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World File Search System通用模型
端到端责任
Google 的各个团队都在努力将这些研究成果应用并落实到我们的模型、产品和风险管理中。例如，2019 年的论文“模型报告的模型卡”为人工智能模型定义了“营养标签”，该标签随后在 Google 和整个行业中得到采用。2023 年的论文“算法系统的社会技术危害：确定危害减少的分类法”提出了一种人工智能危害分类法，为我们发布前的风险评估提供了参考（见第 18 页）。此外，2023 年的一篇 Google DeepMind 论文研究了未来更强大的通用模型可能带来的新风险（例如网络安全威胁），并提出了一种用于评估模型抵御这些风险的预警系统方法，该论文正在用于为负责任的模型训练、部署和安全决策提供参考。
三维热分析模型...
硅通孔技术是一种有前途的、可优先实现三维集成电路（3-D IC）可靠互连的方法，可将多个芯片的热量沿垂直方向传递到热沉。本文提出了一种新的硅通孔（TSV）通用模型来研究3-D IC的热性能。首次研究了锥环TSV的传热特性。详细比较和分析了不同侧壁倾角和TSV绝缘层厚度对3-D IC散热的影响。正如预期的那样，我们提出的模型与现有模型的结果一致性很好，这表明考虑横向传热和TSV结构的模型可以更有效、更准确地预测温度分布。此外，研究发现锥环TSV具有更优异的散热性能。关键词 : 3-D集成电路，解析热模型，
人类机器人协作数据集收集的立体虚拟现实tretoperation
需要大型和多样化的数据集来训练NLP，计算机视觉和机器人操纵中的通用模型。但是，现有的机器人数据集具有在静态环境中交互的单个机器人，而在许多现实世界中，机器人必须与人类或其他动态代理进行交互。在这项工作中，我们提出了一个虚拟现实（VR）远程操作系统，以启用人类机器人协作（HRC）任务的数据收集。使用VR系统的人类操作员获得了具有立体深度效应的沉浸式和高保真性自我的视野，从而提供了远程远程进行机器人以执行各种任务所需的情境意识。我们建议收集有关一组HRC任务的数据，并引入分类法以对任务进行分类。我们设想我们的VR系统将扩大机器人可以
安全导向企业状况诊断...
摘要 – 企业管理基于需要做出并证明有助于其发展的管理决策。几乎不可能确定特定管理决策的风险，而单个项目实施中的过度风险可能会导致业务损失。因此，管理层需要在收益和风险之间找到平衡，一方面，可以发展公司，另一方面，坚持安全导向管理的假设。由于无法预见所有可能的情况和风险收益比组合的管理决策，因此提出了一个通用模型。它意味着一个黄金比率，取决于有限数量的当前条件，从决策充分论证的角度，该比率将满足企业管理。本文提出了一种概率神经网络架构和概率神经网络的 Matlab 参数，用于诊断安全导向控制系统的状态。所提出的概率神经网络模型对上个月的输入数据产生响应，并形成下个月的最佳状态。
CBT LTC-课程修订于2023.pdf
II。 证明了对理论模型和证据基础的批判性理解，这些模型和证据基础是对焦虑和抑郁症的长期健康状况的干预措施，并在呈现条件的范围内知识渊博。 了解认知行为模型的应用以及对身体健康状况的通用模型IV的应用。 对具有长期健康状况的人们进行有效的临床评估（在年龄，生活事件，个人和病史，药物（福利和副作用）以及计划的医疗/医疗保健干预措施中），使用此方法为临床决策提供了信息，以管理参与度和配方协作。 制定特定的治疗计划，该计划纳入了现有的焦虑和抑郁症证据基础，并促进了客户的调整和自我管理VII的能力。 与特定的长期健康介绍VIII有关基于CBT的特质治疗计划。 管理在长期健康状况介绍IX中引起的复杂问题。 在解决和解决治疗问题方面展示了自我指导和独创性。 证明了能够敏感地适应治疗的能力，以确保对不同文化和具有不同价值观的人们的公平访问II。证明了对理论模型和证据基础的批判性理解，这些模型和证据基础是对焦虑和抑郁症的长期健康状况的干预措施，并在呈现条件的范围内知识渊博。了解认知行为模型的应用以及对身体健康状况的通用模型IV的应用。对具有长期健康状况的人们进行有效的临床评估（在年龄，生活事件，个人和病史，药物（福利和副作用）以及计划的医疗/医疗保健干预措施中），使用此方法为临床决策提供了信息，以管理参与度和配方协作。制定特定的治疗计划，该计划纳入了现有的焦虑和抑郁症证据基础，并促进了客户的调整和自我管理VII的能力。与特定的长期健康介绍VIII有关基于CBT的特质治疗计划。管理在长期健康状况介绍IX中引起的复杂问题。在解决和解决治疗问题方面展示了自我指导和独创性。证明了能够敏感地适应治疗的能力，以确保对不同文化和具有不同价值观的人们的公平访问
增材制造技术的生命周期设计和管理
在“工业 4.0”的概念下，生产流程将变得越来越互联，信息以实时为基础，而且必然更加高效。在此背景下，产能优化超越了传统的产能最大化目标，也为组织的盈利能力和价值做出了贡献。事实上，精益管理和持续改进方法建议进行产能优化而不是最大化。产能优化和成本模型的研究是一个重要的研究课题，值得从实践和理论角度做出贡献。本文提出并讨论了基于不同成本模型（ABC 和 TDABC）的产能管理数学模型。已经开发了一个通用模型，并用于分析闲置产能并设计最大化组织价值的策略。强调了产能最大化与运营效率之间的权衡，并表明产能优化可能会掩盖运营效率低下的问题。© 2017 作者。由 Elsevier B.V. 出版。同行评审由 2017 年制造工程学会国际会议科学委员会负责。
城市研究在线
在“工业 4.0”概念下，生产流程将变得越来越互联，信息以实时为基础，而且必然更加高效。在此背景下，产能优化超越了传统的产能最大化目标，也为组织的盈利能力和价值做出了贡献。事实上，精益管理和持续改进方法建议进行产能优化而不是最大化。产能优化和成本模型的研究是一个重要的研究课题，值得从实践和理论角度做出贡献。本文提出并讨论了基于不同成本模型（ABC 和 TDABC）的产能管理数学模型。已经开发了一个通用模型，并用于分析闲置产能并设计实现组织价值最大化的策略。强调了产能最大化与运营效率之间的权衡，并表明产能优化可能会隐藏运营效率低下的问题。© 2017 作者。由 Elsevier B.V. 出版。同行评审由 2017 年制造工程学会国际会议科学委员会负责。
医学成像人工智能的特点和趋势
人工智能或深度学习技术在解决医学成像任务方面已越来越普遍。在本次演讲中，我们首先回顾医学图像的特征，例如多模态、异构和孤立数据、稀疏和嘈杂的标签、不平衡的样本。然后，我们指出从“小任务，大数据”到“大任务，小数据”范式转变的必要性。最后，我们说明了人工智能技术在医学成像中的趋势，并提出了多种试图解决“大任务，小数据”各个方面的算法：• 注释高效的方法，无需大量标记实例即可处理医学图像分析，包括一次性或无标签推理方法。• 通用模型，学习多领域任务的“通用 + 特定”特征表示，以释放“池化大数据”的潜力，这些数据是通过将与感兴趣的任务相关的多个数据集集成到一个用途中而形成的。 • “深度学习+知识建模”方法，将机器学习与领域知识相结合，使医学图像重建、识别、分割和解析等许多任务能够达到最先进的性能。
多传感器数据分析用于砂轮修复寿命...
在“工业 4.0”的概念下，生产流程将变得越来越互联，信息以实时为基础，而且必然更加高效。在此背景下，产能优化超越了传统的产能最大化目标，也为组织的盈利能力和价值做出了贡献。事实上，精益管理和持续改进方法建议进行产能优化而不是最大化。产能优化和成本模型的研究是一个重要的研究课题，值得从实践和理论角度做出贡献。本文提出并讨论了基于不同成本模型（ABC 和 TDABC）的产能管理数学模型。已经开发了一个通用模型，并用于分析闲置产能并设计最大化组织价值的策略。强调了产能最大化与运营效率之间的权衡，并表明产能优化可能会掩盖运营效率低下的问题。© 2017 作者。由 Elsevier B.V. 出版。同行评审由 2017 年制造工程学会国际会议科学委员会负责。
年报
NTAC 和 NBAC 今年都举行了年会。NTAC 有幸于 8 月在弗吉尼亚州罗斯林的佐治亚理工学院研究所举行了一次现场面对面会议。NTAC 确定了 2022 年的工作范围，其中包括：通用模型格式和工具原型设计、NIEM 消息规范指南和 NIEM 6 架构改进。9 月份的 COVID 限制要求 NBAC 以虚拟方式举行会议。领导层和社区的反馈表明，今年的活动取得了巨大的成功。 Donna Roy 为 NBAC 系列发表了主旨演讲，其他演讲者包括 Katherine Escobar 女士（NIEM 董事总经理）、Carol Geyer 女士（OASIS）、Maria Cardiellos 女士（IJIS）、Ted Okada 先生（FEMA）、Stacy Wright 女士（网络犯罪支持网络）、Michel Savoie 先生（ESDC）、Poewan Lau 先生（加拿大国防部）以及 NBAC 联席主席 Kamran Atri 先生和 Thomas Krul 先生。