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竞争市场中的人工智能采用 Joshua S. ...
经济学家经常将人工智能 (AI) 的采用视为一种标准流程创新，我们预计效率将推动竞争市场的采用。本文基于机器学习的最新进展对 AI 进行建模，使企业能够进行更好的预测。通过需求预测，证明了人工智能的采用是对可变投入的补充，预测会直接改变其水平，并节省使用（即劳动力）。结果表明，在竞争市场中，这会增加短期供应弹性，可能会或可能不会提高平均均衡价格。采用通常存在外部性，当可变投入很重要时，这会降低未采用者的利润，否则会增加利润。因此，人工智能并不是一项标准的流程创新，它的采用可能会给未采用的公司带来积极的外部性。从长远来看，人工智能的采用通常会降低价格并增加竞争市场的消费者剩余。
约书亚·巴基塔（Joshua Bakita）：研究声明，2025年1月
在GPU销售的驱动下，NVIDIA现在超出了AMD和英特尔的总和。1世界正在发生变化，而GPU（而不是CPU）迅速成为计算机系统中最重要的处理器。GPU已使新的网络物理系统从智能助理到自动驾驶汽车。现实世界的安全性或可用性涉及对这些系统施加实际的响应时间截止日期。此类系统也可能需要运行多个AI任务，例如一个DNN与其他AI任务一起用于对话界面，以便在自动驾驶汽车中进行对象检测或计划。但是，这引起了问题 - 如何将GPU的任务安排到GPU上，同时可靠地满足截止日期？我通过（1）开发优先级的调度程序来解决GPU时间，以及（2）将分区系统分配到将GPU内核分配在共同运行的任务之间。后一种技术通过增加GPU核心始终进行未决的工作的可能性来提高GPU效率。我所有的工作得到了（3）NVIDIA的GPU架构的广泛反向工程的支持。与其他工作不同，我强调了在GPU上未修改任务的系统级调度 - 金如何在商品系统中进行CPU计划。实用性对我的工作至关重要，因此我专注于与现有GPU硬件和软件堆栈一起使用的技术。我的工作在过去五代NVIDIA GPU中都是开源的，并且都参与并通过了工件评估。
JOSHUA S. SPEAGLE (沈佳士)
基于仿真器的光环模型II的宇宙学推断：HSC-Y1和SDSS ARXIV的星系 - 果实弱透镜和星系聚类的联合分析：2111.02419 34。Huang，s。; Leauthaud，a。 Bradshaw，c。听见，a。; Behroozi，p。; Lange，J。； Green，J。； Derose，J。; Speagle，J.S。 E. 515，ISS。 4，p。 4722-4752Huang，s。; Leauthaud，a。 Bradshaw，c。听见，a。; Behroozi，p。; Lange，J。； Green，J。； Derose，J。; Speagle，J.S。 E.515，ISS。 4，p。 4722-4752515，ISS。4，p。 4722-4752
资源管理策略摘要 | 约书亚树……
本摘要文件旨在为读者提供约书亚树国家公园资源管理战略的快照。为了简化和缩写，国家公园系统的这个单位在本文件中也将被称为“公园”或 JOTR。该文件作为一种沟通工具，是对积极用于资源管理的动态和不断发展的 RSS 桌面应用程序的补充。本摘要并非旨在描述资源管理战略中的所有要素，而是重点介绍该战略中对于传达有关公园解决关键管理问题的计划以及抓住机会利用被确定为优先自然和文化资源的资源的信息至关重要的组成部分。
垄断市场中的人工智能采用 Joshua S. Gans...
虽然经济学中已经探讨了有关人工智能采用的某些主题，包括其在劳动力替代中的作用（Acemoglu & Restrepo (2018)）以及在潜在地促进勾结（Calvano 等人(2020)），但很少有人关注人工智能的最新发展将如何影响企业的“核心”业务。也就是说，人工智能的采用将如何改变企业的价格和数量决策？通常，技术变化通过流程创新（降低生产的边际成本，从而降低价格和扩大数量）或产品创新（改善需求，从而导致价格上涨，数量含义不明确）来影响这些决策。绝大多数情况下，采用此类创新被认为对企业和消费者都有利，尽管也有例外（Bryan & Williams (2021)）。AI 采用的某些方面确实会对企业产生影响，例如标准创新。但从本质上讲，最近的 AI 发展是预测统计的进步——允许企业生成和使用以前无法获得的信息（参见 Agrawal 等人(2019)）。对于此类创新，采用的回报和对消费者福利的影响并不一定是简单的。在这里，我们探讨了一类典型的预测，这些预测 (a) 对大多数公司都有价值，并且 (b) 对这些公司做出的价格和数量决策有明确的影响。我们研究公司需求的预测。通过使用机器学习等 AI 方法收集更大的消费者数据集和更复杂的多特征需求预测模型，未来，公司可能能够在做出关键价格和数量决策之前准确、更提前地预测需求。这促使我们研究信息的改善将如何影响企业行为的理论。本文探讨了从不确定需求转向确定需求对单一垄断企业的影响。1 探索这一问题的技术挑战不是在采用人工智能后对价格和数量结果进行建模——这些结果沿着通常的教科书思路进行——而是在采用人工智能之前对这些选择进行建模。具体而言，正如几十年前所指出的那样（Mills (1959)），当面临需求不确定性时，企业的价格和数量选择变得具有挑战性，并且不会像教科书那样陷入单一维度。此外，不同的公司面临的信息环境也不同，这取决于相对于需求揭示的决策时机以及需求预测的时间范围。这引发了许多案例和场景，必须对其进行分析，才能全面了解人工智能的采用对公司选择的影响。
肯·亚历山大乔舒亚·贝德纳雷克杰森·布莱克利计划……
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美国国家航空航天局 (NASA) GRC 材料信息学 Joshua Stuckner CWRU
o Ni % o Ti % o 元素 3 % o 元素 4 % o 热处理 1 次 o 热处理 1 温度 o 热处理 2 次 o 热处理 2 温度 o 热处理 3 次 o 热处理 3 温度 o 较低循环温度 o 较高循环温度 o 奥氏体起始温度 o 奥氏体结束温度 o 马氏体起始温度 o 马氏体结束温度
Joshua Wang-布鲁克菲尔德中央高中的大三Joshua Wang-布鲁克菲尔德中央高中的大三
我像其他许多学生一样从数学开始的物理学旅程 - 但它永远无法在那里结束。由于物理学是一个与数学有着深厚联系的领域，而且理论和实验可以有意义地分离，因此作为数学的结果，它很容易看待物理 - 某些基本方程或原理的任意实现。但是，对于年轻的我而言，这种观点并不是很有用，而是迈向正式化世界运作的第一步。我认为，将物理对象视为首先，最重要的是，数学对象不是欣赏物理学的有效方式。在我的现实生活中的心理模型与受重力和摩擦影响的点质量的理想化模型之间，或满足“ V = ir”的两端电路元件的理想化模型之间，有一定的脱节，比人们想象的要大。因此，直到我可以用不如方程式的语言来表达它们之前，物理学的概念才真正“单击”。对我来说，机器人技术是体验这种感知转变的理想途径。机器人必须调和两个竞争观念 - 对理想，易于建模的系统的渴望以及对摩擦和滞后等讨厌的现实的接受。系统的机械设计师是用前者思考的，而程序员必须补偿后者。一次或一次占领了这两个角色都完善了我对物理学的看法 - 现在，我无法完全涵盖数学中的物理，但必须使用越来越更好的模型来融合完不完美的模型，而不是将它们浪费在一边。恒定加速度的点质量导致带有旋转轮的扩展体，然后考虑DC电动机的动力学。这一发展自然而然地引起了我目前对机器人技术的兴趣：控制理论，使真实，不完美的系统的艺术和科学确实可以做到您认为其数学对应物应该能够做到的。看到您的机器人受到摩擦和噪音的困扰，会带来一定的满足感，使流体，可重复的动作对我来说，对我来说，在纸上盘旋答案永远无法匹配。当然，人们不能希望将其物理学的数学知识彻底改造为直观的知识。我发现我还不能有意义地考虑以0.9c的态度或处于国家的概率叠加；因此，我从人体规模的物理学知识到摘要领域的旅程再次开始。现在，我相信我可以同时发展数学理解和真实直觉。我的这条新的旅程将带我穿越2024年的美国物理营，我感谢所有帮助我的人，包括在线开发人员
2025标准教学大纲部门主席：约书亚教授...
Department Chair: Professor Joshua Sabatini __________________________________________________________________________________________ Course Code: BS 203 Course Title: Microbiology Department: Biological and Physical Sciences Semesters Offered : Fall, Spring, Summer Course Description: This course studies the characteristics of microorganisms including morphology, metabolism, genetics, cultivation, effects on human life and the environment.包括临床方面以及新兴主题，例如食物中毒暴发，抗菌素抵抗，基因工程和生物恐怖主义。实验室会议涵盖了基本程序，最终在鉴定未知细菌样品中。Prerequisites: CH 103 or CH 111 and either BS 101 & BS 102 or BS 103 & BS 104 Credits : 4 Lecture Hours: 3 Lab/Studio Hours: 3 Clinical/Fieldwork Hours : 0 __________________________________________________________________________________________ REQUIRED TEXTBOOK/MATERIALS : Suggested Lecture Text: Microbiology: An Introduction.Tortora等。额外的时间和补充要求：基于15周的学期，学生应在课堂外花费8个小时的工作。课程学习成果：成功完成本课程后，学生将能够：▪执行基本的微生物学实验室技术，包括使用Brightfield显微镜，接种，
美国海军 NAMI AOIC 首席指挥官约书亚·M·亚当斯 (Joshua M. Adams) ...
NAMI AOIC 海军医学作战训练司令部 LCDR Josh Adams 是海军之子，在华盛顿州布雷默顿长大，在那里读高中，2007 年获得东俄勒冈大学学士学位。本科毕业后，Adams 于 2010 年在博伊西州立大学完成运动科学理学硕士学位，并于 2012 年成功通过论文答辩。他还参加了爱达荷州立大学的医师助理研究硕士课程，并于 2012 年毕业。Adams 于同年秋天以直接入伍身份加入海军。他的第一项任务是海军医院勒琼营，他在新河海军航空站从事家庭医学工作，并在约翰逊营从事现役医学工作。 2014 年，亚当斯中尉向位于加利福尼亚州二十九棕榈村的第 7 海军陆战队报到，并被任命为第 7 海军陆战队第 2 营的营外科医生，部署到中央司令部，并在伊拉克的“坚定决心行动” - 阿萨德特遣部队期间获得了 FMF 战争资格，以支持作战行动。亚当斯中尉返回担任第 7 海军陆战队团外科医生，然后在 2016 年第 4 海军陆战队第 3 营重新组建期间恢复营外科医生的职责。亚当斯中尉向彭德尔顿营海军医院报到，在那里他担任两个运动医学和康复诊所的部门官员，提供非手术肌肉骨骼损伤的高级诊断和治疗。随后，亚当斯于 2018 年被选中进入海军航空医学研究所，在那里他完成了航空医学官课程，并被任命为航空医学助理 #8。在获得 APA 任命后，LCDR Adams 担任 NAS Oceana 航母联队 EIGHT 的医疗部门负责人，在 USS Gerald R. Ford 上执行驻军和航母医疗支持。在这里，他参加了几次岸基支队和航行期间的行动，为最新级别的航空母舰的部署做准备。LCDR Adams 目前正在佛罗里达州彭萨科拉的 NMOTC Det. NAMI 连续履行航空医学职务，在被选为助理主管之前，他是 53Px 的首席航空医学官。