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使用生成式人工智能为自主系统生成行动计划。联系人 Damien Pellier (Damien.Pellier@imag.fr) LIG-Marvin Humbert Fiorino (Hum
使用生成式人工智能为自主系统生成行动计划。联系人 Damien Pellier (Damien.Pellier@imag.fr) LIG-Marvin Humbert Fiorino (Humbert.Fiorino@imag.fr) LIG-Marvin，关键词 自动规划，生成式人工智能 上下文 自动规划 [1] 是人工智能的一个领域，其目的是设计决策算法用于自主系统，即机器人、无人机、机器人等代理。由于这些系统无需人工监督即可“自主”运行，因此它们必须始终制定行动计划以实现分配给它们的目标。众所周知，自主规划是 NP 难问题，而领域特定语言 (DSL)（如 PDDL（规划领域描述语言）[2]）被设计用于将代理任务（行动、目标和世界状态等）建模/指定为规划问题。计划生成基于许多经典的 AI 技术，例如树搜索和启发式搜索、SAT 或 CSP 问题求解等（有关更多详细信息，请参阅 PDDL4J [3] 和 [1]）。同时，生成人工智能（也称为生成 AI 或 GenAI [4]）是能够使用生成模型生成文本、图像或其他媒体的人工智能 [5][6][7]。生成 AI 模型学习其输入训练数据的模式和结构，然后生成具有相似特征的新数据。在 2020 年代初期，基于 Transformer 的深度神经网络的进步使许多生成 AI 系统成为可能，这些系统以接受自然语言提示作为输入而闻名。其中包括大型语言模型聊天机器人（如 ChatGPT、Bing Chat、Bard 和 LLaMA）以及文本到图像的人工智能艺术系统（如 Stable Diffusion、Midjourney 和 DALL-E）。
海上风电场指南 - ORE Catapult
英国皇家地产管理着英格兰、威尔士和北爱尔兰周围的海床。《2004 年能源法》赋予英国皇家地产在可再生能源区内 200 海里的大陆架上许可生产可再生能源的权利。2001 年，英国皇家地产宣布了第一轮英国海上风电租赁，此后又在 2003 年和 2008 年进行了两轮租赁。截至 2018 年底，该行业已建成 39 个海上风电场，目标是将海上风电场的运营容量从 2017 年底的 6.9 吉瓦提高到 2030 年代的 30 吉瓦。英国代表着全球领先的海上风电市场机会，无论是在运营项目方面还是在开发渠道方面。为了补充这一点并确保能够满足日益增长的海上风电需求，英国皇家地产正在扩大已经活跃的投资组合的深度。去年，皇家地产完成了对海上风电场扩建申请的初步评估，确认拟议项目符合申请标准，这些项目代表着高达 3.4 吉瓦的潜在新产能。根据计划级栖息地监管评估 (HRA) 的结果，成功的开发商可能会在 2019 年夏季获得租赁协议。目前，皇家地产还在与该行业和利益相关者合作，探讨拟议的新租赁权的规模、位置和形式。随后，皇家地产打算确认新一轮海上风电租赁计划，即第四轮。T
金融领域的人工智能与机器学习
在 2020 年代，人工智能 (AI) 日益成为一种主导技术，得益于新的计算机技术，机器学习 (ML) 近年来也经历了显着增长；然而，人工智能 (AI) 需要杰出的数据科学家和工程师的创新才能发展。因此，在本文中，我们旨在推断金融研究中人工智能和机器学习的智力发展，采用范围界定审查与嵌入式审查相结合的方式，以追踪和审查这些概念的服务。对于技术文献综述，我们逐步采用范围界定审查方法的五个阶段以及 Donthu 等人 (2021) 的文献计量审查方法。本文重点介绍了发达国家和新兴国家金融领域人工智能和机器学习应用的趋势（从 1989 年到 2022 年）。主要目的是强调阐明人工智能和机器学习在金融中的应用的几种研究类型的细节。我们的研究结果总结并发展为七个领域：（1）投资组合管理和机器人咨询，（2）风险管理和财务困境（3），金融欺诈检测和反洗钱，（4）情绪分析和投资者行为，（5）算法股票市场预测和高频交易，（6）数据保护和网络安全，（7）大数据分析，区块链，金融科技。此外，我们在每个领域展示了人工智能和机器学习的研究如何增强当前的金融部门，以及它们在为无数金融机构和组织提供可能性和解决方案方面所做的贡献。最后，我们根据人工智能和机器学习应用的七个领域对 110 份文件进行了全球地图审查。关键词：人工智能、机器学习、金融、范围审查、卡萨布兰卡交易所市场。JEL 分类：C80 论文类型：理论研究
研究中国表面臭氧浓度对多种因素的未来变化的反应
摘要。气候变化和相关的人类反应应该大大改变表面臭氧（O 3），这是一种通过涉及人为和生物基因前体的光化学反应产生的空气污染物。但是，缺乏对中国O 3对这些多重变化的反应的全面评估。我们提出了共享社会经济途径（SSP2-4.5）下的建模框架，并结合了局部和外国人类学排放，气象条件以及生物挥发性有机综合（BVOC）排放的未来变化。从2020年代到2060年代，在温暖的季节（4月至9月）（4月至9月）中，每天最多8小时O 3浓度在全国范围内（10月至3月）中的浓度下降7.7 ppb，在非温暖的SEA-SON（10月至3月）中下降了1.1 ppb，其超出国家O 3标准的超出性降低了。值得注意的是，在北京-Tianjin – Hebei（BTH），长江三角洲（YRD）和珍珠河三角洲（PRD）等发达的地区，O 3减少更为明显，在温暖的季节中，分别减少了9.7、14.8、14.8和12.5 ppb。相反，在非温度季节中，BTH和YRD中的MDA8 O 3将在5.5和3.3 ppb中提高，部分归因于无X排放的减少，从而降低了滴定效应。o 3污染将在未来扩展到非温暖季节。敏感性分析表明，局部排放变化将主要影响未来的o 3分布和幅度，并在±25％以内的其他因素中贡献了贡献。此外，由于O 3形成状态的变化，多个因素对O 3减少的关节影响将大于单个因素的总和。这项研究强调了地区特定排放控制策略的必要性，以减轻潜在的O 3在非温度季节和气候罚款下增加。
包含电池
2010 年代最重要的电力系统趋势之一是风力涡轮机和光伏阵列的快速部署，但早期数据表明，2020 年代的一个转折点可能是“混合”发电资源的快速部署。混合发电厂通常将太阳能或风能（或其他能源）与共置存储相结合。正如成本下降推动了过去十年风能和太阳能的扩张一样，电池价格下降和整合可变可再生能源发电的日益增长的需求正在推动部署混合发电厂的计划。到 2021 年底，美国有超过 8,000 兆瓦的风能或太阳能发电连接到存储。但有数千个太阳能混合发电厂申请接入电网，总计高达 280,000 兆瓦的太阳能和 208,000 兆瓦的存储。即使其中只有四分之一投入商业运营，它们也会对电网运营产生重大影响。虽然混合发电有助于缓解平衡可变供需的挑战，但其相对新颖性意味着需要进行研究以促进整合和促进创新。将多种能源、存储和转换技术的特点结合起来，对电网运营和经济提出了复杂的问题。项目开发商、系统运营商、规划人员和监管机构将受益于更好的数据、方法和工具，以估算混合项目的成本、价值和系统影响。随着我们向更高水平的可再生能源迈进，混合发电的机会显然很大，但它们的影响和最佳应用尚未确定。本出版物展示了伯克利实验室的一些强大的研究计划，旨在支持私营和公共部门对美国混合发电厂的决策。我们的简短简报总结了我们在过去两年中发表的文章、深入报告的链接，并提供了有关特定研究主题的进一步参与的联系方式。我们最近的十大发现总结在下图中
与年龄有关的“皮质” 1/f 动力学变化与心脏活动有关
图 1：使用 M/EEG 和 ECG 研究的非周期性活动的文献分析。A) 时域和频域中不同类型非周期性活动的说明。BC) 我们使用 LISC 21（一个用于收集和分析科学文献的软件包）分析了 PubMed 上索引的 489 篇摘要。B) 该分析表明，非周期性活动的变化与神经和心脏活动测量中的相似特征、状态和疾病有关。C) 我们进一步注意到，在摘要中提到心脏和皮质非周期性活动的研究（N=4）有微小的重叠。然而，这些研究都没有考虑心脏非周期性活动对皮质非周期性活动测量的混杂影响。D) 我们还发现，2020 年代与神经非周期性活动研究相关的研究急剧增加，凸显了神经科学界对该主题的当前兴趣。 EF) 我们进一步下载并分析了免费提供的 M/EEG 研究全文，这些研究调查非周期性活动，以了解心脏活动的处理程度和处理方式。该分析显示，只有 17.1% 的 EEG 研究消除了心脏活动，只有 16.5% 的研究测量了 ECG（对于 MEG，45.9% 消除了心脏活动；31.1% 提到测量了 ECG）。我们进一步希望确定哪些伪影抑制方法最常用于消除心脏活动，例如独立成分分析 (ICA 22 )、奇异值分解 (SVD 23 )、信号空间分离 (SSS 24 )、信号空间投影 (SSP 25 ) 和去噪源分离 (DSS 26 )。我们发现 EEG 和 MEG 记录中最常用的方法是独立成分分析 (ICA)。GH) 任意选择以前的研究（N = 60）表明，大量不同的频率范围用于研究非周期性活动。虽然大量研究调查了~0.1-50 Hz 之间的范围
AEROSPACE 杂志 - 2022 年 9 月.pdf
随着客运需求的回升和全球大部分地区的新冠限制措施放松，可以预期，在经历了航空运输业有史以来最严重的危机之后，全球航空航天业现在可能是舔舐伤口、放松和恢复的时候。然而，情况却并非如此。在航空公司和机场努力解决员工短缺问题的同时，在疫情最严重的时候，航空公司和机场已让员工休假或解雇，而下一个意想不到的“黑天鹅”事件（来自似乎无穷无尽的危机鸟群）是全球零部件、材料和劳动力短缺，这给那些渴望提高生产率、满足客户需求的制造商带来了打击，而客户现在正期待更好的时光和增长。例如，CFM Leap 发动机的交付量大约只有新冠疫情前的一半，导致空客再次在其总装线生产无发动机的滑翔机。鉴于供应链紧缩，空客和波音都在修改其交付预测，供应链紧缩影响了从原材料到半导体的所有领域，预计将持续到 2023 年。瓶颈和短缺在一定程度上是由疫情期间全球供应链的断裂造成的，满载货物的集装箱船在世界各地的港口堆积如山，导致“即时”业务模式被推到了极限。俄罗斯入侵乌克兰导致钛供应出现不确定性、通货膨胀猖獗等其他因素加剧了这种情况，
![arxiv：2410.18365v1 [cond-mat.supr-con] 2024年10月24日](/simg/2\2d90d81ffd9c654422cd500d4218793858db6316.webp)
arxiv：2410.18365v1 [cond-mat.supr-con] 2024年10月24日
超导射频（SRF）腔使用沿轴的电场加速颗粒[1]。加速梯度E ACC是一个关键的性能度量，因为较高的梯度缩短了给定能量所需的加速器长度。然而，最大值受腔的材料特性的约束。第一个限制因素是材料的超导式，尤其是临界较低的领域（B C 1）和过热场（B SH）[2-5]。随着E ACC的影响，峰表面磁场b 0上升，其中b 0 = ge acc，由腔设计设置为g。最初，腔仍然处于Meissner状态，但是随着场的增加，涡流渗透，导致RF损失和淬火。Meissner状态在B C 1处具有亚稳态，上限为B sh。因此，在B C 1和B sh之间的亚稳带中，最大值可实现的字段b（max）0受约束。在电子均值自由路径上均延伸，与残余电阻率比（RRR）相关。另一个限制来自材料的热稳定性。即使没有表面缺陷，例如正常情况下的残基，地形不规则或弱质体沉淀，表面电阻的指数温度依赖性r s也会产生一个反馈反馈循环[6，7]。（1/2）r S H 2 0之间的这种反馈，而所得温度上升会导致与缺陷无关的热失控，超过阈值范围，B运行。阈值B运行取决于诸如表面电阻，腔壁厚度，导热率和Kapitza电导等因素。这些基本限制B C 1，B SH和B运行可以通过使用高RRR使用高纯度niobium来增强。尽管众所周知，较高的RRR与理论领域之间的联系是众所周知的，但数十年来具有不同RRR值的腔测试的综合总结仍然不可用。此简短说明从1980年代到2020年代编译了数据[8-21]，RRR值范围从30到500到
主题投资：到月球（镜头）！ - 未来的技术底漆
Moonshot描述里程碑6G下一代电信网络比5G更快，其下载速度更快，下载速度2028：数据量达到5G网络的容量BCI BCI与计算机连接到人类的人类认知 /思想2021：2021：在进步的情感AI越来越多地捕获人类的人类中的人类越来越多的人类的人类试验，并回应人类的情感2020： pervasive in everyday life Synthetic Biology Harnessing nature by redesigning organisms through genetic engineering to have new applications 2030: most people will have eaten, worn, or used synbio Immortality Breakthroughs in health/ biotech, anti-ageing drugs for radical life extension that ‘disrupts death' 2029: humans could become ‘immortal' and live forever Bionic Humans Technology that augments physical human capabilities e.g.exoskeletons, biohacking, implants 2021: world's first artificial cornea implanted eVTOL Electrical vertical take-off and landing vehicles that provides alternative mobility to road transport 2023: three eVTOL certified for commercial launch Wireless Electricity The use of magnetic fields or radio waves to transmit electricity wirelessly without cables 2025: 10 connected devices per person that needs charging Holograms Light imagery projections without headsets for digital interactions not requiring physical presence 2021: world's first hologram dining experience Metaverse Virtual worlds universe that interoperate with each other superseding the internet/physical world 2030s: spending more time in virtual world than real world Nextgen Batteries Next EV technologies after lithium-ion batteries such as solid state, sodium ion, vanadium flow etc 2020: one million mile battery pack breakthrough Oceantech Blue Economy where technology is deployed in the sea (ocean energy, precision fishing etc) 2030: global ocean economy equivalent to 2010 German GDP Green Mining Climate change is metals intensive requiring sustainable mining (sea, agro, wastewater, asteroid) 2024: commercial deep-sea mining set to start CCS Negative emissions technologies that captures and stores CO2 before release into the atmosphere 2040/50: $1 trillion in cumulative capex对CCS的投资
感知的操纵者：人工智能 (AI) 系统如何设计来误导乔纳森·科勒
人工智能 (AI) 与计算机一样古老，可以追溯到 1945 年的 ENIAC (电子数字积分计算机)。“人工智能之父”约翰·麦卡锡在 1956 年他召集的达特茅斯会议上对人工智能进行了定义，他指出“学习的每个方面或智能的任何其他特征原则上都可以得到如此精确的描述，以至于可以让机器对其进行模拟。” 1958 年，他专门为人工智能开发了 LISP 语言。20 世纪 60 年代、70 年代和 80 年代见证了专家系统和一些自然语言系统的发展。20 世纪 90 年代，机器学习得到了发展。21 世纪的特色是大数据；2010 年代和 2020 年代是神经网络。神经网络理论是在 20 世纪 40 年代发展起来的，第一个神经网络是在 20 世纪 50 年代、60 年代和 70 年代设计的。反向传播训练是在 20 世纪 80 年代发展起来的，循环神经网络和卷积神经网络是在 20 世纪 90 年代和 21 世纪发展起来的，而生成对抗神经网络是在 2014 年发展起来的。2017 年，Vaswani 等人 1 提出了一种新的网络架构 Transformer，它使用了注意力机制，省去了循环和卷积机制，所需的计算量大大减少。这被称为自注意力神经网络。它允许将语句的分析分成几个部分，然后并行分析它们。这是自神经网络诞生以来唯一真正重大的创新，因为它显著减少了推理和训练的计算负荷。神经网络的功能与人脑相同，使用大脑神经元、树突、轴突和突触的数学等价物。计算机和大脑都使用电信号，但神经脉冲是通过电化学方式传输的，这比计算机中的纯电流慢得多。轴突被髓鞘隔离，髓鞘可以大大加快传输速度，大量髓鞘化可以使速度提高 100 倍。2 GPT-3 系统中的人工智能神经网络在 2023 年就已经拥有爱因斯坦的智商，到现在可能已经是人类的 1000 倍。3 神经网络的心理层面在 1993 年由 K. Anders Ericsson 等人在一部被广泛称为“10,000 小时参考”的作品中描述。这适用于任何类型的技能——演奏乐器、做数学、参加体育比赛。当然，那些出类拔萃的人确实练习了很多，但更重要的是深度思考。爱立信并不了解其中的机制。2005 年，R. Douglas Fields 提出了