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Dynamo AI - CSAIL 联盟
虽然 Dynamo AI 最初只专注于为联邦学习提供“即插即用”工具（事实上，该公司的原名是 DynamoFL），但团队很快意识到，客户关心的 AI 实施还有许多其他方面。世界各地不断涌现的与 AI 相关的新法律、推出 AI 系统已知和未知的风险，以及保护用户和公司免受有意或无意滥用 AI 程序的人侵害的持续过程，都是 Mugunthan 意识到 Dynamo AI 可以提供帮助的问题。因此，在 2023 年末和 2024 年初，该公司从专注于联邦学习转向更广泛、更全面的功能集，旨在帮助公司设计和推出安全合规的 AI 系统。
高盛 Dynamo 策略指数®
1 美国股票期货滚动策略指数、美国政府债券期货滚动策略指数和欧洲政府债券期货滚动策略指数（统称“期货滚动策略指数”）是高盛国际的专有财产，高盛国际已与 S&P Opco, LLC（标普道琼斯指数有限责任公司的子公司）（“标普道琼斯指数”）签订合同，根据客观的预先商定方法计算和维护期货滚动策略指数。S&P® 是标准普尔金融服务有限责任公司（“SPFS”）的注册商标；Dow Jones® 是道琼斯商标控股有限责任公司（“道琼斯”）的注册商标；并且，这些商标已授权给标普道琼斯指数。标普道琼斯指数、SPFS、道琼斯或其任何附属公司均不赞助或推广该指数，并且对于计算该指数的任何错误或遗漏，均不承担任何责任。
激光等离子体中的时间分辨湍流
牛津大学牛津大学牛津大学3PU的物理系； B普林斯顿大学，新泽西州普林斯顿大学天体物理科学系； 08544； C芝加哥大学天文学与天体物理学系，芝加哥，伊利诺伊州60637； D 14627年罗切斯特大学物理与天文学系； Rochester Univers，Rochester，纽约州罗切斯特大学激光Energetics E实验室； 14623年； F英国贝尔法斯特皇后大学贝尔法斯特皇后大学数学与物理学学院； G Central Laser设施，卢瑟福·阿普尔顿实验室，DIDCOT OX11 0QX，英国； h英国格拉斯哥G4 0NG的Strathclyde大学物理系；我的等离子科学与融合中心，马萨诸塞州剑桥，马萨诸塞州02139； J Argonne National Laboratory，Argonne，伊利诺伊州60439年Argonne National Laboratory J数学和计算机科学部； k Laboratoire pour l'iperized des laser Intenses，CNR，COMSARIAT``a l'' l日本大阪苏瓦大学大阪大学工程研究生院； M Lawrence Livermore国家实验室，Livermore，CA 94550； n理论Astrophysikalischer等离子体Forschungsgruppe，Max-Planck-institut f ur kernphysik，69029 Heidelberg，德国； o乌尔山国家科学技术研究所，乌尔桑44919，乌尔桑国家科学学院物理学系；内华达大学里诺大学的物理系89557
DYNAMO 大气探测数据和产品
3级高分辨率数据维度：str12 = 12; str80 = 80; info_line = 3;水平= 7985;听起来=无限; //（当前634个）变量：int n_soundings; n_soundings：long_name =“ soundings数”; double realease_time（sounding）; Release_time：long_name =“ UTC释放时间”; Release_time：units =“自2011-01-01 00:00:00 UTC以来的秒”; Release_time：注释=“报告的发行时间已报告到L3响应数据最接近的第二个”； int Release_date_enc（sounding）; Release_date_enc：long_name =“ UTC释放日期（编码）”; Release_date_enc：格式=“ 8位数整数：yyyymmdd”; int Release_time_enc（sounding）; Release_time_enc：long_name =“ UTC发行时间（编码）”; Release_time_enc：格式=“ 6位数字：HHMMSS”; float site_lon（sounding）; site_lon：long_name =“站点经度”； site_lon：units =“ lege_e”; site_lon：有效_range = -180.f，180.f; float site_lat（sounding）; site_lat：long_name =“站点纬度”; site_lat：units =“ lege_n”; site_lat：有效_range = -90.f，90.f; float site_alt（sounding）; site_alt：long_name =“ MSL上方的站点高度”； site_alt：单位=“ m”; int n_levels（sounding）; n_levels：long_name =“级别数”;浮时间（响起，级别）;时间：long_name =“发布时间以来的时间”；时间：单位=“ S”;时间：丢失_value = -999.f;时间：_fillvalue = -9999.f; float p（发声，级别）; P：long_name =“压力”； P：单位=“ HPA”； P：Missing_value = -999.f; P：_fillvalue = -9999.f; float t（发声，级别）; t：long_name =“干灯泡温度”； t：units =“ lege_c”; t：丢失_value = -999.f; t：_fillvalue = -9999.f; Float TD（发声，级别）; TD：long_name =“露点温度”； TD：单位=“ Leg_c”; TD：丢失_value = -999.f; TD：_fillValue = -9999.f;
建议引用：Santarelli, Enrico；Staccioli, Jacopo；Vivarelli, Marco (2021)：机器人、人工智能和相关技术：新知识库的映射，LEM 工作论文系列，第 2021/01 号，Scuola Superiore Sant'Anna，经济与管理实验室 (LEM)，比萨
3 套用 David 和 Wright (1999) 的话，这个问题也可以这样问：机器人技术与人工智能的关系是否相当于发电机与电气化的关系？事实上，对于 David 和 Wright (1999) 来说，发电机代表着 Bresnahan 和 Trajtenberg (1985, p. 84) 意义上的“使能技术”，即一种“开辟新机遇而不是提供完整、最终解决方案”的新设备。
物理系通讯-2021.pdf
这里展示的是三种岩石行星的版本，它们内部放射性元素产生的热量不同。中间的行星与地球类似，具有板块构造和内部发电机产生磁场。顶部的行星具有更多的放射性热量，有极端的火山活动，但没有发电机或磁场。底部的行星放射性热量较少，在地质上是“死”的，没有火山活动。（插图由梅丽莎·韦斯绘制）。
长期能源预测的风险 - Vaclav Smil
引言 仅在一代人之前，即 1973-1974 年石油输出国组织将原油价格提高了 4 倍之后，对能源问题的长期预测才开始普及。如今，能源预测涵盖的范围非常广泛，从相当狭窄的关注个别勘探、生产和转换技术的能力和性能的预测，到雄心勃勃且高度分散的国家、地区和全球燃料和电力未来的需求和价格模型。其中一些模型可以从作者处免费获得，而其他一些模型（例如 DRI/McGraw Hill 世界能源预测）则要求订阅者每年支付数万美元。在过去 30 年里，我以各种方式为这项工作做出了贡献，首先是对能源对全球环境影响的技术发展进行长期预测 [1]。在 20 世纪 70 年代初，我还开始使用麻省理工学院的 DYNAMO 建立涵盖能源、环境、人口和经济的模型。其中一项练习是长期观察化石燃料燃烧产生的二氧化碳排放及其在未来全球变暖中的作用，该练习于 1974 年出版，当时很少有人对这样的话题感兴趣 [2]。当时最著名的预测是《增长的极限》[3]，它使用 DYNAMO 模拟整个世界，但人们对它的反响让我非常不安
微控制器基于健康状况监测的电动汽车电池交换
摘要 - 在当今世界上，电气车受到范围，长时间充电时间和电力故障的因素的限制。电动车辆中电动车辆的主要缺点用于电动机的电源。我们借助于在这里交换电池来克服这个问题，我们使用了两个电池。因此，要更改此问题，我们使用的是使用原型模型的电池交换方法。电池1已经充电，电池2正在以车辆的运行速度充电。我们在车轮中使用发电机。如果电池1排放排放，则将自动交换电池1到电池2的电池电量。也将使用发电机充电电源电池。发电机是将机械能转换为电能的。也可以在此处使用放置在驾驶员安全带中的心跳传感器来监视驾驶员的健康。如果驾驶员心率有任何异常，则传感器将信号发送给微控制器，该信号会将消息发送给有关人员。