XiaoMi-AI文件搜索系统
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使用机器学习在仓库机器人中优化自动采摘系统
许多领域的科学家，包括基因组学，材料科学和遥感，需要分析越来越多的数据[1、4、8、9]。科学工作流程系统促进了此类分析的自动化，使科学家能够从黑框任务中构成管道，并具有数据依赖性。由于这些工作流程通常用于处理大量数据，因此它们往往是资源密集型和长期运行的，从而导致大量的能源消耗，因此会导致碳排放。此外，大数据应用程序的日益普及已被确定为ICT行业排放量不断增加的驱动力[5]。因此，量化和理解科学工作流的碳足迹至关重要。诸如NextFlow [2]之类的科学工作流系统，允许在异质群中进行工作流程，执行和监视。尽管这些系统通常为执行的工作流程生成详细的性能跟踪和日志，但它们不会产生消耗或碳发射的能量记录。因此，用户必须用硬件/软件电表手动监视功耗，否则使用诸如Cloud Car-Bon Footprint（CCF）1或绿色算法（GA）[7]之类的方法，该方法采用线性功率模型将资源利用转化为能量消耗。在任何一种情况下，要将消耗的能量转化为发射的碳，用户需要一定量的碳强度（CI），例如年平均值或更细粒度的度量。没有此步骤，只能基于粗粒度资源利用度量来估算功耗。一般而言，CI测量每千瓦时消耗的电力（每千瓦时）产生的碳量（𝐶𝑂2）的量，并且根据产生电力的来源以及对电网的需求而在不同位置，季节和时间之间有所不同。实际上，监视功耗要求用户附加物理功率计或在执行工作流程之前启用基于软件的工具，例如英特尔的运行平均电源限制（RAPL）。这是可以使用CCF和GA工具的，但仅以降低的精度。两种方法都假定能源消耗线性缩放，这不一定在实践中存在[6]。更重要的是，为了构建线性功率模型，GA方法依赖于指定的计算资源的供应商指定的热设计功率（TDP），这是一个不反映关键处理器设置（例如处理器频率）的专有度量，并不表示IDLE功能消耗。此外，尽管两种方法都将功耗转移到碳排放中，但它们使用静态平均值来表示计算工作量消耗的电力CI，而忽略了CI通常是高度可变的。
归因于AI作者身份：迈向法律和道德披露的图标系统
abtract-在过去的一年中，大语言模型（LLM）和人工智能（AI）在文本生成中的普遍作用引起了人们对道德使用，作者身份和透明归因的关注。在法律实践，学术界和企业界以及无数其他领域都是如此。在本文中，我们确定了那些要求适当披露的人（我们应该知道何时何地AI是作者）和努力应对这些要求的人之间的差距。问题的一部分是没有系统，没有通用语言，没有用于这种披露的规范。在早期的Aughts中，类似的差距威胁着版权法，法律学者在创意共享中伪造了解决方案。现在，具有相似的形式但具有独特的物质和功能，我们介绍了AIA（人工智能归因），该系统适当且无缝地归因于AI文本作者身份。该系统涉及使用描述AI参与性质的徽章，从研究到编辑。除了填补上面确定的基本差距外，AIA与生成AI的益处至少三倍：（i）最大程度地减少AI使用的法律风险（即来自合同，消费者保护和知识产权和知识产权的法律暴露）； （ii）管理公众对AI使用的看法； （iii）促进道德行为。我们从理论和经验镜头中讨论了这些好处。“经验”，我们指的是我们为审查AIA进行的原始实验研究。我们的发现表明，使用AIA的使用，增强了人工智能作者身份的归因，可以改善公众的看法并降低法律风险。在讨论了这些好处后，我们提供了三个示例，涉及AIA徽章的外观
2024 年 11 月更新 - Ichnos Glenmark Innovation
Ichnos Glenmark Innovation (IGI) 是 Ichnos Sciences Inc. 与 Glenmark Pharmaceuticals Ltd. (Glenmark) 之间的联盟，Ichnos Sciences Inc. 是一家全球性全集成临床阶段生物技术公司，致力于开发肿瘤多特异性™，而 Glenmark Pharmaceuticals Ltd. (Glenmark) 则致力于加速癌症治疗新药的发现。IGI 将 Ichnos 在新型生物制剂方面的研发能力与 Glenmark 在新型小分子方面的研发能力相结合，继续开发治疗血液系统恶性肿瘤和实体肿瘤的尖端治疗方案。此次合作将利用 150 多名科学家的综合能力和强大的新型分子产品线，利用其遍布美国、瑞士和印度的创新中心的能力来推动创新。有关更多信息，请访问 www.iginnovate.com。
优生的肖像和公众想象力
优生学的ABC需要优生教育和对种族未来的责任感与帝国和民族生存的思想紧密相关，尤其是在第一次世界大战期间和之后。该展览反映了优生学教育协会在公众参与方面所做的努力的另一个例子，强调了第一次世界大战对国家“种族股票”的影响，并主张控制“不适合”人群的繁殖。这样的论点强调了优生学作为社会和生物控制的工具的重要意义，旨在通过选择性繁殖和政策限制某些人繁殖来促进“更强大的”民族人口。战争加剧了人们对种族堕落的恐惧，优生者认为，维持国家的活力需要积极的遗传和人口管理干预措施。
和答案 - 冰岛在...
gr＆oacute; GTP与政府机构和机构（甚至是公共能源公司）合作，这些公司在推进地热能源在其国家中的作用方面发挥了作用。当选择合作伙伴国家时，将优先考虑具有良好地热潜能并且具有基础设施和政治动机的国家，以推动利用其地热潜力。通过与机构长期合作，随着时间的推移，合作伙伴机构会建立大量的专业知识。机构提名其员工参加该计划，以专门研究在其本国重要的地热研发的特定方面。因此，该计划的需求非常大，因为合作伙伴机构是提名员工的机构。该模型还有助于确保同伴的专业知识将对自己的祖国有利，因为他们都有工作要回到冰岛之后的工作，他们可以将知识付诸实践。他们已经可以成为变革的代理人。
海冰绝缘的作用对AMOC过渡概率的影响
摘要：使用社区地球系统模型（CESM）进行的最新模拟表明，在不同的表面淡水强迫下，海冰过程在大西洋子午倾斜循环（AMOC）磁滞行为中至关重要。在这里，我们使用其他CESM模拟和新颖的概念海洋 - 海冰盒模型进一步研究了这个问题。CESM模拟表明，海冰的存在引起了统计平衡的存在，而AMOC强度较弱。这在概念模型中得到了证实，该模型捕获了与CESM模拟相似的AMOC HyStere-SIS行为，以及计算稳态与淡水强迫参数相比。在概念模型中，使用稀有事件技术确定不同均衡状态之间的过渡概率。考虑海冰的效应时，从强大的AMOC状态到AMOC状态较弱的过渡概率增加，并表明海冰促进了这些过渡。另一方面，海冰绝缘效应强烈降低了从弱AMOC状态到强大的AMOC状态的反向过渡的概率，这意味着海冰也限制了AMOC的恢复。这里的结果表明，海冰效应在不同平衡状态之间的AMOC磁滞宽度和影响转变概率中起主要作用。
计算和/或系统神经科学终身教职人员 - 西奈山伊坎医学院神经科学系和 Fr
计算和/或系统神经科学终身教职人员——西奈山伊坎医学院 西奈山伊坎医学院神经科学系和弗里德曼脑研究所诚招计算和/或系统神经科学全职终身教职人员。我们欢迎助理教授、副教授或正教授职位的申请人。该职位将补充西奈山在行为、认知、回路、细胞、分子和临床神经科学方面的研究优势。我们欢迎来自不同背景的候选人，他们对建立独立的、联邦资助的研究小组感到兴奋，并渴望跨学科合作。教师将加入西奈山新成立的计算和系统神经科学中心。该中心的主要目标是汇集计算和实验神经科学研究人员，以加速理解大脑如何执行驱动行为所需的计算。成功的申请者将在与计算或系统神经科学相关的一个或多个领域拥有出色的研究记录。这些领域可能包括（但不限于）记录和操纵与行为、神经工程、脑机接口、人工智能/机器学习、人工神经网络、动态系统和其他计算方法相关的神经动力学。候选人应有浓厚的兴趣指导和促进多样性、公平性和包容性的努力。候选人必须拥有神经科学或相关领域的博士学位、医学博士学位或医学/博士学位（或同等国际学位）以及 3 年以上的博士后研究经验。要申请，请将求职信、简历和研究陈述作为单个 PDF 发送至 SinaiNeuroSearch@mssm.edu。
冰岛
到2024年，冰岛继续受到雷克雅内斯半岛的地震活动的影响。雷克雅内斯半岛格林达维克镇的3,700名居民于2023年11月撤离，就在2023年11月至2024年3月之间威胁到该镇的一系列火山爆发之前。在四月起的平静之后，地震活动在八月又离城镇较远，但此后的活动消退了。雷克雅内斯半岛还举办了该国最大的机场凯夫拉维克（Keflavik），但航班在很大程度上不受影响。为了在困难时期内为居民提供支持，政府，银行和其他实体创建了一种特殊的专用金融工具（SPV），使该镇的居民以95％的保险价值出售房屋。对居民的全部支持将使政府损失有关冰岛克罗纳（ISK）480亿，占GDP的1.1％。Grindavík的住房股票约占该国总住房的1％，对替代住房的需求估计导致全国房价上涨了1％-3％，但此后的压力很大。
冰岛亚马逊网络服务的治理框架
创建帐户的过程可以通过两种不同的方式启动；作为独立帐户或通过现有组织。当不存在组织时，独立是唯一可行的选择。在所有其他情况下，都应避免独立帐户。在AWS中，帐户所有权主要与创建其创建的电子邮件地址有关。所有权验证是通过电子邮件进行的，因此帐户创建者控制电子邮件收件箱是至关重要的。每个帐户所有者的电子邮件地址也应该是唯一的，因为它们一次只能与一个AWS帐户绑定。这可以通过电子邮件组进行处理，也可以使用加号符号，然后在电子邮件地址中使用唯一的标识符。应在所有帐户中使用常见的命名约定。下表中描述了建议的方式。