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体内疼痛在自适应行为期间起着不同的功能
疼痛推动了自我保护行为，进化论的理论表明它在不同的时间表上起作用以发挥不同的功能。阶段性疼痛提供了一种教学信号，以避免避免新损伤，但主张滋补疼痛来支持恢复性的行为，例如通过减少动机活力。我们在沉浸式的虚拟现实脑电图觅食任务中检验了这一假设，其中受试者在森林中收获了果实：一些水果引起了握手的短暂性疼痛，而这种选择降低了选择的概率。同时，对侧上臂的滋补压力疼痛与动作速度降低有关。这可以通过自由手术框架来解释，该计算框架在动机的活力和决策价值方面对滋补和阶段性疼痛的功能进行形式化和量化，以及与脑电图响应相关的模型参数。总体而言，结果表明，补体和阶段性疼痛如何效果在持续的自适应行为期间支持最小化的不同客观动机功能。
教育数据中心 - 学校人工智能政策指导
虽然人工智能的许多用途不会引发数据保护问题，但将任何个人数据（可直接或间接识别个人身份的数据）输入人工智能工具或使用人工智能对个人做出决策，都会带来数据保护挑战。合法性、透明度和公平性、目的限制、数据最小化、准确性、存储限制以及安全性和问责制等数据保护原则非常重要，学校必须确保这些原则得到遵守，并确保数据主体能够行使其与任何数据处理有关的权利（特别是在使用自动化处理对他们做出决策或他们的数据成为未来决策的人工智能模型的一部分时）。透明度不仅在人们对人工智能在社会中日益重要的作用产生信任和信心方面发挥着重要作用，而且是处理个人数据时的一项法律要求，其他数据保护原则也是如此。
自由能原理：大脑的粗略指南？
简介 自由能原理（见词汇表）是一个有着复杂含义的简单假设。它表明，大脑中的任何适应性变化都会使自由能最小化。这种最小化可能是在进化时间（自然选择期间）或毫秒（感知合成期间）内发生的。事实上，该原理适用于任何抵抗无序趋势的生物系统；从单细胞生物到社交网络。 自由能原理试图从我们存在的事实出发来解释大脑的结构和功能：这一事实限制了我们与世界的互动，这在进化生物学和系统理论中已经研究多年。然而，统计物理学和机器学习的最新进展指出了一个简单的方案，使生物系统能够遵守这些限制。如果将大脑视为实现这一方案（最小化无序的变分界限），那么其解剖学和生理学的几乎每个方面都开始变得有意义。接下来是对这种旧观念的新视角的回顾。
Pybamm电池建模会议
jamie.michael.foster@gmail.com许多现代，商业上相关的锂离子电池使用插入材料，显示出刻板诱导的相变（例如磷酸锂）。但是，基于标准物理学的模型 - 纽曼模型 - 对粒子静态（基于扩散）的微观描述，无法描述相变行为和这种相变电极所表现出的电压磁滞的物理起源。，我们将使用基于Gibbs Energy最小化的方法来介绍一种简单而理性的滞后模型（在由相变纳米颗粒组成的电极中）。电压滞后自然出现是模型的预测。最初，考虑了对活性材料单个粒子中的相变动力学进行建模的方程式。这些被推广到一个模型，称为复合相变模型，该模型是薄电极中粒子耦合集合的。然后将复合相变模型纳入经典纽曼模型的框架中，从而允许将传输效应纳入电解质和电极电导率。所得修改后的纽曼模型用于预测石墨/LFP单元格中的电压磁滞[1]。
毛利人算法主权：创意，原理和使用
随着新西兰Aotearoa中数据技术和算法的出现，用于决策和支持，需要框架来指导我们如何最大限度地提高这些技术创造的机会并最大程度地减少它们可能施加的风险。对于使用MāOri数据的算法，由于数据固有的系统偏见以及算法开发的过程中固有的系统偏见，因此需要额外的考虑。算法可以作为数据的特殊用途进行构架，因此可以扩展当前存在的数据框架以包括算法。māori数据主权原则是众所周知的，研究人员和政府机构使用了在文化上适当使用Māori数据。扩展这些原则以符合算法的背景，并重新研究基本子主题，以解决与负责任算法有关的问题，从Māori角度来看，导致了Māori算法的主权原则。我们定义了这一想法，介绍了最新的原则和子原则，并突出了算法开发过程中偏见检测和最小化的策略。
政策和程序睡眠和休息
• 告知家庭，除特殊医疗条件外，服务机构不会认可与当前红鼻子建议相冲突的信念和要求。 • 医疗条件、儿童医生的书面支持是必需的。 • 医疗条件、风险最小化和沟通计划将被制定和实施。 • 提醒父母/监护人，不会强迫或阻止任何孩子睡觉。 • 每天记录睡眠和休息模式。 • 维护安全睡眠实践的最新数据。 • 定期对睡眠和休息环境进行安全检查 • 进行风险评估，以减轻当教育者照顾另一个孩子的需求时，儿童得不到充分监督的风险。 • 确保睡眠区域安全可靠。 • 符合红鼻子建议的安全睡眠实践信息在托儿所睡眠室中醒目展示。 • 根据要求，将以家庭语言向家庭提供信息。 • 在安顿孩子睡觉或休息时，学生或志愿者不会无人看管。 • 托儿所睡眠室将展示心肺复苏急救计划。教育者的责任：
具有超可靠低延迟通信的无人机辅助边缘网络：数字孪生方法
摘要 提出了一种用于物联网 (IoT) 网络的数字孪生 (DT) 框架，其中无人机 (UAV) 充当飞行移动边缘计算 (MEC) 服务器，支持动态任务卸载。所考虑的 DT 模型非常适合工业自动化，并且严格限制关键任务服务的超可靠低延迟通信 (URLLC) 链路。为了支持低延迟物联网设备，我们制定了数字孪生辅助卸载 UAV-URLLC 的端到端 (e2e) 延迟最小化问题。具体而言，通过联合优化通信和计算参数（即功率、卸载因子以及物联网设备和 MEC-UAV 服务器的处理速率）来获得最小化的延迟。由于优化问题高度非凸，我们首先考虑 K 均值聚类算法来最佳地部署按需无人机。然后，有效地利用替代优化方法结合适当的内部近似来应对这一挑战。我们通过代表性数值结果证明了所提出的 DT 框架的有效性。
基于LLM的代理的定义和编排...
基于LLM的代理在软件工程中的可靠应用需要大幅度提高其偏差的准确性和最小化。虽然LLM的规模和性能继续增加，但似乎像单个代理的幻觉一样的现象是不可避免的，因为它们与生成模型中的基本推理机制相关。另一方面，证据开始积累有关通过在代理人群体之间进行协作和辩论来实现所需绩效的可能性。在人类之间发生的工作质量随着工人在任务，有组织的协作以及背景不同的工人之间的讨论而提高。与人类不同，多个必需的AI代理的实例化以及它们之间的协作和讨论非常快，便宜，这使得这种方法变得特别方便。Mosaico EU项目1提出了实施这种方法的理论和技术框架，并将其扩展到非常大的合作代理人，即ai-ai-agent社区。该项目收集了工具辅助软件工程的世界领先的专家：欧洲学术团队，著名的工具提供者（Qodo，Eclipse）和工业用户（Collins Aerospace，Immersospace，Immersion，Unparallial，NBG）。
英国绿色氢能路线图
英国氢能战略采取“双轨制”扩大蓝氢和绿氢规模（到 2030 年，总目标为 10 GW 产能，其中蓝氢和绿氢分别达到 4 GW 和 6 GW），但本文仅关注绿氢生产和使用的扩大。虽然蓝氢和绿氢在未来能源结构中的贡献量取决于多种因素，但蓝氢依赖天然气作为主要原料，将使其生产受到国际天然气价格波动和供应问题的影响。实现低碳蓝氢生产还取决于碳捕获和储存 (CCS) 的成功扩大和性能，以及天然气和二氧化碳泄漏的最小化。目前绿氢生产成本高于蓝氢，估计在 2.5 美元/千克至 2020 年 6.5 美元/千克之间 11 ，但由于可再生能源电力成本的下降，预计随着时间的推移，绿氢生产成本将降至比蓝氢更便宜的水平 12 。实现与蓝氢同等水平的时间表尚不确定，并且在很大程度上取决于规模经济和支持性政策举措。
注意
力导向算法在过去 50 年中得到了发展，并用于许多应用领域，包括信息可视化、生物网络可视化、传感器网络、路由算法、调度、图形绘制等。我们的调查提供了发展情况的全面总结，并为示意图绘制和布局方面最先进的力导向算法提供了完整的路线图。我们将力导向算法的模型分为经典和混合。经典力导向算法进一步分为以下几类：(a) 累积力模型，(b) 能量函数最小化模型，和 (c) 组合优化模型。混合力导向算法分为以下几类：(a) 并行和硬件加速模型，(b) 多级力导向模型，和 (c) 多维缩放力导向算法。还总结了采用力导向算法进行原理图绘制和放置的五类应用领域：（a）一般网络的美学绘制，（b）超大规模集成电路（VLSI）设计高级综合中的组件放置和调度，（c）信息可视化，（d）生物网络可视化，以及（e）传感器网络的节点放置和定位。