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测量云实例中人工智能的碳强度
模型 BERT BERT 6B Dense Dense Dense ViT ViT ViT ViT ViT 微调预训练 Transf。 121 169 201 微型 小型基础 大型 巨型 GPU 4 · V100 8 · V100 256 · A100 1 · P40 1 · P40 1 · P40 1 · V100 1 · V100 1 · V100 4 · V100 4 · V100 小时 6 36 192 0.3 0.3 0.4 19 19 21 90 216 千瓦时 3.1 37.3 13,812.4 0.02 0.03 0.04 1.7 2.2 4.7 93.3 237.6 表 2. 对于我们分析的 11 个模型：GPU 的类型、该类型的 GPU 数量、小时数以及所用的能量（千瓦时）。例如，我们的 BERT 语言建模 (BERT LM) 实验使用了 8 个 V100 GPU，持续了 36 个小时，总共使用了 37.3 千瓦时。我们注意到，60 亿参数转换器的训练运行时间仅为训练完成时间的约 13%，我们估计完整的训练运行将消耗约 103,593 千瓦时。
从荷兰 SyRI 案例中吸取的教训
本文讨论了社会福利领域算法决策对人权的影响。本文以 2020 年海牙地方法院对荷兰政府使用系统风险指示（一种旨在识别潜在社会福利欺诈的算法）的案件作出的判决为背景。数字福利国家举措很可能无法满足合法性和防止任意性的基本要求。此外，公共部门算法实施的故意不透明不仅妨碍了人权的有效行使，而且破坏了适当的司法监督。分析揭示了管理算法系统的三个法律/监管框架的相关性和互补性：数据保护、人权法和算法问责制。尽管这些框架做出了宝贵的贡献，但讨论仍让人怀疑它们是否适合解决与使用算法系统的歧视性影响有关的法律挑战。
从健康数据用例中学习
在对这些关系进行分类时，在某些情况下，数据主体和数据发起者是同一个人，例如在患者持有的应用程序中，患者手动输入数据或通过加速度计或其他工具收集数据。在其他情况下，还会涉及其他方，例如在护理提供过程中生成实验室结果或图像的医疗保健提供者。还可以存在企业对企业的关系，例如当医疗保健提供者与数字健康解决方案提供商签订服务合同时；但是，同一提供商也可能就同一项服务存在直接的企业对消费者关系。即使访问的数据可能相同，解决方案提供商在两种情况下的法律要求也不会相同。这给解决方案提供商带来了复杂性，使其难以理解和管理。
胚胎横纹肌肉瘤中的 ERBB2（HER2）扩增：罕见病例中的潜在治疗目标？
图 1 两例 ERBB2 扩增的横纹肌肉瘤 (RMS) 的形态学、免疫组织化学 (IHC) 和遗传特征。 (A) 病例 1 中 ERBB2 扩增子范围的全基因组视图 (顶部) 和详细视图 (底部)。 (B) Circos 图描绘了 17 号染色体 (病例 1) 中的结构变异。请注意 17q 染色体臂中两个扩增子之间的交换。17q 中的两个扩增子以红色注释。 (C) IHC 显示病例 1 (左) 和病例 2 (右) 中 HER2 (ERBB2) 蛋白的细胞质表达强烈。 (D) 17 例儿童 RMS 中 ERBB2 的 mRNA 表达水平；两例 ERBB2 扩增的病例的表达值比无扩增的 RMS 高 50 倍以上。y 轴显示 log2 转换中的表达值。 （E）对病例 1 的培养细胞的间期细胞核进行荧光原位杂交 (FISH)，表明扩增的序列被组织成双微体 (dmin)
人工智能多模态沉浸式学习在机器人和跑步应用案例中的应用
摘要。在研究中，提出了不同的 MMLA 应用程序，它们为特定的心理运动学习任务提供解决方案，例如CPR 或乒乓球。所有应用程序的共同限制是它们都是特定于领域的。从这个意义上讲，我们提出了 MILKI-PSY 项目，其主要目标是提供跨不同领域的一劳永逸系统。本质上，跨领域的不同心理运动学习任务具有某些共同点，这将使一劳永逸的系统成为可能。此外，我们提出了通过不同传感器收集 MMLA 数据及其各自的存储、注释、准备和利用的想法。提出的想法涉及两个学习任务：体育领域的跑步和人机交互领域的协作蒙太奇。此外，我们建议系统必须让用户自由决定使用哪些传感器数据以及接收哪些反馈。最终，我们选择了一种可扩展的解决方案，可以提供给更多的受众。
个人教育计划示例中学
总体而言，安妮在学校的学习进展顺利。她不知道自己将来想做什么，但她很清楚自己喜欢数学和科学。安妮不喜欢体育课，有时她在课程中会“失踪”。安妮可能非常难缠，拒绝带上她的体育用品或参加课程。课外，安妮喜欢游泳和与护理人员一起去健身房。安妮参加了会议，并明确表示她不想参加体育课。我们决定在这方面支持安妮，安妮同意去学习资源室接受一对一英语辅导，而不是体育课。安妮继续每周参加一次 Thrive 课程。附有一份关于她进步的报告，但她的导师报告说，她参与得很好，而且安妮在学校感到很安全，这产生了影响。这些课程应该继续。护理人员表示，他们希望了解更多关于这些课程的信息，因此，他们安排了一份回家的 Thrive 计划副本，并与 Thrive 导师安排了每两周一次的电话沟通。
卡马西平诱导已解决的Stevens-Johnson综合征和有毒表皮坏死病例中的聚焦T细胞反应，但不会使免疫肽组扰动T细胞识别
1感染和免疫计划，生物化学与分子生物学系，生物医学发现研究所，莫纳什大学，澳大利亚克莱顿，克莱顿，澳大利亚，彼得·多赫蒂（Peter Doherty）2微生物学和免疫学系，彼得·多赫蒂（Peter Doherty VIC，澳大利亚，4个感染与免疫研究所，加的夫大学医学院，加的夫，英国加的夫，5个神经科学系，中央临床医院，阿尔弗雷德大学，莫纳什大学，墨尔本大学，澳大利亚，澳大利亚墨尔本，六个部门，医学和神经病学系，梅尔伯恩皇家医院，梅尔伯恩大学，澳大利亚帕克维尔大学，澳大利亚，医学院，医学院。孔，香港，香港
弹力城堡在100个示例中的java api
公共类exvalues {公共静态最终long thirty_days = 1000l * 60 * 60 * 60 * 24 * 30;公共静态最终Secretkey Sampleaeskey = new SecretKeyspec（十六进制decode（“ 000102030405060708090A0B0C0D0E0F”），“ AES”）;公共静态最终Secretkey sampletripledeskey = new SecretKeyspec（十六进制decode（“ 000102030405060708090A0B0C0C0D0ED0EF101112121314151617”），“三倍”）;公共静态最终Secretkey Samplehmackey = New SecretKeyspec（Hex。decode（“ 000102030405060708090A0B0C0D0ED0EF10111213”），“ HMACSHA512”）;公共静态最终字节[]示例input =字符串。TobyTearray（“ Hello World！” ）;公共静态最终字节[] SampletWoblockInput =字符串。 tobyTearray（“某些密码模式需要多个块”）；公共静态最终字节[] nonce =字符串。 tobyTearray（“只使用过一次的数字”）;公共静态最终字节[]个性化=字符串。 tobyTearray（“不断的个人标记”）；公共静态最终字节[]启动器=字符串。 tobyTearray（“启动器”）;公共静态最终字节[]收件人=字符串。 tobyTearray（“收件人”）;公共静态最终字节[] UKM =字符串。 tobyTearray（“用户键盘材料”）; }TobyTearray（“ Hello World！”）;公共静态最终字节[] SampletWoblockInput =字符串。tobyTearray（“某些密码模式需要多个块”）；公共静态最终字节[] nonce =字符串。tobyTearray（“只使用过一次的数字”）;公共静态最终字节[]个性化=字符串。tobyTearray（“不断的个人标记”）；公共静态最终字节[]启动器=字符串。tobyTearray（“启动器”）;公共静态最终字节[]收件人=字符串。tobyTearray（“收件人”）;公共静态最终字节[] UKM =字符串。tobyTearray（“用户键盘材料”）; }
车舱内用例中的人工智能方法
摘要 — 随着人们对自动驾驶的兴趣日益浓厚，人们正在努力满足车辆高水平自动化的要求。在此背景下，车舱内的功能在确保驾驶员和乘客安全愉快的旅途中起着关键作用。与此同时，人工智能 (AI) 领域的最新进展使得一系列新应用和辅助系统能够解决车舱内的自动化问题。本文对现有的利用 AI 方法在驾驶舱内使用案例的工作进行了全面调查，特别关注与 (1) 驾驶安全性和 (2) 驾驶舒适性相关的应用场景。调查结果表明，AI 技术在解决自动驾驶方面的舱内任务方面前景光明。
人工智能如何改变我们做出购买决策的方式？这对商标法意味着什么？商标法的核心在于如何购买商品和服务，而由于人工智能正在影响购买过程，因此从定义上讲它也影响着商标法。人工智能通过两种方式影响购买过程：（a）消费者可获得的品牌信息和（b）谁来做出购买决策。亚马逊的 Alexa 等人工智能个人零售助理有可能成为品牌向消费者提供的“守门人”，控制向消费者提供哪些品牌信息，并以纯粹的形式购买品牌产品，在人工智能所谓的“自动执行模型”中几乎不需要或根本不需要人为干预，从而有效地将传统的购物体验从“先购物后发货”模式颠覆为“先发货后购物”模式。商标法的许多关键方面都涉及人性的弱点。如果您考虑商标法和实践中的一些“流行词”，例如“混淆”、“不完全记忆”、“联想”和“商标混淆”，这些概念都围绕着人类的弱点。然而，人工智能有可能从购买过程中消除“人性”和“弱点”。人工智能应用程序可以通过“给我买个灯泡”等一般命令来购买产品。人类消费者与人工智能应用程序购买的灯泡品牌没有任何互动。人工智能应用程序会混淆吗？它会混淆商标吗？人工智能应用程序甚至会通过传统的听觉、语音和概念比较商标的方式来评估产品购买，这就是所谓的人工智能黑箱问题吗？人工智能应用程序经常受到个人消费者过去购买决策的影响，而人工智能应用程序做出购买决定或建议的原因有时可能难以理解。在这些情况下，知识产权侵权责任问题也引起了重要的问题。然而，即使人工智能应用程序不做出购买决策，它仍然会影响消费者在做出购买决策时可用的品牌信息。例如，亚马逊 Alexa 平均只向消费者推荐三种产品。它控制着向消费者推荐什么品牌产品，它而不是人类消费者掌握着所有的品牌信息。然而，人工智能对购买过程的影响必须放在历史背景中来看待。人工智能的兴起是新的，但并非史无前例。现代商标法诞生于十九世纪，并发展到现代。然而，在此期间，购买过程并非一成不变，而是发生了变化。我们只需看看从传统的十九世纪“店主”购买产品模式到二十世纪二十年代超市发明的变化，从互联网和社交媒体的兴起到人工智能的兴起。商标法已经适应并发生了变化，实际上可以说是适应性最强的知识产权法形式。例如，关于人工智能应用程序的责任问题，我们已经可以从关键词广告的案例中得到指导，例如谷歌法国，它是随着互联网购物的兴起而发展起来的。如果购买过程中的“参与者”如人工智能应用程序在购买决策/过程中扮演更被动的角色，则人工智能应用程序提供商不太可能被追究责任，如果人工智能应用程序在购买决策中扮演更积极的角色，并且可以说人工智能提供商在购买决策中强烈影响消费者，则更有可能发现责任。商标法已经适应了购买过程的变化，并且它将再次适应。HGF 合伙人兼特许商标律师 Lee Curtis
人工智能如何改变我们做出购买决策的方式？这对商标法意味着什么？商标法的核心在于如何购买商品和服务，而由于人工智能正在影响购买过程，因此从定义上讲它也影响着商标法。人工智能通过两种方式影响购买过程：（a）消费者可获得的品牌信息和（b）谁来做出购买决策。亚马逊的 Alexa 等人工智能个人零售助理有可能成为品牌向消费者提供的“守门人”，控制向消费者提供哪些品牌信息，并以纯粹的形式购买品牌产品，在人工智能所谓的“自动执行模型”中几乎不需要或根本不需要人为干预，从而有效地将传统的购物体验从“先购物后发货”模式颠覆为“先发货后购物”模式。商标法的许多关键方面都涉及人性的弱点。如果您考虑商标法和实践中的一些“流行词”，例如“混淆”、“不完全记忆”、“联想”和“商标混淆”，这些概念都围绕着人类的弱点。然而，人工智能有可能从购买过程中消除“人性”和“弱点”。人工智能应用程序可以通过“给我买个灯泡”等一般命令来购买产品。人类消费者与人工智能应用程序购买的灯泡品牌没有任何互动。人工智能应用程序会混淆吗？它会混淆商标吗？人工智能应用程序甚至会通过传统的听觉、语音和概念比较商标的方式来评估产品购买，这就是所谓的人工智能黑箱问题吗？人工智能应用程序经常受到个人消费者过去购买决策的影响，而人工智能应用程序做出购买决定或建议的原因有时可能难以理解。在这些情况下，知识产权侵权责任问题也引起了重要的问题。然而，即使人工智能应用程序不做出购买决策，它仍然会影响消费者在做出购买决策时可用的品牌信息。例如，亚马逊 Alexa 平均只向消费者推荐三种产品。它控制着向消费者推荐什么品牌产品，它而不是人类消费者掌握着所有的品牌信息。然而，人工智能对购买过程的影响必须放在历史背景中来看待。人工智能的兴起是新的，但并非史无前例。现代商标法诞生于十九世纪，并发展到现代。然而，在此期间，购买过程并非一成不变，而是发生了变化。我们只需看看从传统的十九世纪“店主”购买产品模式到二十世纪二十年代超市发明的变化，从互联网和社交媒体的兴起到人工智能的兴起。商标法已经适应并发生了变化，实际上可以说是适应性最强的知识产权法形式。例如，关于人工智能应用程序的责任问题，我们已经可以从关键词广告的案例中得到指导，例如谷歌法国，它是随着互联网购物的兴起而发展起来的。如果购买过程中的“参与者”如人工智能应用程序在购买决策/过程中扮演更被动的角色，则人工智能应用程序提供商不太可能被追究责任，如果人工智能应用程序在购买决策中扮演更积极的角色，并且可以说人工智能提供商在购买决策中强烈影响消费者，则更有可能发现责任。商标法已经适应了购买过程的变化，并且它将再次适应。HGF 合伙人兼特许商标律师 Lee Curtis