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LGA -PLN -001_CRUISE AV（BOLT） - 执法互动计划-05.2024
Cruise AV的标志是其安全的硬件传感器套件，在外部可见。传感器套件不会在外部共享信息，不会通过云数据处理来跟踪或以任何身份保留第三方。这种传感器阵列使Cruise AV能够收集有关其环境的信息并告知系统的驾驶决策。在AV的后备箱内是组成系统“大脑”的计算机，并迅速综合了硬件套件收集的信息，以通过感知（了解环境），预测（评估给定环境的可能的安全路径或轨迹）和控制驾驶（驾驶驾驶员）（评估可能的安全路径或轨迹）。有关巡航自主系统如何工作的更多信息，并在此处的2022 Cruise安全报告中提供了一个安全的驾驶员。
void的课程：什么Boltzmann Brains教
摘要：一些物理理论预测，宇宙中几乎所有的大脑都是玻尔兹曼的大脑，即短暂的无形大脑，由于热力学或量子波动而意外地组装。物理学家和哲学家广泛认为这种扩散是不可接受的，因此将其预测作为拒绝这些理论的基础。但是，只有在某些哲学假设的情况下，该预测的推定不可接受的后果才遵循。本文制定了一种策略，以屏蔽物理理论免受Boltzmann Brains的威胁。该策略吸引了关于意识的物理基础的一种现象外部主义的形式。鉴于这种现象外部主义的形式，鲍尔茨曼大脑的增殖证明是良性的。该策略面临心理物理微调问题，但都减轻了宇宙学微调问题，即参加基于物理的解决方案来解决玻尔兹曼大脑问题，并为与时代箭头有关的解释性股息支付了解释性的股息。
为什么我不是Boltzmann Brain
1在某些长期寿命的宇宙中，原子的随机运动不仅可能形成一个短暂的根本欺骗性的大脑，而且还形成了一个整个稳定的星系，其中包含过着幸福生活并对其一般环境具有可靠信念的人。我们仅将术语“ Boltzmann Brain”/“ BB”用于根本欺骗的大脑，我们使用“普通观察者”/“ OO”一词来指代他们对附近环境的观察者。在构成最有趣的怀疑挑战的宇宙学模型中，绝大多数大脑都被欺骗了。我们的目标是为我们最近的宇宙学模型带来的持怀疑态度威胁辩护我们的感知能力。当然不是我们的目标来证明有关我们银河系起源的任何主张。
引用本文：Ruby O'Connor、Mitzi Bolton、Alexander K. Saeri、Tom Chan 和 Ross Pearson (2024) 人工智能与复杂的可持续性政策问题：将承诺转化为实践，政策设计与实践，7:3，308-323，DOI：10.1080/25741292.2024.2348834
摘要 应对可持续发展政策挑战需要能够驾驭复杂性的工具，以改善政策流程和结果。过去十年来，人们对人工智能 (AI) 工具的关注度和政府对其使用的期望急剧上升。我们对学术和灰色文献进行了叙述性回顾，以调查人工智能工具如何用于政策和公共部门决策。我们发现，学者、政府和顾问对人工智能表达了积极的期望，认为人工智能可以或应该用于解决广泛的政策挑战。然而，关于公共决策者如何实际使用人工智能工具或对使用结果的详细洞察的证据却少得多。从我们的研究结果中，我们得出了将人工智能的承诺转化为实践的四个教训：1) 记录和评估人工智能在现实世界中对可持续发展政策问题的应用；2) 关注现有和成熟的人工智能技术，而不是投机性的承诺或外部压力；3) 从要解决的问题开始，而不是要应用的技术；4) 预测并适应可持续发展政策问题的复杂性。
博尔顿火车站给定生物多样性改造
与Derbyshire Wildlife Trust合作，火车运营商在车站周围种植了16棵新树木，安装了20个带有既定绿化和野生种子的种植者，并打开了车站的第一个“ Bug Hotel”的门。
Siqueiros Sanchez，M。和Ronald，Angelica和Mason，Luke and Jones，Emily J.H.和Bolte，S。和Falck-Ytter，T。（2021）Youn
Siqueiros Sanchez，M。和Ronald，Angelica和Mason，Luke and Jones，Emily J.H.和Bolte，S。和Falck-Ytter，T。（2021）与年龄，性别，SES，发育水平和适应性功能有关的年轻婴儿的视觉脱离。婴儿行为与发展63，ISSN 0163-6383。
唾液酸o-乙酰化：从生物合成到E.A.健康和疾病Visser的角色；卫星，S.J。； Timmermans，S.B.P.E。; Jong，H。de； Boltje，T.J。
唾液酸是九种碳糖，经常在脊椎动物细胞中的细胞表面以及某些类型的无脊椎动物和细菌的细胞中限制胶囊。唾液酸的九个碳主链可以在自然界中进行广泛的酶促修饰，并在C-4/7/8/9处尤其是在C-4/7/8/9处进行O-乙酰化。近年来，o-乙酰化的唾液酸的检测和分析已经采用了乳酸特异性（SOATS）和O-乙酰基酯酶（SIAES），分别鉴定并在哺乳动物细胞中添加和表征盐酸 - 乙酰基酯酶（SOATS）和O-乙酰酯酶（SIAES）（SIAES）（SIAES）（SIAES）（SIAES）（siaES），分别鉴定出和去除O-乙酰基组。这些进步现在使我们能够更完整地了解多样的O-乙酰化唾液酸的生物合成途径，以驱动遗传和生物化学模型细胞系和生物体的产生，并具有o-乙酰化的唾液酸表达的表达，以改变其角色，以使其在孔隙蛋白中脱离孔隙蛋白的良好性，并伴随着孔隙蛋白的良好性，并具有良好的发现，并具有良好的发现，并具有良好的发现，并具有良好的发现，并逐渐识别。此外，越来越多的研究将唾液酸O-乙酰化与癌症，自身免疫性和感染相关联，这为开发选择性探针和Soats and Siaes的抑制剂提供了理由。在这里，我们讨论了O-乙酰化唾液酸的生物合成和生物学功能的当前见解，并回顾了将这种修饰与疾病联系起来的证据。此外，我们讨论了针对不自然的O-乙酰化唾液酸的设计，合成和潜在应用的新兴策略，以及肥皂和SIAES的抑制剂，这些策略可能可以实现这种多功能唾液酸的治疗靶向。
adabmdca：生物学序列的自适应玻尔兹曼机器学习
抽象背景：Boltzmann机器是基于能量的模型，已显示出对进化相关蛋白质和RNA家族的域的准确统计描述。它们是根据局部偏见的参数化，该局部偏向残留物保守性，以及对残基之间的上皮共进化的成对项。从模型参数中，可以提取目标域的三维触点图的准确预测。最近，这些模型的准确性也已根据它们在预测突变效应和在计算机功能序列中产生的能力方面进行了评估。结果：我们对Boltzmann机器学习的自适应实现，ADABMDCA通常可以应用于蛋白质和RNA家族，并根据输入数据的复杂性以及用户需求完成了几个学习设置。该代码可在https：//github。com/anna-pa-m/adabm DCA上完全获得。举例来说，我们已经学习了三台Boltzmann机器模式 - Kunitz和beta-lactamase2蛋白结构域以及TPP-riboswitch RNA结构域。结论：ADABMDCA学到的模型与最先进的技术在此任务中获得的模型相当，就推论触点图的质量以及合成生成的序列而言。此外，该代码同时实现平衡和平衡性学习，这可以在平衡时进行准确而无损的训练，并在统一时间上过于态度，并允许使用基于信息的标准来修剪不相关的参数。
Bolton BG UK Ltd.和维修护理的税收策略...
Bolton Group（“组”）是一个国际集团，成立于1949年，制造和销售全球150多个国家 /地区可用的广泛的高质量品牌消费产品。该小组承认其社会和道德责任在商业中的重要性，我们致力于维护利益相关者以及与我们互动的其他人的利益。在这种情况下，遵守我们运营的任何国家的法律和法规被认为是最重要的。该集团与其子公司Bolton BG UK Ltd.和维修护理有限公司（“公司”）一起出现在英国。公司对税收问题的方法与《团体行为守则》中的承诺保持一致，这反映在目前的税收策略（“英国税收策略”）中，该策略符合2016年《财务法案》计划第19（第19（4）节的第161条和第19（4）段，截至2024年12月31日截至2024年12月31日。英国税收策略由公司的各个董事会批准，并将定期审查和更新。税收风险管理和治理公司的税收风险管理方法基于合理的护理和重要性原则。与解释税法和税收合规义务有关的风险将不可避免地发生。公司积极寻求识别，评估，监控和管理这些风险。，在与税收有关的严重不确定性或复杂性的情况下，公司可能会寻求外部税务顾问的建议或与HMRC联络。公司的税收合规义务是在地方一级处理的。因此，对税收合规性的监督和最终责任属于公司董事会。对税收计划的态度不参与旨在侵蚀或转移相关税基的积极税收计划或税收实践。公司的交易是真实的，反映了商业物质，并设置为长度。公司可能会寻求要求税收优惠，救济和豁免，始终遵守相关法律和法规的信件和精神，并始终符合其商业目标，而无需使集团承担重大税收风险。与英国税收有关的风险水平水平对税收风险的胃口低。为此，两家公司试图根据适当的分析和建议采用技术上合理的税收立场，并得到所有适当文件的支持，以证明该职位。公司也意识到税收合规性在与HMRC的关系，集团的声誉及其公司价值方面的重要性。与HMRC打交道的方法，公司的目标是在接近HMRC时以开放性和透明度的行动。与HMRC的所有通信都是以协作和积极主动的方式进行的。
将大型量子玻尔兹曼机器作为数据集平衡的生成AI模型
摘要 - 这项研究探讨了大型量子限制的玻尔兹曼机器（QRBMS）的实现，QRBMS（QRBMS）是量子机器学习（QML）的关键功能，作为D-Wave Pegasus量子硬件上的生成模型，以解决入侵检测系统（IDS）中数据集中的数据集不平衡。通过利用Pegasus的增强连接性和计算功能，成功嵌入了具有120个可见和120个隐藏单元的QRBM，超过了默认嵌入工具的限制。QRBM合成了超过160万次攻击样本，达到了超过420万张记录的平衡数据集。使用传统平衡方法（例如Smote和Randomovers采样器）进行比较评估表明，QRBMS产生了高质量的合成样本，显着改善了不同分类器的检测率，精度，回忆和F 1分数。该研究强调了QRBM的可扩展性和效率，完成了毫秒的平衡任务。这些发现突出了QML和QRBM作为数据预处理中的下一代工具的变革潜力，为现代信息系统中的复杂计算挑战提供了强大的解决方案。