XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System效率
工程的PEGRNA提高了Prime编辑效率
使用条款本文从哈佛大学的DASH存储库下载，并根据适用于其他已发布材料（LAA）的条款和条件提供，如https://harvardwiki.atlassian.net/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/ngy/ngy/ngy5ngy5ndnde4zjgzndnde4zjgzntc5ndndndgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgiamsfyytytewy
通过整合农艺实践和遗传进步来提高氮在农业中的利用效率
氮是植物生长和生产力的关键营养素，但在农业中使用的不确定是经济和环境挑战。增强氮的使用效率（NUE）对于促进可持续的作物生产和减轻氮损失的负面影响，例如水污染和温室气体排放至关重要。本评论讨论了旨在改善NUE的各种策略，重点是农艺实践，遗传进步和综合管理方法。与精确的农业技术一起探索了传统的农艺方法，包括氮施加分裂和使用受控释放肥料，这可以根据作物和土壤条件实时调整对氮的实时调整。遗传学和生物技术的进步，例如常规育种，遗传修饰和基因组编辑，已促进了氮的摄入和吸收和同化的改善的作物品种的发展。此外，包括氮固定细菌和菌根真菌在内的有益微生物的作用被强调为增强氮的可用性和减少对合成肥料的依赖的自然手段。审查进一步强调了可持续的实践，例如基于豆类的农作物轮作，连续覆盖作物和有机施肥，这有助于土壤氮的富集和整体土壤健康。通过结合这些农艺，遗传和微生物策略，可以实现一种整体氮管理方法，从而最大程度地提高作物产量，同时最大程度地减少环境影响。这种综合策略支持弹性和可持续的农业系统的发展，从而促进了长期的土壤生育能力和生产力。
评估公共部门能源效率贷款计划：技术方法附件
在工作的范围范围内，根据在范围范围内开展的活动和与Beis进行磋商的活动产生的洞察力进行了完善和最终确定。下表提供了高水平和详细评估问题的摘要。它还将读者指向综合报告的相关部分，其中涵盖了每个评估问题。表1综合报告中评估问题的范围和覆盖范围
第一个双向自适应脑部计算机接口提高了通信效率
在这项新研究中，中国的团队通过添加可以直接向大脑反馈的技术为BCI设备带来了一个全新的维度，从而使其成为双向通信设备。团队指出，使BCI设备双向设备的全部要点是提高效率并允许其在更广泛的应用程序中使用。与常规BCI设备相比，他们声称新设备可提高效率100倍，并使能源需求减少约1000倍。
关于可再生能源和能源效率的议会间会议（IPM25）
•“欧盟的电气化策略”，MechthildWörsdörfer，副局长 - 公正和绿色能源过渡的协调，DG能源，欧洲委员会•“工业流程的电气化如何改善欧盟工业竞争力”欧洲热泵协会首席执行官肯尼（Kenny）•“电动汽车和卡车及其潜在的能源灵活性”，朱莉娅·波利斯卡诺瓦（Julia Poliscanova），车辆＆e-Mobility供应链，运输和环境与MEP和MPS 15:45 Coffee Break 16:00键盘的交通和环境讨论：欧盟委员会与MEPS和MPS 16:45的过渡，第4节：支持欧洲能源过渡和现代化主席的支持要素：Bruno Tobback，MEP比利时
最大化从案例到云的效率和可持续性
DANFOSS EM530和EM511能量计为单相和三相系统提供准确可靠的能量监测。通过Modbus RTU构建了无缝集成到建筑管理系统（BMS）和第三方控制系统中，它们可以实时监视和控制。具有背光显示，符合国际标准的精确测量以及直观的配置，这些仪表易于使用且高效。是监视单机器或整个装置的理想选择，它们有助于优化能源使用，尽早确定问题并支持预防性维护。
中等/重型车辆的加油效率
•董事会在2025年1月采用的计划•主要关注轻型（LD）车辆•了解该地区的车辆所有权，并预测潜在的增长•了解当前的EV基础设施和预测未来的充电基础设施需求，检查该地区采用EV的障碍•确定该地区的行动以增强该地区的EV生态系统，例如。劳动力发展与经济发展
效率和需求预测的框架-IJRPR
随着传统库存管理的确定挑战，例如错误的需求预测，股票管理效率低下以及高仓库成本，人工智能和机器学习已成为库存管理的重要合作伙伴（Ayomide Madamidola等人，2024年，2024年； Vaka，2024年）。随着过时的系统和流程，传统库存管理系统努力优化需求和供应。因此，它始终在库存管理中经历过多的库存和库存，从而导致客户满意度和盈利能力降低。此外，不可预测的市场变化，季节性变化和动态趋势使库存过程复杂化（Germain等，2008）。由于与AI集成的机器学习可以通过数据驱动的解决方案进行更高级的库存管理，因此它支持准确的需求预测并自动化补货决策（Mitta，2024）。这最终通过分析与供应下巴（如天气条件和动态经济趋势）合并的外部因素，从而使需求预测更加精确，与传统的库存管理系统（Khedr和S，2024; Pasupuleti et al。，2024）相比，这最终导致了最佳的库存维持。
计算机科学中的博士论文提高了从人类反馈中学习的样本效率
随着人工智能的快速发展，该技术已从工业和实验室环境中转移到了日常人的手中。一旦AI和机器人代理人被安置在日常家庭中，就需要考虑到人类的需求。使用诸如从人类反馈（RLHF）中学习的方法，代理可以通过学习奖励功能或直接基于其回馈来优化策略来学习理想的行为。与互联网规模数据受益的视觉模型和大型语言模型（LLM）不同，RLHF受到提供的反馈量的限制，因为它需要额外的人为努力。在本文中，我们研究了如何减少人类提供的反馈数量，以减轻奖励功能而不会降低估计值时减轻负担。我们从基于偏好的学习角度来解决反馈的信息和效率之间的基本权衡。在这方面，我们介绍了可以分为两组的多种方法，即在没有额外的人类努力的情况下提高反馈质量的隐式方法，以及旨在通过使用其他反馈类型来大幅增加信息内容的明确方法。为了暗中提高偏好反馈的效率，我们研究如何利用主动学习（AL）来通过从差异自动编码器（VAE）中从差异化表示中挑选出差异的群集来提高样品的多样性。此外，我们还利用了优先对对通过在VAE的潜在空间上插值执行数据综合之间的独特关系。虽然隐式方法具有不需要额外努力的好处，但它们仍然遭受单独提供的信息提供的有限信息。对轨迹的偏好的一个局限性是没有折扣，这意味着如果首选轨迹，则为整个轨迹是首选，导致休闲混乱。因此，我们引入了一种称为“亮点”的新形式的反馈形式，该反馈使用户可以在轨迹上显示，哪一部分是好的，哪一部分不好。此外，利用LLMS创建了一种让人通过自然语言解释其偏好的方法，以推断出哪些部分是首选的。总的来说，本论文远离了互联网规模数据的假设，并展示了我们如何从人类较少的反馈中实现一致性。