因为产生它们的动机和增强性是完全一样的!全球经济竞争以及巨型工业技术机器的陆地生态系统每个要素的价值正在推动人类见过的最具破坏性的战争。帝国主义正在使用越来越多样化的领域中最先进的技术,这些技术为SO称为所谓“混合战争”。每个新科学发现成为一种武器!新通用汽车(NBTS或TEA)植物品种的专利已经在市场上,并且已经由伟大的农业工业跨国公司购买,尽管事实上仍未批准各种负责的机构,并且通过越来越多的医生和科学家被定义为对人类的危险和环境的危险。这些是针对人类社区的不可估量的盗窃案,这些盗窃案通过使它们适合其生长环境而自然地选择了它们,从而丰富了当地一级的生物多样性。cristpr/cas9,也称为“分子剪刀”,是用于新转基因生物的遗传测序的技术。自2012年以来一直非常轻松地使用的方法(可以在互联网上轻松找到几百欧元的套件)。从那时起,这种基因组移植物的使用不仅在农业领域,而且在大多数生物科学领域都使用,对副作用的关注很少。<神圣的例子:WHO在GMO法规中使用大量的抗卵子19疫苗用户显然是在军事领域分泌的,但是现在众所周知,在过去的十年中,生物双重使用实验室(如武汉),那里的病毒(例如细菌武器和各自的解毒剂)通过民事法规进行了设计,在全球范围内呈指数增长。正在进行许多抗议活动,以开放第十三个生物实验室。也在佐治亚州,近年来发生了巨大的污染,损害了人类和动物,人口正在战争立足。在乌克兰发现了由16个美国实验室的工作人员进行的关于斯拉夫CEPPO人口的实验证词(尽管证据部分破坏了证据)。在意大利,意大利并没有好多了:根据PNRR的规定,至少应逐出一个地区,应该增强现有的规定(例如,Trieste将从第3级传递到安全的第4级)。不利的提取主义者将通过人口统计学的增加和所谓的资源来证明是有道理的,它正在推动少数跨国公司占有并通过专利的专利来占有:已确立的!所有这些都在全球承包商之间发生凶猛的对比的背景下,这只能导致最有利可图的事情:“战争”。
摘要:能源危机的全球意义以及可持续的欧洲电力系统的必要性加剧了人们对可再生能源的兴趣。本研究旨在探讨北多瑙河沿岸地区居民对太阳能系统的态度,这对于该地区专门从事太阳能系统安装的公司至关重要。该研究揭示了能源价格趋势、应对能源危机的潜在策略以及匈牙利和奥地利太阳能系统的监管环境,重点关注布尔根兰州地区。该研究分为两个主要部分:二次研究和一次研究。二次研究介绍了可再生能源的各种应用,尤其是太阳能,并研究了两国的能源定价趋势,特别强调了回报期和能源价格变化的影响。一次研究也分为两部分:第一部分考察已经使用太阳能系统的客户的满意度,第二部分关注潜在客户对太阳能投资的态度。研究结果全面展示了当前用户和潜在投资者对太阳能系统的看法。此项研究的实际意义在于寻找企业的发展机遇、推进能源效率目标、支持可持续发展努力。
摘要 本文将英国的法律争议视为 AI 政策的有益反思来源。政府已经发布了“国家 AI 战略”,但鉴于公众信任度存在疑问,该战略的有效性尚不清楚。一个关键问题是英国明显将法律“边缘化”。英国召开了一系列活动来调查对这些问题的关键法律观点,最终召开了针对五个领域的专家研讨会。与会者在自动化决策 (ADM) 的更广泛趋势背景下讨论了 AI。最近法律诉讼的激增预计还将继续。讨论阐明了个别案例与治理发展和更广泛的“AI 相关决策”系统性联系的各种方式,特别是由于透明度和意识方面的长期问题。这为提出与该领域政策相关的批评的主要群体的观点提供了全新的、当前的见解。政策制定者对法律和法律程序的忽视是导致英国最近实际实施 ADM 时出现质量问题的原因之一。现在需要发出强烈信号,从日益增加的不信任恶性循环转向能够赢得公众信任的方法。本文总结了建议,供政策制定者参考。
1。引言在植物培养中获得高质量和高收率是由许多因素决定的,其中最重要的是肥料(Azadi等,2022; Lavic等,2023)。使用矿物质肥料会导致高收益的增加,但它会不利地影响土壤的物理,化学和生物学特性,并导致土壤污染和效率低下(Uyanöz等,2004; Jia等,2022)。由于全世界人口的迅速增长和Türkiye,化学肥料被广泛而无意间用于从单位区域获得额外的收益率。结果,人类健康恶化,环境污染发生。考虑到这些缺点,有机起源的肥料用于可持续农业(Altindag等,2006; Channabasana等,2008; Erturk等,2012; Naghman等,2023)。
超分辨率(SR)生成对抗网络(GAN)有望在大型模拟(LES)中湍流闭合,因为它们能够准确地从低分辨率领域重建高分辨率数据。当前的模型培训和推理策略对于大规模的,分布式计算而不足以成熟,这是由于计算需求以及对SR-GAN的训练通常不稳定的,这限制了改进的模型结构,培训策略和损失功能定义的探索。将SR-GAN集成到LES求解器中进行推理耦合模拟也是评估其后验精度,稳定性和成本的必要条件。我们研究了SR-GAN训练和推理耦合LES的并行化策略,重点是计算性能和重建精度。我们研究了混合CPU – GPU节点体系结构的分布式数据并行培训策略,以及低/高分辨率子盒大小,全局批处理大小和歧视器准确性的相关影响。准确的预测需要相对于Kolmogorov长度尺度足够大的训练子箱。应注意训练批量规模,学习率,培训子箱数量和歧视者的学习能力的耦合效果。我们引入了一个数据并行SR-GAN培训和推理库,以进行异质体系结构,该架构可以在运行时在LES求解器和SR-GAN推理之间进行交换。我们研究了这种布置的预测准确性和计算性能,特别关注精确的SR重建所需的重叠(Halo)大小。同样,有效推理耦合LES的后验并行缩放受SR子域的大小,GPU利用率和重建精度的限制。基于这些发现,我们建立了指南和最佳实践,以优化SR-GAN湍流模型训练和推理耦合LES计算的资源利用率和并行加速,同时保持预测精度。
计算机和网络安全工程学学士学位(CCSE)是一项学位课程,为学生准备工程职业,涉及设计和应用安全且有弹性的计算机硬件和软件系统。这是一个独特的程序,将计算机工程和网络安全主题结合到一个专业。该计划强调了网络物理系统的网络安全工程,每天变得越来越普遍。它与物联网,云计算,医疗保健,智能/微电网电源系统,计算机网络和无线通信的发现和安全操作有关。
尽管对于静态针孔摄像头情况(第一个列),两种分布的分布都是一致的,但与基于EWA的基于EWA的估计值相比,基于UT的速度更为准确,而对于静态拟合摄像机案例(第三列),则在较高的非网络性非线性的情况下,UT可以使UT产生更好的近似值。用于滚动式摄像头姿势(第二和第四列),基于RS的UT-预测仍然可以很好地估计RS感知的MC介绍。相比之下,RS-Unaware EWA线性化分解,无法近似此情况(直方图域被封顶为0。04用于更清晰的可视化,但是基于EWA的投影仍具有较大KL值的较长尾巴分布)。在基于EWA的RS渲染中观察到的撕裂伪影是由这些不准确的程序引起的,导致在体积渲染步骤中导致不正确的像素到高斯的关联。
技术进步导致各种农业系统发生巨大变化,从而大幅提高生产能力 [1]。这些技术进步还确保了粮食安全、肉类和牛奶供应以及工业发展原材料的使用 [1]。农业技术进步越来越多地取代传统农业机械和其他设备的人力和干预 [2]。技术进步促进了农业支持功能的成功自动化,例如机械和肥料的输送以及原材料的生产 [3]。随着计算机技术和计算机系统的发展(表 1),成本进一步降低,农业系统的效率越来越强大 [4, 5]。计算机在农业中的应用分为三个重要领域:图像分析、作物模型和信息技术 [6]。计算机及其在这三个领域的应用改变了大多数传统农业耕作活动的面貌,从农学中最基本的土地利用转变为最高水平的工业加工 [6]。然而,计算机信息系统 (CIS) 是传递农业和非农业部门全球发展所需信息的基本基础 [7, 8]。 CIS 可以看作是人类发展不同领域所需的信息集 [4]。CIS 的主要类型包括执行支持系统 (ESS)、决策支持系统 (DSS)、管理信息系统 (MIS) 和交易处理系统 (TPS) [9]。ESS 通常被称为专家信息系统 (EIS),它结合了 MIS 和 DSS 的诸多功能,信息以根据使用系统的高管的偏好量身定制的形式呈现,例如使用图形用户界面 (GUI) [4]。DSS 向负责对特定情况做出判断的高层管理人员提供信息,并在结构不太完善的情况下(例如风险分析)为决策者提供支持 [4]。
注意:本文的先前版本以“青少年人力资本生产中的生产力与动机:来自结构动机现场实验的证据”为标题发布。我们感谢 James Heckman 和四位匿名审稿人的反馈,这些反馈大大改进了本文。Greg Sun、Nicholas Buchholz、Barton Hamilton、Stephen Ryan、Ismael Mourifié、Caroline Hoxby、Chris Taber、Jeffrey Smith、Samuel Purdy、Mary Mooney、Felix Tintelnot、Aloysius Siow、Angela Duckworth、Joseph L Mullins、Martin Luccioni 和 Rob Clark 也提供了有关本文内容或阐述的特别有用的对话。宾夕法尼亚大学、芝加哥大学、威斯康星大学麦迪逊分校、华盛顿大学圣路易斯分校、皇后大学、多伦多大学、NBER 夏季教育会议以及其他几场会议和研讨会的研讨会参与者提供了有用的反馈和建议。如果没有一支才华横溢、敬业、精力充沛、不知疲倦的研究人员团队,这个项目不可能实现,其中包括:Debbie Blair、Edie Dobrez、Matthew Epps、Janaya Gripper、Clark Halliday、Allanah Hoefler、Justin Holz、Kristen Jones、No'am Keesom、Tova Levin、Claire Mackevicius、Wendy Pitcock、Joseph Seidel、Kristen Troutman、Andrew “Rusty” Simon 和 Diana Smith。最后,我们要感谢一大批研究助理,包括 Marvin Espinoza、Bonnie Fan、John Faughnan、Yuan Fei、Ian Fillmore、Greta Gol、Justin Guo、Colton Korgel、Hunter Korgel、Ethan Kudrow、Helen Li、Victor Ma、Claire Mackevicius、Janae Meaders、Mateo Portune、Denis Semisalov、Yaxi Wang、De'Andre Warren、Colleen White 和 Colin Yu,他们对我们执行复杂的实验计划至关重要。我们非常感谢我们三个合作学区的匿名学校管理人员和教师,他们慷慨地付出了额外的努力来参与这项研究。我们也对与 Ariadne Merchant、Daphne Hickman、Morgan Hickman、Lydia Scholle-Cotton 和 Nicholas Merchant 的广泛讨论表示感谢。本文表达的观点均为作者的观点,并不一定反映美国国家经济研究局的观点。