您好,我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC(也称为 AiWebTools.Ai)的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站,或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来,我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在,并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用,包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来,我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具,它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作;相反,我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的,赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题,如果他们没有口袋里的人工智能助手,他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能,它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能,从医生人工智能到兽医人工智能,再到教育导师,再到大学学位 GPT,这是一个 GPT,它基本上可以教你每一门大学课程,不管你想学什么学位,它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情,我真的无法在这篇证词中全部列出,但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失,这是肯定的,无论你通过什么法律,即使人工智能明天成为非法,一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行,而你无法控制网络。此外,人工智能已经发展到可以在硬件本地运行,你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的,人们对此一无所知,例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot,你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成;然而,co-pilot 有必须遵守的条款和条件,因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能,看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响,并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里,我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人,这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中,它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明,更有能力,我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的,它正在到来,你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律,阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西;然而,你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西,因为它在这个世界上以多种方式运行,所以它无法改变;它将进化成它注定要参与的任何东西,没有任何法律可以影响它的行动方向
世界各地海港的集装箱运输量不断增加,而能源成本是总成本中的重要组成部分。耶夫勒港的集装箱码头 (CT) 是瑞典东海岸最大的集装箱码头,也不例外。随着运输量逐年增长,未来几年将开放一个新码头,在现有的两台岸边起重机 (STS) 基础上再增加三台和六台电动橡胶轮胎龙门起重机 (eRTG)。因此,加强能源效率措施,降低能源消耗和相关成本至关重要。因此,本报告旨在分析在耶夫勒港集装箱码头起重机中实施储能系统是否有助于通过在制动降低集装箱时回收能量以及削减电力峰值来降低电力成本。在对当前能源回收和存储方案进行文献综述后,本文提出了三种解决方案:两种方案适用于目前使用两台岸桥 (STS) 起重机的情况,第三种解决方案将在未来安装的三台 STS 起重机中实施,这也对码头中的任何其他起重机都有好处。根据所做的计算,这三种方案可以减少大量能源消耗,而且利润丰厚。然而,这些解决方案只是初步研究,还需要做更多的工作来确定确切的盈利能力和技术系统细节。这项工作是与耶夫勒港和集装箱码头运营公司 Yilport 合作完成的。
ADAPT-VQE 是一种用于近期量子计算机上量子化学系统混合量子经典模拟的稳健算法。虽然其迭代过程系统地达到基态能量,但 ADAPT-VQE 的实际实现对局部能量最小值很敏感,导致过度参数化的假设。我们引入了 Overlap-ADAPT-VQE,通过最大化它们与已经捕获一些电子相关性的任何中间目标波函数的重叠来增加波函数。通过避免在散布局部最小值的能量景观中构建假设,Overlap-ADAPT-VQE 产生了超紧凑的假设,适用于高精度初始化新的 ADAPT 程序。对于强相关系统,与 ADAPT-VQE 相比具有显著优势,包括电路深度的大幅节省。由于这种压缩策略也可以用精确的选定配置相互作用 (SCI) 经典目标波函数进行初始化,因此它为更大系统的化学精确模拟铺平了道路,并增强了通过量子计算的力量决定性地超越经典量子化学的希望。
近年来,量子机器学习在理论和实践方面取得了长足的发展,已成为量子计算机在现实世界中应用的有希望的领域。为了实现这一目标,我们结合了最先进的算法和量子硬件,为量子机器学习应用提供了实验演示,并可证明其性能和效率。具体来说,我们设计了一个量子最近质心分类器,使用将经典数据高效加载到量子态并执行距离估计的技术,并在 11 量子比特离子阱量子机上进行了实验演示,其准确度与经典最近质心分类器的准确度相当,可用于 MNIST 手写数字数据集,并可实现 8 维合成数据的准确度高达 100%。
摘要 — 基于脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI) 是一种很有前途的技术,可用于增强虚拟现实 (VR) 应用,尤其是游戏。我们专注于所谓的 P300-BCI,这是一种稳定而准确的 BCI 范例,依赖于识别刺激后约 300 毫秒 EEG 中出现的正事件相关电位 (ERP)。我们实现了这种 BCI 的基本版本,该版本显示在普通且价格合理的基于智能手机的头戴式 VR 设备上:即移动和被动 VR 系统(除智能手机外没有其他电子元件)。手机执行刺激呈现、EEG 同步(标记)和反馈显示。我们将 VR 设备上的 BCI 的 ERP 和准确性与个人计算机 (PC) 上运行的传统 BCI 进行了比较。我们还评估了主观因素对准确性的影响。这项研究是受试者内部研究,每种模式有 21 名参与者,每人进行一次会议。尽管与 PC 系统相比,VR 系统中的 P200 ERP 明显更宽更大,但 PC 和 VR 系统之间的 BCI 准确度没有显著差异。
普通语言摘要巨噬细胞是源自血液中单核细胞的先天免疫系统的重要组成部分,并有助于宿主的炎症和肿瘤发育。巨噬细胞经常转化为肿瘤微环境中与肿瘤相关的巨噬细胞(TAM),这不仅促进了肿瘤的生长和转移,而且还导致对化学疗法和免疫疗法的抗性,从而使巨噬细胞具有吸引人的巨噬细胞,以吸引肿瘤学的组合疗法。巨噬细胞重编程是指通过改变其功能和表型来调节其在免疫反应和肿瘤微环境中的作用,并涉及多种机制,包括经典的M1/M2极化,代谢重新编程,表观遗传调节,表观遗传调节,途径调节,路径调节和肿瘤微观环境中的路径调节。在这里,我们回顾了肿瘤中巨噬细胞极化和治疗的最新研究,巨噬细胞重编程的不同机制,并展望巨噬细胞重编程的未来。
量子计算最有前途的应用集中在解决搜索和优化任务上,特别是在物理模拟、量子化学和金融等领域。然而,目前的量子软件测试方法在工业环境中应用时面临实际限制:(i)它们不适用于与行业最相关的量子程序,(ii)它们需要完整的程序规范,而这些程序通常无法获得,(iii)它们与 IBM 等主要行业参与者目前采用的错误缓解方法不兼容。为了应对这些挑战,我们提出了一种新颖的量子软件测试方法 QOPS。QOPS 引入了一种基于 Pauli 字符串的测试用例的新定义,以提高与不同量子程序的兼容性。QOPS 还引入了一种新的测试 oracle,它可以直接与 IBM 的 Estimator API 等工业 API 集成,并可以利用错误缓解方法在真实的噪声量子计算机上进行测试。我们还利用泡利弦的交换特性放宽了对完整程序规范的要求,使 QOPS 可用于在工业环境中测试复杂的量子程序。我们对 194,982 个真实量子程序进行了 QOPS 实证评估,与最先进的程序相比,它在测试评估中表现出色,F1 分数、准确率和召回率都堪称完美。此外,我们通过评估 QOPS 在 IBM 的三台真实量子计算机上的性能来验证其工业适用性,结合了工业和开源错误缓解方法。
[1] Wu,Yue等。“春天:研究论文和推理游戏。”关于神经信息处理系统的第三十七次会议。2023。[2] Ammanabrolu,Prithviraj等。“如何避免被刺激吞噬:文本世界的结构化探索策略。”ARXIV预印型ARXIV:2006.07409(2020)。[3] Yao,Shunyu等。“保持冷静和探索:基于文本的游戏中动作生成的语言模型。”2020年自然语言处理经验方法会议(EMNLP)会议论文集。2020。[4] Wei,Jason等。“经过思考的链条促使在大语言模型中引起推理。”神经信息处理系统的进步35(2022):24824-24837。[5] Madaan,Aman等。“自我refine:迭代精致,并进行自我反馈。”Arxiv预印型ARXIV:2303.17651(2023)。
自动蛋白功能预测涉及从其已知序列推断蛋白质的功能。此函数通常由从预定义的基因本体论中提出的术语列表来描述,该术语是在层次上组织的。预测蛋白质功能需要为每个项做出二进制决策,确定它是否适用于给定序列。论文将主要探讨深度转移学习的应用,并利用蛋白质级信息和注释之间的相互关系。要求:1。了解深度学习和转移学习。2。在自动化蛋白质功能预测中熟悉当前的最新技术,特别强调了最近的深度学习工具。3。进行文献搜索方法AD 1和2。4。设计自己的算法 /修改现有算法,以自动预测蛋白质功能,并深入转移学习。5。将您的解决方案与基本基准测试(BLAST + KNN,PRIORS)或搜索中讨论的方法与可用实现进行比较,使用传统的评估分类器质量的度量(精度,回忆,F1)。
现代科学和社会中大多数问题的极端复杂性对我们最好的理论和计算方法提出了非常巨大的挑战。作为一个例子,即使是最强大的超级计算机,也可以基于流动运动方程的直接模拟来预测行星尺度上天气的任务前面的Exascale操作(每秒10亿个流量点操作)。此外,这个和类似的问题通常受到影响解决方案的初始数据和其他参数引起的各种不确定性来源。因此,每个案例研究都需要几个实现,以积累足够的统计信息(集合模拟),从而进一步加强了对计算能力的追求。鉴于电子计算机面临着非常严格的能量限制,因此不断寻求替代模拟策略。在过去的十年中,巨大的效果已经专门用于量子计算机的开发,使用能够利用量子系统同时占据众多状态的硬件设备(量子纠缠)。直接优势是,量子系统原则上可以执行多种并行量子计算,而不是只能在二元状态下运行的经典计算机(位)。最近,没有一天没有