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委员会对 2024 财年国防部可自由支配的资金建议为 826,448,000,000 美元，超出总统的预算要求 285,867,000 美元。尽管提交的请求较晚，但该法案保持了委员会长期以来的传统，即对预算请求进行彻底的两党评估，以确保适当使用宝贵的纳税人资金。委员会的建议支持为该部门的许多首要任务提供全额资金，例如 B-21 轰炸机、哥伦比亚级潜艇和制服人员的加薪。虽然委员会对预算请求中为该部门增加的资金表示赞赏，但令人担忧的是，政府在请求中没有优先考虑资金，包括气候变化倡议提案、可能损害招聘的党派政策以及使用遗留业务系统和流程。此外，在提交总统的预算请求之前，委员会明确向国防部官员传达了其期望，即对所请求的资金有明确和充分的理由。不幸的是，在委员会起草建议之前，国防部未能在其许多项目中听从这一指示。因此，委员会建议削减约 200 亿美元的项目资金，其中包括由于计划延误、不合理的成本增加、执行不足或其他项目调整而导致的削减。委员会的建议还包括禁止为不直接提高军事准备或杀伤力的项目提供资金。该委员会的宪法特权是确保行政部门对美国人民的代表负责并对其负责。委员会认真对待这一责任以及为国家提供共同防御的责任。历届国防战略都明确指出，国防部的首要任务是加强和维持国家遏制中华人民共和国（PRC）侵略性和恶意行动的能力。该法案通过拒绝政府减少海军舰队舰艇数量、增加先进飞机投资、授权多年期采购关键弹药、建设国内工业基础能力以及支持美国最重要的战略资产——军人的要求，确保实现这一优先事项。当前的地缘政治环境也要求美国及其盟友做好准备，以应对各种威胁本土或二战结束以来建立的国际规则秩序的冲突。俄罗斯的错误战略
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对抗性学习类通过训练生成器 - 分歧仪对进行数据建模，其中生成器的作业是输出看起来像培训数据集中的数据示例，而歧视器的作业是尽力不信任生成器的输出。另一方面，GenerativeDiffusion类通过将训练图像逐渐弥补，直到被散布的Markov过渡来进行数据建模，直到它变成纯粹的噪声。此过程称为正向过程，与反向过程相互作用，该过程以纯粹的各向同性高斯噪声开头，然后逐渐降解以恢复训练图像。DeNoiser的可学习参数成为您正在寻找的概率数据模型。
社交媒体上的深泡探测：利用深...
摘要：DeepFake技术的扩散引起了人们对社交媒体平台上错误信息传播的关注。在本文中，我们提出了一种基于深度学习的方法，用于检测DeepFake推文，特别是由机器生成的推文，以帮助减轻在线错误信息的影响。我们的方法利用FastText嵌入来表示推文文本，并将其与深度学习模型相结合。我们首先预处理文本，然后使用FastText嵌入将它们转换为密集的向量表示。这些嵌入式捕获有关推文内容的语义信息，这对于区分真实和机器生成的推文至关重要。然后，我们将这些嵌入将这些嵌入给深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）或长期短期内存（LSTM）网络，以将推文归类为真实或机器生成的推文。该模型是在标有标记的Tweet数据集上训练的，在该数据集中，使用最先进的文本生成模型合成机器生成的推文。对推文的现实世界数据集的实验结果证明了我们方法在检测机器生成的推文中的有效性。我们的方法实现了很高的准确性，并且优于在社交媒体上进行深层检测的现有方法。总的来说，我们提出的方法为检测机器生成的推文并遏制整个社交媒体平台上的错误信息的扩散提供了强大而有效的解决方案。
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场景结合了预测，驱动程序和信号，以生动的细节描述可能的未来世界。场景的目的是使未来的可能性栩栩如生，使它们有形和内在。未来的可能性会感到抽象或任意，场景可以帮助读者想象居住在特定未来世界的外观和感觉。场景让读者将自己投射到这些世界中，以确定所描述的未来是理想的还是值得避免的时间表。神经科学研究表明，这种特殊性水平有助于我们与生活在这些情况下生活的“未来自我”联系，并将这种面向未来的观点应用于当今的决策。