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陆军人工智能和专家计算机系统的发展
13.摘要（最多 100 个字）本研究分析了美国陆军人工智能和专家计算机系统的发展，以及陆军在这些技术的未来发展中可能发挥的作用。本研究调查了陆军对这些计算机系统的开发和使用情况。它评估了陆军是否应该在这些系统的开发中发挥领导者或角色。陆军在这些技术上的领导或跟随决定将对未来规模较小、资源较少的部队的有限资源产生重大影响。鉴于财政资源和人员减少的趋势，本研究将研究这些问题。对民用部门对这些系统的开发和使用情况进行了评估，以确定陆军通过使用这些系统获得的收益。这些系统对陆军各种要求的适应性进行了评估，并评估了系统的近期和远期成本
（进化）变革之风：
这种二分法的问题和有害性在于，原核生物最初在细胞学上被定义为负面的。换句话说，原核生物缺乏真核细胞的这种或那种特征：甚至油滴或凝聚层都符合这种负面定义。原核生物-真核生物二分法的任何优点在于它有助于理解真核生物，而真核生物可能是通过“原核”阶段进化而来的。随着重复（作为教义问答），原核生物-真核生物二分法只会让微生物学家轻易接受他们对原核生物之间关系几乎一无所知的事实；他们甚至对这一事实——当今最大的挑战之一——感到迟钝，即他们丝毫不了解原核生物和真核生物之间的关系。细菌之间的关系问题归结为“如果它不是真核生物，而是原核生物”，而要了解原核生物，我们只需确定大肠杆菌与真核生物有何不同。这并不是对创造性思维的邀请，也不是统一的生物学原理。这种真核生物-原核生物二分法是原核微生物学与真核微生物学之间的一道障碍。这种对微生物学的短视观点不仅未能认识到微生物关系问题的重要性，而且未能认识到今天难以解决的问题明天可能并非如此。自 20 世纪 50 年代以来，分子序列就被用于确定进化关系，而 Zuckerkandl 和 Pauling 的开创性文章“分子作为进化历史的记录”在 1965 年最令人信服地阐述了这一观点（36）。然而，记录表明，微生物学——最需要的生物科学——实际上对这些方法的意义和潜力视而不见。然而，在 20 世纪 70 年代末，情况发生了巨大变化。rRNA 序列已被证明是原核生物系统发育的关键（例如 8）。尽管原核生物在细胞和生理水平上没有提供可靠的系统发育排序特征，但它们的 rRNA 足以做到这一点。到 20 世纪 80 年代初，随着基于 rRNA 的原核生物系统发育开始出现，微生物学家开始（尽管非常缓慢地）重新意识到了解微生物系统发育的重要性。将所有原核生物视为同一种类的愚蠢做法，在古细菌（最初称为古细菌）的发现中得到了戏剧性的揭示。古细菌是一类完全出乎意料的原核生物，如果真要说有什么不同的话，那就是它与真核生物（真核生物）的关系比与其他原核生物（真正的）细菌（11、13、32、34）的关系更密切。即便如此，真核生物的力量——
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1。参与者将确定从发展的角度与教育者合作的线索。2。参与者将认识到某些教育者反应的动态，同时也认识到每个发展阶段的好处和挑战。3。参与者将学会将行为视为监管需求的线索。4。参与者将学习如何支持成长中的学生的宽容窗口，更有效地重新布线，并重新模仿神经系统以支持学习和成长。5。参与者将采用在整个上学期间为学生和成人提供一定剂量的法规的方法。6。参与者将把知识转化为创建支持学生自我意识和自我反思的环境，从而导致发现自己的监管需求，同时也支持成年人的监管需求。7。参与者将探讨如何从系统和分层的角度将这些方法纳入这些方法。8。参与者将学习在失调的时刻进行调节，从而帮助他们避免疲惫和倦怠，因为他们支持教育者这样做。
具有 Cys-His-Asp 三联体的无金属 α/β-水解酶的超高通量定向进化为高效的磷酸三酯酶
摘要：寻找新的机制解决方案以应对生物催化挑战是酶进化适应以及设计新催化剂的关键。最近人造物质被释放到环境中，为观察生物催化创新提供了动态试验场。用作杀虫剂的磷酸三酯最近才被引入环境中，而它们并没有天然对应物。为了应对这一挑战，酶已迅速进化以水解磷酸三酯，并趋向于相同的机制解决方案，即需要二价阳离子作为催化的辅助因子。相比之下，先前发现的宏基因组混杂水解酶 P91（乙酰胆碱酯酶的同源物）实现了由金属独立的 Cys-His-Asp 三联体介导的缓慢磷酸三酯水解。在这里，我们通过对 P91 进行定向进化来探究这种新催化基序的可进化性。通过将聚焦库方法与液滴微流体的超高通量相结合，我们仅通过两轮进化就将 P91 的活性提高了约 360 倍（达到 ak cat / KM ≈ 7 × 10 5 M − 1 s − 1 ），可与自然进化的金属依赖性磷酸三酯酶的催化效率相媲美。与其同源物乙酰胆碱酯酶不同，P91 不会遭受自杀抑制；相反，快速的去磷酸化速率使共价加合物的形成而不是水解速率成为限制因素。定向进化改进了这一步骤，中间体的形成速度提高了 2 个数量级。将聚焦的组合库与液滴微流体的超高通量相结合，可以用于识别和增强自然界中尚未达到高效率的机制策略，从而产生具有新型催化机制的替代试剂。■ 简介
观察捉迷藏人工智能的进化
该项目的目的是观察两个人工智能代理（一个“寻找者”和一个“隐藏者”）在玩简化版的捉迷藏游戏时的发展。这些代理将通过机器学习得到改进，并且只会被赋予对游戏规则的理解和在游戏的网格状空间中导航的能力；它们不会被教授或提供任何策略，而是从头开始学习。特别有趣的是观察随着游戏中引入新元素（例如障碍物、门和其他环境影响），隐藏者和寻找者智能的特殊游戏风格。通过这种观察，我希望不仅能确定捉迷藏游戏中的关键策略，还能更好地了解机器学习 AI 搜索和隐藏模式的演变，这与网络、人工智能和网络安全等多个领域相关。
人工智能生态系统的进化动力学
摘要。我们分析了共同参与人工智能 (AI) 的企业和机构的部门和国家系统。除了将 AI 作为通用技术或其特定应用领域的分析之外，我们还借鉴了部门系统的进化分析，并询问“谁在做什么？”在 AI 中。我们提供连接 AI 开发者、制造商和用户的复杂相互依赖模式的细粒度视图。我们区分了 AI 支持、AI 生产和 AI 消费，并分析了企业和社区之间新兴的共同专业化模式。我们发现，人工智能的供应以少数几家大型科技公司为主导，这些公司对人工智能的下游应用（例如搜索、支付、社交媒体）支撑了人工智能最近的大部分进展，同时也提供了必要的上游计算能力（云和边缘）。这些公司在人工智能研究领域主导着顶尖学术机构，进一步巩固了它们的地位。我们发现，只有少数能够数字化和获取高质量数据的公司采用了人工智能，并从中受益。我们考虑了人工智能行业在三个主要地区（中国、美国和欧盟）的不同发展情况，并注意到少数公司正在构建全球人工智能生态系统。我们的贡献是以人工智能为例展示进化思维的演变：我们展示了从国家/部门系统到三螺旋/创新生态系统和数字平台的转变。我们得出了如此广泛的进化理论对理论和实践的影响。
数据驱动的金属添加剂制造过程中温度演变的预测
aabstr abtract Act ..在这项研究中，开发了一种数据驱动的深度学习模型，以快速准确预测温度演化和金属添加剂制造过程的熔融池尺寸。该研究的重点是通过直接能量沉积制造的M4高速钢材料粉末的批量实验。在非优化过程参数下，许多沉积层（以上30）通过由覆层材料对热史的高灵敏度引起的样品深度产生了巨大的微观结构变化。在先前的研究中通过实验测量验证的批量样本的2D有限元分析（FEA）能够实现定义在不同过程设置下温度场进化的数值数据。训练了馈送前向神经网络（FFNN）方法，以重现由FEA产生的温度场。因此，训练有素的FFNN用于预测初始数据集中未包含的新过程参数集的温度字段历史记录。除了输入能量，节点坐标和时间外，还认为五个相关的层数，激光位置以及从激光到采样点的距离可提高预测准确性。结果表明，FFNN可以很好地预测温度演化，在12秒内精度为99％。
si＆i5tia te 47（生物多样性的起源和进化）
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谭托克·森医院的智能病房的演变（...
Ms Terenna Ng Yun Li, Executive, Nursing & Critical Care Ops, Ms Shirlene Toh, Principal Occupational Therapist, Allied Health Rehab, Ms Glenda Lee, Deputy Director, Facilities Project Services, Ms Guo Huiling, Senior Epidemiologist, OCEAN, Ms Kara Koh, Assistant Director, IT Office, Mr Yakob Bin Haron, Senior Manager, Biomedical Engineering, Ms. Xie Sihui,药房主要药剂师，李·耶女士，通用医学副顾问，
BIP340的演变 - SECP256K1的Schnorr签名BIP340的演变 - SECP256K1的Schnorr签名
- 数字位“对于任何人来说，这一定很容易地识别签名是真实的，但除合法签名者以外的任何人都不可能生产它” - 密码学的新方向（1976）