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伯克利 MCP 探测器的最新进展
早期的 PXSII 电子设备具有单独的前置放大器板和 ADC/FPGA 板。已在 CHESS、INFUSE、5x 上成功飞行，但体积庞大且很重，对于 50mm 探测器来说功耗为 25w。我们正在实施 Cross Strip 处理电子设备的 ASIC 版本 - GRAPH。这将电荷敏感放大器 (CSA) 和快速 ADC 实现到单个设备中，46mW/通道，对于 50mm XS 来说 ~7.4W = (2.4W + FPGA 功耗)，对于 100mm XS 来说 ~15W。它已经制作了原型，正在进行功能测试，即将用于处理 50mm XS 探测器上的 XY 光子事件。
强化学习如何重新定义临床决策
是2035年。多年来，“共享决策”的概念看上去与早些时候一样。许多临床决策，例如甲氨蝶呤或某些生物制剂的剂量调整，既不是风湿病学家，也不由患者做出的，而是由或多或少是自动化的计算机系统。这些由基于微技术和纳米技术的数字生物标志物，植入或皮肤集成的传感器以及药物输送系统组成，这些系统已在糖尿病护理中使用了一段时间。同时，已经表明，对于风湿性关节炎和其他风湿病疾病，与单独的风湿性系统相比，可以通过这些自学习系统（以前称为人工智能）更好地控制疾病活动和生活质量。即使在非药物治疗（例如物理疗法或饮食）的情况下，该患者现在也通过各种算法获得个性化的支持。在任何期望的情况下，这些选项都会根据其有效性进行系统评估，并建议使用最好的选择。如果风湿病学家退休，那么关于患者病的个体病程的多年经验不会丢失，但该模型继续改善。它结合了现有数据和新数据，使其能够在每天的一天中更准确地处理。对疾病的非个人治疗建议不再存在，并且每3-6个月不会每天审查一次靶标策略。当然，风湿病学家仍然存在。这种发展是如何发生的？国际象棋是一个很好的例子。，但它们的作用发生了变化，尤其是在治疗常见疾病和简单疾病课程的患者时。通常情况下，这种知识最初是在医学之外发展的。学习系统最初来自游戏行业，机器人技术和自动驾驶。在这些字段中的每个字段中，都有可用的模拟器，可用于生成大量数据以测试和改善机器生成的决策。要更好地理解这一点，让我们回到现在。在以下内容中，开发了10篇论文，以基于上述愿景：2021年12月，世界国际象棋冠军进行了。马格努斯·卡尔森（Magnus Carlsen）再次获胜，保留了他作为世界国际象棋冠军的地位。他的错误少于对手伊恩·尼波诺奇奇（Ian Nepomniachtchi），并反复引起惊喜，而意想不到的举动表明国际象棋计算机没有预测。在直播和无数YouTube视频中，著名的祖母对对手的每一项决定，并讨论了可能的
强化学习如何重新定义临床决策
现在是 2035 年。多年来，“共享决策”的概念与以前大不相同。许多临床决策，例如调整甲氨蝶呤或某些生物制剂的剂量，既不是由风湿病学家也不是由患者做出的，而是由或多或少具有自主性的计算机系统做出的。这些系统包括数字生物标记物、植入式或皮肤集成式传感器以及基于微技术和纳米技术的药物输送系统，这些系统已在糖尿病护理中使用了一段时间。与此同时，研究表明，对于类风湿性关节炎和其他风湿病，与仅靠风湿病学家相比，使用这些自学系统（以前称为人工智能）可以更好地控制疾病活动性和生活质量。即使在物理疗法或饮食等非药物治疗的情况下，患者现在也可以通过各种算法获得个性化支持。在任何需要的情况下，系统地评估各种方案的有效性，并提出最佳方案。如果治疗风湿病的医生退休，多年关于患者疾病个体化过程的经验不会丢失，但模型会继续改进。它结合了现有数据和新数据，使其能够日复一日地更准确地治疗。针对疾病的非个体化治疗建议已不复存在，针对目标的治疗策略不再每 3-6 个月审查一次，而是每天甚至每小时审查一次。当然，风湿病医生仍然存在。但他们的角色已经发生了变化，特别是在治疗患有常见疾病和病程简单的患者时。这种发展是如何发生的？通常情况下，这种知识最初是在医学之外开发的。学习系统最初来自游戏行业、机器人技术和自动驾驶。在这些领域中，都有模拟器可用于生成大量数据，以测试和改进机器生成的决策。国际象棋就是一个很好的例子。为了更好地理解这一点，让我们回到现在。下面，我们提出 10 个论点来支持上述愿景：2021 年 12 月，世界象棋锦标赛举行。马格努斯·卡尔森再次获胜，保住了世界象棋冠军的地位。他犯的错误比对手伊恩·涅波姆尼亚奇少，并多次用国际象棋计算机没有预测到的意外举动制造惊喜。在现场直播和无数的 YouTube 视频中，著名的大师们对对手的每一步、每一个决定进行了评论，并讨论了可能的
约克老年中心：2025 年 2 月简讯
9:00-1:00 AARP：税务助理 9:30-10:15 健身恢复 10:00-12:00 艺术时间 10:00-1:30 餐饮俱乐部 10:45-11:30 健身恢复 12:30-1:30 椅子瑜伽 1:00-3:00 卡纳斯塔 2:00-4:00 国际象棋 2:00-4:00 技术星期二
阻碍人工智能的游戏
Steven J. Brams，纽约大学 摘要 Catch-Up 是一个简单的 2 人顺序游戏，其中一个玩家 (A) 首先从自然数集合 {1, 2, 3, …, n } 中选择一个数字。然后另一个玩家 (B) 选择一个或多个数字，其和等于或略大于 A 的数字。然后玩家轮流选择数字，不重复，这样他们的和在每一轮中等于或略大于对手的和——直到所有数字都被选出——最终一个玩家的和等于或超过对手的和，使其成为平局或绝对赢家。与国际象棋或围棋不同，没有发现任何 AI（人工智能）或深度学习程序能够在 Catch-Up 中持续击败对手——比如说，90% 或更多的时间——对手在每一轮中随机选择数字，而在国际象棋或围棋中随机移动将是灾难性的。人工智能在其最强的领域——计算和学习——遇到对手了吗？ 1. 简介
通用视频游戏 AI：竞争、挑战和机遇
简介 游戏长期以来一直是人工智能的流行基准。许多研究人员研究了各种算法和技术，试图在国际象棋、围棋、赛车游戏、吃豆人小姐、实时战略 (RTS) 游戏和超级马里奥兄弟等不同的计算机游戏中逼近最佳玩法。有时，这些研究主题伴随着某种竞赛，在统一的基准中测试不同的方法。游戏研究使算法 AI 取得了一些有趣的进展，例如使用并行 Alpha-Beta 剪枝（在国际象棋中），或在围棋游戏中看到的游戏 AI 中最流行的算法之一蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 的进展。虽然特定游戏研究的贡献确实很重要，但特定游戏竞赛由于其固有结构而存在一个问题：提出的大多数解决方案往往过于专注于它们所应用的领域。换句话说，挑战的性质，甚至是赢得比赛的斗争，都鼓励参与者为算法提供高度定制的启发式方法，这些启发式方法仅适用于用于挑战的游戏。例如，世界冠军星际争霸代理
2022 年年度报告和账目 - Cohort plc
继 2020/21 年订单量强劲之后，SEA 迎来了更好的一年，这得益于出口交付，包括与新西兰皇家海军签订的第一份合同。MCL 实现了又一年的增长，而且重要的是，以异常强劲的订单结束了这一年，为 2022/23 年提供了良好的基础。尽管 MASS 的收入略有下降，并且其 EWOS 和培训部门继续受到 COVID-19 限制的挑战，但其净利润率有所提高，产品组合更好，间接费用持平。ELAC 在年初获得了意大利声纳的大笔订单，其业绩好于预期。与我们的预期一致，EID 的表现要弱得多，得益于 2020/21 年的大量出口交付，而今年没有重复。Chess 的表现令人失望。订单量低于预期，客户交付量也低于预期，少数问题合同产生了负面影响
2022 年年度报告和账目 - Cohort plc
继 2020/21 年订单量强劲之后，SEA 迎来了更好的一年，这得益于出口交付，包括与新西兰皇家海军签订的第一份合同。MCL 实现了又一年的增长，而且重要的是，以异常强劲的订单结束了这一年，为 2022/23 年提供了良好的基础。尽管 MASS 的收入略有下降，并且其 EWOS 和培训部门继续受到 COVID-19 限制的挑战，但其净利润率有所提高，产品组合更好，间接费用持平。ELAC 在年初获得了意大利声纳的大笔订单，其业绩好于预期。与我们的预期一致，EID 的表现要弱得多，得益于 2020/21 年的大量出口交付，而今年没有重复。Chess 的表现令人失望。订单量低于预期，客户交付量也低于预期，少数问题合同产生了负面影响
工作站/最终用户设备环境和趋势 | ITVMO
2015 年 10 月，OMB 发布了 M-16-02：类别管理政策 15-1：改进通用信息技术的采购和管理：笔记本电脑和台式机 1。此政策要求联邦机构使用政府范围战略解决方案 (GSS) 来满足其大部分台式机和笔记本电脑需求。台式机和笔记本电脑的 GSS 通过以下采购工具提供：NASA 企业范围采购解决方案 (SEWP)、NIH 信息技术采购和评估中心 (NITAAC) 的首席信息官 (CIO)-商品和解决方案 (CS)、GSA 的多重奖励计划 - 信息技术类别，以及通过美国陆军计算机硬件企业软件和解决方案 (CHESS)。NASA 与来自总务管理局 (GSA) 和国立卫生研究院 (NIH) 的实施伙伴共同制定了 GSS 计划的部署战略。这个小组被称为核心 WCT。
消费者产品安全委员会召回 - 2024 年秋季
召回的磁性象棋游戏包含 20 个磁铁部件，违反了强制性的联邦玩具磁铁法规，因为该套装包含一个或多个适合 CPSC 小部件筒的磁铁，并且磁铁的强度超出允许值。当吞下高功率磁铁时，吞下的磁铁会相互吸引，或吸引另一个金属物体，并卡在消化系统中。这可能导致肠道穿孔、扭曲和/或堵塞、感染、血液中毒和死亡。