XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System白尾长
Pine Street 24-25年度报告绿色白
•安全和保障o在许多位置进行新的外门o改造带有安全玻璃玻璃o窗户安全电影的松树街教室门•学生的成就和指导•满足新乐队的空间，以满足不断增长的计划，包括一个为学生和员工提供安全的声音水平的声音的需求高中（升级CTE区域以添加此编程）o升级的汽车和木制商店区域（升级职业课程！）o升级的计算机协助起草课堂空间（升级职业课程！）o修复原始的摔跤垫室，用于青年摔跤，欢呼，色彩保护和社区教育课程。• Community Engagement o Community pool for all: Seniors (zero entry - no steps), babies to seniors water exercise, swim lessons for all (PE classes, summer lessons, open swims) • Fiscal Responsibility o Utilize significantly increased tax values to access “zero” or “neutral” cost funding to provide for district programming o Debt mills remain at 8.40 o Yes, this is new Debt and will be a 25 year and 10 month bond issue • Building Capital Improvement （大型项目）o中学的原始屋顶和窗户更换（30岁）o基本建筑的增强功能：安全性，可访问的浴室浴室升级以前未升级，技术，家具和地板需求。
长提示的自动工程
我们提出了PCA基础，这是一种多模式决策 - 用于评估多模式大型语言模型（MLLM）的整体功能的基准。偏离了专注于简单任务和单个模型功能的预先基准，PCA基础台面引起了三种复杂的方案：自动驾驶，国内机器人和开放世界游戏。给定的任务说明和不同的文本，该模型必须在推理链中无缝地掌握感知，齿轮和行动的多种功能，以做出准确的决策。此外，PCA基础台上的错误定位功能，在感知，知识或推理等领域的审查模型不准确。这增强了部署MLLM的可靠性。为了平衡评估的准确性和效率，我们可以使用PCA-Eval，一种自动评估程序，并评估10个普遍的MLLM。结果揭示了开源模型与强大的专有模型（如GPT-4 Vision）之间的显着性能差异。为了打扮，我们介绍了体现的实体演化（EIE），这是一个自动框架，用于在多模式体现的环境中综合说明调谐示例。EIE在PCA板台上有7,510个培训示例，并提高了开源MLLM的性能，偶尔超过了GPT-4 Vi-Sion（决策准确性+3％），从而确保EIE的有效性。我们的发现表明，诸如GPT4-Vision之类的强大MLLM在实施剂中显示了决策的希望，为MLLM研究开辟了新的途径。所有基准数据和评估代码均公开。
太空行动长办公室
1N1XX 地理空间情报 1N2XX 信号情报分析员 1N3XX 密码语言分析员 1N4XX 网络情报分析员 1POXX 机组人员飞行设备 1S0XX 安全 1T0XX 生存、逃避、抵抗与逃脱 1T2XX 伞降救援 1U0XX 职业 RPA 传感器操作员 1W0XX 天气 2A0XX 航空电子测试站与组件 2A3XX 航空电子系统 2A5XX 航空航天维护 2A6XX 航空航天推进 2A7XX 飞机金属技术 2E1XX 卫星、宽带与遥测系统 2E2XX 网络基础设施系统 2E6XX 通信电缆与天线系统 2F0XX 燃料 2G0XX 物流计划 2M0XX 导弹维护 2P0XX 精密测量设备实验室 2R0XX 维护管理分析 2R1XX 维护管理生产 2S0XX 物资管理 2T0XX 交通管理 2T1XX 车辆作战 2T2XX 空中运输 2T3XX 车辆维护 2W0XX 弹药系统 2W1XX 飞机武器系统 2W2XX 核武器
基线成纤维细胞生长因子23与长...
背景：这项研究的目的是研究炎性血浆蛋白浓度与长期死亡率之间的关联，其中ST-高度心肌梗死（STEMI）。方法：对于2009年至2013年间记录的343例STEMI患者，基于人群的心肌梗塞登记处Augsburg，使用Olink Inflammation Fanel在指数事件上测量了92个炎性血浆蛋白。在多变量调整的COX回归模型中，研究了每种血浆蛋白与全原因长期死亡率之间的关联。中值随访时间为7.6（IQR：2.4）年。对血浆蛋白显示与长期死亡率有很强的关系，进行了5年的生存ROC分析。结果：一种血浆蛋白，即成纤维细胞生长因子23（FGF-23），与多变量调整后的COX模型的长期死亡率尤为相关，而FDR调整后的P值<0.001 <0.001，危险比（HR）为1.57 [95％CI：1.5％CI：1.29 - 1.29 - 1.91]。在5年ROC分析中，估计FGF-23的AUC为0.6903 [95％CI：0.594 - 0.781]。所有其他等离子体蛋白的DID显示出很强的关联，每个标记在多变量调整后的COX模型中都具有FDR调整后的P值> 0.05。结论：FGF-23与STEMI后的长期死亡率独立相关，并且可能在对心肌损伤的反应中起重要作用。结果表明，FGF-23在长期治疗STEMI患者和药物发育的潜在靶标中是有用的标记。
白橡树救援队随时准备应对紧急情况
可以休息。休息应按照当前的监管和人事政策进行，这些政策应为所有员工提供与良好工作实践和任务完成情况相一致的相同休息机会。3.无烟烟草产品（例如鼻烟和浸烟）：无烟烟草产品不限于 DTA。在合理的安全和卫生条件下，允许在所有工作场所区域（内部和外部）使用无烟烟草。具体而言，烟草废弃物容器（包括密封容器）不得无人看管或丢弃在垃圾箱中。无烟烟草使用者必须将烟草废弃物冲入马桶。4.电子烟（也称为“e-cigs”）：根据空军指令 (AFI) 40-102《无烟生活》，电子烟被视为等同于烟草产品；但是，电子烟不限于 DTA，允许在户外使用，距离建筑物出入口至少 25 英尺。（此政策日期为 2016 年 7 月 27 日）
AI 审计洗白与问责
我们距离机器人在世界范围内的统治还有一段距离，但人工智能（AI）——利用大型数据集训练计算机系统做出决策和解决问题——正在彻底改变政府和社会的运作方式。人工智能具有巨大的潜力：加速创新、从数据中释放新价值，并通过将我们从单调乏味的任务中解放出来来提高生产力。人工智能可以从健康数据中得出新的推论，以促进癌症筛查的突破或改善气候建模和极端天气或紧急情况的预警系统。当我们寻求解决当今棘手问题（气候紊乱、社会不平等、健康危机）的解决方案时，人工智能将成为核心。它的核心地位要求利益相关者对人工智能进行更大的治理，并要求人工智能系统对其潜在危害负责，包括歧视性影响、不透明性、错误、不安全、侵犯隐私和剥夺权力。在此背景下，要求通过审计评估算法决策系统的影响并揭露和减轻相关危害的呼声日益高涨，同时算法审计行业和法律编纂也日渐兴起。这些都是值得欢迎的发展。审计可以提供灵活的共同监管解决方案，允许人工智能进行必要的创新，同时提高透明度和问责制。人工智能是威权国家和民主国家之间日益激烈的技术竞争的关键要素——确保人工智能负责任且值得信赖是确保民主优势的关键部分。值得信赖的人工智能的明确标准将有助于美国继续成为创新中心，并将技术塑造为民主价值观。然而，“算法审计”仍然定义不明确且不准确，无论是涉及社交媒体平台还是一般的人工智能系统。审计不充分会掩盖算法问题，风险很大
不止于肤浅：对“人工智能的白人化”的回应
在《人工智能的白人性》一书中，Cave 和 Dihal (2020) 描述并解释了工程师和流行文化中人工智能的白人性。通过观察人形机器人表面的白色材料、聊天机器人和虚拟助手 (VA) 的白人声音，以及互联网和（主要是美国）电影电视中的库存图片中所描绘的人工智能的白种人特征，作者问道：为什么人工智能主要被描绘成白人？Cave 和 Dihal 给出了三个答案。人工智能的白人性可能反映了 (1) 其创造者的白人性； (2) 欧洲中心主义将智能描绘成白人； (3) 白人希望有色人种变得不再必要，即使是仆人。Cave 和 Dihal 的工作对不断扩展的种族主义和人工智能文献做出了重要贡献（例如，参见 Atanasoski & Vora，2019 年；Benjamin，2019 年；Noble，2018 年，Precarity Lab，2020 年，Rhee，2018 年）。像 Cave 和 Dihal 那样揭露人工智能的白人本质很重要。更大的人工智能去殖民化项目也是如此，其中认识到种族偏见是其中的一部分（参见 Mohamed、Png 和 Isaac，2020 年）。为了响应他们“进一步调查”他们的解释的呼吁，我提供了一个交叉的
白松象鼻虫：生物学、危害和管理
1994 年 1 月 19 日至 22 日在里士满 (BC) 举行的白松象鼻虫研讨会的目标是整合有关这种害虫的现有科学知识，并通过组建国家研发网络制定未来研究和资金需求战略。研讨会由太平洋林业中心和 BC 林业部组织，获得了森林资源开发协议 FRDA 11 以及加拿大森林服务局 (CFS) 总部科学与可持续发展局通过 IFPM 工作组提供的资金支持。