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finaleme：通过无血浆细胞DNA
与基因组DNA（GDNA）不同，CFDNA不是随机碎片的，其碎片化模式与局部表观遗传背景高度相关。17,18。最近的几项研究已经确定了甲基化和未甲基化的CFDNA分子之间的DNA片段化模式显着不同，7,19,20。这些发现表明，从CFDNA片段化模式中推断DNA甲基化水平的可能性。最近的一项研究提供了一种概念验证解决方案，以通过深度学习模型19预测超高覆盖WGB中DNA甲基化的二元状态。但是，从CFDNA WGS预测甲基化状态的能力仍未得到探索。2020年美国妇产科医生学院（ACOG）指南建议所有怀孕的非侵入性产前测试（NIPT），无论风险如何，这最终将导致美国每年在美国每年都会导致数百万个浅层覆盖率（〜0.1x-1x）CFDNA WG。此外，已经将数十万个CFDNA WGS样品被学术社区和商业实体在全球范围内进行了癌症早期检测和其他目的。21。Given the potential to leverage cfDNA WGS datasets to advance understanding of gene regulation and human health 22 , we developed a computational method, named FinaleMe ( F ragmentat I o N A na L ysis of c E ll-free DNA Me thylation), to predict the DNA methylation status in each CpG at each cfDNA fragment and obtain the continuous DNA methylation level at CpG sites, mostly accurate in CPG富裕地区。我们直接从CFDNA WGS中的碎片模式直接预测了相关的原始组织状态。我们使用对不同生理条件的同一血管（〜16-39x）和浅（〜0.1x）WGS的同一血液中的血浆CFDNA的配对WGS和血浆CfDNA的甲基化水平和原生蛋白状态的预测。
人工智能不必太复杂或昂贵
需要 AI 进行学习。这就需要关注涵盖重要案例并始终标记的数据，以便 AI 可以从这些数据中学习它应该做什么。换句话说，创建这些有价值的 AI 系统的关键是我们需要能够使用数据而不是代码编程的团队。为什么在技术领域之外采用 AI 如此困难 为什么 AI 没有在消费者互联网公司之外广泛使用？其他行业采用 AI 面临的最大挑战包括： 1.数据集小。在拥有大量用户的消费者互联网公司中，工程师拥有数百万个数据点，他们的 AI 可以从中学习。但在其他行业，数据集大小要小得多。例如，您能否构建一个 AI 系统，在仅查看 50 个示例后就学会检测有缺陷的汽车部件？或者从 100 个诊断中学习后检测出罕见疾病？当只有 50 个数据点时，为 5000 万个数据点构建的技术不起作用。2.定制成本。消费者互联网公司雇用数十或数百名熟练的工程师来构建和维护创造巨大价值的单片 AI 系统——例如，每年产生超过 10 亿美元收入的在线广告系统。但在其他行业，有许多 100 万至 500 万美元的项目，每个项目都需要定制的 AI 系统。例如，每个生产不同类型产品的工厂可能需要定制的检查系统，每家医院都有自己的健康记录编码方式，可能需要自己的 AI 来处理其患者数据。这些数十万个项目的总价值是巨大的；但单个项目的经济效益可能不支持雇用一个大型、专门的人工智能团队来构建和维护它。人工智能人才的持续短缺加剧了这个问题，进一步推高了这些成本。3.概念验证与生产之间的差距。即使人工智能系统在实验室中工作，也需要大量的工程来部署
2021年10月8日，路易斯安那州气候倡议的成员...
2021年10月8日，路易斯安那州气候倡议的成员特遣部队代表一个阿卡迪亚纳（Acadiana），我表示支持在路易斯安那州气候行动计划中包括碳捕获和存储（CCS）。路易斯安那州长期以来一直是能源生产的领导者。作为运动员的天堂，我们也了解保护我们的自然环境的重要性，并知道石油和天然气的生产以及环境管理并非互斥。一位阿卡迪亚纳（Acadiana）汇集了南路易斯安那州九个教区的600多家成员和投资者企业，以追求长期的愿景，使阿卡迪亚纳成为南方最受欢迎的企业和人才中最受欢迎的地方之一。以这种能力，我们倡导路易斯安那州持续的经济活力，并支持自然资源的有效和负责任的发展。一个多世纪以来，路易斯安那州的石油和天然气行业创造了数十万个就业机会，并提高了我们国家的能源独立性和国家安全，它仍然是我们州经济不可或缺的一部分。行业领导者已致力于减少和管理碳排放，气候倡议工作队不应忽略机会来利用我们现有的基础设施和自然资源来帮助该行业实现气候目标，同时允许企业增长，支持我们的经济并改善我们的环境。CCS工艺旨在清除行业运营中的二氧化碳排放，并重新使用或存储它，以免进入气氛。真诚，路易斯安那州很幸运地拥有隔离和工业走廊的理想地质，这些地质和工业走廊中包含纯碳源，该碳源相对靠近现有的二氧化碳管道基础设施。我们还拥有一支训练有素的员工队伍，可以建立部署CCS系统所需的辅助基础设施，并拥有法定和监管框架来支持这一新行业。路易斯安那州有很好的位置，可以通过商业规模的CCS部署来创造新的就业机会，保护当前的工作并减少排放。再次，一位Acadiana支持路易斯安那州气候行动计划中的碳捕获和存储（CC），以便我们的州可以继续向美国提供安全，负担得起和可靠的能源。
人工智能不必太复杂或昂贵
需要AI进行学习。这就需要关注涵盖重要案例且带有一致标签的数据，以便AI可以从这些数据中学习它应该做什么。换句话说，创建这些有价值的AI系统的关键在于我们需要能够使用数据而不是代码编程的团队。 为什么在科技领域之外采用AI如此困难 为什么AI没有在消费互联网公司之外得到广泛应用？ 其他行业采用AI面临的最大挑战包括： 1.数据集小。在拥有大量用户的消费互联网公司中，工程师拥有数百万个数据点，他们的AI可以从中学习。但在其他行业，数据集大小要小得多。例如，你能否构建一个AI系统，在仅查看50个示例后学会检测有缺陷的汽车部件？或者在仅从100个诊断中学习后检测出罕见疾病？当你只有50个数据点时，为5000万个数据点构建的技术不起作用。 2.定制成本。消费互联网公司雇佣数十或数百名技术熟练的工程师来构建和维护创造巨大价值的庞大的人工智能系统——比如，一个每年创造超过 10 亿美元收入的在线广告系统。但在其他行业，有许多价值 100 万至 500 万美元的项目，每个项目都需要一个定制的人工智能系统。例如，每家生产不同类型产品的工厂可能需要一个定制的检查系统，每家医院都有自己的健康记录编码方式，可能需要自己的人工智能来处理患者数据。这些数十万个项目的总价值是巨大的；但单个项目的经济效益可能不支持雇用一个大型的、专门的人工智能团队来构建和维护它。人工智能人才的持续短缺加剧了这个问题，这进一步推高了这些成本。3. 概念验证与生产之间的差距。即使人工智能系统在实验室中工作，也需要大量的工程来部署
sfp：在DC中输出的不间断电源
sfp：DC中输出的不间断电源谢谢您选择我们的产品。我们确信您对工作的改善支持将完全满足。DC-UPS SFP动力单元用于确保符合法规305/2011/EU的消防安全系统中的电连续性。其电气和机械特性使其符合标准EN 54-4：1997+A1：2002+A2+A2：2006（火灾检测和火灾报警系统。第4部分：电源设备）。一般说明SFP是一个额外的电源，它具有密封的铅电池，可确保对自动火灾检测系统的更有效的自主权，从而确保在正确的时间进行所有备份情况。它的尺寸和性能使其适用于必须避免长电缆的电源点的系统。sfp是全球在电气连续性领域的数十万个Adelsystem DC-ups产品应用中获得的经验的结果。产品的核心是DC-UP，CBI系列“全部”，它以单个，非常紧凑且高效的设备优化了系统的能量管理。使用“电源管理”设备将功率自动分布在负载和电池之间，该设备将电源重新分配并在需要时将电源加倍。也可以通过按下外部控制接口上的按钮直接从电池中打开设备。每个故障均通过诊断LED眨眼代码报告。坚固的容器保证对IP30的保护等级。主要特征“电池护理”概念始终区分了一个“ CBI”产品范围，可确保随着时间的推移和电池诊断的充电，以确保随着时间的推移有效的系统。一个非常简单的安装和使用设备，但内部复杂，涵盖了所有电气连续性管理功能，同时根据工作温度补偿电池充电。配备了简单但功能性的外部显示器，该产品监视实时自我诊断的系统故障，提供清晰且基本的信息，包括：测量电池内部电阻的测量，短电路中的单元格控制，信号，表明内部连接的意外断开连接，电池脱机信号。所有设备都配备了两个干净的输出触点，用于信号系统或电池故障条件。
玛丽亚飓风的移民对经济影响
2017年9月，艾尔玛飓风和玛丽亚迅速袭击了波多黎各，带来了财产灾难性的损失，并丧生数十万个家庭。在飓风之后的几个月中，超过12万个人和家庭为美国大陆迅速向波多黎各占领。本文探讨了这一突然移民事件对奥兰多的短期经济影响，奥兰多是这些难民的多个城市。在研究此事件对更广泛的劳动力市场的影响时，我们研究是否有证据表明对现有工人的就业和收入有影响，以及哪些部门受到影响，以及是否有企业创造响应。为此，我们使用数据源采用合成控制方法，该数据源在整个研究期间都在高频上几乎完全覆盖了县级就业结果。我们的结果与一个故事是一致的，在这个故事中，移民对最暴露于新移民劳动力的部门的本地人的收入给予了适度的下行压力，同时对满足移民消费者需求的部门的就业和收入产生了积极影响。数十年来，衡量移民对当地经济的影响一直是经济学家的重点。几篇论文分析了突然的移民浪潮的当地劳动力市场影响。的例子包括对1990年代苏联犹太人流向以色列的风险的分析（Cohen-Goldner and Paserman，2011年）； 2013年至15日，叙利亚人到土耳其的进发（Ceritoglu等，2017）；以及阿尔及利亚人在1950年代（Hunt，1992年）的风险。，鉴于可用的数据数量有限以及事件现在发生了四十年前的事实，在美国唯一研究的案例是玛丽埃尔·鲍斯特利特（Mariel Boatlift）。1这是一集，其中大约有100,000人从古巴居住，主要搬到迈阿密。While early studies established that this large inflow had no impact on local wages even in the short run Card (1990), recent re-analyses of the event have generated some disagreement on the effects, especially with respect to the impact on the small subgroup of male, less-educated, native workers (Borjas, 2017; Peri and Yasenov, 2019; Clemens and Hunt, 2019).争议的细节集中在测量，样本选择和所使用的方法上。由于几个原因，我们在这里研究的事件比Mariel的拖车更有意义，因为我们目前对美国的劳动市场影响的了解首先，我们研究的情节更为近，经济
通过护理来促进美国的健康
代表由护理社区联盟（NCC）组成的所有64个成员组织，我们期待在第119届国会与您合作和合作。NCC代表了护理专业中教育，实践，研究和法规的横截面。我们认为，医疗保健提供系统应该是促进患者选择和健康，通过科学发现进行研究的系统，并在整个生活中及时获得护理。拥有超过四十万个许可的注册护士（RNS），高级实践注册护士（APRN），1名护士领导者，护理董事会，学生，教职员工和研究人员，该行业体现了动力和热情，可以不断改善所有患者，家庭和社区的护理。2名护士继续前往前线，为全国社区提供护理，推动创新并改善医疗保健提供。继续对当前和未来的护理人员投资对这些提供者和患者必须进行。在第119届国会中，您可以通过支持这两个优先事项来支持我们国家的护士：第七章护理劳动力发展计划：支持我们当前和未来的护士最后一次在第116届国会上重新授权，《护理劳动力发展计划》（《公共卫生服务VIII》第VIII章（42 U.S.C.296 et seq。））通过解决护理教育，实践，招聘和保留的各个方面，帮助满足国家对护理服务的需求。以解决健康的社会决定因素的重新目的，NINR处于预防疾病的最前沿，从奖学金和贷款还款到支持APRN和未来的教师，每个标题VIII下的每个计划都是独一无二的，并且在支持我们的护理劳动力方面起着至关重要的作用。作为对护士的最大专用联邦资金，VIII的标题计划加强并维持了该国的护理管道，并满足了农村和服务不足社区的需求，在这些社区中，护理对改善健康至关重要。标题VIII护理劳动力发展计划的资金必须达到反映其服务的护理人群的水平，因为这些计划将社区卫生中心，医院，长期护理设施，地方和州卫生部门，学校，工作场所，工作场所和患者的患者联系起来。我们期待与该国会合作，重新授权这些计划，并确保维持我们的护理劳动力的联邦资金。国家护理研究所：护士研究人员和科学家作为美国国家卫生研究院（NIH）的27个学院和中心之一，国家护理研究所（NINR）基金研究建立了优质患者护理的科学基础。
Axis Bank 推出 AXAA – 一款由人工智能驱动的对话式银行 IVR
多语言机器人；可以用英语、印地语和印地语交谈 AXAA 能够有效识别客户查询的意图和性质 使用自动语音识别和自然语言理解（NLU）加速参与和解决问题 孟买，2020 年 7 月 30 日：为了有效、及时地处理来自客户越来越多的查询，印度第三大私营银行 Axis Bank 今天宣布推出自动语音助手“AXAA”，这是一款由人工智能驱动的对话式语音机器人。AXAA 的推出符合该银行“Dil se Open”的理念，以建立更加清晰的客户关注点，并踏上不断创新和改进的旅程。AXAA 的运行方式类似于人形机器人，能够将客户体验范式从传统的交互式语音应答 (IVR) 系统转变为一个呼叫引导和精确响应的新时代，具有非常高的准确性和一致性。它将帮助客户浏览 IVR 并解决他们的疑问和请求，在大多数情况下无需任何人工干预。AXAA 是下一代多语言语音机器人，可以用英语、北印度语和印地语交谈。这是一项独特的服务，有助于加速参与策略，并使用由人工智能驱动的业务算法增强的尖端自动语音识别、自然语言理解技术。AXAA 提供增强的客户体验，可自动化联络中心运营，每天可处理数十万个客户疑问和请求，并具有更快的扩展能力。部署此自动语音助手是为了通过深入了解客户疑问、其上下文和通话意图来增强客户体验。Axis Bank 执行副总裁兼零售运营和服务主管 Ratan Kesh 先生在发布会上表示：“我们的目标是通过将数字银行提升到客户服务的新领域，重新定义我们在客户生活中可以扮演的角色。这些举措是银行基于三大向量（GPS）增长、盈利和可持续性制定的战略中概述的目标和优先事项的一部分。这项新技术不仅可以提升客户体验，还可以提高我们联络中心运营的效率。更重要的是，它将帮助我们的员工专注于更复杂的客户查询和请求，从而提高生产率，同时改善质量和客户体验。AXAA 将与专业客户服务人员并肩合作，为客户提供一致和卓越的体验。AXAA 还使我们能够在 IVR 上整合更多自动化自助服务，使客户更接近采用数字平台。该银行已与服务提供商 Vernacular.Ai 合作，在电话银行 IVR 上部署 AXAA。Vernacular.Ai 为该解决方案提供端到端技术支持，并为语音 BOT 与 Axis Bank 应用程序的部署和集成提供专业服务。在此次合作中，Vernacular.Ai 首席执行官兼联合创始人 Sourabh Gupta 先生表示：“我们非常高兴与 Axis Bank 合作，共同推进他们的数字化转型，提供独一无二的银行体验
通用人工智能对国家和国家的影响
Yoshua Bengio 正如《国际先进人工智能安全科学报告》所强调的那样，通用人工智能系统的能力在过去十年中一直在稳步提升，并在过去几年中显著加速。1 如果这些趋势持续下去，并且按照领先人工智能公司宣称的目标，我们很可能在广泛的认知技能领域实现人类水平的能力，即通常所说的通用人工智能 (AGI)。值得注意的是，我们已经在自然语言方面实现了人类水平的能力，即可以阅读和理解文本并流利地响应或生成新的文本、视觉、音频或视频内容的系统。虽然科学进步无法准确预测，但许多领先的研究人员现在估计 AGI 的时间可能短至几年或十年。这与过去十年的稳步发展相一致，这些发展是由算法进步和计算资源使用量的扩大以及全球人工智能研发投资呈指数级增长（高达数万亿美元）所推动的。2 虽然缺乏内部审议能力（即思考能力）一直被认为是当前人工智能的主要弱点之一，但最近基于一种具有内部审议能力的新型人工智能的进展表明，我们可能即将缩小与人类水平推理能力的差距。3、4 此外，前沿人工智能公司正在寻求开发具有特定技能的人工智能，这种技能很可能解锁所有其他技能并加速进步：具有推动人工智能研究能力的人工智能。一个人工智能系统如果在人工智能研究方面的能力与人工智能实验室中最顶尖的少数研究人员一样强，那么高级研究人员的数量将成倍增加。尽管训练人工智能需要数万个 GPU，但一旦训练完成，就可以在推理时并行部署，产生相当于数十万个自动化人工智能工作者。这样的扩展可以大大加速超人人工智能系统的发展。这一场景的实现可能导致从 AGI 到人工智能超级智能 (ASI) 的快速转变，据一些专家称，转变时间从几个月到几年不等。5 想象这样的可能性可能具有挑战性，我们无法保证它们会实现，因为未来人工智能发展的速度和方向在很大程度上取决于未来数月和数年的政治决策和科学进步。如果 ASI 出现，会有什么后果？6然而，考虑到专家们列出的某些情景的后果，我们现在需要认真考虑如何减轻这些后果。显然，潜在的好处是巨大的，可以通过医学、教育、农业、应对气候变化等方面的进步，实现显著的经济增长和社会福祉的极大改善。然而，这种高级智能也可能在全球范围内提供无与伦比的战略优势，并使平衡偏向少数人（公司、国家或个人），同时对许多其他人造成巨大伤害。在当前的地缘政治和企业背景下尤其如此，因为对这些技术的控制极其集中。
项目名称：分布式系统加速器实时边缘人工智能（READS）
简介和动机 在过去十年中，机器学习 (ML) 技术逐渐进入加速器社区。近年来，深度学习的快速发展，特别是用于控制系统应用的强化学习以及深度学习在嵌入式硬件中的可访问性，重新引起了人们的兴趣并催生了大量应用 [ 1 ]。费米实验室加速器综合体（如图 1 所示）已为高能物理 (HEP) 实验提供了近五十年的质子束。该实验室目前的重点是其世界一流的强度前沿实验项目。虽然增加光束强度确实有其自身的挑战，但在很多方面，保持光束大小同时最大限度地减少光束损失（通过与光束真空管相互作用而损失的粒子）才是主要挑战。加速器通过数十万个设备的复杂系统进行控制。使用 ML 方法实现对其参数的微调和实时优化并超越人类操作员基于经验的推理是未来强度升级成功的关键。我们的目标是将 ML 集成到加速器操作中，此外，提供一个可访问的框架，该框架也可被具有动态调整需求的其他广泛加速器系统使用。为了成功最大限度地发挥 ML 的应用优势，我们将考虑以下几点：实时边缘 ML 系统优化：加速器涉及电源、射频和其他控制系统的复杂调节回路阵列。调节回路的增益针对操作进行手动优化和修复。实际上，光束分布和强度是在加速过程中变化的动态量。因此，这些动态系统理想情况下应该以近乎实时的方式重新检查操作条件。这需要一个能够在足够短的毫秒时间尺度上对系统变化做出反应的 ML 模型。快速、智能的分布式系统：由于粒子加速器的物理规模很大，控制系统往往分布在整个设施中。因此，优化每台机器的性能以及综合体的整体性能意味着需要一个快速的数据传输系统，允许子系统、机器和负责运行 ML 算法的计算机资源之间进行实时通信。我们的项目 Accelerator READS 将开发 ML 方法及其在大型加速器系统中的边缘实现。费米实验室在开发用于系统控制的实时嵌入式边缘 ML 设备方面处于领先地位，并利用 ML 提高了 HEP 实验的效率和准确性，例如紧凑型μ子螺线管 (CMS) 实验 [ 2 ]。利用内部实验室指导的研究和开发 (LDRD) 计划，费米实验室已经证明单个 ML 系统可以提高加速器性能。然而，将嵌入式 ML 系统连接在一起以协调分析和控制多个复杂结构尚未实现。将这项技术应用于加速器将使费米实验室加速器设施向快速、分布式和高性能控制和操作迈进。加速器 READS 产生的方法和工具将与各种复杂和分布式控制器的设计相关。我们将通过两个重要的实验来证明我们提案的有效性：Mu2e 溢出调节系统和主喷射器 (MI) 和循环器环 (RR) 光束损耗的去混合。