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AI/ML 数据基础设施购买者指南
高性能计算 (HPC) 是科学发现的基石之一，尽管构成高性能计算基础设施的系统由于技术创新而发生了根本性的变化，但在过去 25-35 年中，提供数据的存储解决方案几乎没有发生任何变化。传统的旧式存储平台是由博士为博士设计的，其复杂性以及短视的性能模型已被证明难以管理。如今，由强大的 GPU 驱动的现代高性能计算平台正在成为主流，并已部署在媒体和娱乐、金融科技、生命科学和高性能数据分析等广泛而多样的行业中，然而，有些行业仍在使用上个世纪的这些传统存储解决方案为平台提供数据。实现结果和成果应该是使用 HPC 计算平台的主要目的，也是需要现代 HPC 存储解决方案的原因。
帮助人们利用最佳方法做出更好的决策......
积分和等级等游戏元素是吸引和激励学生和顾客的常用工具。然而，没有任何理论可以告诉我们哪些激励结构有效以及如何设计它们。在这里，我们将游戏化实践与强化学习中的奖励塑造理论联系起来。我们利用这种联系来开发一种方法，用于设计有效的激励结构并划分游戏化何时成功和何时失败。我们在两个行为实验中评估了我们的方法。第一个实验的结果表明，用我们的方法设计的激励结构可以帮助人们做出更好、更短视的决策，并避免不太原则的方法的陷阱。第二个实验的结果表明，使用积分和徽章等游戏元素可以有效地实施此类激励结构。这些结果表明，我们的方法提供了一种利用游戏化帮助人们做出更好决策的原则性方法。
经济和文化
教科书通常将人类学作为一种累积合作，作为一个完整的整体，它从其历史上像从树上掉下来一样自然而然地浮出水面。大多数专业的社会科学家都知道这根本不是事情的工作方式。人类学与其他社会科学一样，处于不断变化和发酵状态，我们对相关事实，我们的关注以及我们的问题和答案的定义一直在改变。如果是这样，为什么这么多人类学家在他们的教科书中以如此静态的方式介绍该领域？我们怀疑这部分是出于担心失去信誉和权威的恐惧。学生可能会放弃人类学课程，如果他们的教授承认自己的知识有多临时，同事之间的分裂和差异多么综合，如何代代相传地变化“事实”。学生，他们认为，想要事实和真理，而不是挑战，争论以及高级理论的柔和，变化的理由。教科书作者简化了该领域时，他们也可能以当前时刻的正常短视性行事，并以这样的想法
战略家的观点需要超越计划，
电子邮件：timothy.galpin@sbs.ox.ac.uk杂志：战略与领导力（2023年5月4日接受）doi：10.1108/sl-04-04-2023-0038关键词：战略，战略执行，战略执行，战略实施，战略计划摘要摘要摘要是您可以实施的战略。无论策略多么出色或优雅，它都是毫无价值的，直到有效实施为止。研究发现，糟糕的执行通常会大大减少其战略计划的价值管理项目。尽管有效战略执行的价值已在学术和管理实践文献中已经有十年的历史了，但新的研究发现，大多数战略家仍然是短视的，将战略视为主要计划的战略，主要关注实施。作为证据，本文的第一部分总结了牛津战略洞察项目的发现，该项目指出了严重的执行问题。在支持其修复方面，第二部分确定了管理战略执行的许多最佳实践。
大型公用事业如何阻碍清洁能源的发展以及我们能做些什么
当美国面临多重危机时——尤其是气候变化和种族与经济不平等——电力部门的权力集中阻碍了为美国人提供清洁、安全和经济高效的电力。虽然任何类型的电力公司（包括公共和合作社）都可能存在这种情况，但企业公用事业却带来了特殊的问题。二十年来，企业电力部门的合并将经济和政治权力集中在少数几家公司手中，这些公司更倾向于为股东带来丰厚的回报，而不是为客户和社区提供服务。企业公用事业越来越多地控制着电力的产生、传输、分配或出售给客户的方式——导致缺乏安全措施以及成本高昂、短视和肮脏的能源投资。这影响到我们所有人，因为我们正面临气候危机，并对居住在肮脏发电厂附近和较温暖的内城区的有色人种社区和低收入家庭造成不成比例的伤害。1
反向传播和大脑
大脑通过修改神经元 1 – 5 之间的突触连接来学习。虽然突触生理学有助于解释单个修改背后的规则和过程，但它并不能解释单个修改如何协调以实现网络目标。由于学习不能只是盲目积累短视的、突触特定的事件，而不考虑下游行为后果，因此如果我们要理解大脑中的学习，我们需要揭示协调整个网络可塑性的原理。在机器学习中，研究人员研究协调突触更新的方法，以提高人工神经网络的性能，而不受生物现实的限制。他们首先定义神经网络的架构，其中包括神经元的数量及其连接方式。例如，研究人员经常使用具有多层神经元的深度网络，因为这些架构已被证明对许多任务非常有效。接下来，研究人员定义一个误差函数 6，量化网络当前实现其目标的程度，然后他们寻找学习算法
观点
大脑通过修改神经元 1 – 5 之间的突触连接来学习。虽然突触生理学有助于解释单个修改背后的规则和过程，但它并不能解释单个修改如何协调以实现网络目标。由于学习不能只是盲目积累短视的、突触特定的事件，而不考虑下游行为后果，因此如果我们要理解大脑中的学习，我们需要揭示协调整个网络可塑性的原理。在机器学习中，研究人员研究协调突触更新的方法，以提高人工神经网络的性能，而不受生物现实的限制。他们首先定义神经网络的架构，其中包括神经元的数量及其连接方式。例如，研究人员经常使用具有多层神经元的深度网络，因为这些架构已被证明对许多任务非常有效。接下来，研究人员定义一个误差函数 6，量化网络当前实现其目标的程度，然后他们寻找学习算法
响应气候变化委员会 (CCC) 2023 年年度进展报告建议
我们正通过复兴核电来扭转前几届政府的忽视和短视行为。本届政府确保英国在核创新方面处于全球领导地位。已经宣布拨款 7 亿英镑帮助英国成为核聚变的全球中心，核聚变与太阳的燃料反应相同。我最近宣布了六家入围建造首批小型模块化反应堆的公司，这些反应堆可能会改变核电站的建设方式，并在英国带来数十亿英镑的投资。我们将继续支持欣克利角 C 核电站的现有场址，该场址将以可承受的成本提供可靠的能源，为近 600 万户家庭供电约 60 年。8 月，我们宣布向 Sizewell C 核电站投资 3.41 亿英镑，以政府现有的 8.7 亿英镑股份为基础，帮助确保我们确保这个国家核工业的未来。
Covid-19：目前我们对疫苗了解多少？
1 COVID-19 候选疫苗前景草案 – 2020 年 4 月 23 日。世卫组织。https://www. who.int/blueprint/priority-diseases/key-action/draft-landscape-COVID-19-candidate-vaccines-23-April-2020.pdf 2 https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04341389。 3 https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04352608?term=Sinovac&cntry=CN&draw=2。 4 https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2020.04.17.046375v1.full.pdf。 5 http://www.chictr.org.cn/showprojen.aspx?proj=52227。 6 Inovio Pharmaceuticals 首席执行官表示，该公司预计将在 4 月底前完成新冠疫苗志愿者的招募。CNBC，2020 年。https://www.cnbc.com/2020/04/23/inovio-plans-to-finish-recruiting-coronavirus-vaccine-volunteers-in-april.html。7 https://www.who.int/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019/global-research-on-novel-coronavirus-2019-ncov/solidarity-trial-accelerating-a-safe-and-effective-covid-19-vaccine。8 https://www.bbc.co.uk/sounds/play/p08b4l6g。 9 https://www.reuters.com/article/us-health-coronavirus-who/world-leaders-to-launch-who- covid-19-plan-but-us-wont-take-part-idUSKCN2261M7。10 Mahase E. Covid-19：特朗普暂停资助世卫组织，此举被指“任性”和“短视”。BMJ 2020；369：m1502.32295763 11 https://www.huffingtonpost.co.uk/entry/coronavirus-vaccine-before-lifting-lockdown_uk_5e984573c5b6a92100e30af1。
会议记录 - DAIR - 收购研究计划
当前的调度方法 调度工具（主要基于 CPM 和 PERT）采用网络方法来定义关键活动、空闲时间和完成开发所需的总时间。网络方法还为成本估算、资源分配、管理重点和风险评估提供了基础，并提供了工作流的可视化。然而，考虑到他们的工作包或任务级别，CPM/PERT 团队经理往往会形成一种短视的观点——这是有充分理由的。缺点是较少关注开发工作的系统视图。这导致了两个主要困难。首先，CPM 和 PERT 对项目活动采取静态观点（Balaji & James，2005），这无法解释复杂项目中固有的关系和相互依赖性。其次，基本假设是工作按计划在网络中进行——从要完成的工作到完成的工作有一个直接的流程。也就是说，每个 CPM 任务都有一个独立的开始和结束——工作要么开始，要么不开始，要么完成，要么不完成。对于可能无法正确完成或未达到所需质量的工作，没有任何解决办法 (Cooper, 1993c)。