最近,密集的潜在变量模型已显示出令人鼓舞的结果,但是它们的分布式和潜在的代码使它们降低了易于解释,并且对噪声的影响较低。另一方面,稀疏表示更为简约,提供了更好的解释性和噪声稳健性,但是由于涉及的复杂性和计算成本,很难实现稀疏性。在此过程中,我们提出了一种新颖的无监督学习方法,以利用逐渐稀疏的尖峰和平板分布作为我们的先验,以在发电机模型的潜在空间上强化稀疏性。我们的模型由自上而下的发电网络组成,该网络将潜在变量映射到观测值。我们使用最大似然采样来推断发电机后方向的潜在变量,并且推理阶段的尖峰和平板正则化可以通过将非信息性潜在维度推动到零来引起稀疏性。我们的实验表明,学到的稀疏潜在表示保留了大多数信息,我们的模型可以学习解开的语义,并赋予潜在代码的解释性,并增强分类和denosing任务的鲁棒性。
摘要 本文基于2000—2019年中国285个城市的面板数据,从算法、数据、算力、应用场景和相关技术五个维度检索城市人工智能相关专利申请数量,结合产业升级和合理化两个视角,从理论和实证角度分析研究主题的内在影响理论。研究结果表明,人工智能不仅有利于产业升级,而且能显著抑制产业结构偏离均衡,有利于产业合理化。此外,本文结论在经过剔除中心城市样本、缩尾处理、工具变量法等一系列稳健性检验后依然有效。通过异质性检验发现,人工智能对产业升级的促进作用在大城市和产业升级水平高的城市更为明显。内在机理检验结果表明,人工智能通过促进技术创新来推动产业升级。在市场化程度高、互联网发达的城市,人工智能对产业升级的推动作用可以增强,本文的研究结论将有利于加快发展人工智能促进产业升级,为实现高质量发展提供有益参考。
过去几年,美国联邦政府对人工智能技术的采购急剧增加。1 基于对各机构在采购尖端人工智能方面面临的挑战的研究,NAIAC 2023 年秋季的建议重点关注各机构在现有采购权限内可以做些什么。即,NAIAC 建议各机构优先考虑人工智能采购,包括在其总统过渡计划中;解决人工智能专业知识差距并培训采购人员;利用新兴人工智能采购实践的非详尽清单——例如质量保证监测计划 (QASP) 和领域内评估;并确保创新人工智能采购方面的专业知识和最佳实践成为机构知识并在整个机构间共享。2 持续的研究和与利益相关者的接触揭示了联邦采购条例 (FAR) 在实践中的实施存在很大局限性。因此,这项建议侧重于机构采购一流、值得信赖的人工智能所必需的变革。
东部和南部非洲地区拥有1000多个主要生物多样性地区的所在地,支持世界上最多样化,最丰富的哺乳动物人群。非洲的野生动植物和保护景观产生了巨大的经济价值,基于野生动植物的旅游业每年贡献超过300亿美元,并雇用了200万人。保护区为包括野生动植物,草,水,柴火和非木制森林产品在内的当地社区提供必不可少的资源,同时还提供重要的文化和遗产价值。保护努力的骨干由4,000多个陆地保护区组成,该地区的覆盖范围远远超过了全球平均水平。此外,南部非洲的庞大的转带保护区(TFCA)创造了跨越数十万平方公里的受保护景观。
Deeptrees项目提供了用于培训,微调和部署深度学习模型的工具,以使用德国的数字矫正图计划(DOP)以20 cm的分辨率从德国的数字矫正图计划(DOP)中使用公共访问的图像进行诸如Tree Crown分割,树状特征检测和树种分类。这些DOP图像是根据“ Amtliches popographis-kartographissches Informationssystems”(AKTIS)指南进行标准化的,以确保其长期使用的可靠性和一致性[2]。利用深层python软件包,我们成功地绘制了萨克森州(137,293,260棵树)和萨克森 - 安哈尔特(81,449,641棵树)的218,742,901棵树,展示了该工具在森林,Urban和乡村环境中的可伸缩性(图1)。这些数据集为市政当局和机构提供了宝贵的见解,以管理街道树木,监测城市绿化和评估森林健康,从而实现更明智的决策和可持续的管理实践。
根结线虫(Meloidogyne spp。,rkn)是全球最具破坏性的内寄生虫线虫之一,通常导致作物生长和产量的降低。洞悉宿主-RKN相互作用的动力学,尤其是在不同的生物和非生物环境中,对于设计新型的RKN缓解措施可能是关键的。植物促进生长细菌(PGPB)涉及不同的植物生长增强活动,例如生物铜质化,病原体抑制和全身耐药性的诱导。我们总结了有关PGPB和非生物因素(例如土壤pH,质地,结构,水分等)作用的最新知识。在调节RKN-host相互作用中。rkn直接或间接地受到不同PGPB的影响,相互作用中的非生物因子相互作用以及对RKN感染的宿主反应。我们强调了(i)PGPB直接和间接影响RKN-宿主相互作用的三方(host-rkn-pgpb)现象; (ii)宿主对根际PGPB的选择和富集的影响; (iii)土壤微生物如何增强RKN寄生虫; (iv)宿主在RKN-PGPB相互作用中的影响,以及(v)非生物因子在调节三方相互作用中的作用。此外,我们讨论了不同的农业实践如何改变相互作用。最后,我们强调将三方互动知识纳入集成的RKN管理策略的重要性。
2 IEC - https://ethicsstandards.org/new-iec-white-paper-on-artificial-intelligence/ IEEE - https://ethicsinaction.ieee.org/ ISO - https://www.iso.org/news/ref2336.html ITU - https://news.itu.int/ai-in-2019-where-are-we-and-whats-next/ 欧盟委员会人工智能高级专家组提出《可信人工智能伦理指南》 - https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/ethics-guidelines-trustworthy-ai OECD - https://legalinstruments.oecd.org/en/instruments/OECD-LEGAL-0449 联合国教科文组织 - https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000367422?posInSet=2&queryId=325cbca9-7ad3-4265-8118-88c3dc451766 3 https://www.weforum.org/agenda/2016/10/top-10-ethical-issues-in-artificial-intelligence / 4 https://www.un.org/en/universal-declaration-human-rights/ 例如,请参阅《符合伦理的设计》第 1 版: https://ethicsinaction.ieee.org 和 OECD AI 原则:https://www.oecd.org/going-digital/ai/principles/ 欧盟委员会人工智能高级专家组提出了《可信人工智能道德准则》: https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/ethics-guidelines-trustworthy-ai
人工智能 (AI) 已经彻底改变了多个领域,高等教育也不例外。在大学环境中,特别是在系统工程等领域,人工智能已经开始改变教学和评估的方式,带来了前所未有的机遇和挑战。人工智能能够自动执行任务、个性化教学和提高管理效率,这对教育行业来说是一项重大进步 [1]。然而,这些机遇也伴随着必须紧急解决的道德和实际问题 [2]。ChatGPT 等生成式人工智能模型的出现引发了关于它们对学术诚信和学习过程的影响的争论。虽然一些教育工作者认为这些技术是加强教育的有力工具,但另一些人担心它们可能会破坏学生的批判性思维能力并损害他们作品的真实性 [2]。这些担忧
抗油菜素唑(BZR)转录因子是油菜素内酯(BR)信号转导的关键元件,在调控植物生长发育中起重要作用。但关于BZR在甜菜主根生长中的分子调控机制知之甚少。在本研究中,外源BR处理显著诱导了BvBZR1的表达。过表达BvBZR1的转基因甜菜与野生型相比表现出更大的主根直径,这主要是由于通过增加薄壁细胞的大小和层数,形成层环之间的间距显著增加。BvBZR1调节BvCESA6、BvXTH33、BvFAD3和BvCEL1的表达,增强细胞壁代谢,促进甜菜主根在薄壁细胞中生长和每个形成层环的发育。此外,BvBZR1过表达显著增加了主根中蔗糖和可溶性糖的积累,这是由于它能够调控甜菜主根各形成层环和薄壁细胞中BvSPS和BvINV的表达,提高BvSPS、BvSS-S、BvSS-C和BvINV酶的活性所致。这些结果说明BvBZR1能够调控细胞壁和蔗糖代谢相关基因的表达,提高相应酶活性,促进各形成层环和薄壁细胞的发育,从而促进甜菜主根的生长发育。