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从教授人工智能中得到的经验教训......
AI 4 GA 项目正在开发一门名为“生活和使用人工智能”的为期一周的选修课，并在几所佐治亚州的学校试行。由于我们的目标是让所有学生都了解人工智能，因此该课程涉及广泛的学生能力、学术准备水平和先前的计算经验，并为教师留出了空间，以便根据学生的需求和兴趣调整材料。课程内容主要侧重于不插电活动和在线演示程序。我们还提供使用人工智能的小型编程项目，这也是教师的一个选择。这张海报展示了五位教师从最初的试点中学到的课程，他们教授了 12 个课程部分，共有 299 名学生。我们有证据表明，中学生可以成功地充分参与有关人工智能的实质性技术内容。
来自：康科尔，嘉莉发送：2024年10月30日，星期三，上午7:53至：Esterson Sarah * Odoe
来自：Konkol，Carrie 发送：发送：2024年10月30日，星期三，上午7:53至：Esterson Sarah * Odoe cc> cc> cc：Hill，Ryan ; Twitchell，sara ; Hochmuth，Melissa ; Andrews，Carrie ; Gulick，Kristen ; Curtiss，Sarah Stauffer ; McVeigh-Walker Chase * odoe 主题：回复：货车太阳能项目 - 修正案确定嗨，萨拉，谢谢您对Wagon Trail Adr的反馈。a aChed是ADR的修订版，它删除了将区域添加到站点边界的请求。如果您有任何问题，请告诉我们。谢谢，Carrie Carrie Konkol | Pacific Spacific Offshore Energy Lead Direct（503）721-7225副总裁，高级项目经理|手机（503）830-8587 | carrie.konkol@tetratech.com
从生态焦虑到生态 - 幸存者：生存气候变化威胁
，我们面临着迅速发生的巨大困难的时刻，在这些时刻中，每月记录最热门的时刻，或者每年是创纪录的温度最温暖的时刻（1）。有更多证据表明气候变化是人为的，并且通过在全球温度上提高（2）来影响全球天气和气候。这些影响发生在现象强度和频率增加（例如热浪，沉淀，干旱和热带气旋）等现象的频率上。随着温度的上升，这些现象对地球造成了“生存威胁”（3），以至于“全球沸腾的时代已经到来”（4）。2015年《巴黎协定》设定的1.5摄氏度限制是必要的集合，因为超出了这个阈值，对许多人来说，存在的威胁变得真实，例如居住在Paciifind的马歇尔群岛的人（5）。他们的现在和未来受到海平面上升的威胁，将它们置于极大的脆弱性，就像海洋一样是其景观的一部分，就像土地本身一样。国家适应计划是一项生存计划，旨在通过减少脆弱性和整合适应策略来应对气候变化（6）来解决这一威胁（6）。有必要计划我们的生存，并为未来的气候事件做准备，认识到有必要防止和适应此类事件和气候变化。马歇尔群岛正在发生的事情可以看作是我们所有人最终都会面对的警报。升高的温度流量需要在我们的参考系统中进行调整。我们正在目睹系统的转变，在这种情况下，有新兴的需求扩大了我们的框架，以适应气候变化带来的变化和新场景。例如，紫色已被合并到警告条纹中，该警告条纹是数据可视化图形，该图形使用了一系列在时间顺序上排列的有色条纹，以视觉上表示长期的温度趋势。此添加补充了用于以视觉方式表示温度变化的二分蓝色和红色（7）。此外，还讨论了将类别6引入旋风强度和速度的分类的必要性（8）。在像星球这样的复杂系统中，每个人类和非人类元素都相互联系，预测未来。气候和生物圈形成了一种非线性系统，其中链反应和多米诺骨骼效应很容易破坏行星平衡。随着温度升高以上，我们正在迅速接近临界点（9）。全球环境的人为扰动通常被视为单独的问题，例如气候变化，生物多样性丧失或污染。但是，这种方法忽略了这些扰动及其对地球系统整体状态的总体影响之间的非线性相互作用。相反，我们必须考虑整个地球系统的状态（10）。例如，旋风对电气基础设施的破坏会导致不卫生的条件或破坏我们需要将这些事件作为“复合危害”，在那里分析气候危害与驱动因素之间的相互作用至关重要，因为现实世界中的各个方面相互影响并相交。
从QTL到基因：秀丽隐杆线虫促进了自然变异基础的遗传机制的发现
在过去二十年中，发现一个基因的特征变异机制，由于全基因组测序和混合效应模型方法在定量遗传学中的进步，基因和机制的发现的速度增加了。研究已经确定了影响在牲畜，农作物，模型物种和人类中测得的各种特征的基因座的数量和影响，但是在任何物种中仅验证了少数基因和分子机制。之所以存在这种限制，是因为尽管有许多候选基因的证据有令人信服的证据，但在许多物种中，实验验证基因在定量性状中的作用很难（或不可能）。这些数据可以帮助阐明特征如何随时间变化以及这些变化基础的进化原理的模型。因此，对进化感兴趣的研究人员需要识别引起人群表型差异的基因和机制。但是，大多数物种具有高水平的遗传多样性，可以使许多小作用基因座的映射和特定基因的验证很难，即使不是不可能的话[1]。此外，文献中充满了许多定量性状基因座（QTL）（参见词汇表）的示例，这些示例已被鉴定，但没有使用精确的基因组操纵来验证，并没有使用精确的基因组操纵来验证，从而推断出对特质变异猜测的分子机制的推断。几种物种可以减轻这些局限性，并能够发现基因和机制，从而有助于理解种群跨种群特征变化的原因。
发现地理卫星：从数据集到Kelvins Spotgeo挑战
地球同步赤道轨道（GEO）是许多重要空间资产的所在地，例如远程通讯和导航卫星。GEO中监视居民空间对象（RSO）是实现空间情境意识（SSA）和保护批判空间资产的关键方面。然而，由于目标的极端距离以及包括云的缘故，大气/天气效应，光污染，传感器噪声/缺陷和恒星闭合，因此基于地面的地理对象进行了挑战。Kelvins Spotgeo挑战旨在确定来自低成本地面望远镜的图像在多大程度上可用于检测GEO和近Geo RSO，仅来自没有任何其他元数据的光度信号。同时，Spotgeo数据集还解决了有关卫星检测问题的计算机视觉观点中缺乏公开可用的数据集；通过组装和释放这样的数据集，我们希望在光学检测RSO上付出更多的努力，并为现有方法和将来的方法提供客观的台式标记。在这项工作中，我们介绍了Spotgeo数据集开发，Challenge设计，评估指标和结果分析的详细信息。
结直肠癌的免疫疗法-Frontiers
结直肠癌是世界上第三大常见的癌症，也是世界第二大致命的癌症。该疾病的主要原因是由于饮食和行为因素。这种复杂疾病的治疗主要基于传统疗法，包括手术，放疗和化疗。由于其高患病率和高发病率，迫切需要更有效的副作用的治疗方法。近年来，免疫疗法已成为潜在的治疗替代方案，并且是最快的疗法之一。免疫疗法通过激活或增强免疫系统识别和攻击癌细胞来抑制肿瘤的生长。本综述介绍了免疫检查点抑制剂，细胞疗法，肿瘤内淋巴细胞和溶瘤病毒的最新免疫疗法。其中一些在临床试验中显示出令人鼓舞的结果，并用于临床治疗。
从人类反馈中学习的强化
- 培训语言模型以人为反馈的指示 - 直接偏好优化：您的语言模型是秘密的奖励模型 - 精细的人类反馈为语言模型培训提供了更好的奖励 - 开放问题和从人类反馈>的强化基本限制
人工智能风险存储库：人工智能风险的综合元审查、数据库和分类
人工智能 (AI) 带来的风险引起了学术界、审计师、政策制定者、AI 公司和公众的极大关注。然而，缺乏对 AI 风险的共同理解会阻碍我们全面讨论、研究和应对这些风险的能力。本文通过创建 AI 风险存储库作为共同的参考框架来解决这一差距。这包括一个从 43 个分类法中提取的 777 个风险的动态数据库，可以根据两个总体分类法进行过滤，并通过我们的网站和在线电子表格轻松访问、修改和更新。我们通过系统地审查分类法和其他结构化的 AI 风险分类，然后进行专家咨询，构建了我们的存储库。我们使用最佳拟合框架综合来开发我们的 AI 风险分类法。我们的高级人工智能风险因果分类法根据其因果因素对每种风险进行分类 (1) 实体：人类、人工智能；(2) 意向性：有意、无意；和 (3) 时间：部署前；部署后。我们的中级人工智能风险领域分类法将风险分为七个人工智能风险领域：(1) 歧视和毒性，(2) 隐私和安全，(3) 错误信息，(4) 恶意行为者和滥用，(5) 人机交互，(6) 社会经济和环境，以及 (7) 人工智能系统安全、故障和局限性。这些进一步分为 23 个子域。据我们所知，人工智能风险存储库是首次尝试严格整理、分析和提取人工智能风险框架，将其整合到一个可公开访问、全面、可扩展且分类的风险数据库中。这为以更协调、更一致、更完整的方式定义、审计和管理人工智能系统带来的风险奠定了基础。