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单一事实来源：律师事务所如何利用数据赢得业务并超越客户期望
关于过去事务的良好数据不仅对法律工作的定价至关重要。它对于公司有效和最佳地利用其可支配的人力资源至关重要。它对于与客户进行人员配备讨论也是必不可少的。在 Altman Weil 的《转型中的律师事务所》研究中，72.5% 的公司报告称“关于项目人员配备的对话”是了解客户需求的关键策略。经验管理系统在这些对话中提供事实数据来支持有关人才和人员配备的决策。经验管理不仅可以帮助公司确定项目提案的“什么？”和“多少？”组成部分，还可以确定“谁？”
PSC 宣布利用新清洁能源技术
该命令启动了一项流程，以确定能够缩小现有可再生能源技术能力与未来系统可靠性需求之间预期差距的技术。在命令中，委员会向利益相关者提出了一系列重要问题，包括如何为 2040 年实现零排放目标定义“零排放”，以及该定义是否应包括先进核能、长时储能、绿色氢能和需求响应等尖端技术。该命令进一步征求了利益相关者的反馈，关于如何最好地设计 2040 年零排放计划，以符合《气候法案》为弱势群体提供实质性利益的要求和纽约州的电网可靠性规则，
公司需要利用生态系统来部署...
• 垂直生态系统合作伙伴：要成功应用生成式人工智能，必须将多个层面整合在一起：底层计算/托管技术、可用的训练数据、针对特定用例进行训练和微调的精心构建的基础模型，以及通过 API 或前端访问这些模型。为成熟的战略用例部署人工智能的组织应考虑建立内部能力来协调技术、数据和模型，但协调这些层面可能并不总是可行的，这取决于组织的成熟度和具体用例。可能需要与提供端到端打包生成式人工智能解决方案的垂直生态系统合作伙伴合作。标准化用例（工作场所/协作、采购、支付、客户服务等领域）是使用垂直生态系统合作伙伴的典型候选对象。这意味着要么与金融、采购、人力资源等领域的现有企业合作，提供基于生成式人工智能的服务，要么利用新兴的生成式人工智能参与者提供垂直整合的解决方案（例如 Jasper、GitHub Copilot、Synthesia）。此外，就像越来越受欢迎的行业专用云解决方案一样，行业专用的生成式人工智能解决方案在未来可能会获得关注。
使用适用于 IBM z/OS 的 Python AI 工具包安全地利用开源软件
企业 z/OS 环境中的 Python 受到的管理比私有工作站中更严格，但相同的环境管理设施很有用。个人 z/OS 用户可以直接从 IBM 安装 Python OSS 包，并且该工作流程比从基于社区的渠道（例如 PyPI）安装 OSS 包更安全。大多数企业在内部存储库中管理一组已批准的 OSS 包，该存储库镜像来自包括 IBM 在内的几个受信任来源的内容。然后，Python 或 z/OS 系统管理员充当内部管理存储库和外部世界之间的控制点。用户可以从已批准的内部服务器构建其本地 Python 环境。这些任务是使用 pip CLI 完成的，无论 OSS 包来自何处（PyPI、IBM 或内部存储库）。IBM z/OS 的 Python AI 工具包可以为企业节省大量时间和资源，这些时间和资源对于正确审查 OSS 以供生产使用是必要的。
超级计算利用量子机器学习和 Grover 算法
经典计算中搜索算法的复杂性是一个经典问题和一个研究领域。量子计算机和量子算法可以有效地计算一些经典难题。此外，量子机器学习算法可能是促进现有和新量子技术的重要途径，降低执行此类问题的超级计算要求。本文回顾并探讨了变分量子算法、核方法和 Grover 算法 (GA) 等主题。GA 是一种量子搜索算法，作为量子分类器实现了二次速度提升。我们利用 GA 或振幅放大将基本的经典逻辑门模拟为考虑 AND、XOR 和 OR 门的量子电路。我们在综述中的实验表明，所讨论的算法可以相对容易地实现和验证，这表明研究人员可以研究与量子机器学习等相关的讨论领域的问题。
利用 FortiAIOps 实现整个 IT 运营的 AI 持续检测和优化
IT 团队必须全面了解数字部门，并了解与连接性和生产力相关的关键运营问题。与在分析事件根本原因的过程中苦苦挣扎的从业者类似，有大量的技术用于跟踪和管理运营的各个方面。这些技术持续监控和分析可能影响业务的因素。反过来，没有单一的控制台可供管理，这会影响可视性，因为从业者传统上使用多个界面。采用拼凑方法的组织需要在每个产品领域拥有进一步的专业知识。投资于各种工具和人才组织的组合会大大增加成本，同时增加进一步的复杂性。
通过基因编辑验证功能等位基因，充分利用丰富的遗传资源进行作物改良
摘要：过去几十年来，分子技术的发展（例如高通量 DNA 标记基因分型）提供了更强大的植物育种方法，包括标记辅助选择和基因组选择。同时，以全基因组测序为首的对植物遗传学和基因组学的大量投资使人们对植物基因组中的基因和遗传途径有了更深入的了解。然而，正向遗传学方法（从表型开始绘制突变位点或 QTL，目的是克隆致病基因）与反向遗传学方法（从大规模序列数据开始，然后追溯基因功能）之间仍然存在差距。最近建立的基于 CRISPR-Cas 的高效基因编辑有望弥补这一差距，并提供一种快速方法来验证通过自然变异研究确定的基因和等位基因的功能。CRISPR-Cas 技术可用于敲除单个或多个基因、通过碱基编辑和主要编辑精确修改基因以及替换等位基因。此外，原生质体分离、植物体内转化和发育调控基因的使用等技术有望实现高通量基因编辑，从而加速作物改良。
关于大脑的高级深度转移杠杆研究......
近十年来，由于神经科学、可穿戴/移动生物传感器和分析技术的发展，脑机接口 (BCI) 引起了越来越多的研究兴趣。其最终目标是通过映射、辅助、增强或修复人类的认知或感觉运动功能，提供一条从大脑到外部世界的通路。最近，出现了许多先进的机器学习技术，如深度学习、迁移学习等。深度学习方法在图像和视频分析、自然语言处理、语音识别等方面取得了巨大成功，最近也开始在 BCI 中得到应用。迁移学习通过利用来自其他相关任务的数据或知识来提高新任务的学习能力，在 BCI 中尤其有用，可以应对不同个体或任务之间的差异，从而加速学习并提高绩效。先进的深度迁移学习技术也可以集成在一起，以充分利用这两个领域的优势。尽管使用先进的深度学习和/或迁移学习方法进行 BCI 研究变得越来越流行，但迄今为止仍存在许多未解决的基本问题，例如深度学习表示来自多个模态的一些基于 EEG 的 BCI 数据，将数据从一个模态映射到另一个模态以实现跨源 BCI 数据分析，识别和利用来自两个或多个不同信号源的元素之间的关系进行全面的 BCI 数据分析，融合来自两个或多个信号源的信息以进行更准确的预测，在模态及其表示之间传递知识，以及根据观察到的数据恢复缺失的模态数据。在过去十年中，已经开发了几种基于 EEG 的 BCI 方法和技术，并在一些现实世界的例子中（例如神经科学、医学和康复）显示出有希望的结果，这导致大量展示准确性/性能和比较的论文，但大多数都没有发展到实时、翻译或应用。然后，这些论文没有取得好成绩，要么是因为缺乏新颖性（已知技术），要么是因为没有生物/医学/实验/临床翻译。出于上述所有原因，它激励我们开发和开发有效的高级深度学习和/或迁移学习算法来解决 BCI 和康复领域的基本问题。本神经科学前沿研究主题 (RT)（神经假体部分）是从 RT“脑机接口高级深度迁移杠杆研究”中发表的 22 篇论文中精选出来的。我们对这些论文进行了简要总结，如下所示。
Intermountain Healthcare 利用 AI 将呼叫中心业务量减少 30%
“GYANT 是我们的合作伙伴，我们非常满意。他们在用户体验和以患者为中心的理念方面的专业知识使他们成为我们数字健康计划的理想人选。我们共同为 Intermountain 社区提供筛查和分诊，尤其是在疫情期间，产生了巨大影响。我们期待着未来的众多项目。”
如何利用NASA技术使您的...
top2-162可转换的高超音速空气动力学减速器航空https://technology.nasa.gov/patent/patent/top2-162 top2-165纳米卫星发射适配器系统航空系统航空https https://technology.nasa.nasa.nasa.nasa.gov/avion aviion aviion/avapatent/top2-2-274 Aeronautics https://technology.nasa.gov/patent/TOP2-274 TOP2-2-2222-2-253异构Spacecraft Networks Communications https://technology.nasa.gov/patent/patent/top2-253-253-253 https://technology.nasa.gov/patent/top2-248 top2-287使用激光