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缩放AI和Gen AI：过程，心态和GPT模型
您想成为AI世界的领导者更有效吗？您想建立一个更快乐，更高的表现团队吗？您想在以更大的同理心和灵感领导的同时做出更好的决定？如果您回答了这些问题中的任何一个，请参加本届会议，以了解如何利用情商成为史诗般的领导者 - 一个以同理心，目的，灵感和联系领导的人。练习的目的是在情感智力方面具有自我意识，反映了这些技能如何在您的领导生活中表现出来，以及如何提高这些技能，以通过AI和成长来推动进一步的创新。最后，您结论了一项行动计划，特别是您如何将自己的智慧（我星期一要做的事情）付诸实践。
为工业转型论坛和圆桌会议缩放可持续化学
这项工作是作为由美国政府机构赞助的工作的帐户准备的。该项目由美国能源部，国家能源技术实验室资助，部分通过现场支持合同。均不要对任何信息，apperatus，apperatus，apperatus，apperatus，apperatus niver no noseft fivine int intrring fortrrication forrring intrring forrring notefrring notefrring nosefrring nosection 对准确性，完整性或任何信息的使用或任何信息，私人或代表其私密性侵犯的权利，对准确性，完整性或任何第三方使用，或任何第三方使用，或任何第三方使用，或任何第三方使用，或任何第三方使用，或任何第三方使用或任何结果的法律责任或责任，或承担任何法律上的责任或责任。 在此引用以商业名称，商标，制造商或其他方式指定任何特定的商业产品，流程或服务，并不一定构成或暗示其认可，建议或受到美国政府或其任何代理商或其承包商或其承包商或分包商的认可。 本文所表达的作者的观点和观点不一定陈述或反映美国政府或其任何机构，其承包商或分包商的观点和意见。均不要对任何信息，apperatus，apperatus，apperatus，apperatus，apperatus niver no noseft fivine int intrring fortrrication forrring intrring forrring notefrring notefrring nosefrring nosection 对准确性，完整性或任何信息的使用或任何信息，私人或代表其私密性侵犯的权利，对准确性，完整性或任何第三方使用，或任何第三方使用，或任何第三方使用，或任何第三方使用，或任何第三方使用，或任何第三方使用或任何结果的法律责任或责任，或承担任何法律上的责任或责任。 在此引用以商业名称，商标，制造商或其他方式指定任何特定的商业产品，流程或服务，并不一定构成或暗示其认可，建议或受到美国政府或其任何代理商或其承包商或其承包商或分包商的认可。 本文所表达的作者的观点和观点不一定陈述或反映美国政府或其任何机构，其承包商或分包商的观点和意见。对准确性，完整性或任何信息的使用或任何信息，私人或代表其私密性侵犯的权利，对准确性，完整性或任何第三方使用，或任何第三方使用，或任何第三方使用，或任何第三方使用，或任何第三方使用，或任何第三方使用或任何结果的法律责任或责任，或承担任何法律上的责任或责任。在此引用以商业名称，商标，制造商或其他方式指定任何特定的商业产品，流程或服务，并不一定构成或暗示其认可，建议或受到美国政府或其任何代理商或其承包商或其承包商或分包商的认可。本文所表达的作者的观点和观点不一定陈述或反映美国政府或其任何机构，其承包商或分包商的观点和意见。
大型时间序列模型的缩放法律
时间序列的预测是所有涉及时间订购观察的所有行动的决策和科学推论的基础。实际上，可以说出过去数据（无论是明确或隐式）的概率预测，可以说是每个人类决定的基础[1-5]。在工业和科学环境中，时间序列的预测传统上涉及对任何一种统计模型（例如Arima，Garch，State Space模型等）进行监督培训；有关评论的定制动力学模型，请参见[6，7]，基于领域特定的知识，或者是最近对基于深度学习的方法进行培训或针对特定培训的特定预期的方法（请参阅特定的预期）（请参阅A a a a a a [8]。虽然这些方法一直构成了时间序列分析的基础，但直到现在，关键的挑战和局限性仍然存在：统计模型通常无法描述和捕获数据基础的潜在过程，并掌握了他们的预测效用；开发专门的问题特定模型需要在人类的时间和资源上进行大量投资；在单个数据集上训练的经过培训的有监督的深度学习方法通常仅在数据丰富的制度中有用，并且对其他问题的推广不佳。
选择全球气候模型数据，用于通过生成机器学习和使用在功率计划中进行缩小缩放，以使气候和能源系统的一致性
摘要气候模型和场景的结果范围对于理解电力计划分析中的不确定性很重要。美国能源资助部的一个名为“气候和能源系统对齐的电力计划”正在开发数据和分析方法，以反映气候变化对电力系统计划的关键变量的影响，这是电网现代化实验室财团的一部分。该项目将选择并准备全球气候模型结果，以用于电力系统计划模型。一份相关报告（对能源分析中使用的全球气候模型的评估）评估了耦合模型对比的各种全球气候模型的性能第6阶段数据存档，以了解其在能源系统绩效方面的历史技能以及在多个气候变化方面的未来预测。从该报告中构建，我们描述了气候场景（共享的社会经济途径[SSP] 2-4.5）和五个气候模型的选择：TAIESM1，EC-EARTH3-CC，GFDL-CM4，EC-EARTH3-VEG和MPI-ESM1-2-HR。我们描述了模型选择标准，这些标准基于在历史条件下模型结果之间的匹配质量以及几个变量的未来值范围的表示。这些结果将通过一种开源生成机器学习方法来缩小，称为“超分辨率”，用于具有气候变化影响的可再生能源资源数据。
扩展策略用于缩放改进的饲料和品种
这项创新是一个捆绑包，包括改善的牲畜品种和改进的喂养。常见的饲料干预措施包括改良的草和豆类（例如，高产的热带草，如蓬型或五脑含量物种以及诸如山damodium的高质量豆类物种），多肉种，可以提供高度消化的且高蛋白质的鸡蛋和高蛋白的livestock饲料和增加作物和营养价值的物质和营养价值。其他饲料干预措施包括保存新鲜饲料，填补季节性差距以及加入高质量的补充剂。小农户之间的饲料改善干预措施包括引入改良的草和豆类，使用多功能树，增加摄入量的方法以及通过物理或化学处理的农作物残留物的营养价值，以及将新鲜饲料保存以填充季节性进给料的方法。虽然纯粹的外来品种具有较高的屈服潜力，但小农通常缺乏足够的养活动物的能力。此外，外来品种往往更容易受到疾病的影响。交叉品种更为首选。这种创新束越来越多地促进了食品系统转化。将饲料和草料改善与改善动物健康和遗传学的整合有可能大幅提高牲畜的产量 -
杜松范围缩放状态防火墙和企业的源NAT -JVD
此JVD涵盖了网络体系结构的组合，其中MX系列路由器和SRX系列防火墙以单个或双配置连接（请参见第4页的图2）。它使用网络冗余机制在MX系列路由器转发层和SRX系列防火墙服务层之间提供流动弹性（MNHA，又名L3群集在文档稍后将在文档中说明）。使用ECMP配置双MX系列路由器，使用服务冗余守护程序（SRD）来监视触发第二个MX系列路由器故障转移的故障事件。请注意，交通负载平衡器（TLB）不需要。另外，当发生任何其他故障时，BFD协议也用于从路由的角度捕获故障转移机制。SRX的MNHA允许在两个节点之间同步会话（状态会话），以便现有的流量和隧道可以继续不间断。
电动飞机的电池单元格缩放定律
核热推进（NTP）对支持NASA的目标的目标一直保持兴趣，以生产人类评级的航天器进行火星勘探。NASA/DARPA DRACO努力旨在通过2027年的飞行来展示第一枚核热火箭。本文考虑了随后的空间演示的选项，并由更广泛的飞行前测试活动支持。概述了一个实现目标的操作概念，并定义了选择航天器概念的优点。提供了各种核热推进示范车辆的概念设计，跨越了广泛的贸易空间。每个概念都以不同的方式平衡了性能能力和对操作任务的可扩展性与时间表，风险，地面成本和飞行演示。提供了著名概念的关键属性，其中这些概念证明了每个概念可以完成所考虑的目标的程度。
缩放技术温室气体去除
阿迪纳·阿贝尔斯（Adina Abeles），陈·扎克伯格（Chan Zuckerberg）倡议布拉德·阿克（Brad Ack），海景拉蒙·阿拉特雷（Ramon Alatorre），4个角落碳联盟联盟杰克·安德里斯森（Jack Andreasen） Gabrielle Dreyfus, Institute for Governance & Sustainable Development Simon Freeman, Department of Energy — ARPA-E Julio Friedmann , Carbon Direct Inc. Susana Garcia , Heriot-Watt University Maddie Hall, Living Carbon Dave Hillyard, Carbon Technology Research Foundation Jason Hochman, Direct Air Capture Coalition Nicole Iseppi, Bezos Earth Fund Andy Jarvis, Bezos Earth Fund Marc von Keitz，Grantham基金会Anu Khan，Carbon180 Matt Kirley，RMI Kelley Kizzier，Bezos Earth Fund，Charlotte Levy，Carbon180 Energy of Energy，Arpa-e Cara Maesano - Arpa-e Cara Maesano Moya, Carbonfuture Sara Nawaz, American University — Institute for Responsible Carbon Removal Meghana Palepu, Bezos Earth Fund Aaran Patel , The Nand & Jeet Khemka Foundation Lara Pierpoint , Prime Coalition — Trellis Climate Erika Reinhardt, Spark Climate Solutions Mitchell Rubin , Elemental Excelerator Maki Tazawa, Grantham Foundation Matt Villante, Pacific Northwest国家实验室Anya Waite，海洋前沿学院 /达尔豪西大学Frances Wang，正交气候基金会Eli Weaver，RMI Lori Ziolkowski，国家科学基金会< / div>
Anton Korinek 人工智能缩放定律和市场结构
正如 Eric Schmidt 所说，人工智能是否能够超越人类的理解？通过嵌入，我们已经处于黑匣子阶段。随着人工智能与经济的日益融合，它将变得无法拔掉电源，就像不可能在没有重大社会和经济动荡的情况下停止供电一样 时间戳：[9:47] 人工智能扩展定律 [27:48] 人工智能市场快照
频率商店：通过列来缩放图像AI- ...
图像上的人工智能改善了现代人类生活的各个方面，并在众多应用中表现出了巨大的成功。但是，执行图像AI是昂贵的。图像AI管道需要通过网络移动重型图像文件，以便许多应用程序可以同时处理具有不同源预算和性能要求的图像。结果，数据移动主导了端到端图像AI成本。这项工作介绍了频店，这是图像的第一个列店。我们的直觉是，图像不需要一次由图像ai全部图像消耗。相反，每个图像中都有“组件”可以单独消费，因此也可以单独存储。这种分解允许在图像AI处理管道上共享数据移动，以进行培训和推理。频率商店将图像分解为列，并通过列存储图像的批次，而不是通过文件存储单个图像。它利用图像数据中的固有块和基于频率的结构，并定义了新型的列抽象。列的存储允许具有各种特征和资源需求的应用程序有效共享数据。列存储具有相似特征的数据项，允许密切的数据代表和有效的压缩。我们表明，与最先进的图像AI存储相比，频率商店的推理/训练时间最多可提高11倍，压缩比最高为2.2倍。