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WeloCalize的可持续性报告基于2023个数据。
Welocalize利用世界资源研究所的温室气体协议公司标准来计算我们的碳足迹。该标准提供了计量，管理和报告温室气（GHG）排放的会计工具。大多数排放因素来自美国环境保护局（EPA）的排放因素HUB，2024年2月。基于支出的排放因素为
1个数字法摘要-Brasilia
分析新兴技术的法律发展：反思由人工智能，大数据，机器学习和数据挖掘所带来的影响和法律挑战，重点是识别和缓解法律风险。探讨权利的演变：研究数字时代如何改变既定权利的内容，例如隐私，知识产权和言论自由，并研究在数字背景下引起的新权利的认识和调节过程。开发一种跨学科的方法：促进一种跨学科的观点，该观点整合了技术，道德和法律方面，使学生能够处理法律与技术之间的复杂性和交叉点。赋予高级研究的能力：鼓励在数字法领域生产原始和创新的研究，使用先进的方法来研究当代问题并提出有效的法律解决方案。促进批判性思维：刺激法律在数字技术治理中的作用，刺激批判性思维和反思，考虑监管观点以及社会和经济影响。方法论：该课程分为15（15次）会议，并举行了研讨会的介绍。课程将进行对话，以鼓励对参与者进行批判性分析。评估：评估将连续进行。将根据研讨会的介绍（占提及的30％），参与度（占20％的提及）和最终工作的介绍（占提及的50％），对学生进行评估。
一个数据集和基准，用于完成农业机器人水果的形状
摘要 - 由于人口到2050年的人口预计将达到100亿，我们的农业生产制度仍需要使其生产率增加一倍，尽管农业部门的人类劳动力下降。自主机器人系统是通过接管劳动密集型手动任务（如取果采摘）来提高生产率的一种有希望的途径。为了有效，这种系统需要准确监测和与植物和水果相互作用，这是由于农业环境的混乱性而具有挑战性的，例如引起强烈的闭合。因此，能够在遮挡存在下估计物体的完整3D形状对于自动化的操作（例如水果收获）至关重要。在本文中，我们提出了针对农业视觉系统的第一个公开可用的3D形状完成数据集。我们提供了一个RGB-D数据集，用于估计水果的3D形状。特别是，我们的数据集在实验室条件下和商业温室中包含单个甜辣椒的RGB-D框架。对于每种水果，我们还收集了我们用作地面真理的高精度点云。为了获取地面真相形状，我们开发了一个测量过程，使我们能够以高精度记录真正的甜辣椒植物的数据，并以高精度记录，并确定感知的水果的形状。我们释放数据集，该数据集由属于100多种不同水果的近7000个RGB-D帧组成。我们还可以通过基准服务器上的公共挑战进行隐藏测试的形状完成方法评估。我们提供分段的RGB-D帧，并配有相机仪器，以便于获得彩色点云，以及使用高精度激光扫描仪获得的相应高精度，无咬合点云。
附录一个数据模板
计划-QA我们通过零射方法评估了Llama2-13b [4]的功能，并发现其广泛的培训数据为交通规则理解提供了坚实的基础。然而，其有限的数学实力在抓住和推论内结构和数值表达之间的连接方面构成了挑战。为了解决这个问题，我们介绍了一个基于语言的QA数据集，旨在将LLM从通用模型转换为熟练于自主驾驶计划的专业模型。这种增强的重点是完善其在教学解释和推理中的能力。Concretely, we delineated the level of autonomous driving planning into three granularities: 1) high-level instructions: formulated through velocity commands including stop , accelerate , decelerate , maintain speed , and routing commands including turn left , turn right , go straight , 2) control: assessing the values of ve- locity and acceleration, 3) and waypoint: encompassing a series of points.设计了六种问题类型是为了阐明高级指令（控制 - 航路点频谱）之间的过渡关系，并根据NUPLAN [1]的日志数据对每个QA -PAIR进行调整。图s1a说明了通用系统提示模板适用于所有问题，而图s1b-s1g在系统提示中替换每个问题类型的特定示例，并在其各自的答案中替换<问题>和。
第一个数字学习和在线教育论坛（2024）
本演讲将证明AI通过变压器如何在核心认知过程中提高限制，例如注意力，合成和保留。这些见解将使您可以更有效地使用AI来脚手架和加速自己的学习。毕竟，生成的AI可以做更多的事情来推动我们的学习，而不仅仅是回答问题（尽管可能很重要！）。生成的AI本质上是一位老师 - 但是，如果您知道其特性有时与人脑的工作方式相似，有时与有时与众不同，则可以教授更好。Oakley教授是密歇根州罗切斯特奥克兰大学的工程学教授，以及Coursera的就职“创新教练”。她的工作着重于神经科学与社会行为之间的复杂关系。 奥克利博士的研究被描述为《华尔街日报》中的“革命性”，她在媒体上发表了与美国国家科学院，《华尔街日报》和《纽约时报》的会议记录的不同。 她赢得了众多国家教学奖，包括美国工程教育学会的切斯特·卡尔森（Chester F. Carlson）工程教育技术创新奖。 与Salk Institute的Francis Crick教授Terrence Sejnowski一起，她与圣地亚哥加州大学圣地亚哥分校的“学习方法”（UC）共同讲话，这是世界上最受欢迎的大型开放在线课程之一。 奥克利博士一生都在广泛冒险。 她从私人队伍中升至美国陆军队长，在此期间，她被公认为是一名杰出的军事学者。Oakley教授是密歇根州罗切斯特奥克兰大学的工程学教授，以及Coursera的就职“创新教练”。她的工作着重于神经科学与社会行为之间的复杂关系。奥克利博士的研究被描述为《华尔街日报》中的“革命性”，她在媒体上发表了与美国国家科学院，《华尔街日报》和《纽约时报》的会议记录的不同。她赢得了众多国家教学奖，包括美国工程教育学会的切斯特·卡尔森（Chester F. Carlson）工程教育技术创新奖。与Salk Institute的Francis Crick教授Terrence Sejnowski一起，她与圣地亚哥加州大学圣地亚哥分校的“学习方法”（UC）共同讲话，这是世界上最受欢迎的大型开放在线课程之一。奥克利博士一生都在广泛冒险。她从私人队伍中升至美国陆军队长，在此期间，她被公认为是一名杰出的军事学者。她的书包括“罕见的有义务教学”（企鹅兰登书屋2021），一种数字的思想：如何在数学和科学上脱颖而出（即使您屈服了代数），（Penguin，2014年）； Mindshift：打破学习和发现您隐藏潜力的障碍（Penguin，2017年）；并学习学习方法：如何在学校中取得成功而无需花费所有时间学习；儿童和青少年指南（企鹅，2018年）。她还曾在南极洲南极车站担任交流专家，并曾在白令海船上担任俄罗斯翻译人员。Oakley博士是电气与电子工程师研究所和美国医学与生物工程研究所的当选会员。Oakley博士是电气与电子工程师研究所和美国医学与生物工程研究所的当选会员。
提升整个数据支柱的零信任成熟度
为了保护数据，组织需要了解其拥有哪些数据，并跟踪其在企业内部和外部的移动方式和访问方式。跟踪数据可能是一项艰巨的任务，因此建议采用一种自动化方法来识别网络上有价值的数据或执行数据清单操作。数据保护可确保数据仅由授权实体访问。对数据的精细控制不仅可以确保企业内部的数据安全，还可以确保可以安全地与其他组织和合作伙伴共享数据以实现互操作性。实施这些活动将限制对手获取目标数据资产的能力。如果对手的攻击得逞，它还将为系统管理员提供需要缓解的受损资产的可见性。
实时定量PCR和两个数字PCR平台的比较，以检测FCGR3B中的拷贝数变化
结构性遗传变异（例如拷贝数变异（CNV））在调节人类疾病中的重要性越来越多。几种临床状况需要研究人类嗜中性粒细胞抗原（HNA-1），该抗原（HNA-1）由FC伽马受体IIIB基因（FCGR3B）编码，包括怀疑中性粒细胞减少，感染和主动测试血液成分供体以降低转移融合的潜在风险。在这项研究中，我们将实时定量聚合酶链反应（QPCR）与两个数字PCR（DPCR）平台，即液滴数字PCR和一个基于阵列的平台进行了比较，以确定FCGR3B中的拷贝数（CNS）。我们最初使用Quant Studio 12 Flex上的市售Taqman探针测定（Applied Biosystems）对400个匿名献血者进行了QPCR测试。确定了所有400个经过CNS范围从零到四个的测试个体的CNS。在0.2％（1/400）中检测到零副本，在3.8％（15/400）中检测到一份副本，在87.8％（351/400）中检测到两份副本，在8.0％（32/400）中检测到三本副本，在测试中的0.2％（1/400）中检测到4份（32/400）。从这个队列中，我们选择了32个从零到4的捐赠者，用于使用阵列（LOAA）在Optolane Technologies Inc.和Bio-Rad Labo Ratories的Droplean Technologies Inc.和Droplean Digital PCR（DDPCR）平台上使用阵列（LOAA）上的数字实时PCR（DPCR）进行分析。我们比较了三个平台上获得的FCGR3B的CNS，并发现了获得的中枢神经系统之间的完全一致性。因此，我们得出的结论是，所有三个平台都可以用于定量FCGR3B的CNS，尽管DPCR比QPCR具有一定的优势，但没有必要可靠地估算FCGR3B基因的CNS。
多个数据中心的运营成本和碳排放的联合优化
随着互联网数据中心的兴起，数据中心的能耗和碳排放量正在迅速增加。为了降低数据中心的电力成本和碳排放，我们提出了一种优化方法，以减少地理分布的多个数据中心的电力成本和碳排放。在拟议的方法中，在整体操作成本中考虑了碳税，以优化碳排放。通过考虑可再生能源功率输出，局部电力和多个地理分布数据中心的碳排放的差异，可以完全利用计算工作负载的空间和时间灵活性，以实现更好的性能。此外，在优化中考虑了不间断电源（UPS）功率损失的非线性特征。为了验证提出的优化方法，使用现实数据对六种案例进行了模拟，结果证明该方法可以将运营成本降低4.93％ - 12.7％，并将碳排放量最多减少10％。
REACT：两个数据集，用于分析人类反应和对机器人的评估反馈
人类机器人互动（HRI）的最新工作表明，机器人可以利用用户的隐性交流信号来了解它们在交互过程中的感知。例如，这些信号可以是反映内部人类状态的凝视模式，面部表情或身体运动。为了促进这一方向的未来研究，我们贡献了React数据库，这是两个人类机器人交互数据集的集合，这些数据集在协作游戏和摄影场景中显示了用户对机器人的自然反应。此外，我们分析数据集，以表明相互作用历史是可以影响人类对机器人反应的重要因素。因此，我们认为，解释HRI中隐性反馈的未来模型应明确说明这一历史。反应在将来打开了这种可能性。