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谁在开车？游戏理论路径的AGI开发风险
控制着人工通用智力（AGI）的发展的人可能比我们处理控制自己的工作的方式重要。我们将这个“方向盘问题”形式化为人类的近期生存风险可能不是源于未对准的AGI，而是源于竞争发展的动力。就像在到达任何目的地之前，乘客在车轮上锻炼的车祸一样，灾难性的结果可能是由于AGI存在之前的开发量。尽管技术一致性研究重点是确保安全到达，但我们展示了开发过程中的协调失败如何推动我们效果。我们提出了一个游戏理论框架建模AGI开发动态，并证明了可持续合作社的条件。在考虑AGI独特特征的同时，我们提出了具体机制，包括预注册，共享的技术基础设施以及自动威慑，以稳定合作。我们的关键见解是，AGI在安全方面创建网络效果：随着参与的增长，共享的投资变得更加有价值，从而使合作主导的机制设计使机制设计占主导地位。这项工作桥接了正式的方法论和政策框架，为AGI竞争风险的实际治理提供了基础。
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Sophia Weiner，Sauer的Mathias。分析蛋白质组学分析的制备和数据临床蛋白质组学。2022。II。 Sophia Weiner，Sauer，Laia Montolia，Andrea L. Blessed，Nicholas J. Ashton。 Rauramaa，Mikko Hiltunen，Rosa-Neto Pedro，Blennow，Johan Gobom。 上面的洪水蛋白研究对阿尔茨海默氏症连续体的保护： manusscript。 iii。 Sophia Weiner，Mathias Sauer，Brinkmalm，Julius Constantine，Fernandes Fernandes，Becker，Becker，BengtNellgård，Keti Dalla，Douglas Galasko，Henrig Zetterberg，Blennow，Blennow，Johan Gobom。 scrn1：在阿尔茨海默氏症的灾难中可用脑大脑。 阿尔茨海默氏症和痴呆症。 2023。 iv。 蛋白质组学分析明显区分的脑杂交遗传声信号深层亚型。 翻译科学医学。 2025。 V. Imogen J. 定量与介质蛋白相关的接壤中的Pepts颗粒。 manusscript。II。Sophia Weiner，Sauer，Laia Montolia，Andrea L. Blessed，Nicholas J. Ashton。 Rauramaa，Mikko Hiltunen，Rosa-Neto Pedro，Blennow，Johan Gobom。上面的洪水蛋白研究对阿尔茨海默氏症连续体的保护：manusscript。iii。Sophia Weiner，Mathias Sauer，Brinkmalm，Julius Constantine，Fernandes Fernandes，Becker，Becker，BengtNellgård，Keti Dalla，Douglas Galasko，Henrig Zetterberg，Blennow，Blennow，Johan Gobom。scrn1：在阿尔茨海默氏症的灾难中可用脑大脑。阿尔茨海默氏症和痴呆症。2023。iv。蛋白质组学分析明显区分的脑杂交遗传声信号深层亚型。翻译科学医学。2025。V. Imogen J.定量与介质蛋白相关的接壤中的Pepts颗粒。manusscript。乔尔·西伦（Joel Simren），伊莫因斯（Imogen）。 Harro Seelaar，RAC，Robert Laforce，Caroline Graff，Daniela Galimmberti，Rik Vandenberg，Sorbi，Otto，Pasquier's Florence，Simon，Chris R. Butler，Chris R. Butler， Isabelle Le Ber，Elizabeth Finger，Maria Carmela Tartaglia，Mario Masellis，James B. Rowe，Matthis Synofzik，Fermin Moreno，Borroni Barbara，Blenhow，Henrik Zetterberg*，Jonathan D. Rohrer*，Johan Gobom*。JohnRönnholm，Mathias Sauer，Johanna Nilsson，John Van Swieten，Liize C. Jiskoot，Harro Seelaar，Racel St. Valle，Rik Vandenberghe，Mendonça的Alexander，Tiraboschi Pietro，Santana的Isabel，Alexander Gerhard，Johannes Levin，Sorb，Sorb，Sorb，Sorb，Isabelle Le Ber，Elizabeth，Elizabeth，James B. Rowe。 Bernno，Blessings，Blenharow的Bill，Jonathan，D。Rohrer*，Johan Gobom*。
在持续Exascale绩效的方式上，气候和天气建模的真正挑战：使用ICON（v2.6.6）的案例研究
摘要。天气和气候模型图标（ICOSA-HEDRAD非静态静态物）用于高分辨率的Climate模拟，以解决小规模的物理过程。这项任务的设想性能是每天1个模拟年度的耦合气氛 - 全球1.2公里的分辨率。此类模拟的必要计算能力只能在Exascale超级计算系统上找到。我们试图在本文中回答的主要问题是要持续的exascale绩效，即哪种硬件（处理器类型）最适合天气和气候模型图标，因此如何通过模型来利用此性能，即ICON的软件设计中需要进行哪些更改，以便对Exascale平台有效。为此，我们概述了可用硬件技术的概述，以及对几种架构上图标模型的关键性能指标的定量分析。很明显，基于空间DO-MAIM的分解的并行化已达到缩放限制，这使我们得出结论，单个节点的性能对于实现更好的性能和更好的能量效率至关重要。fur-hoverore，基于模型的大量内核的计算强度，表明具有较高内存吞吐量的体系结构比具有较高计算峰性能的体系结构更适合。从软件工程的角度来看，需要重新设计图标从单个岩石到模块化方法，以解决由硬件异质性引起的综合性和新的程序模型，以使图标适合于此类Ma-hishes运行。
在视觉状态空间模型中探索令牌修剪
状态空间模型（SSM）具有与变压器的注意模块相比保持线性计算复杂性的优势，并且已将视觉任务应用于视觉任务作为一种新型强大的视觉基础模型。受到观察的启发，即视觉变压器（VIT）的最终预测仅基于最有用的代币的子集，我们采取了新的步骤，即通过基于令牌的修剪来提高基于SSM的视力模型的效率。但是，即使经过广泛的微调，为VIT设计的现有代币修剪技术的直接应用也无法提供良好的性能。为了解决此问题，我们重新审视了SSM的独特计算特征，并发现Naive Application破坏了顺序令牌位置。这种洞察力促使我们设计了一种专门针对基于SSM的视力模型的新颖和通用的代币修剪方法。我们首先引入一种修剪感知的隐藏状态对准方法，以稳定剩余令牌以增强性能的邻里。此外，根据我们的详细分析，我们提出了一种适用于SSM模型的令牌重要性评估方法，以指导令牌修剪。采用有效的实施和实际加速方法，我们的方法带来了实际的加速。广泛的实验表明，我们的方法可以实现大量的计算减少，而对不同任务的性能的影响最小。值得注意的是，我们在成像网上获得了81.7％的精度，而修剪的plainmamba-l3的拖鞋降低了41.6％。此外，我们的工作为了解基于SSM的视力模型的行为提供了更深入的见解。
使用卷积神经网络的并行连接电池的内部短回路检测
新材料开发的第一个也是最重要的步骤之一是新化合物的合成，制定或制备。通常，此步骤标志着材料开发的开始，然后是表征（潜在的纯化）和对获得数据的解释。通常，新材料是通过化学反应，修饰或通过制剂/混合不同物质获得的。必须选择符合适当特性的选择材料。通常在当今的研究中，这些合成是由人类（即科学家或技术人员）进行的，他们为不同类别的材料提供了广泛的不同方法。在聚合物领域中主要是经典的有机合成方案，[8]也存在诸如烧结步骤（例如，对于陶瓷），[9]融化过程[10]或Sol-Gel过程[11]或其他材料类别[11]的其他材料类别，例如其他材料类别[11]，例如，分别为集体。这种方法具有极大的缺点，即结果和获得的材料在很大程度上取决于进行实验的研究人员以及人们的经验。因此，物质研究数字化的初步方法主要集中在合成的自动化，并行化和微型化以及高通量过程的机会的发展。[12]两种优先方法是基于机器人的合成[13]和流化学[14]（包括微流体[15]）。前者是基于合成机器人的利用，该机器人可以同时执行各种实验，并具有高精度和高可重复性。相比之下，例如，使用流量化学微反应器，由于Par-Allel实验以及相对较低的所需
通过遥感技术增强风侵蚀风险评估
防止风暴和沙尘暴一直是干旱和半干旱地区的主要问题，因为它们对环境产生了负面影响。这项研究旨在进行遥控感和机器学习技术，以建模，监视和预测伊朗东北部风侵蚀的风险。通过对相关研究的检查进行了全面的综述，从而鉴定了八个与现场数据相关性最高的遥感指标。随后使用这些指标来模拟研究区域中风侵蚀的风险。采用了各种方法，包括随机森林（RF），支持向量机（SVM），梯度提升机（GBM）和广义线性模型（GLM）来执行建模过程。最终方法利用了模型的加权平均值，SDM统计软件包用于结合不同的方法，以减少对该区域的模拟和监测风侵蚀时的不确定性。建模结果表明，在2008年，RF模型执行了最佳（AUC = 0.92，TSS = 0.82和Kappa = 0.96），而在2023年，GBM模型显示出较高的性能（AUC = 0.95，TSS = 0.79，和Kappa = 0.95）。因此，出现了合奏模型的利用是一种有效的方法，可以减少建模过程中的不确定性。通过采用整体模型，获得的结果准确地描绘了研究区域东北地区的风侵蚀强度升高，到2023年。此外，考虑到气候场景和占据的土地利用变化，预计到2038年，研究区的中部和南部地区的风侵蚀强度将增加23％。考虑了合奏模型的可靠结果，该模型提供了降低的不确定性，可以实施有效的计划，最佳管理和适当的措施来减轻风侵蚀的进展。
波多黎各净计量太阳能的价值
波多黎各现行的净计量政策允许拥有现场太阳能项目的客户将太阳能连接起来，既可以在自己的家中和企业中使用太阳能，而且当他们生产的太阳能多于建筑物消耗的太阳能时，还可以在电费单上获得输出到电网的零售信用额度。反对继续实施这一净计量政策的人提出的主要论点之一是，该政策以牺牲 LUMA 其他客户为代价，为拥有现场太阳能项目的客户提供补贴。反对净计量政策的人认为，通过允许太阳能客户以大约相当于每千瓦时 24 美分的零售价获得信用额度，这补贴了现场太阳能客户的用电，而牺牲了所有其他客户的利益。为了确定是否存在这种补贴，有必要考虑这种太阳能带来的收益是否超过支付零售级净计量信用额度的成本。与任何产品或服务一样，如果系统所有其他用户获得的收益超过成本，则无需补贴。本报告通过仔细评估净计量信用额度相对于太阳能提供的价值来评估这一问题：a) 对电网和连接到电网的所有客户（称为“直接收益”）；b) 为波多黎各所有居民提供的更广泛收益（称为“社会收益”）。直接收益包括由于电网中化石燃料发电减少而降低的成本，以及由于太阳能发电而减少的前瞻性输电和配电支出。此外，现场太阳能资源支持波多黎各压力电网的整体可靠性和弹性，有助于经济发展并避免停电可能带来的健康和安全危害。社会效益包括通过减少空气排放而实现的环境和健康效益，以及通过太阳能投资带来的就业、消费和经济活动增加而实现的经济效益。
![arxiv：2208.01582v3 [CS.CV] 2023年6月19日](/simg/8\81d9c6fdbb81024376d5297f0c946c4017919ecf.webp)
arxiv：2208.01582v3 [CS.CV] 2023年6月19日
安全。感知和预测是现有的自主驾驶软件管道中的两个单独的模块，其中它们之间的接口通常被定义为手工挑选的几何和语义特征，例如历史代理轨迹，代理类型，代理人大小等。这样的接口导致可以在轨迹预测中使用的有用感知信息的丢失。例如，尾灯和刹车灯指示了车辆的意图，行人的头姿势和身体姿势告诉他们他们的注意力。此信息（如果未明确建模）在外部管道中被忽略。此外，随着感知和预测的分离，累积错误，无法在以后的阶段缓解。具体而言，轨迹预测因子使用的历史轨迹来自上游的pepleption模块，该模块不可避免地包含错误，从而导致预测性能下降。设计一个对上游输出误差可靠的trajectory预测变量是一个非平凡的任务[61]。最近的作品，例如Intentnet [3]，FAF [35]，PNPNET [31]提出了基于LIDAR的轨迹预测的端到端模型。他们遭受了几个限制：（1）他们无法利用相机中丰富的细粒度视觉信息； （2）这些模型使用卷积特征图作为其内部和跨框架内部的中间反复限制，因此遭受了多种可差异操作，例如在多对象跟踪中的对象解码中的非最大最大弹药和对象关联。总而言之，本文的贡献是三倍：1。为了应对所有这些挑战，我们提出了一条新型的管道，该管道利用以查询为中心的模型设计来预先轨迹，称为VIP3D（VI Sual Sual轨迹P缩减3D代理查询）。VIP3D消耗了来自周围摄像机和高清图的多视频视频，并以端到端和简洁的流方式使代理级级的未来轨迹预测，如图1所示。具体来说，VIP3D将3D代理查询作为整个管道的接口，每个查询都可以映射到（最多最多）环境中的代理。在每个时间步骤中，查询来自多视图图像的汇总视觉特征，学习代理的时间动力学，对代理之间的关系建模，并最终为每个代理产生可能的未来传播。在整个时间内，3D代理查询都在存储库中维护，该查询库可以初始化，更新和丢弃以跟踪环境中的代理。此外，与以前的预测方法不同，VIP3D仅使用先前的时间戳和当前时间戳的传感器特征的3D代理查询，这些预测方法是使用历史框架的历史轨迹和特征地图，从而使其成为简洁的流媒体方法。vip3d是第一种完全可区分的基于视力的方法，可以预测拟驱动器的未来轨迹。而不是使用手工挑选的fea-
自主独轮车：建模，动力学和控制
敏捷性和可操作性是移动机器人的高度期望特征。实现此目的的一种方法是使不稳定的系统不稳定和利用高性能控制器来稳定所需的操作。可以利用一个独轮车平台来实现这种行为。本文着重于为相应的多体系统建立建模和分析框架，该系统由滚轮，车身（要平衡）以及两个用于平衡和操纵的飞轮；参见图1。提出了一种反馈设计，该设计使独轮车沿着直径的直立位置沿着直径的路径行驶。随着人类缠身的电动环境的兴起，我们设想在城市环境中使用自主无人独轮的货运。在对独轮车进行建模时，我们假设一个刚性的车轮滚动而没有在地面上滑动，也就是说，我们假设车轮的单个接触点的速度为零。这种所谓的运动学约束导致了所谓的非固有系统。可以通过Lagrangian方法引入Lagrange乘数（每个运动学结合）来模拟非单学系统，其中乘数的大小代表约束力的幅度[29，39]。但是，这会导致通常难以处理的差异代数方程。相反，在本文中，我们采用了Appellian方法[1，10]，该方法消除了约束力并代表最少数量状态变量的系统。在[13，17，37]中也开发了类似的方法，[6-8，16]中讨论了不同方法之间的关系。可以在[2、3、5、9、11、18、19、22、24、25]中找到有关非独立系统的更多详细信息。已经开发了针对包括汽车[4、27、36]，自行车[14、20]，类似蛇的机器人[12、40]甚至游泳机器人的不同类别的移动设备，甚至是游泳机器人[26、28、34]。关于独轮车，过去已经研究了一些不同的设计[33]。例如，在[31]中，独轮车是用滚轮，车身和头顶飞轮构造的，后者代表了骑手的扭曲躯干。在[21，38]中使用了相同的设置，其中提出了线性二次调节器以平衡直立位置。在[41]中采取了另一种方法，其中考虑了横向飞轮以进行平衡。在[15，30]中使用了此配置，其中还提出了控制器进行路径跟踪。最后，在[23，32]中还做出了努力，为人类动力的独轮车的动态建模，后者的出版物还包括对人类受试者的实验。在本文中，我们第一次研究了一个自主的无人独轮车，其中包括平衡的飞轮和高架飞轮（后者从现在开始我们称为转向飞轮）。通过应用上诉方法，我们选择了描述动力学所需的最小数量状态变量数（即广义坐标和伪速度）。我们整体构建了多体系统的加速能，从主动力量计算伪反应，并得出