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为什么人工智能不是对人类的威胁，而是一个巨大的机会
摘要：关于人工智能的大肆宣传，声称人工智能代理人将变得比人类更聪明，甚至展现人类。我们将证明这种恐惧是不合理的，人工智能在根本上与人类的智力有所不同，它们是互补的，人工智能在某些任务上会更好，但无法执行人类智能可能执行的其他人。我们将提出一种批判性思维的模型，该模型促进了人类富有想象力的推理与机器的批判推理的协同整合，能够解决仅受我们想象力限制的问题。与任何新的强大技术一样，人工智能带有风险和机会。机器还将执行更多的人类工作，但是这些都是算法的工作，将真正创造性的工作留给了人们。最重要的是，人工智能可能会帮助我们成为更好的批判性思想家，这是维护民主的最佳方式，及其所有不完美的民主仍然是最好的政府制度。
Keith H.，Kun Z.，Hugh S.，Mackey B.（2024）。初级和旧生长森林中的碳承载能力作为评估缓解措施的参考水平Keith H.，Kun Z.，Hugh S.，Mackey B.（2024）。初级和旧生长森林中的碳承载能力作为评估缓解措施的参考水平
修订的方法对碳计算中使用的参考水平该参考水平用于计算过去的变化并预测碳排放的未来变化。当前方法基于基于生态系统中当前的碳量的预计未来净年度排放，以及由管理作为以前的实践或未来批准的政策所产生的预测动态。此方法显示由于人类活动而导致的净排放变化。但是，它并未显示由于人类活动造成的碳库存损失，也不重要的是，如果管理层更改以允许在现场条件下恢复最大库存，则森林可以存储的潜在碳库存获得。要回答这个潜在股票收益的问题，我们提出了一个基于生态的局部参考水平，该水平从原发性森林生态系统的碳承载能力中得出。此方法确保有关以下方面的一致信息。
NVIDIA 对人工智能芯片的巨额押注能否获得回报？
时刻保持警惕对 Nvidia 大有裨益。2016 年至 2021 年间，收入增长了 233%。过去五年，营业利润增长了一倍多，达到 45 亿美元（见图 1）。截至 5 月的三个月内，销售额同比增长 84%；毛利率达到 64%。尽管英特尔的收入是 Nvidia 的四倍，而且它既设计芯片又制造芯片，但投资者更看重 Nvidia 的设计业务（市值是其两倍）。构成亚马逊、谷歌、微软和中国阿里巴巴计算云的数据中心都使用其产品。所有大型信息技术 (IT) 公司以及从药物发现到气候建模等领域的无数科研团队也是如此。它已经建立了一条宽而深的“护城河”，以保护其竞争优势。
对斑马鱼诱导的斑马鱼模型Sweety Gupta 1，Shivakumar Hugar 1，Virupanag
目前的研究工作旨在在斑马鱼中造成的scopolamine诱导性失忆症中香蕉皮粉（BPP）的神经保护作用。通过新颖的坦克测试，Y迷宫测试和色彩偏见的食欲调节T迷宫测试评估BPP的效果。在新型储罐测试中，不同浓度的BPP（12.5、25和50 mg/l）显示出剂量依赖性的增加，与爆炸性对照组相比，在顶部花费的时间，在顶部花费的时间，进入顶部的延迟和总距离的距离减少，而在底部花费的时间减少和底部的时间减少。在Y迷宫测试中，与Scopolamine对照组相比，在各种优势的BPP表现出剂量依赖性依赖性的剂量依赖性依赖性剂量的显着增加。与Scopolamine对照组相比，不同浓度的BPP在斑马鱼的脑匀浆中显示出显着降低乙酰胆碱酯酶（ACHE）和MDA含量。在12.5、25和50 mg/l的T迷宫测试BPP中，与剂量对照组相比，在绿色手臂上花费的时间的剂量显着增加，而在绿色手臂上花费的时间显着减少了红色的手臂和在红色手臂上花费的时间的显着减少。这项研究获得的结果得出的结论是，BPP可以通过增强卫生斑马鱼模型中的行为反应和抗氧化酶的功能来有效地改善孢子氨氨酸诱导的失忆症斑马鱼模型的记忆障碍。关键词：神经保护性，新型坦克测试，疼痛，MDA，斑马鱼
拥抱面部模型如何记录数据集，偏见和许可？实证研究
预训练的机器学习（ML）模型有助于创建ML密集型系统，而无需将显着的资源花在培训新模型上。然而，这种模型缺乏透明度可能会导致偏见，公平性，基础数据的可信赖性，甚至可能产生的法律意义。作为案例研究，本文通过拥抱面孔（一个流行的ML模型枢纽）托管的变压器模型，本文经验研究了预训练的变压器模型的透明度。我们研究模型描述（i）指定用于培训预训练的数据集的程度，（ii）讨论他们可能的培训偏见，（iii）声明其许可证，以及使用此类模型的项目是否考虑了这些许可证。结果表明，预先训练的模型对培训数据集，可观偏见和采用许可证仍然有限。此外，我们发现了一些客户项目可能违反许可的案件。我们的发现进一步研究以提高ML模型的透明度，这可能导致人工智能材料法案的定义，产生和采用。
HuggingGPT：使用 ChatGPT 及其在 Hugging Face 中的好友解决 AI 任务
解决不同领域和模态的复杂 AI 任务是迈向通用人工智能的关键一步。虽然有许多适用于各种领域和模态的 AI 模型，但它们无法自主处理复杂的 AI 任务。考虑到大型语言模型 (LLM) 在语言理解、生成、交互和推理方面表现出卓越的能力，我们主张 LLM 可以充当控制器来管理现有的 AI 模型以解决复杂的 AI 任务，而语言则充当通用接口来支持这一点。基于这一理念，我们提出了 HuggingGPT，这是一个由 LLM 驱动的代理，它利用 LLM（例如 ChatGPT）连接机器学习社区（例如 Hugging Face）中的各种 AI 模型来解决 AI 任务。具体来说，我们使用 ChatGPT 在收到用户请求时进行任务规划，根据 Hugging Face 中可用的功能描述选择模型，使用选定的 AI 模型执行每个子任务，并根据执行结果总结响应。 HuggingGPT借助ChatGPT强大的语言能力和Hugging Face丰富的AI模型，可以解决跨不同模态和领域的各种复杂AI任务，并在语言、视觉、语音等挑战性任务中取得令人瞩目的成果，为实现通用人工智能开辟了一条新途径。
贝克·休斯（Baker Hughes）领导土耳其的地热行动
没有专门为克服与地热能源相关的独特挑战而进行的先进技术，我们的团队将一无所获。我们的时间和应用测试产品的组合（从钻头到旋转的可通道系统）专为高温，恶劣的条件而设计。Navi-Drill™X-Treme™系列电动机承受最艰难的钻孔条件，最大化穿透率（ROP），并提供传统电动机无法获得的性能。Autotrak™旋转可通道的钻井系统有效地钻出高质量的井眼，并充满信心地将其放置在最有生产力的区域。我们的vulcanix™地热三角钻头，具有专利的金属面积密封件，其高温弹性体组件专门设计用于连续钻探高达400°F（204°C）的连续钻探，通过停留更长的时间来改善钻井经济学来减少钻头旅行。
加里·休斯上校
加里·A·休斯上校 东部医疗准备司令部指挥总监 加里·A·休斯上校于 2021 年 8 月就任大西洋区域卫生司令部（现为东部医疗准备司令部）指挥总监。 休斯上校于 1989 年入伍，担任战斗信号员 (31K)，从此开始了他的军事生涯。他被分配到第 507 医疗公司（空中救护），并随第 507 医疗公司一起参加了沙漠盾牌行动和沙漠风暴行动。 1992 年，他获得了 ROTC 奖学金，以在宾夕法尼亚印第安纳大学攻读物理科学本科学位；1996 年，他获得了陆军卫生职业奖学金，以在宾夕法尼亚视光学学院获得视光学博士学位。休斯上校还是陆军贝勒医疗管理硕士学位课程的毕业生，并在宾夕法尼亚州卡莱尔兵营的美国陆军战争学院获得战略研究硕士学位。休斯上校的职业生涯涉及多个方面，担任过各种医疗、教育、管理和领导角色。作为北卡罗来纳州布拉格堡第 82 空降师的验光师，他被派往波斯尼亚和黑塞哥维那图兹拉基地的第 10 稳定部队，并参加了阿富汗坎大哈的持久自由行动。他同时担任乔治亚州麦克弗森堡劳伦斯乔尔陆军卫生诊所的验光师主任和总部支队指挥官。他曾在陆军医疗部中心和学校教授眼科课程，并作为德克萨斯州萨姆休斯顿堡医学教育和培训园区护理和专业医疗服务系主任领导九个教育项目。在肯塔基州诺克斯堡，他作为人力资源司令部的指派官管理着七个医学专科的 700 多名军官的职业生涯。作为一名中校，他指挥过德国的鲍姆霍尔德和凯泽斯劳滕卫生诊所。最近，休斯上校担任了外科医生总监的验光项目经理和验光顾问。他获得的奖项包括功绩勋章、陆军功绩服务奖章（四枚橡树叶簇）；联合服务嘉奖奖章、陆军嘉奖奖章（两枚橡树叶簇）；以及陆军成就奖章（带橡树叶簇）。他获得了战斗医疗兵、跳伞员和空中突击徽章，并获得了 5K 教官、3H 联合规划师和 6Z 战略研究研究生、附加技能识别者称号。他是军事功绩勋章成员和美国医疗保健行政管理学院研究员。
诡异的脉络：理查德·A·W·休斯作品中的修复性哥特式现代
1. Richard A.W. Hughes，Hadj Thami el Glaoui，马拉喀什帕夏，阿特拉斯之王等，1930 年，纸上钢笔画，Lilly 图书馆............................................................................................. 55 2. Monja“Danny”Danischewsky，扮演霍恩布洛尔船长的著名作家 R.N.，n.d.，纸上钢笔画，Lilly 图书馆............................................................................................. 56 3. Clough Williams-Ellis，R.H.，1932 年，纸上铅笔画，Lilly 图书馆............................................................. 57 4. Richard A.W. Hughes，Benjamin Crocker，1919 年，木刻画，Lilly 图书馆............................................................. 140 5. Nancy Nicholson，Richard Hughes，c. 1919-1920，藏书票，纸上墨水，Lilly 图书馆.... 271
基于模型的系统工程（MBSE）A Ghost Robotics Vision 60 Q-ugv未来电力系统和新兴军事要求猎人Hughes，C
免责声明：此处表达的观点是作者的观点，不反映美国空军学院，空军部或国防部的立场。作者注意：作者感谢Jordan Caldwell和整个Ghost Robotics团队以及Lonewolf Logistics的Wyatt Woolsey，为这个Capstone项目提供了极大的支持。摘要：本文介绍了基于模型的系统工程（MBSE）来建模Ghost Robotics Vision 60 60四足动物无人接地车（Q-ugv），并指导军事工程师和领导者的未来决策。系统的CATIA魔术系统用于与系统内部和外部交互作用，包括从这些过程和交互中汲取的功率。通过将此模型连接到基于MATLAB的程序，创建了Vision 60的整体模型，可以在设计阶段的早期进行修改，改进和更好地理解。我们工作的一种应用是帮助预测和分析从各种附件和内部流程中汲取的权力，以预测军事环境中的未来绩效。这项研究的结果提供了对未来电力系统设计的见解，尤其是在添加了机器人的附件，并证明了MBSE建模在军事环境中复杂系统的潜力。最后，本文验证了国防部（DOD）内MBSE的潜在实施，以在当前数字化转型中保持优于对手的优势地位。关键字：机器人技术，基于模型的系统工程，幽灵，Q-ugv，技术1。简介机器人在国防和工业中的使用变得无处不在。在使用的各种机器人中，四足动物无人接地车辆（Q-ugv）由于其多功能性和以安全有效的方式扩展人类能力的潜力而获得了知名度。例如，陆军已将Q-ugv用于清理建筑物和确定潜在威胁等任务。陆军机动卓越中心部署了Flir Packbot EOD机器人和通用动力任务系统（GDMS）进行侦察和炸弹处理（Grizzle，2018年）。执法机构还使用Q-UGV来寻找失踪人员或嫌疑人（Holt，2020）。这些机器人在灾难反应方案中也有潜力，可以使用它们来定位幸存者并评估损害（Kusaka，Miyawaki和Nakamura，2020年）。Q-ugv的其他应用包括指导视觉障碍的人（育儿，2023年），监视（Hougen等，2000）和伴侣（Banks等，2008； de Visser等，2022）。本文重点介绍了Ghost Robotics Vision 60 Q-UGV（图1）。Vision 60是中型的高耐用，敏捷且耐用的全天候无人机无人机，旨在在各种非结构化的城市和自然环境中用于防御，国土和企业应用。可以携带各种有效载荷，包括电光传感器，机器人臂以及致命和非致命武器。Vision 60由1,250 WH锂离子电池提供动力，宣传范围为10公里，尽管真实范围和运营时间高度依赖于任务配置文件（例如有效负载重量，配件的功率要求，移动速度）和环境因素。作为组织，包括特种作战部队，执法和公共安全，开始使用这些机器人，必须了解任务概况和环境影响范围和操作时间，因为这可能会影响机器人所需的机器人数量，也可以影响机器人对特定任务的实用性。