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Cleverson de Sousa Lima研究助理 - 生物学
研究了影响切割蚂蚁对高温的容忍度的生理和环境因素（体型，脱水，暴露时间），以了解这些动物如何整合生理和行为线索，以应对气候变化所带来的挑战。
利马特别工作组执行摘要
2023 年 8 月，国防部副部长 (DSD) 在首席数字和人工智能官办公室 (CDAO) 内成立了利马工作组，以开发、评估、推荐和监控整个国防部的生成式人工智能 (GenAI) 能力，尤其是大型语言模型 (LLM)。这项任务和此处提出的报告符合《关于提升美国在人工智能领域的领导地位的国家安全备忘录》；利用人工智能实现国家安全目标；促进人工智能的安全性、可靠性和可信度（以下简称 2024 年人工智能国家安全备忘录）。2024 年人工智能国家安全备忘录指示国家安全界“利用先进的人工智能技术，并采取适当的保障措施，实现国家安全目标”，并强调 LLM 在“人工智能格局发生转变”期间保持美国优势的关键作用。 2024 年国家人工智能战略还为国家安全界提供了指导，以“利用强大的人工智能和适当的保障措施来实现国家安全目标”，并特别指出，在“人工智能领域范式转变”中，法学硕士学位对于保持美国的优势至关重要。
1动物生产技术系，印度尼西亚利马·普鲁·科塔（Lima puluh Kota）农业理工学院Payakumbuh； 2植物生产科技系
1动物生产技术部门，印度尼西亚利马·普鲁·科塔（Lima puluh Kota）农业理工Payakumbuh； 2印度尼西亚利马·普鲁·科塔（Lima puluh Kota）的农业理工payakumbuh农业生产技术部门。Nilawati，Ramaiyulis，Yanti，R。和Gustian，A。（2024）。肉鸡内器官对基于基于基于乳酸的根茎和乳杆菌的益生菌的反应。国际农业技术杂志20（5）：2055-2064。摘要这项研究确定了基于基于Rhyzopus oryzae和casei乳杆菌对肉鸡内器官的益生菌的影响。肉鸡参数的内部器官是心脏重量，肝脏重量，腹部脂肪重量，牙齿重量，肠道长度和肉鸡胰腺重量。在从yakult（发酵牛奶）中分离出的tempeh酵母和酪蛋白分离的研究中使用的R. oryzae。结果发现，肉鸡的心脏，肝脏，腹部脂肪，肠脂肪，肠长度和胰腺体重的重量存在显着差异（p <0.05），并且在益生菌和不给予益生菌的情况下，肉鸡的重量没有显着差异（p> 0.05）。通过施用益生菌增加了肉鸡的心重，肝脏达到10.15g，肝脏达到31.32g，胰腺达到3.96克，腹部脂肪降低，达到28.89g，肠道长度的增加达到192.48 cm。发现的结果表明，为基于R. oryzae和L. casei提供益生菌是为肉鸡内部器官带来的积极益处。关键字：肉鸡，内脏，益生菌简介
利马骨科英国有限公司
还针对采购政策说明（PPN）06/21制定了碳减少计划，该计划指定了利马骨科（Lima orthopedics）英国（Lima orthopedics）的方式（此处称为“利马”）应该有计划的计划，以管理温室气体（GHG）的排放，并承诺在2050年净零排放量以竞标政府合同。利马致力于到2050年支持政府净零目标，并正在采取所有合理的步骤在2050年截止日期之前实现这一目标。利马致力于实施这项减少碳计划，并在交付合同时提供了广泛的碳减少计划。在PPN 06/21技术标准和ISO 14064-1：2019的排放量已被量化。 以下是2022年排放的摘要。 正在收集2023年的数据。 2022是基准年，因为这是利马首次量化组织排放，2022年也是Covid-19之前的运营更准确的代表。 对英国各地商品运动进行的详细调查已经进行了计算上游和下游运输排放。 结果随着新数据的收集而发生变化。 将记录和解释所有结果的所有变化。排放量已被量化。以下是2022年排放的摘要。正在收集2023年的数据。2022是基准年，因为这是利马首次量化组织排放，2022年也是Covid-19之前的运营更准确的代表。对英国各地商品运动进行的详细调查已经进行了计算上游和下游运输排放。结果随着新数据的收集而发生变化。将记录和解释所有结果的所有变化。
塞浦路斯利马索尔征文 - 截止日期延长 - ...
会议将在塞浦路斯科技大学 (CUT) 举行，这是一所年轻、现代且富有创新精神的大学，它将为科学家、研究人员、工程师、建筑师以及来自工业和商业的代表提供一个全球论坛，以展示和讨论他们的最新发现、发展和观点。EuroSun 2024 将为您提供展示您的工作、与研究人员、开发人员以及工业和政府代表会面的机会，并让您满怀灵感和动力，继续推动世界走向 100% 可再生能源。
人工智能及其对北利马大学学生对工作机会的影响，2023年
简介：人工智能是一项取代人类活动，有利于业务生产力并引起对失业以及经济和社会挑战的担忧的技术。方法：研究使用定量方法和具有相关范围的非实验性研究设计。它标识了两个变量：人工智能（AI）和工作机会。它评估了CésarVallejo大学成人教育计划（PFA）的学生。数据收集是通过李克特量表问题的虚拟调查完成的。结果：研究对两个变量进行了描述性分析：人工智能和工作机会。在两个变量之间都观察到了中等和正相关，这表明人工智能水平与受访者的就业机会之间存在显着关系。讨论：该研究揭示了人工智能知识与对工作机会的看法之间的正相关。重要的是要适应这项全球技术以提高就业能力。结论：人工智能改变了社会和劳动力市场的发现。尽管有86％的学生知道AI，但大多数人都需要在该领域进行更多培训，即使在与AI相关的工作中预计增长的领域也需要更多的培训。
塞浦路斯利马索尔区 Pentakomo 科技园的开发和运营
16.4.1 在土地租赁期到期前五年，中标人有权向缔约管理机构申请延长土地租赁协议，并说明其请求的合理性。是否批准延长由缔约管理机构自行决定，且不得超过原土地租赁期。新土地租赁协议的租赁期和租金将由中标人和缔约管理机构商定。
调查对人工智能计算机创作音乐的偏见可能性 媒体艺术、美学和叙事学士学位项目 30 ECTS 2020 年春季学期 Anderson Lima 和 Andreas Blixt 指导老师：Markus Berntsson 考官：Lars Bröndum 媒体艺术、美学和叙事学士学位项目 30 ECTS 2020 年春季学期
本研究探讨了受访者如何看待人类创作的音乐和人工智能计算机创作的音乐。目的是找出是否存在对人工智能计算机创作的音乐的负面偏见。研究问题是：1. 与人类创作的音乐相比，人们对人工智能计算机创作的音乐有何看法？2. 对人工智能计算机创作的音乐是否存在偏见？如果是，偏见是什么？四名参与者参加了一项定性实验和一项半结构化访谈。两首乐曲被用作人工制品，一首是人类创作的，另一首由人工智能计算机 AIVA 创作。结果表明，虽然研究人员没有向参与者透露他们最喜欢的是人工智能计算机创作的歌曲还是人类创作的歌曲，但所有参与者都坚信他们最喜欢的歌曲是人类创作的。因此，表明了对人类创作的音乐的偏见结果还表明，这两首乐曲并没有被认为具有相同的特征或唤起相同的情感；此外，有人怀疑人工智能计算机创作的歌曲是否能唤起与人类创作的歌曲相同的情感。然而，没有一位受访者明确表达对人工智能计算机创作音乐的否定态度。关键词：音乐、人工智能、人工智能计算机、偏见、人类创作、计算机创作
![用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。](/simg/d/d0b24e3de4e984953fcbe1080336ba472eefd4f9.png)
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。