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几乎是死亡的经历？哲学探究
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重大失误：AI 将取代几乎所有东西
AI 将以惊人的速度取代白领工作。1 关于 AI 将如何影响“边缘”就业的承诺具有误导性。这将是一次直接打击，尽管所有炸弹爆炸需要几年时间。事实上，关于 AI 将产生的影响，唯一不确定的是影响何时到来。毫无疑问，它将消灭越来越多的工作。专业人士小心翼翼地向他们保证他们的工作和职业不会受到 AI 的威胁，这是欺骗性的。在最坏的情况下，它们是危险的，因为每个人都需要利用尽可能多的信息来规划他们的职业未来，而公司需要制定战略，以优化这一代人中最强大技术的应用。确信 AI 不会抢走他们的工作或商业模式，这是错误的。AI 会抢走他们所有人的饭碗。
新闻稿：13 449-215/24 企业对人工智能的使用在一年内几乎翻了一番
文本挖掘人工智能技术使用最为频繁，65% 使用人工智能的企业都采用了该技术。同样受欢迎的还有自然语言生成（41%）、数据分析（34%）、语音识别（29%）和流程自动化或辅助决策（24%）等基于人工智能的技术。图像识别和图像处理（17%）以及自动移动机器或车辆（6%）等基于人工智能的技术使用较少。与上一年相比，人工智能使用量的大幅增长可以归因于文本挖掘和自然语言生成等基于人工智能技术的使用量增加。
指导学习的模型复杂性：为什么简单模型几乎总是最有效的，以及为什么它对应用研究很重要 *
受其他领域的启发，政治学家接受了将监督的学习用于词典，推断，测量和描述。这样做，他们通常使用在非社会科学环境中证明成功的相当复杂性的灵活模型。然而，这种方法的回报似乎有很大的限制，至少相对于使用非常模拟（广义线性）模型来进行此类任务的替代方案。我们解释了为什么这是，如何确定这将是真实的问题以及该如何处理。我们表明，政治学数据的内在维度很低，这意味着复杂性的回报是静音或不存在的。我们提供了一种“数据策划”理论来解释这种情况。我们的方法使我们可以诊断简单的模型是最佳的，并为寻求使用机器学习的从业者提供建议。
几乎无间隙，高度连续的参考基因组，用于populus ussuriensis的双倍线，使高级基因组研究
抽象的人群物种，尤其是trichocarpa，长期以来一直是基因组研究的模型树，这是由于完全测序的基因组。然而，高杂合性和重复区域的存在，包括丝粒和核糖体RNA基因簇，剩下了59个未解决的间隙，占三分法P. trichocarpa基因组的3.32％。在这项研究中，改进了愈伤组织诱导方法，以从P. ussuriensis花药中得出双倍的单倍体（DH）愈伤组织。利用长阅读测序，我们成功地组装了一个几乎没有间隙的，端粒到telomere（T2T）P。ussuriensis基因组，跨越了412.13 MB。该基因组组件仅包含7个间隙，其重叠n50长度为19.50 MB。注释显示该基因组中有34,953个蛋白质编码基因，比trichocarpa多465个。值得注意的是，中心区域的特征是高阶重复序列，我们在所有DH基因组染色体中鉴定了和注释的中心粒区域，这是杨树的第一个。衍生的DH基因组表现出与毛thocarpa的高共线性，并显着填补了后者基因组中存在的空白。此T2T P. ussuriensis参考基因组不仅会增强我们对基因组结构的理解，并在杨树属内的功能增强了我们的功能，而且还为杨树基因组和进化研究提供了宝贵的资源。
奖励几乎是足够的
几个世纪以来，人类一直试图了解智力及其相关的机制，这些机制推动了我们的思维方式。有些人假设有不同类型的能力需要不同的信号或目标，包括学习，感知，社会智力，概括和模仿，但其他人则建议通过反复试验和错误学习以最大程度地提高奖励，这可以帮助发展包含所有这些能力的能力。在本文中，我们认为，尽管最大化奖励是发展各种能力范围的核心，但我们必须重新构架这些奖励的方式和制定这些奖励的方式，因为在增强学习中使用奖励的常规方法可能是令人难以置信的，并且在各种环境中都表现不佳，包括稀疏环境和嘈杂的奖励条件。我们建议需要对这些奖励进行改革，以纳入i）不确定性的不同概念，ii）人类偏好，iii）嵌套或混合的组成，iv）非平稳性，并说明v）无需奖励的情况。我们建议这样做可以使更强大的强化学习者成为迈向人工通用情报的一步。
（几乎）所有内容都是DICKE模型 - 将非Superradiant相关光系统映射到确切可解决的Dicke模型
在过去的几十年中，空腔量子电动力学领域的进步以及电路量子电动力学为强烈和共计耦合到光模式的物质系统铺平了道路。这些实验突破使实现和研究范式理论模型（如Rabi，Tavis-Cummings和Dicke模型）在实验室中具有强烈的相互作用[4-11]。使用这些工具，一个基本问题是光与物质之间的相互作用如何相互影响，改变了分离的（潜在复杂）单个部分的特性，例如可观察结果，局部相互作用或相变的位置[12-22]。范式的光丝系统之一是Dicke模型，在光和物质部分上的设置最少[23，24]。该模型由n个单个自旋-1 / 2颗粒组成，这些粒子单独耦合到单个空腔模式。hepp和lieb显示了热力学极限n→∞可以通过Bogoliubov转换来分析求解，并具有从正常到超级阶段的二阶相变，其基态下具有非变化的光子密度[24]。虽然DICKE模型的一部分是由任意数量的旋转组成的，但在没有光结合相互作用的情况下，它会分解为非相互作用的问题，因为局部自由度仅通过腔体耦合，从而使其易于解决。一个典型的例子是Dicke-asision模型，其中最近的邻居旋转之间存在额外的ISININ相互作用。首先，在第二节。sec。sec。To make the composite system more interesting, various generalizations for the Dicke model were proposed and discussed, like more complex local spin structures [ 25 ] , multi-mode cavities [ 24 , 26 , 27 ] , non-Hermitian generalizations [ 28 ] , open systems [ 29 , 30 ] , altered light- matter interactions [ 31 , 32 ] , non-equilibrium systems [ 33 ] , and added matter-matter interac- tions between the spins [ 2 , 34，35]。使用均值场和自由度自由度的经典近似，Zhang等人。在物质部分[2]中找到了包括抗铁磁相的抗铁磁相互作用的丰富相图，其中包括抗铁磁相和顺磁相[2]。然而，使用定量数值技术，在位置以及1D中的顺序中发现了相变的偏差[1，36]。在这项工作中，我们通过考虑对物质部分的更具概括的设置来详细说明，包括长距离跳跃和关联过程，并将其耦合到单个光模式。这使我们能够研究光 - 物质和物质 - 耦合引起的相关性与效果之间的相互作用。将自己限制在与消失的光质相互作用的情况下，我们通过将其映射到有效的dicke模型来建立了该模型低能部分的分析解决方案。这使我们能够在分析的非抗抑制阶段研究这种广义的dicke模型的低覆兴激励，包括缝隙的截止，可能诱导二阶相变。本文的结构如下。2我们介绍了一般框架工作，包括广义模型和推导有效DICKE模型的先决条件。后者是在亚基中完成的。2.2和2.3，首先给出一些物理直觉，如何解决系统，然后在操作员级别上进行一般推导。3，我们将一般发现应用于Dicke-asising模型，作为示例性情况。我们比较了在热力学极限中获得的结果，与有限系统上的精确对角线化（ED）和串联扩展方法PCST ++ [3]相比，以增强有效模型的有效性。sec。 4我们得出结论，并为潜在的研究方向提供前景。sec。4我们得出结论，并为潜在的研究方向提供前景。
住友理工将几乎 100% 使用可再生能源为其技术研究实验室供电～利用回收食品发电沼气，用于当地能源生产和消费～
住友理工株式会社（总部：名古屋市中村区；总裁兼首席执行官：清水一志；以下简称“住友理工”）与 JFE 工程集团旗下的 Urban Energy Corporation（总部：横滨市鹤见区；总裁首席执行官：小林淳；以下简称“Urban Energy”）、J&T Recycling Corporation（总部：横滨市鹤见区；总裁兼首席执行官：长谷场博之；以下简称“J&T Recycling”）及其子公司 Bios Komaki Company Limited（总部：爱知县小牧市；总裁兼代表董事：广部智树；以下简称“Bios”）合作，自 6 月起将住友理工研究所“Technopia”（爱知县小牧市）使用的所有电力转换为大量可再生能源，作为实现碳中和的努力之一。
集体几乎基于同步的模型，以提取和预测EEG信号的特征
了解大脑在科学，医学和工程领域很重要。更好地了解大脑的有希望的方法是通过计算模型。调整这些模型以重现从大脑收集的数据。神经科学中最常用的数据类型之一来自脑电图（EEG），它记录了激活大脑中神经元时产生的微小电压。在这项研究中，我们提出了一个基于弱连接的动力学系统（Hindmarsh -Rose神经元或Kuramoto振荡器）的复杂网络的模型，该模型将以识别为集体同步（CAS）的动态状态下运行。我们的模型不仅成功地从健康和癫痫发作的脑电图信号中复制了脑电图数据，而且还可以预测脑电图，赫斯特指数和功率谱。所提出的模型能够预测将来的EEG信号5.76 s。平均预测误差为9.22％。随机库拉莫托模型为预测癫痫发作的脑电图产生了出色的结果，误差为11.21％。
平行和（几乎）工作有效的动态编程
Bellman在1950年代提出的动态编程（DP）的思想是最重要的算法技术之一。并行，许多基本和顺序简单的问题变得更具挑战性，并且对（几乎）工作有效的解决方案开放（即，与最佳顺序解决方案相比，最多是polygarogarithmic因子的工作）。实际上，顺序的DP al-gorithms采用许多高级优化，例如决策单调性或特殊数据结构，并且比直接解决方案获得更好的工作。许多这样的优化是不依次的，这为并行算法带来了额外的挑战，以实现相同的工作。本文的目的是通过平行经典，高度优化和实用的顺序算法来实现（几乎）（几乎）工作效率的ALLEL DP算法。我们显示了一个名为“ Cordon算法”的通用框架，用于并行DP算法，并使用它来解决一些经典问题。我们选择的问题包括最长增加的子序列（LIS），最长的常见子序列（LCS），凸/凹面最小重量亚序列（LWS），最佳字母树（OAT）等。我们展示了如何使用Cordon算法来实现与顺序算法相同的优化水平，并获得良好的并行性。我们的许多算法在概念上都很简单，我们将一些实验结果作为概念证明。