摘要:随着全球变暖在许多地区造成的恶化影响,地理分布的数据中心对碳排放的贡献很大,因为主要的能源供应是化石燃料。考虑到这个问题,许多地理分布的数据中心正尝试使用清洁能源作为其能源供应,如燃料电池和可再生能源。然而,并不是所有的工作负载都能由单一电源供电,因为不同的工作负载表现出不同的特性。在本文中,我们提出了一个细粒度的异构电源分配模型,目标是最小化由多种能源供电的地理分布数据中心产生的总能源成本和能源缺口总和。为了实现这两个目标,我们设计了一个两阶段在线算法来利用每个能源的电力供应。在每个时间段,我们还考虑一个机会约束问题,并使用伯恩斯坦近似来解决问题。最后,基于真实世界轨迹的仿真结果表明,所提出的算法能够取得令人满意的性能。
排除是人类用来表达自己不想要的重要性语言技能。几乎没有关于排他性检索的研究,用户表达了他们不想成为查询结果的一部分。我们首次研究了文件检索中排除检索的情况。我们提出了Dextuir,这是一套用于排除检索的资源,包括评估基准和培训集,用于帮助检索模型理解排除查询。评估基准包括3,452个高质量的排除查询,每个查询都已手动注释。该训练集包含70,293个排除查询,每个查询都与POSSIVE文档和负面文档配对。我们进行了详细的实验和分析,获得了三个主要观察结果:(i)现有的检索模型具有不同的结构,以有效地理解排他性查询; (ii)尽管整合我们的培训数据可以改善在排除检索方面的检索模型的表现,但与人类绩效相比,仍然存在差距; (iii)一般检索模型在处理排除查询方面具有自然优势。
主权债务重组和违约如何影响国际贸易?虽然债权国政府可能会在债务违约后实施商业制裁,但此类措施也会削弱违约政府的偿还能力,从而损害债券持有人的利益。在本文中,我们表明,国际和国内政治经济考虑是债权国对主权债务违约采取商业政策反应的关键决定因素。我们用一个独特的历史案例研究来说明这一论点:20 世纪 30 年代德国外债违约。我们根据广泛的档案资料,对围绕此次违约的债务清偿和商业谈判进行了原创叙述。我们的分析表明,德国违约导致债权国之间和债权国内部展开竞争,以优先获得德国的外汇资源。债权国政府对违约的德国采取了不同的贸易政策,这给各自的债券持有人带来了不同的结果。我们表明,每个债权国对于债务违约的商业反应取决于其对德国的经济影响力,以及其国内经济中各个利益集团的相对政治影响力。
经颅直流刺激(TDC)已被证明可以改变一级运动皮层(M1)的兴奋性并影响在线运动学习。但是,对TDC对运动学习的影响的研究主要集中在简化的运动任务上。本研究的目的是研究在犯罪课程中对M1的阳极刺激是否会影响对相对复杂的节奏定时视频游戏的在线学习。五十八名健康的年轻人被随机分配到A-TDC或假条件下,并进行了2个熟悉块,在接受分配的刺激的同时进行了20分钟的5块练习期,并用非优势的手进行了测试后块。为了评估性能,计算了一个绩效指数,该指数结合了定时精度元素和不正确的密钥输入。结果表明,M1 A-TDCS比在练习过程中的假刺激以及在测试后的整体学习中增强了基于视频游戏的技能的学习。这些结果提供了证据,表明M1 A-TDC可以增强对技能的获取,在这种情况下,绩效的质量或成功取决于技能组成部分之间的优化时机,这可能对在许多现实世界中的应用中的应用有影响。
简介 重症监护病房 (ICU) 中数据驱动的人工智能 (AI)(即机器学习)的研究和开发达到了前所未有的高度。数据科学家和医生正在探索机器学习在广泛领域的潜力,包括感染管理。从数据科学和医学的角度来看,ICU 中的感染管理是一个有吸引力但又具有挑战性的研究课题:这是一个高度复杂的领域,必须为单个患者整合来自多个不同医学专业和来源的信息。与此同时,迫切需要优化 ICU 中的感染管理,不仅对个体患者而言(因为及时和充分的治疗决定了患者的生存),而且对社会而言(因为抗生素耐药性的增加和治疗不充分会导致发病率和死亡率增加,从而增加成本 [ 1 ])。循证、数据生成和自动化的 AI 支持有望帮助 ICU 临床医生和抗菌药物管理团队迈出解决这些问题的下一步。尽管 ICU 中 AI 研究的主要重点是败血症的发生及其结果预测,以及最近几乎涉及 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 的各个方面,
以人为本的智能游戏系统模式转变正在逐渐形成。这种嵌入机器学习算法的智能游戏系统将解释玩家动机,帮助设计更加个性化的单人和协作玩家体验,并在各个游戏之间转移和推广学习成果。游戏内和跨平台的多模态用户行为轨迹融合了异构信息和图形结构。这些游戏模态包括文本、音频、视频演示、活动重播、社交网络和心理问卷。通过观察游戏中的行为动作和挖掘异构来源来识别决策模式和策略,可以构建一个更全面的游戏社区表示。万维网上公开的人类先验将启发类人非玩家角色的建模、自适应推荐系统、自动游戏设计、测试和人机协作。我的博士研究目标是挖掘、表现和学习互动娱乐社区异构来源中存在的人类先验,并介绍对单智能体和多智能体互动行为模式进行建模的方法。
ATHOL HUGE ESTATE/ 庭院拍卖,周五至周六,4 月 27-28 日,上午 9 点至下午 5 点,27340 Silver Meadows Loop 从 95 号高速公路走 Silverwood 出口,左转到 Bruner,右转到 Clagstone,右转到 Silver Meadows Lp。大量古董工具、机械工具、电动工具和铁匠工具、几块旧铁砧、锻炉、钳子、锤子、台钳(多种尺寸)、斧头、锤子、链条、千斤顶、多种尺寸的旧铸铁煎锅、荷兰烤炉、扒炉、旧木屋大肚炉、旧厨具、煤油灯、玻璃器皿、果酱罐、人造珠宝、霓虹啤酒标志、二战物品、纳斯卡收藏品、旧袖珍猎刀和厨房刀、旧雪鞋、古董推销员样品大肚炉、6' 雕刻的印第安人、巨型黄铜鹰、旧马车轮子、庭院艺术品、大量牛仔靴、帽子、带扣、工作靴(White's、Danner)、冬季夹克、大量钓鱼竿和卷轴、7' 马林鱼支架、驼鹿、麋鹿和鹿喇叭,大型老式捕熊陷阱,其他陷阱,露营装备等等
层状过渡金属二硫属化物 (TMDC) 具有各种电子、结构和传输现象,是电子器件中最有希望的应用材料 [1, 2]。在众多新状态中,这些化合物中的电荷密度波 (CDW) 相尤其受到关注,因为它在相图中与超导相邻 [3, 4]。就电子结构而言,CDW 相通常与费米面嵌套相关,费米面特定位置的间隙打开,由 CDW 波矢连接 [5–7]。作为响应,原子从其原来的位置移动,形成可通过扫描隧道电子显微镜 (STM) 实验可视化的超结构 [8–10]。在所有 TMDC 中,1T-VSe 2 是一个特殊的例子,因为它在块体中具有长波长 3D CDW 相。它经历与 4 a × 4 a × 3 不相称的 CDW。 18c 在 T ∗ = 110 K 附近出现周期性晶格畸变,随后在 80 K 附近第二次跃迁至相应的 CDW 态 [9–11]。另一方面,电子结构上的 CDW 相得到了角分辨光电子能谱 (ARPES) 的异常研究支持。例如,据报道在
为保护环境,最好将导电聚合物封装起来。在模板合成中,将形成的纳米线嵌入模板中,可以保证这一点。最常用的模板是多孔氧化铝膜 [5] 和市售的屏幕过滤器(例如 Nuclepore 和 Poretics 公司的产品),它们是薄聚碳酸酯箔,上面有通过蚀刻核损伤轨迹获得的孔隙 [6]。典型的模板具有高孔隙密度,~ 10 -10 lclcm -2。这使得可以制造几乎相同的纳米线的大型组件,非常适合测量磁性 [7] 和光学 [8] 特性。与这些测量相比,由于测量灵敏度有限,需要大型组件,而电测量最好在一根纳米线上进行。就电学性质而言,模板合成有望成为一种有效的方法:人们已经研究了由周期性堆叠的磁性多层组成的高纵横比纳米线[9]。另一方面,Cai 和 Martin [3] 报道了模板合成的复合材料具有惊人的尺寸依赖性。无论哪种情况,都缺乏一种可靠的方法,可以电处理单个纳米线。
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