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World File Search System日益
适应日益增长的量子云的作业和资源管理
摘要 — 随着量子计算的普及度不断提高，通过云高效访问量子机对全球学术和行业研究人员都至关重要。随着云量子计算需求呈指数级增长，资源消耗和执行特性分析是供应商端和客户端高效管理作业和资源的关键。虽然作业/资源消耗和管理的分析和优化在传统 HPC 领域很流行，但对于量子计算等新兴技术来说，它却严重缺乏。本文提出了优化的量子云自适应作业调度，注意主要特征，例如排队时间和跨机器的保真度趋势，以及其他特征，例如服务质量保证和机器校准约束。该提案的关键组成部分包括 a) 基于编译电路特征（例如电路深度和不同形式的错误）预测跨机器保真度趋势的预测模型，以及 b) 基于执行时间估计的每台机器的排队时间预测。总体而言，该提案在模拟 IBM 机器上针对多种量子应用程序和系统加载场景进行了评估，与传统作业调度程序相比，它能够在特定用例中将等待时间减少 3 倍以上，并将保真度提高 40% 以上。
速度杀伤：高超音速武器威胁日益严重
俄罗斯和中国都声称已经部署了高超音速打击导弹，以对抗美国正在发展的弹道导弹防御能力。俄罗斯表示，其 Avangard 高超音速滑翔飞行器据称具有核能力，射程为 6,000 公里，现已与空射的 Kinzhal 弹道导弹一起投入使用。据信俄罗斯还在开发 Zircon 高超音速巡航导弹、GZUR 制导导弹和苏霍伊 Su-57 飞机的空射武器。中国在 2019 年的阅兵式上展示了其 DF-17 高超音速滑翔飞行器，但目前尚不清楚该导弹是原型还是已经服役。美国声称中国也在测试一种具有洲际射程的高超音速滑翔飞行器，并开发了一种可以装备高超音速武器的弹道导弹。5
人工智能应用在电子商务中的重要性日益提高
关于人工智能在电子商务中的应用，有大量的研究。以下是最近文献中的一些摘要。Soni (2020) 认为，本综述探讨了人工智能在电子商务中的作用。过去几年见证了电子商务时代的快速扩张。同时，技术进步带来了不同的阶段，这些阶段有助于捕捉市场需求并更新趋势。因此，本综述重点介绍人工智能在电子商务业务中的应用。Anakkala (2021) 认为，人工智能 (AI) 意味着开发一个表现出我们与智能人类行为相关的自然特征的系统。推荐系统是一个研究领域和人工智能应用。推荐系统为最终用户提供个性化内容，例如产品。本硕士论文探讨了人工智能应用如何为电子商务商家创造价值，以及建议系统的价值主张是什么。这项研究是作为定性案例研究进行的，有来自两家公司的十名受访者。受访者代表供应商和商家组织。
MVTV 利用 Ultrastar Data60 满足日益增长的内容需求
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电磁干扰威胁日益严重
EMI 滤波连接器提供即插即用的解决方案。它们是封装 EMI/RFI 和 EMP 瞬态保护的最节省空间的方法。单个电容器阵列可以提供多个电容值。连接器外壳保护电容器阵列和二极管免受环境、机械和热损坏。集成在连接器中的瞬态电压抑制器为敏感电路提供 EMP 瞬态保护。模块化设计技术可减小整体封装尺寸并提高可维护性。通过将滤波器和二极管集成到连接器中，可减轻系统重量。单片电容器阵列是最可靠的 EMI/RFI 滤波方法。EMI 滤波连接器使用自动测试设备进行测试和记录。
人工智能技术助力日益复杂的社会做出决策和达成共识
[福岛19] S. Fukushima：复杂社会中决策与共识构建支持技术发展趋势，人工智能，第34卷，第2期，第131-138页（2019年） [福岛21] S. Fukushima：人工智能研究新趋势：日本的制胜策略，JST CRDS报告，CRDS-FY2021-RR-01（2021年） [福田19] N. Fukuda、S. Fukushima、T. Ito、T. Taniguchi、M. Yokoo：复杂社会中决策与共识构建的AI技术，人工智能，第34卷，第6期，第863-869页（2019年） [郝19] 郝K.：DeepMind希望教AI玩比围棋更难的纸牌游戏，麻省理工学院技术评论，2月5日， 2019，https://www.technologyreview. com/2019/02/05/137577/deepmind-wants-to-teach-ai-how-to-play-a-card-game-thats-harder-than-go/ (2019) [HBR 19] 专题：假新闻，DIAMOND《哈佛商业评论》，2019 年 1 月刊，第 16-82 页 (2019) [Ito 17] Ito, T.、Fujita, K.、Matsuo, N.、Fukuda, N.：基于代理技术创建大规模共识构建支持系统 ─ 迈向实现自动协助代理 ─，人工智能，第 32 卷，第 5 期，第 739-747 页 (2017) [Ito 20] Ito, T.、Suzuki, S.、Yamaguchi, N.、Nishida、T.、Hiraishi、K. 和 Yoshino、K.：D-Agree：基于自动化辅助代理的群体讨论支持系统，第 34 届 AAAI 人工智能会议论文集，第 13614-13615 页 (2020) [Kimura 18] Kimura、Y.、Fukushima、S. 等人：支持复杂社会决策和共识建立的信息科学与技术，JST CRDS 战略提案，
人类在日益自动化的航空系统中的作用
近年来，一些自动化支持者设想了未来的运输系统，该系统将在有限的或没有人类操作员监督的情况下运行。UAM 的支持者指出，这种最终状态可以降低成本并消除飞行员失误，飞行员失误被认为是许多飞机事故的一个促成因素（例如，Uber Elevate，2016 年）。这种观点忽略了人类操作员增加弹性的可能性，因为他们可以在自动化的“能力范围”之外感知和行动。我们使用术语“能力范围”来指代自动化系统赢得信任的场景和环境，它可以安全运行而无需人工干预。这类似于 Hoffman 和 Hancock (2017) 讨论的“能力范围”和 Woods (2015) 讨论的系统边界。在设计过程中，预期能力框可能以性能规范的形式明确表达，但预期能力框的某些方面也可能未说明。随着操作经验的积累，实际能力框有时会比预期的要小，因为系统无法处理场景和环境，包括设计人员预期的一些场景和环境。在其他情况下，系统可能无法处理未预料到的场景和环境。当安全关键系统能够调整其功能以保持安全性时，它具有弹性
受控环境农业日益受到关注 — 城市农业加速扩张 —
随着农业环境的变化，受控环境农业（CEA）越来越受到关注。CEA 是指受保护的种植，即在受控环境中种植农作物的过程（其中光照、二氧化碳、温度/湿度和气流等因素受到控制），包括在垂直农场和温室中种植，这些环境因素受到严格控制。由于 CEA 在室内种植，因此可以节省劳动力，减少农药使用，并且可以在任何地方建立。 为了解决 CEA 的生产和分销问题，正在采取各种措施来降低成本，例如通过优化运营、提高质量和缩短运输时间。 展望未来，CEA 业务预计将在城市地区扩展。如果能够找到从循环经济角度提出的挑战的解决方案，除了生产和分销问题之外，还可能开辟新的商机。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
1 全球日益增长的能源需求中合理的能源需求模式...
a 马萨诸塞大学阿默斯特分校、伦敦大学亚非学院，gsemieniuk@umass.edu b 新社会研究学院，keynes876@gmail.com c 维也纳经济与商业大学、国际应用系统分析研究所 (IIASA) 和维也纳国际经济研究所 (WIIW)，armon.rezai@wu.ac.at d 新社会研究学院，foleyd@newschool.edu