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公司可持续性报告FY23
在我们写这封信时，我们反思了诺瓦利斯的言论之旅以及我们在《社团时代》期间作为全球社区的一部分承担的责任。我们的父亲Z.L.博士wu，基于对人和地球的质量，正直和尊重的价值创立。今天，这一原则比以往任何时候都更有意义，因为我们在一个以转变的景观和社会和环境正义的关注的关注度上的世界标志着。可持续性，等额和商业责任对我们来说不是抽象的概念 - 它们是个人的。作为一家家族企业，我们关心产品背后的People，从工厂的工人到欢迎我们的地板进入家园的家庭。我们也非常关心我们留下的未来后代的世界。
微生物组种类分析，用于全长16S rRNA测序的kinnex套件
结果表明，Kinnex 16S测序可以在单个Revio SMRT单元格上以1,536-plex或在续集IIE SMRT单元格上的768-plex下的平均读数> 30k平均读数。图5a显示了续集II系统上的常规全长16S库的显示2.1-330万（M）的读取，而Kinnex则显示为19.6-28.4 m，在Revio系统上，从8.5-10.1 m的Revio系统上读取，而没有Kinnex至62.5–72.5–72.2 m读取Kinnex。 此差异允许每个SMRT单元格多路复用和每个样品的读取深度更高。 将Kinnex 16S与标准FL 16S进行比较，我们发现物种组成有很高的相关性（图5B）。 在20种物种的微生物标准上，Kinnex 16S库与预期的物种表示相比，由于读取深度较高，因此与常规16S库相关（图5C）。显示2.1-330万（M）的读取，而Kinnex则显示为19.6-28.4 m，在Revio系统上，从8.5-10.1 m的Revio系统上读取，而没有Kinnex至62.5–72.5–72.2 m读取Kinnex。此差异允许每个SMRT单元格多路复用和每个样品的读取深度更高。将Kinnex 16S与标准FL 16S进行比较，我们发现物种组成有很高的相关性（图5B）。在20种物种的微生物标准上，Kinnex 16S库与预期的物种表示相比，由于读取深度较高，因此与常规16S库相关（图5C）。
精确建模对语音的反应
可以通过拟合将测量的脑信号（例如脑电图（EEG））与引起它们的刺激的3相关的刺激反应模型2探测感知过程。这些模型还发现了4个控制助听器等设备的控制。通过相关，分类或信息率指标测量的曲目质量指示了模型的值6和设备的实用性。基于规范7相关分析（CCA）的模型达到了超过8个常用线性向前和后向模型的质量拟合。在这里，我们表明9可以使用多种技术进一步提高他们的性能，包括10个自适应波束形成，CCA权重优化以及捕获数据中时间变化和上下文依赖性关系的复发性神经11网络12。我们使用Match-VS不匹配13分类范式证明了这些结果，其中分类器必须确定两个刺激14个ULUS样品中的哪个产生给定的EEG响应，哪些是随机选择的15个刺激样本。此任务捕获了更多其他研究中探讨的更符合16个PLEX听觉注意解码（AAD）任务的基本特征。17新技术的分类错误显着降低，信息传输率提高了18个，这表明这些模型更好地拟合了数据，而这些模型的感知过程反映了数据。这对于改善20个大脑计算机界面（BCI）应用很有用。21
在八颗图像上进行自我监督后和之后的定量分析
•光学相干断层扫描（OCTA）图像的质量对于准确解释视网膜脉管形态变化至关重要，并影响定量分析结果。•我们在deno的八八图图像上展示了研究定量参数的重复性，例如血管密度（VD）和灌注密度（PD）的重复性。方法•对噪声2Void [1]和适应性构造noise2Void [2]进行自我监督的脱氧，训练以考虑空间相关的噪声结构。•3D和2D U-NET分别用于3D八八个体积和2D平板Denoising。•使用Plex®Elite9000 SS-OCT（CA Zeiss，Dublin，CA）的500 A-线×500 B型扫描血管扫描。用于训练模型，将来自浅表，深，视网膜和绒毛膜的54×4图像用于2D平板降级，并使用54×500 b-扫描用于3D体积。•在3D体积降解后进行多层分割，并产生EN脸部八板。•基于EN脸部图像的自动阈值用于获取用于VD和PD测量的二进制图像。vd和pd是在降解前后在视网膜平板的6 mm圆（图1）中计算的。•测量变异系数（CV），以测试降解前后视网膜平板上定量分析的重复性。CV的减少表示可重复性的提高。
机器人与人工智能学士学位课程
机器人与人工智能专业为学生提供机器人与人工智能领域的知识和技能。该专业旨在使毕业生能够独立完成该领域的复杂任务，为他们进一步学习或在相关行业获得成功的职业生涯做好准备。机器人与人工智能的应用领域多种多样，在某些情况下，发展迅速。从制造业中的协作轻型机器人、医学中的介入或诊断机器人，到农业或太空旅行中的无人机，传统机器人技术与现代人工智能方法的结合不仅可以实现更高效的流程，而且还可以在所有经济部门创造出全新的应用领域。为了让毕业生积极塑造这种动态环境，该专业将教授物理、电气工程、计算机科学、数学和机器人技术的必要原理，以及人工智能的基础知识和人工智能在机器人技术中的应用。
人工智能在胃肠道组织病理学中的作用演变：最新进展
尽管人工智能 (AI) 的诞生已有 50 多年，但在过去十年中，临床领域的 AI 研究得到了显著扩展。1 随着公共和私人研究人员和机构创建出越来越复杂的 AI 模型，临床医生有望在患者管理方面实现范式转变，无论是在人群层面还是在个人层面。截至本文撰写时，一般临床使用的 AI 应用包括可以解析患者症状并建议是否需要进一步评估（以及具体评估内容）的虚拟聊天机器人 2 、3 可以评估是否存在心房颤动的可穿戴技术 4 ，可以帮助临床医生实时识别结肠息肉的模型 5 ，以及可以汇总医院结果以便与其他机构进行比较的算法。6
通信 - 联合作战中心
成员国和伙伴国家将共同参与演习，解决在高度复杂的作战环境中应对危机的问题。场景将复制常规战争和混合战争的整个范围内的情况。联合作战司令部正在开发演习设计和基于 CAX 的模拟模型，并将拥有一支强大的团队支持演习。我将在 10 月指导 CPX 部分。接下来是 11 月为期两周的联合实战演习 (LIVEX)。我们已经积极参与其中——这是一个高度复杂的环境，不仅北约总部，而且所涉及的各个指挥官都有需要整合的培训目标。我们还有大量非政府组织参与其中，我想我可以肯定地说，我们非常期待测试和加强北约目前的战备状态。
台式：基准测试多代理增强学习
多代理增强学习（MARL）的领域目前正面临可重复性危机。虽然已经提出了用于解决该问题的标准化报告解决方案，但我们仍然缺乏一个实现标准化和可重复性的基准测试工具，同时利用尖端的增强学习（RL）实现。在本文中，我们介绍了台式，这是第一个MARL培训库创建的，目的是在不同的算法，模型和环境中启用标准化的基准测试。Benchmarl使用Torchrl作为后端，授予其高性能，并保持最新的信息，同时解决Marl Pytorch用户的广泛社区。其设计启用系统的配置和报告，从而使用户可以通过简单的单行输入创建和运行com-plex基准测试。Benchmarl在github上开源：https：//github.com/facebookresearch/benchmarl。
使用加密资产的简单有效的投资组合结构
尽管加密货币和常规资产回报之间有记录的差异，但一些作者认为，这两个资产类别在根本上是相似的，即使加密资产的回报率和波动率更高，也有7个类别。我们同意这一观点。在本说明中，我们展示了一种使用风险分配框架 - 构建传统和加密资产投资组合的简单方法，（希望）揭穿了这样的想法，即新颖和综合机器学习方法对于管理包括加密资产在内的投资组合是必要的。基于风险分配方法的后期测试，我们提出了一种更简单的投资组合构建方法，让人联想到传统的60/40股票/债券拆分，该方法由90/10的传统和加密货币资产组成，随后是动态（时变）稀释的现金，以实现给定的Ex-ex-ante-ante风险。我们将此简单的投资组合称为DD90/10。
2023后事后
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