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人工智能：IEEE-USA 董事会通过的教育渠道和劳动力协调以提高国家竞争力（2024 年 11 月）IEEE-USA 支持公私合作努力，以确保美国劳动力能够应对新兴技术对我们经济的挑战和影响。IEEE-USA 认为，政府、私营部门和非政府机构在最大限度地为新兴人工智能经济中的学生和工人提供机会方面发挥着至关重要的作用；并减轻广泛人工智能部署对个人造成的负面影响。我们认为全面的教育渠道——涵盖小学、中学、大专、技术和社区大学教育——是培养人工智能劳动力的基本基石，而人工智能劳动力对于人工智能驱动的经济成功至关重要。我们主张为现有工人提供技能提升机会，以满足人工智能增强型工作场所的新兴需求。我们认为，对生计受到人工智能系统负面影响的工人的支持至关重要。我们主张为失业工人提供安全网计划，帮助他们再培训并重新融入劳动力市场；满足需求的工作岗位；保持经济活力。为此，IEEE-USA 建议美国政府：
人工智能：IEEE-USA 董事会通过的教育渠道和劳动力协调以提高国家竞争力（2024 年 11 月）IEEE-USA 支持公私合作努力，以确保美国劳动力能够应对新兴技术对我们经济的挑战和影响。IEEE-USA 认为，政府、私营部门和非政府机构在最大限度地为新兴人工智能经济中的学生和工人提供机会方面发挥着至关重要的作用；并减轻广泛人工智能部署对个人造成的负面影响。我们认为全面的教育渠道——涵盖小学、中学、大专、技术和社区大学教育——是培养人工智能劳动力的基本基石，而人工智能劳动力对于人工智能驱动的经济成功至关重要。我们主张为现有工人提供技能提升机会，以满足人工智能增强型工作场所的新兴需求。我们认为，对生计受到人工智能系统负面影响的工人的支持至关重要。我们主张为失业工人提供安全网计划，帮助他们再培训并重新融入劳动力市场；满足需求的工作岗位；保持经济活力。为此，IEEE-USA 建议美国政府：
彭博全球固定收益与巴黎一致的基准方法
该指数旨在提供投资级公司债券的敞口，以寻求相对于其母公司指数至少减少50％的绝对温室气体（“ GHG”）排放，相对于其母公司指数在下面的附录III中列出，平均每年至少降低了7％。该指数使用1.5°C的温度场景，没有或有限的过冲，如从政府间气候变化（“ IPCC”）中的1.5°C全球变暖的特别报告中提到，作为参考温度方案，以构建方法。将选择，加权或排除每个索引的组成部分，目的是，由联合国批准的《联合国气候变化》案件批准的《联合国气候变化》概述的《巴黎协定》第2条与2016年10月5日批准的《联合国气候变化案例》（“巴黎协定”）的目标（“巴黎协定”）。每个指数旨在遵守欧洲委员会授权法案规定的最低技术要求，并将被标记为“欧盟巴黎一致的基准”。
通过实验反馈
蛋白质语言模型（PLM）已成为用于蛋白质序列设计的最先进工具。plms并没有固有地设计具有超出自然界的功能的新序列，这表明了与蛋白质工程的未对准，该目标是重新设计具有增强功能的蛋白质序列的蛋白质工程目标。在自然语言处理领域，通过人类反馈（RLHF）的强化学习使大型语言模型Chat-gpt通过监督的微调（SFT）和近端政策优化（PPO）使首选响应一致。我们使用实验数据适应了SFT和PPO来对PLM的功能排列，并使用实验反馈（RLXF）调用此方法增强学习。我们使用RLXF将ESM-2和生成的变分自动编码器对齐，以设计与氧无关的荧光蛋白Creilov的5个突变体变体。我们发现，对齐的ESM-2的设计较大，具有活性，至少与Creilov一样明亮，并带有体内荧光测定。我们将RLXF作为一种多功能方法，用于使用实验数据重新设计实验数据在功能上对齐PLM。
从演示和偏好共同学习奖励和政策可以改善一致性
与人类的偏好和/或意图保持一致是当代基础模型的重要要求。为了确保对准，诸如人类反馈（RLHF）等流行方法将任务分为三个阶段：（i）基于大型示范数据的监督微调（SFT）计算的模型，（ii）基于人类反馈数据和（III II）的估计，（ii）将使用（III）估算了（ii II），以进一步的模型（RL）进一步估算了该模型（RL）。演示和人类反馈数据以不同的方式反映了人类用户的偏好。结果，仅从人类反馈数据获得的奖励模型估计可能不如从演示和人类反馈数据获得的奖励模型估计值那么准确。一种优化从演示和人类反馈数据获得的奖励模型估计值的政策模型可能会表现出更好的对齐性能。我们引入了一种可访问的算法，以找到奖励和政策模型并提供有限的时间绩效保证。此外，我们通过广泛的实验（包括LLMS中的比对问题和Mujoco中的机器人控制问题）来证明所提出的解决方案的效率。我们观察到，所提出的解决方案的表现优于现有的对齐算法。
将人工智能与埃及的气候变化改编
在气候变化上加速行动的见证障碍之一与数据库，变量和模型的构建以及数据提取有关。根据格兰瑟姆气候变化和环境研究所的说法，人工智能的几个子领域找到了模式，以支持完成特定任务以打击气候变化的模式。通过增强数据驱动的决策来进行气候行动，收集，完成和解释大型和完成数据集。但是，也认识到AI的负面。学习算法，以了解AI的气候影响如何超越其排放量以及技术进步如何促进打击气候变化的过程，研究AI与气候变化之间的融合以及使用高水平技术及其碳效应的积极和负面影响及其碳效应在这项研究中至关重要的。在这项研究中，该研究将通过本研究进行定性分析方法，例如在第二个数据中依赖于第二个数据。关于气候变化和AI，国家科学院出版社的报告，包括： MESO，微观和宏观理论，从环境部收集传播和信息技术部的数据，并考虑到使用与气候变化有关的道德原则声明的重要性。对使用人工智能抵抗埃及气候变化的负面影响和积极影响呈现全面的观点。本文认为，人工智能在全球影响气候变化。
循环神经网络中的对齐和倾斜动力学
摘要 神经活动与行为相关变量之间的关系是神经科学研究的核心。当这种关系很强时，这种关系被称为神经表征。然而，越来越多的证据表明，某个区域的活动与相关的外部变量之间存在部分分离。虽然已经提出了许多解释，但缺乏外部变量和内部变量之间关系的理论框架。在这里，我们利用循环神经网络 (RNN) 从几何角度探索神经动力学和网络输出何时以及如何相关的问题。我们发现训练 RNN 可以导致两种动态状态：动态可以与产生输出变量的方向一致，也可以与它们倾斜。我们表明，训练前读出权重大小的选择可以作为状态之间的控制旋钮，类似于最近在前馈网络中的发现。这些状态在功能上是不同的。斜网络更加异质，并抑制其输出方向上的噪声。此外，它们对输出方向上的扰动更具鲁棒性。至关重要的是，出于动态稳定性考虑，倾斜状态特定于循环（而非前馈）网络。最后，我们表明，在神经记录中，可以分离出对齐或倾斜状态的趋势。总之，我们的结果为通过将网络动态与其输出相关联来解释神经活动开辟了新视角。
MSCI ESG气候巴黎对齐基准选择索引方法
还季度审查了索引，以与父母索引的常规索引审查相吻合。更改是在2月底和8月实施的。一般而言，Pro Forma指数在生效日期之前的九个工作日宣布。对于季度指数审查，MSCI ESG评级，MSCI ESG争议评分评估和MSCI BISR数据从索引审查之前的月底开始，即1月，7月和10月。对于某些证券，在索引审查之前的月底之前，MSCI ESG研究不得发布此数据。对于此类证券，MSCI将使用月底后发布的ESG数据（如果可用）来重新平衡MSCI ESG气候巴黎的重新平衡。在季度索引审查中，如果不符合第2.2节中描述的资格标准，则将现有成分从MSCI ESG气候巴黎对准基准选择索引中删除。符合资格标准的现有成分保留在指数中。
MSCI气候巴黎对齐索引方法
o超过欧盟授权的法案中规定的最低技术要求，与与气候相关的财务披露工作组的建议（TCFD）3 o达到3 o的最大暗示温度升高为2.0°C的最大暗示温度上升为2.0°C，使用1.5°C使用1.5°C的气候风格，并使用聚集的累积级别的速度汇率''Mimsci and climations'' o的10％o o将指数暴露于极端天气事件引起的身体风险至少50％o o转移指数的重量来自面临气候过渡风险的公司到具有气候过渡机会的公司，使用MSCI低碳过渡得分，以及通过排除企业的燃油率越来越多的公司的体重来减少风险的变化的公司，从而减少了风险的变化。使用范围1、2和3排放评估为高碳发射器o与父母指数和低营业额相比，通过加权方案o增加了具有可靠碳降低目标的公司的权重。
基于点云对齐的藤蔓修剪的视觉伺服
摘要：本文使用机器人技术和基于视觉的反馈控制，解决了葡萄树修剪的挑战，这是农业中至关重要且艰苦的农业任务。由于3D姿势估计和特征提取方面的挑战，藤蔓的复杂结构使视觉致密暗销。是基于迭代最接近点（ICP）点云对准和基于位置的视觉伺服伺服（PBV）的组合，提出了一种基于视觉的藤蔓修剪的新方法。在藤蔓修剪的PBV中比较了四个ICP变体：标准ICP，Levenberg – Marquardt ICP，点对平面ICP和对称ICP。该方法包括一个专用的ICP初始猜测，以提高对齐速度和准确性，以及在修剪位置生成参考点云的过程。实时实验是在配备了立体相机的Franka Emika操纵器上进行的，涉及在实验室条件下的三个真实葡萄藤。