国家电力局（已实现）；(iii) 颁布 FGS 电力法/法案（已实现）；(iv) 颁发发电、输电和配电业务许可证。
年龄限制 必备资格及理想资格
印度政府科技部生物技术部研究与创新委员会。该研究所是位于法里达巴德的跨学科 NCR 生物技术科学集群的重要组成部分，其使命是开展创新转化研究，并发展跨学科和专业的研究合作，将概念转化为产品，改善人类健康。2. THSTI 的医学研究中心 (MRC) 正在建立，其明确任务是开展
欧盟中的低碳氢 - agora energiewende
未来的欧盟低碳燃料方法将增加越来越多的国家和国际标准（某些强制性，有些是自愿的），这是在温室气体强度上。从气候保护的角度来看，欧盟方法论的起点（与化石燃料比较器相比，比化石燃料比较器比较比较70％，即3.38 kgco 2 eq/kgh 2）是雄心勃勃的基准之一。起点，委员会的明确任务是要更有雄心（至少“至少”），欧盟承诺在2050年到2050年之前达到气候中立的承诺，需要扩大CCS和经济激励的规模和经济激励措施的需求 - 该报告的建模应与我们的主要建议相吻合，而eu的最高范围则是一致的，即众所周知，欧盟的趋势是动态的，他们的境地是动态的，既可以逐步降低，否则是一定的。燃料，从3.38 kgco 2 EQ/KGH 2（当前阈值）到2030年达到3 kg（在欧盟分类法中），到2040年2公斤，到2050年。
双脑脑电图记录过程中，另一个人的存在会影响皮层振荡动力学
人类天生就是社会性动物，社会环境对大脑发育有很大影响。因此，即使在没有明确任务或指示的情况下，人类大脑也会对社交信息做好准备并保持敏感。在本研究中，我们研究了不同程度的人际接近度对静息状态大脑活动及其与社会认知的关联的影响。我们对 13 名正常发育 (TD) 成年人进行脑电图测量，他们分别坐在不同的房间、背对背坐在同一个房间以及面对面坐在同一个房间。人际接近度调节了 4 – 55 Hz 的宽带脑电图功率，而自我报告的社会认知的个体差异调节了 beta 和 gamma 频带中的这些影响。这些发现通过双脑脑电图记录为社会环境对大脑活动及其与社会认知关联的影响提供了新的见解，并证明了使用交互式方法研究人类大脑的重要性。
amago-2：打破元中的多任务屏障...
在不同数据集中训练的语言模型通过文本学习解锁概括。增强学习（RL）策略可以通过在序列模型的内存中获得元学习来实现相似的效果。但是，Meta-RL研究主要侧重于适应单个任务的微小变化。在不面对多任务优化挑战的情况下，很难扩展更一般的行为，而很少有解决方案与Meta-RL从大型未标记任务中学习的目标兼容。为了应对这一挑战，我们重新审视了一个想法，即多任务RL被跨不同任务的不平衡返回量表造成的不平衡训练损失所瓶颈。我们建立在基于变压器（内在）元RL的最新进步的基础上，并评估了一个简单但可扩展的解决方案，在该解决方案中，代理人的演员和评论家的目标都转换为分类术语，这些术语将从当前的回报量表中脱离优化。Meta-World ML45，多游戏Procgen，Multi-Task Popgym，Multi-Game Atari和Babyai中的大规模比较发现，这种设计在没有明确任务标签的情况下将在线多任务改编和记忆问题上取得了重大进展。
论与工具相关动作理解有关的大脑功能网络
工具使用技能代表了人类进化过程中重大的认知飞跃，在复杂技术的出现中发挥着至关重要的作用。然而，这些能力背后的神经机制仍存在争议。在这里，我们用 fMRI 探索涉及工具相关动作理解的功能性大脑网络。参与者在三种条件下观看了描绘动作一致（例如，钉子-锤子）和动作不一致（例如，围巾-锤子）物体-工具对的图像：语义（识别之前在对中见过的工具）、机械（评估对的可用性）和控制（查看没有明确任务的对）。在观察这些对的过程中，基于任务的左脑功能连接在不同条件下有所不同。与对照相比，语义和机械条件均表现出背侧（楔前叶）和腹背（下额叶）区域的共同激活。然而，语义条件调动了内侧和后颞叶区域，而机械条件调动了下顶叶和后颞叶区域。此外，在区分动作一致和动作不一致对时，激活了广泛的额颞神经回路。这些发现支持了最近将工具相关动作理解视为语义和机械知识的综合产物的说法。此外，它们强调了左下顶叶和前颞叶如何分别被视为物理和概念知识跨模态整合的枢纽。
efs还原碳 - 计划-PPN-0621
•在2021年在小组级建立了一个专门的团队，并明确任务授权将小组的环境努力超越现有的当地倡议。•在所有地区和业务线中，将本地二氧化碳冠军的数量从100+（2021）增加到150+（2022），以收集数据，实施减少计划并推动集体碳足迹减少计划的持续改进和扩展。•增加了计算碳足迹的实验室数量，其中包括Eurofins Forensic Services（EFS）。在2022年，我们现在覆盖了95％的全职员工（Pro-Forma），并大大增加了覆盖范围。75％的地点占欧罗芬净地板面积的85％以上。（2020：20％的FTE和10％的站点）。•致力于改进和完善我们的碳足迹会计方法和分析，以确定每个业务和地理的最佳减少机会，尤其是检测到我们最大的排放源是范围1、2和3的最大缩减资源。•向所有国家业务线领导者提供详细的碳排放报告，以提高每个范围如何影响集团碳足迹的知名度，并促进在法律实体和现场水平上建立可衡量的减少策略的努力。•实施年度ESG审查练习，该练习需要可量化的范围1、2和3 CO2排放的目标。•在2022年与我们的个人业务一起推出了许多其他减少碳项目，包括但不限于可再生能源采购（例如，电力购买协议（PPA），能源属性证书/原产地（GOS），可再生能源证书（REC），绿色关税），绿色通勤计划（例如拼车，工作挑战，公共交通补贴，现场电动汽车充电站），太阳能电池板装置，太阳能农场等。
人工智能在设计行业中的作用
理由。在过去的几年里，神经网络已经学会了生成图像、创作音乐以及编写小说和科学文本。神经网络在不久的将来真的会取代艺术家吗？这种分析将有助于回答所提出的问题，并从定性上理解用机器计算取代创作过程的问题。目标是确定人工智能在当今艺术行业中的作用并分析其未来发展的可能性。方法。首先，值得分析一下神经网络的出现历史及其发展趋势。创建人工智能的科学设想最早出现于20世纪中期。早在1943年，沃尔特·皮茨（Walter Pitts）和沃伦·麦卡洛克（Warren McCulloch）就开发了神经元的数学模型。后来，在1960年，Frank Rosenblatt提出了感知器（Perceptron）的想法，这是一种基于对各种数据的分析而让计算机进行学习的模型。弗兰克·罗森布拉特 (Frank Rosenblatt) 发明了 Mark 1 电子机器，这是第一台神经计算机。后来，人们发明了更有效的“反向传播方法”，加速了神经网络的训练，并显著扩展了其能力。如今，神经网络不仅能够执行与特定动作序列相关的各种明确任务，而且还能够完全“模拟”创作过程，分析全球网络上数十万件艺术家的作品[1]。例如，2022 年《Cosmopolitan》杂志的封面完全由 DALL-E 2 神经网络创建（图 1）。现在与神经网络相关的重要问题之一是版权问题。在俄罗斯联邦，目前的立法还没有对此类问题进行规范，但俄罗斯的立法程序已经在考虑有关神经网络开发和使用问题的类似方面[3]。美国最近就神经网络作品的版权所有权展开了全面的法律诉讼。 Z.A. 写过这篇文章。 Dyatlov 在他的文章“作品版权，