XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System和机
ZTA 25-01自存储公民和机构
分区文本修正案（ZTA）25-01于2025年2月4日由理事会主席斯图尔特（Stewart）介绍，由理事会副总裁贾万多（Jawando）和议会成员Fani-Gonzalez，Friedson，Friedson，Mink，Sayles，Sayles，Sayles，Katz，Albornoz，Albornoz和Luedtke发起。安理会公开听证会定于2025年3月11日。此ZTA将帮助无法在住宅转换中被拆除或重复使用的房屋所有者，以便对建筑物进行替代的适应性使用。如果慈善机构，慈善机构或文化机构使用的地面使用地面，则在CR区内的这些建筑物内允许使用自存储。当前，仅当它位于级别以下（主要用于其他目的）的建筑物以下时才允许使用。供该使用的有限使用标准包括自适应重用过去两年中空置90％或更多空缺的办公楼，由现场计划的项目批准，位于底楼上方，并符合其他设计和操作标准。分区代码中自存储的定义如下：
联合国秘书处部门和机构，专业机构和相关组织
国际民事会局国际民航组织Jane Hupe女士，副主任Tetsuya Tanaka先生（DCP替代）Officeenv@icao.int; ttanaka@icao.int
思维和机器的三种复杂性
摘要：在这篇观点文章中，我们表明，基于信息理论措施的形态空间可以是将生物学剂与人工智能（AI）系统进行比较的有用构造。该空间的轴标记了三种复杂性：（i）自主神经，（ii）计算和（iii）社会复杂性。在这个空间上，我们绘制了细菌，蜜蜂，秀丽隐杆线虫，灵长类动物和人类等生物学剂；以及AI技术，例如深神经网络，多代理机器人，社交机器人，Siri和Watson。基于复杂性的概念化为识别定义特征和有意识和智能系统的类别提供了有用的框架。从评估意识和清醒的意识的认知和临床指标开始，我们询问AI和合成工程的生命形式如何衡量同源指标。我们认为，意识和清醒源于计算和自主性复杂性。此外，从认知机器人技术中挖掘见解，我们研究了意识在进化游戏中的功能作用。这表明描述意识的第三种复杂性，即社会复杂性。基于这些指标，我们的形态空间提出了除生物学以外的其他意识的可能性。即合成，基于组和模拟。这个空间提供了一个常见的概念框架，用于比较特质和突出设计原理。
焦点中的合成生物学：工程生活的政策问题和机会
本文档报告了OECD全球技术论坛（GFTECH）专家焦点小组在合成生物学上进行的讨论。从2023年11月开始，它汇集了来自32个国家的研究，政府，学术界，非政府和行业背景的66名专家，以分享见解，并提供有关合成生物学面临的技术，社会和政策问题的证据。它旨在向决策者告知专家认为可以采取行动来促进强大的生物经济，提供广泛的社会利益并减轻潜在风险的关键领域。通过让一线研究人员和私营部门创新者参与映射技术未来及其对社会的变革潜力，它还旨在根据焦点小组专家的观点表达OECD的政策含义和潜在作用。
人工智能和机器学习通过诊断和预测分析转化皮肤病理学
次，允许皮肤病理学家专注于复杂的病例，以解决服务不足地区不断增长的需求。尽管取得了这些进步，但由于不足以多样化的培训数据集，监管障碍以及有关数据培训和模型解释性的道德问题，挑战仍然是算法偏见的形式。解决这些挑战需要开发全面的，可解释的AI系统，并建立透明框架以进行临床整合。AI和ML在皮肤病理学中的变革潜力很明显，这些技术可以通过提供精确的诊断诊断，个性化的护理和提高效率来重新定义该领域，最终将皮肤病理学转化为基于证据的新时代，以证据为基于循证的患者，以患者为中心的药物。
混合元启发式和机器学习算法......
注意：请注意，本文件可能不是作品的记录版本（即已发布的版本）。作者手稿版本（提交同行评审或同行评审后接受出版）可以通过缺少出版商品牌和/或排版外观来识别。如果有任何疑问，请参考已发布的来源。
使用自然语言处理和机器学习的自动化施工合同分析
摘要。上升的温室气体浓度和全球气溶胶排放量的下降正在导致能量以越来越多的速度积聚在地球气候系统中。对地球能量不平衡和海洋变暖的增加的不完全理解可降低准确准备近期气候变化和相关影响的能力。在这里，基于卫星的地球能量预算和海洋表面温度的观察与1985 - 2024年的ERA5大气再分析相结合，以提高人们对地球净能量不平衡变化和导致海洋表面变暖的物理理解。将地球能量失衡从2001 - 2014年的0.6±0.2 wm-2增加到2015 - 2023年的1.2±0.2 wm-2，主要是由于吸收的与海洋中与云辐射效应相关的吸收阳光的增加。观察到的吸收阳光的增加并未被ERA5完全捕获，并且由云层在全球海洋上反射的阳光的广泛减少确定。强烈有助于减少阳光的反射，但韦德尔海和罗斯海最近的南极海冰下降也是最近的南极海冰。在年际时间尺度（2000-2023）中，发现了每年1 Wm-2增加地球能量不平衡的每年增加0.1 o c/yr的增加。只有在混合层下方的热通量中没有并发响应时，才可以从简单的海洋混合层能量预算来理解这一点。基于这种简单的能量平衡方法和观察性证据，发现从2022年到2023年的近乎全球海洋表面变暖在0.27 o c上，与1.85±0.2 wm-2的较大能量失衡在物理上是一致的与从la nina到El Ni〜NO条件的过渡有关的混合层下方的通量。对地球能源预算的驱动因素的这种新解释及其与海洋变暖的联系可以提高对近期变暖和气候预测的信心。
土壤控制羧酸盐驱动的过程和机会
我们提供的场景的特征是细纹理且营养丰富的土壤，这导致根部渗出率相对较低，但与矿物质相关的碳酸盐酸盐相关性很高。这种土壤环境更倾向于有助于土壤C储存。在第二种情况下，粗纹理和营养贫困的土壤会导致羧酸盐产生率更高，羧酸盐的能力较高，可以通过螯合动员营养。在这种情况下，羧酸盐诱导的营养动员最大化。我们希望强调需要在提出重生的农业实践时将土壤特性的多样性整合起来，该实践利用羧酸盐驱动的土壤过程及其相关的生态功能，必须根据土壤物理学的环境对其潜在的益处进行评估。
Miligrid，反向拍卖和机构适应
1通讯作者：巴黎SUD大学，RITM，经济学，法律和管理学院，54 Boulevard Desgranges，92330，法国斯科克斯，巴黎地区。adewale.arowolo@u-psud.fr，电话：+33672942423 2 Reiner Lemoine Institute，Rudower Chaussee 12，德国柏林3 Reiner Lemoine Institute，rudower Chaussee 12，柏林和吉比格大学，乔治·利比格大学。4巴黎SUD大学，RITM，经济学，法律和管理学院和LGICentralsupélec，3 Rue Joliot Curie，91192 Gif Sur Yvette，法国4巴黎SUD大学，RITM，经济学，法律和管理学院和LGICentralsupélec，3 Rue Joliot Curie，91192 Gif Sur Yvette，法国
IR融合：静态红外滴分析的融合框架结合数值解决方案和机器学习
摘要 - 片上功率电网（PG）的摘要分析至关重要，但由于综合电路（IC）量表的迅速增长，在计算上具有挑战性。当前EDA软件采用的传统数值方法是准确但非常耗时的。为了实现IR滴的快速分析，已经引入了各种机器学习（ML）方法来解决数值方法的效率低下。但是，可解释性或可伸缩性问题一直在限制实际应用。在这项工作中，我们提出了IR融合，该IR融合旨在将数值方法与ML相结合，以实现静态IR滴分析中准确性和效率之间的权衡和互补性。具体而言，数值方法用于获得粗糙的解决方案，并利用ML模型进一步提高准确性。在我们的框架中，应用有效的数值求解器AMG-PCG用于获得粗糙的数值解决方案。然后，基于数值解决方案，采用了代表PG的多层结构的层次数值结构信息的融合，并设计了Inpection unet u-net模型，旨在捕获不同尺度上特征的详细信息和相互作用。为了应对PG设计的局限性和多样性，将增强的课程学习策略应用于培训阶段。对IR融合的评估表明，其准确性明显优于以前的基于ML的方法，同时需要在求解器上迭代较少的迭代才能达到相同的准确性，与数值方法相比。