XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemCrow
分子拥挤：生理传感与控制
细胞质中密布着导致其行为不理想的分子。细胞质拥挤会影响化学反应速率、细胞内水的流动性和大分子复合物的形成。过度拥挤可能会造成灾难性的后果；为了解决这个问题，细胞已经进化出急性和慢性的稳态机制来优化细胞拥挤。在这里，我们提供了以生理学为中心的分子拥挤概述，重点介绍了我们对其感知和控制的当代进展。长期以来，相分离被认为是一种拥挤引起的微区室化形式，最近的研究表明，相分离允许细胞通过生物分子凝聚物的作用来检测和应对细胞内拥挤。越来越多的证据表明，拥挤与细胞大小和液体量、对物理压缩和干燥的稳态反应、组织结构、昼夜节律、衰老、跨上皮运输以及全身电解质和水分平衡密切相关。因此，分子拥挤是一个基本的生理参数，影响从分子到生物体的多种功能。
警方和皇家检察院联合立案......
2.4. 第二阶段将在四个警察机关和三个 CPS 区域进行进一步的实地考察。之所以选择这些，是因为它们的运作流程与第一阶段访问的流程不同。例如，一些警察机关使用不同的案件管理系统来管理其刑事司法职能，而一些 CPS 区域和部队尚未实施新的收费模式，我们将在附件 C 中对此进行解释。这些差异，加上对国家机构和相关方的采访，以及另外 80 起案件档案审查，将有助于我们做出最终判断。尚待完成的额外工作也可能影响最终报告中的建议，我们计划在 2024 年春季发布最终报告。
皇冠包装制造 - 塔克斯 - 策略 -
有关追求税收策略（“信息”）的此信息已由皇冠包装制造波兰SP起草。Z O.O.w likwidacji及其在Goleniów的注册办公室，NIP（纳税人身份证）编号：5252859552，KRS（国家法院登记册）号：0000895800：0000895800（以下简称：“皇冠包装制造业”，“公司”，“公司”，从2月1日至31日的纳税年度（纳税年度）（2月31日）27222222。 1992年2月15日的《公司所得税法》（法律杂志DZ。U. Z 2022 r。 poz。2587经修订，以下简称：“ CIT ACT”）。
美国的人工智能霸权和其他人的 Demosthenes 的王冠
[摘要] 本文探讨了全球人工智能霸权的新兴动态，重点关注美国在人工智能领域的领导地位。本文通过对历史上德摩斯梯尼反抗马其顿霸权的历程进行类比，探讨了人工智能技术创造新形式的全球主导地位的潜力。本文深入探讨了美国为确立其人工智能霸权而采用的策略，以及这种控制对其他国家（称为“他者”）的影响。本文分析了国家主权的侵蚀、这些国家在发展自己的人工智能能力时面临的困境，以及对美国人工智能霸权的各种潜在抵抗形式。文章最后呼吁采取平衡的方法来发展人工智能，优先考虑伦理考虑、人工智能的民主化和基本权利的保护，敦促全球社会塑造一个反映多元价值观和观点的包容性人工智能未来。
无人未来？生成式人工智能如何塑造人类众包的未来
摘要 生成式人工智能的快速发展有可能重塑组织创新，从而引发人们对人类解决方案在增强智能新时代的作用的不确定性。我们发起了一项众包挑战，重点关注可持续的循环经济商业机会，比较 GPT-4 和人类解决方案在生成新颖且有价值的解决方案方面的能力。挑战吸引了来自不同行业的全球各类解决方案。300 名评估员从 234 个人类和人工智能解决方案中随机选择了 13 个进行评估，共计 3,900 对评估员-解决方案对。我们的研究结果表明，尽管人工智能解决方案提供了更多的环境和财务价值（可能是由于倾向于与其训练中看到的核心模式保持一致），但人类的输出被评为更具创新性，包括新颖性分布右尾的极端结果。我们使用自然语言处理技术对丰富的解决方案文本进行分析，发现人类和人工智能响应在语义差异指标上存在相当大的重叠，但人类仍然表现出比人工智能更大的语言细微差别。这项研究阐明了人工智能在增强人类众包解决复杂组织问题方面的前景，并为可能采用综合人机人工智能方法解决创新问题奠定了基础。关键词：生成式人工智能、法学硕士、ChatGPT、创新、众包、创意生成、评估、新颖性、价值 我们感谢哈佛商学院研究员 Justin Ho、市场与组织研究项目 (PRIMO) 研究员 Stella Jia，他们支持该项目的数据分析，以及哈佛大学创新科学实验室 (LISH) 实验室经理 Kate Powell，她为研究协议提供了监督和协调。我们也感谢哈佛大学数据到可操作知识实验室和人机交互小组的反馈。我们使用 GPT-4 来辅助写作。所有错误都是我们自己的。
c-journal：使用基于众包数据集的深度学习来检测和分类认知扭曲的日记应用程序
抽象的认知扭曲是负偏见的思维模式和错误的自我污点，这是由于自己的内部推理而导致并导致逻辑错误。认知畸变会对心理健康产生不利影响，并可能导致心理健康障碍。本文属于一个更大的项目，该项目旨在提供用于检测和分类文本中认知扭曲的应用程序。由于没有用于该任务的公共数据集，因此拟议的工作的首次贡献在于提供一个开源标签的数据集，该数据集的14个认知畸变，该数据集由34370个条目组成，该数据集由34370个条目通过人群来源，用户调查表和从社交媒体中重新播放情绪数据集收集。数据集是与持牌心理学家合作收集的。我们使用幼稚的贝叶斯和count vectorizer以及不同的CNN，LSTM和DNN分类器实现了基线模型，以基于数据集对认知失真进行分类。我们使用表现最好的模型研究了不同单词嵌入的用法。依靠CNN的表现最好的模型，其嵌入式句子嵌入，F1得分为84％，用于分类认知扭曲。表现最佳的模型是在C- Journal中内置的，这是一种免费的日记帐和心情跟踪移动应用程序，可指出向用户的潜在思维扭曲。
英国皇室赞助新 BESS 项目
© 南澳大利亚州政府 2023 除鸣叫伯劳徽章和另有说明外，本产品根据知识共享署名 4.0 国际许可提供。 免责声明 本报告的内容仅供一般参考，不作为专业建议，能源和矿业部（以及南澳大利亚州政府）不就本报告中包含的信息的准确性、可靠性或完整性或信息是否适用于任何特定目的作出任何明示或暗示的陈述。使用或依赖本报告中包含的信息的风险由用户自行承担，能源和矿业部（以及南澳大利亚州政府）对该使用或依赖不承担任何责任，也不对用户承担任何责任。 对国家承认 作为 Kaurna 土地上的客人，我们承认该部门所做的一切都会对原住民国家、海洋、天空、人民及其自日出以来就存在的精神和文化联系产生影响。我们的责任是分享我们的集体知识，承认艰难的历史，尊重长期以来建立的关系，创造更美好的未来。我们已准备好一起前行、学习和工作。
评估扩展的输入启发和基于机器学习的启动对人群库存预测的影响
人类一直在预测不可能的人方面具有固有的兴趣。旅程可能始于算命先驱者，甲骨文和先知，使用太阳标志，行星位置和恒星对准来预测未来。，但是今天，人工智能使用统计数据，大数据分析以及这一切的核心，机器学习（ML）取代了他们的位置。ML已渗透每个现代行业，以提供预测性见解。非整合列表如下。在医疗保健中，ML模型已用于预测大流行期间的Covid-19潮流，死亡人数和恢复率[17]。在制造业中，它们已被应用于提高智能工厂的效率[19]。在监视中，Karpathy等。[12]评估卷积神经网络（CNN）在487个视频类别上的性能，总共有100万个YouTube视频，以进一步监视自动化。在心理健康领域，Fathi等。[7]在具有七个输入功能的大型数据集上训练ANFIS模型，以检测医疗保健中的社交焦虑症。
吉姆·克劳和奴隶制后的黑人经济进步
* 我们感谢 Leah Boustan、Davide Cantoni、David Card、Raj Chetty、Ellora Derenoncourt、Jeremiah Dittmar、Jonathon Hazell、Richard Hornbeck、Allan Hsiao、Ethan Ilzetzki、Ilyana Kuziemko、Camille Landais、Quan Le、David Lee、Trevon Logan、Ben Moll、Suresh Naidu、Steve Redding、Ricardo Reis、Maarten de Ridder、Bryan Stuart、Chris Walters、Tianyi Wang、Zach Ward 和 Gavin Wright 的深刻评论。我们感谢研讨会和会议参与者分享他们的建议。我们还要感谢密歇根大学的三名匿名研究生分享他们的模拟裁判报告。Tre' McMillan、Cynthia Nwankwo 和 Bracklinn Williams 提供了出色的研究协助。这项工作得到了普林斯顿大学不平等研究计划和工业关系部门的支持。这篇论文之前发表的标题是“奴隶制结束后黑人经济进步的地理”。† 普林斯顿大学经济学系。lalthoff@princeton.edu ‡ 伦敦政治经济学院经济学系。hareichardt@lse.ac.uk
IBM-SCOTT-CROWDER-HOUSE-ORCORTIGHT- ...
2023年3月8日，星期三，主席梅斯（Mace），排名康诺利（Connolly）和小组委员会的杰出成员，感谢您的机会在今天之前作证。今天，我代表IBM量子，我们有两个目标：1。将可用的量子计算带入行业和研究，以及2。使我们的数字基础架构量子安全。我们拥有一个超过200个行业和研究合作伙伴的网络，探索了量子计算用于商业和科学的使用，并开发了技术以使向量子安全加密的过渡更加容易。普遍认为，如果古典计算机足够大，可以解决任何问题。事实并非如此。经典计算机不擅长，并且永远不会真正出现指数级问题。