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加速人工智能：
道德框架和监督：建立明确的道德框架来指导人工智能的研究和开发。监管监督必须强大且具有适应性，在人工智能部署的每个阶段都包含全面的道德考虑。 包容性和公平性：优先考虑包容性的人工智能发展，弥合社会经济和人口差异。投资教育、技能培训和多元化计划，确保人工智能的好处惠及社会所有成员。 透明度和问责制：促进人工智能系统、算法和数据源的透明度。要求人工智能开发者和组织对其技术的伦理影响负责，并建立报告和解决问题的机制。 公众参与：促进公众对人工智能社会影响的讨论。让公众参与与人工智能相关的讨论、决策和政策制定，以确保与社会价值观保持一致并解决公众的疑虑。 平衡速度和责任：努力在加速人工智能进步和负责任的发展之间取得平衡。认识到不应为了追求速度而牺牲道德考量，负责任的人工智能发展对于长期可持续性至关重要。总之，加速主义与人工智能的融合代表着一个充满活力和变革性的前沿。虽然加速主义哲学提供了突破性进步的潜力，但它们也带来了错综复杂的道德和社会挑战。通过遵守这些建议，利益相关者可以驾驭这一复杂领域，确保人工智能成为世界上一股强大的向善力量，其特点是创新、公平和责任。人工智能的未来掌握在我们手中，必须以远见、道德和对人类进步的承诺来塑造它。
关于“加速生物学2024
Speakers: Dr.Eric Stahlberg, Frederick National Laboratory for Cancer Research, USA : A Global Perspective for Accelerating Innovation in Biomedical Digital Twins and Precision Medicine Dr. Cezary Mazurek, PSNC, Poland: Enabling Digital Twins for Biomedicine in National eInfrastructure Prof. Peter Coveney, University College London, UK: Digital Twins: The Virtual Future of Medicine Dr. Mariano Vazquez，Elem Biotech，西班牙，Dan Isaacs博士，数字双胞胎财团，美国，Priyanka Banerjee博士，柏林慈善大学，柏林，12：30 - 13:30海报就职典礼和海报I 13:30 - 30:30 - 14:14:30乳腺癌：TMC体验Sudeep Gupta教授，TMH，孟买15：00 - 15:30胃肠道癌的新兴表观基因组景观：生物学和
加速化石燃料时代的终结：人类和行星健康的必要和机会
在其出色的铅文章中，“由气候变化引起的免疫介导的疾病 - 相关的环境危害：缓解和适应”，Agache等。（1）生动地描绘了人类免疫系统如何因气候变化而失调。他们的及时审查是在COP28结束后不久的吉祥时刻发表的，即联合国第28个联合国（联合国会议），以协商全球对气候变化的反应 - 根据联合国气候变化的行政部长西蒙·斯蒂尔（Simon Stiell）的说法，这标志着“化石燃料时代的终结”。在COP28上，全球领导人致力于2030年，并在2030年和“从化石燃料过渡”中进行三重可再生能源生产。这并不是太早了，鉴于2018年领先的气候科学家 - 通过气候间的面板
通过机器学习来优化激光 - 血压加速器
n eupraxia的高级加速器高质量束激光注射器（LPI）[1] IJCLAB [2]：10 Hz 200Mev LPI测试设施的准备技术设计阶段和未来的高梯度加速器R＆D R＆D
可再生能源加速器 • 行动摘要报告
在贫困社区推广太阳能热水器将帮助缺乏经济资源的居民从节能项目中受益，同时提供新的就业和技能提升机会。茨瓦内市认识到私营部门将在缓解能源危机中发挥重要作用，并将与他们合作，向可再生能源道路过渡。嵌入式发电政策、能源条例审查和绿色建筑条例（必须经市议会批准）旨在吸引和鼓励城市地区的私营部门和公共实体实施脱碳解决方案。
使用 Selene DGXA100 SuperPOD 和 Lustre 并行文件系统存储加速大规模 AI
大规模人工智能的挑战 DGXA100 和 Selene 关于 Selene 存储架构的讨论 合成和真实应用性能 客户端缓存：工作负载性能的新功能？
通过GPU和机器学习加速结构变体检测
结构变异（SV）是重大的基因组改变，在包括癌症在内的遗传多样性，进化和各种疾病中起着至关重要的作用。检测SVS的传统方法通常在计算效率，准确性和可扩展性方面面临挑战，尤其是在处理大型基因组数据时。近年来，图形处理单元（GPU）和机器学习（ML）的出现已经开发了解决这些挑战的新途径。本文探讨了GPU加速度和ML技术的整合，以增强结构变体的检测和分析。我们提出了一个全面的框架，该框架利用深度学习模型（用于在GPU上并行处理）以高精度实现实时SV检测。我们的方法不仅减轻了计算负担，而且还提高了与常规方法相比，SV检测的敏感性和特异性。通过在各种基因组数据集上进行广泛的基准测试，我们在速度，准确性和可扩展性方面证明了我们的GPU加速ML框架的出色性能。这些发现强调了将GPU和ML技术相结合以革新基因组研究的潜力，并为在临床和研究环境中更有效，更精确的结构变体分析铺平道路。
呼吁暑期研究实习加速 Vigyan ...
实习细节： 持续时间 – 2023 年 6 月 26 日至 7 月 23 日（一个月） 实习领域：人工智能 (AI) 及其应用 所需实习生人数：05 人 培训和技能实习方式：离线模式 提交申请的截止日期：2023 年 6 月 15 日 入选学生名单将于 2023 年 6 月 18 日之前公布 入选候选人确认接受实习：2023 年 6 月 21 日 确认候选人的报告日期：2023 年 6 月 25 日 地点：CSIR - 先进材料和工艺研究所 (AMPRI)，博帕尔 (462026) 实习不提供津贴。 实习期间的食宿费用将按照 SERB、DST 的 Vritika 计划提供。 成功完成实习期后，将向实习生提供证书。
加速器组件的自动视觉识别
本研究提出了计算机视觉技术的新应用，用于识别ALS拥挤的加速器隧道中的磁铁和磁铁组件。利用SAM2/YOLO跟踪，我们培训了一个系统，结合了CAD渲染和来自Advanced Light Source升级（ALSU）项目的组件的真实照片。我们的方法涉及创建一些手动标记的图像的综合数据集，这些图像源自CAD模型和现场手动标记的照片。我们在简化维护程序，增强安全协议并改善了复杂加速器环境中自动化视觉检查和库存管理方面的总体操作中显示了潜在的应用。