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保护AI和云竞争2024年的国防法案
lllllllllll W Arren女士（对自己和S Chmitt先生）提出了以下法案；这是两次阅读的，并转交给了llllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllll
U.S.-China Competition in Emerging Technologies
The United States is locked in a long-term strategic competition with China to shape the rapidly evolving global technological land scape. Innovation in emerging technologies could transform society, create new industries, foster new dependencies, and alter the char acter of warfare. Whichever country secures a lead in key technol ogies—particularly those with first mover advantages—will tip the balance of power in its favor and reap economic benefits far into the 21st century. China under General Secretary of the Chinese Commu nist Party (CCP) Xi Jinping has recognized the potential advantages of seizing the innovation “high ground” in this competition and has aggressively designed, implemented, and funded programs to domi nate technologies of the future. In doing so, Beijing hopes its efforts will underpin national rejuvenation, making the country powerful, self-sufficient, and impervious to perceived technological “contain ment” from the United States and its allies and partners. China has focused on developing emerging technologies such as artificial intelligence (AI), quantum technologies, biotechnology, and battery energy storage systems. The United States has similarly realized the importance of technology competition with China and has sig nificantly altered the policy environment around key technologies, particularly semiconductors, advanced computing, and clean energy. China faces many challenges, including these U.S. policies, a falter ing domestic economy, and inefficiencies inherent in its state-direct ed innovation system. However, if China manages to overcome these challenges, its rapid technological progress threatens U.S. economic and military leadership and may erode deterrence and stability in the Pacific, as well as tip the global balance of power.
“SOW励志”图书赠送比赛
在“以英文智慧格言宣扬正面价值观和态度2024/25”（2024/25年度“SOW活动”）举办的“SOW励志”书籍赠送比赛中，学生需要从书中选取一句智慧格言（SOW）写下讯息，并创作一件二维（2D）艺术品，以加强讯息含义的传达和视觉呈现，从而把一本自选的书作为礼物赠予亲爱之人。
三分钟论文竞赛第一轮预赛#1 ...
第一轮预赛 #1 2024 年 11 月 12 日星期二，上午 9:00 评委： Carrie Johnston，SMU 图书馆研究与学术计划主任 Brandon Miller，大学荣誉课程和奖学金助理院长 Rob Pearson，穆迪研究生和高级研究学院职业发展和博士后事务主任 参赛者： Nicole Pinzon Hoyos，分子和细胞生物学博士：“将免疫与癫痫发作联系起来：免疫补体蛋白对癫痫的潜在影响” Rawda Ahmed，土木与环境工程博士：“使用集成计算机视觉和过滤技术估计区域卡车运动的数字框架” Zheyuan Xu，可持续发展硕士：“达拉斯的城市农业：改善贫困人口生活的潜在方法” Jason Yoon，数据科学硕士：“社交媒体网络中机器人的流行和影响： 2024 年总统大选” Umanga Weerasingha，地质学博士：“利用多个卫星遥感源确定北半球湖泊的间歇性冰盖” Wen Fan，生物统计学博士：“深度学习用于抗生素耐药性预测”
定价和生成AI
与经典的机器学习（ML）模型相比，生成模型提供了一种新的用法范式，其中（i）可以将单个模型用于许多不同的任务； （ii）用户在一系列自然语言提示中与该模型进行交互； （iii）根据模型输出对二进制用户满意度进行了理想评估模型。鉴于这些特征，我们探讨了新生成AI软件开发人员如何释放和定价其技术的问题。我们首先对用户成本效益的特定任务进行了两个不同模型的比较。然后，我们将生成AI软件的定价问题建模为两家不同公司之间的游戏，他们在用户为每个任务选择其首选模型之前依次发布其模型。在这里，价格优化问题变成了分段连续的，公司必须选择要在其余任务上具有成本效益并放弃收入的任务子集。尤其是，我们通过表明一家在知道竞争对手的价格后稍后部署的公司可以始终在至少一项任务上确保成本效益，而该公司必须以第一个到市场的方式确保成本效益，而该公司必须以最早的市场为模型以促进更高的价格从上后期获得较高的价格来获得收入来获得收入。最重要的是，我们发现，如果不同的任务足够相似，那么无论该技术的定价如何，第一到市场模型都可能在所有任务上都具有成本支持。
菲茨威廉学院土地经济征文竞赛 2025
菲茨威廉学院很高兴发布 2025 年土地经济征文竞赛题目。土地经济是剑桥大学一门令人兴奋且内容丰富的本科课程。它涵盖了与法律、经济、环境、商业和金融相关的一系列主题，菲茨威廉学院的年度征文竞赛鼓励 12 年级（或同等学历）的学生探索这些主题。申请者应选择以下问题之一来回答 2025 年的问题：(1) 环保运动英国灭绝叛乱有三个主要诉求：(a) 政府必须“讲真话并传达我们所处的危险”。(b)“社会每个阶层都必须采取行动，到 2025 年将温室气体排放量减少到净零，并立即开始保护和修复自然”。(c)“政府必须建立并由气候和生态正义公民大会领导”。考虑到政府的重点往往主要放在实现经济增长上，你是否认为灭绝叛乱等环保民间社会组织能够有效推动政府采取旨在应对气候和生态危机的环境政策？ (2) 有人声称，在家工作 (WFM) 对企业的经济生产力产生负面影响，而远程工作尤其会给年轻员工带来伤害，因为他们可以从接触只有在面对面工作时才能学到的“隐性知识”和“软技能”中受益。讨论。 (3) “必须废除购买权计划，以缓解英国社会住房危机。”讨论。竞赛规则 本次征文竞赛面向倒数第二年的学生 - 12 年级（英格兰 + 威尔士）、S5（苏格兰）、Y13（北爱尔兰）。
自主环境中的协作与竞争
智能中的抽象尖端技术涉及多代理系统（MAS），这些系统使自主代理可以通过共同的合作或竞争实现共同或个人目标来在共享环境中进行交互。这项研究深入研究了MAS中合作和竞争的各个方面，并说明了它们在实际情况下的应用，例如自动驾驶汽车，机器人的互动和财务环境。除此之外，我们还探索了在创建MAS框架时进行的协调，学习和沟通等障碍，以及如何进行深入强化学习等复杂算法有助于运行这些代理。通过解决MAS中的两种竞争互动，我们的目标是对在这一领域的可能用途和即将到来的道路进行彻底掌握。像OpenAIS代理商模型这样的新兴技术在展示MAS不断变化的景观及其对医疗保健和国防等各个行业的变革性影响方面发挥了重要作用。关键字：多代理系统（MAS），自主代理，协作，竞争，深度强化学习，游戏理论，分发AI，基于代理的智能，基于代理的建模，AI协调，AI协调，对抗性AI介绍MAS MAS是AI部署领域的游戏规则，与传统AI Systems相比
陆上电力输送早期竞争商业框架咨询
3 CATO 是指根据拟议的《2024 年电力（陆上输电许可证早期竞争性招标）条例》进行的招标活动授予的合格项目的陆上输电许可证持有者。 4 NESO 的早期竞争计划 (ECP) 列出了在陆上输电网络中引入早期竞争的计划（2021 年 4 月）。更多信息可在此处获得：NESO 最终早期竞争计划，2021 年 4 月；https://www.nationalgrideso.com/document/191251/download 5 2022 年 3 月决定：Ofgem 关于早期竞争的决定，总结了我们对陆上输电网络早期竞争制度各个要素的决定 2022 年 3 月 关于陆上输电网络早期竞争的决定 | Ofgem
SPWLA PDDA SIG第四届年度机器学习竞赛 - 加入挑战！
感谢加拿大ConocoPhillips，我们提供了一个丰富的井log数据集，其中有10条井（8井和2台测试井）的数百个裂缝。参与者将可以访问这些数据，并负责开发可以准确识别图像日志裂缝的机器学习模型。可以使用Jupyter笔记本草案来帮助您入门 - 它成功识别了一些骨折并提供了信心水平，为基础提供了坚实的基础。