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探索太阳系中洞穴的科学和技术要求
E. Calvin Alexander 9，James W. Ashley 8，Leroy Chiao 1 15、15，加里·哈里斯4，劳拉·A。 ，Scott Parazynski 21，Phillips-Lander 22，Thomas Prettyman 23，Haley Sapers 8，Norbert Schorgoffer
重塑过去：利用生成式人工智能探索和恢复文化遗产
Midjourney 是一款文本转图像艺术生成工具，创建于 2022 年，可在 Discord 服务器上使用。Midjourney 技术使用了一种新型人工智能：扩散模型。这些模型在从互联网上抓取的数百万张图像上进行训练，它学习现有文本和图像之间的关系，并学习推断有关世界的概念信息。一旦它们接受了所有这些数据的训练，它就会创建一个低分辨率图像，然后继续重新生成并向图像添加细节，直到您收到最终结果。当您提示 Midjourney 的 Discord 服务器时，您可以看到这一点。除非模型完全过度拟合，否则它们不会修改已经存在的东西，而是根据您给它的单词创建全新的东西。根据模型理解的建筑物创建建筑物，
有必要以一年一的策略来探索海洋CDR的潜力：政策制定者指南
萨宾气候变化中心法律制定了法律技术，以使气候变化，培训法律学生和律师的使用，并为法律界和公众提供有关气候法律和法令的关键主题的最新资源。它与哥伦比亚大学气候学校的Sciendst紧密合作，并拥有各种政府，非政府和学术组织。Sabin Center for Climate Change Law Columbia Law School 435 West 116th Street New York, NY 10027 Tel: +1 (212) 854-3287 Email: columbiaclimate@gmail.com Web: hXps://climate.law.columbia.edu/ Twi-er: @ColumbiaClimate Blog: hxp：//blogs.law.columbia.edu/climatechange免责声明：本报告仅是作者的责任，不反映哥伦比亚法学院或哥伦比亚大学的观点。本报告是一项仅出于知识的目的而提供的学术研究，不遵守法律建议。Informadon的传输不是打算创建的，并且收据不符合发送者和接收器之间的Axorney-Client Resadonship。没有任何一方在本报告中包含的任何知识分子，而不会第一次寻求Axorney的建议。关于作者：菲利普·W·博伊德（Philip W. Boyd）是塔斯马尼亚大学海洋和antarcdc研究的海洋生物学教授。Jean-Pierre Gaxuso是Sorbonne University，CNRS，Laboratoired'Océanograghiede Villefranche的研究教授，也是Insdtute可持续发展和Interadonal Reladons的Sciendst的研究教授。Minhan Dai是Xiamen大学海洋环境科学国家主要实验室海洋生物地球化学教授。Louis Legendre是Laboratoired'Océanographiede Villefranche的Sorbonne University的生物海洋学和海洋生物地球化学的名誉教授。 Terre Saxerfield是Bridsh Columbia University的资源，环境和可持续性的文化，风险和环境教授。 Romany M. Webb是哥伦比亚法学院的研究学者，也是萨宾气候变化法中心副主任。 致谢：我们感谢五位专家审阅者对本手稿先前版本的宝贵反馈。 建议的Cita> on：Boyd P. W.，Gaxuso J.-P.，Dai M.，Legendre L.，Saxerfield T.＆Webb R.M.，2025。 需要探索海洋CDR的实力 - 政策制定者指南。 纽约：萨宾气候变化法中心，哥伦比亚法学院。 doi：10.5281/Zenodo.14692650Louis Legendre是Laboratoired'Océanographiede Villefranche的Sorbonne University的生物海洋学和海洋生物地球化学的名誉教授。Terre Saxerfield是Bridsh Columbia University的资源，环境和可持续性的文化，风险和环境教授。Romany M. Webb是哥伦比亚法学院的研究学者，也是萨宾气候变化法中心副主任。致谢：我们感谢五位专家审阅者对本手稿先前版本的宝贵反馈。建议的Cita> on：Boyd P. W.，Gaxuso J.-P.，Dai M.，Legendre L.，Saxerfield T.＆Webb R.M.，2025。需要探索海洋CDR的实力 - 政策制定者指南。纽约：萨宾气候变化法中心，哥伦比亚法学院。doi：10.5281/Zenodo.14692650
高管加大对 AI 的投入：探索 5 种成功的 AI 采用策略
为了追求卓越的运营，企业正将人工智能作为一种变革性技术。定制人工智能开发因其能够增强企业运营、提供最高效率和根据业务的复杂需求量身定制的智能工作流管理而脱颖而出。同时，预构建人工智能技术的吸引力在于它们能够提供即时实施和更有利的成本结构。精明的企业应该对其运营需求、竞争格局和长期目标进行全面分析，以确定内部开发和现成人工智能解决方案的最佳组合。通过这样做，他们可以利用人工智能的全部优势，确保在快速发展的市场中占据战略优势。
基于中智认知图的健康状况恶化因素探究
摘要：近年来，中智学在研究人员和学者中声名鹊起，尤其是在需要处理各种困难情况时。在几个与中智学相关的概念中，研究人员使用中智认知图来识别可能影响特定情况或可能显著影响任何涉及决策的问题的隐藏和不确定因素。在我们的研究中，我们使用中智认知图来探索可能导致健康恶化的因素。本方法不仅说明了中智认知图的使用方式，还提出了帮助大众找出影响健康的因素并控制它的方法。人们相信，所提出的方法有助于分析许多此类情况，并为在医疗保健中使用软计算树立标杆。
Zhorai：为儿童设计对话代理以探索机器学习概念
了解机器学习的原理对于儿童开发有用的心智模型以探索他们现在经常接触的人工智能 (AI) 和智能设备至关重要。尽管儿童非常熟悉与 Siri 和 Alexa 等对话代理进行对话，但他们对人工智能和机器学习的了解往往有限。我们利用他们现有的熟悉程度，推出了 Zhorai，这是一个对话平台和课程，旨在帮助幼儿了解机器学习的原理。8 至 11 岁的儿童通过对话训练代理，并了解如何使用可视化来表示知识。本文介绍了我们如何设计课程，并通过 14 名儿童小组评估了其有效性。我们发现，该平台的对话方面增加了学习过程中的参与度，新颖的可视化有助于使机器知识易于理解。因此，我们为 Zhorai 的未来迭代和向儿童教授人工智能的方法提出了建议。
Panorama：探索种间多样性的微生物基因组的比较pangenomics工具
随着公共数据库中核基因组的增加，比较基因组学方法现在使用数百种基因组来分析物种多样性。许多研究着重于整个物种基因含量，即pangenome，以了解其在流行病学或环境数据方面的共同和可变基因方面的进化。在这种情况下，我们一直在研究基因组数据表示作为pangenome图。我们开发了用于重建和分配的pangenome重建和分区（Ppanggolin 1），基因组可塑性鉴定区域（PANRGP 2）和模块检测（PanModule 3）的方法。与Panorama一起，我们将实现新的方法论发展，以进行pangemenomes的比较研究。 将有助于研究细菌的适应潜力，并更好地了解微生物代谢多样性背后的进化动力学。与Panorama一起，我们将实现新的方法论发展，以进行pangemenomes的比较研究。将有助于研究细菌的适应潜力，并更好地了解微生物代谢多样性背后的进化动力学。
确定最佳细菌DNA提取方法以探索尿液菌群
摘要：分子生物学的最新进展已成功地应用于各种流体的菌群探索。然而，由于其分析需要特定的技术考虑，因此泌尿菌群仍然对探索较差。的确，尿液是一种低的微生物生物量环境，其中必须尊重每个细菌的代表性以获得准确的数据。因此，必须使用敏感的提取方法来获得高质量的DNA，同时保留物种之间的比例。为了解决这个问题，我们比较了对人工尿液样品的效率效率五种，这些尿液样品含量较低。通过不同的分子生物学方法进一步评估获得的DNA的质量，包括定量PCR和基于扩增子的下一代测序（NGS）。尽管两种提取方法允许获得NGS分析的DNA DNA，但一个试剂盒提取了更大量的DNA，这更适合于检测低丰富的细菌。随后对29个人类临床样品的评估的评估与使用常规细菌尿培养的结果良好相关。我们希望我们的工作能使调查人员意识到在探索微生物群的分子生物学方法方面具有挑战性和适应实践的重要性。
想象、初始化和探索：多智能体强化学习中的有效探索方法
有效的探索对于在复杂的协调任务中发现多智能体强化学习 (MARL) 的最优策略至关重要。现有的方法主要利用内在奖励来实现承诺性探索，或者使用基于角色的学习来分解联合动作空间，而不是直接在整个动作观察空间中进行集体搜索。然而，它们在获取特定的联合动作序列以在长期任务中达到成功状态时经常面临挑战。为了解决这一限制，我们提出了想象、初始化和探索 (IIE)，这是一种新颖的方法，为复杂场景中的高效多智能体探索提供了一种有前途的解决方案。IIE 采用变换器模型来想象智能体如何达到可以影响彼此转换函数的临界状态。然后，我们在探索阶段之前使用模拟器初始化此状态下的环境。我们将想象表述为序列建模问题，其中状态、观察、提示、动作和奖励是自回归预测的。该提示由剩余时间步长、剩余返回值、影响力值和一次性演示组成，用于指定期望状态和轨迹并指导动作生成。通过在关键状态下初始化智能体，IIE 显著提高了发现潜在重要且未被充分探索区域的可能性。尽管方法简单，但实证结果表明，我们的方法在星际争霸多智能体挑战赛 (SMAC) 和 SMACv2 环境中的表现优于多智能体探索基线。尤其值得一提的是，与其他生成方法（例如 CVAE-GAN 和扩散模型）相比，IIE 在稀疏奖励 SMAC 任务中表现出色，并且在初始化状态下生成了更有效的课程。