XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPoten
人工智能行政命令及其对国防部的潜在影响
2023 年 10 月 20 日，拜登总统发布了一项行政命令 (E.O.)关于人工智能的安全、可靠和值得信赖的开发和使用 (E.O.14110)。该命令为人工智能 (AI) 安全和保障标准提供了指导。它补充了许多相关的美国政府政策文件，包括国务院关于负责任的军事使用人工智能和自主权的政治宣言和国家标准与技术研究所的人工智能风险管理框架。本洞察讨论了该命令对国家安全，特别是国防部 (DOD) 的潜在影响。CRS 报告 R47843《国会 2023 年人工智能行政命令要点》提供了该命令的更广泛概述，作者 Laurie A. Harris 和 Chris Jaikaran。
鉴定有效的paracaspase malt1抑制剂...
结果：我们使用我们专有物理学的自由能扰动（FEP+）建模技术确定了新型的小分子MALT1抑制剂。我们的化合物显示出对MALT1酶活性的有效抑制（亚NM），以及通过表面等离子体共振（SPR）测量的MALT1蛋白的高结合亲和力（sub nm）。bcl10是MALT1的结合伙伴，在C端在C端裂解。Our inhibitors were efficacious in a target engagement assay showing prevention of BCL10 cleavage in Activated B-cell (ABC) subtype of diffuse large B cell lymphoma (DLBCL) cell lines OCI-LY3 and OCI-LY10, which are Bruton tyrosine kinase (BTK) inhibitor ibrutinib-resistant and -responsive respectively.我们的化合物是OCI-LY3和OCI-LY10细胞中IL10分泌的有效抑制剂，这与NF-κB信号传导的抑制一致。我们还检查了MALT1抑制剂对ABC-DLBCL细胞增殖的影响。我们的抑制剂在OCI-LY3和OCI-LY10细胞系中都表现出有效的抗增殖作用，以及在BTKI敏感的ABC-DLBCL细胞图中与ibrutinib的协同作用。检查蛋白酶面板和脱靶安全筛选面板以及体内高剂量耐受性研究表明，我们的化合物具有出色的选择性和明显的安全余量。等离子体IL10和肿瘤BCL10在PK/PD研究中已被鉴定为可靠的PD标记。剂量依赖性肿瘤生长抑制作用，还观察到与Venetoclax结合使用的功效。
JAK2/STAT3信号通路在三阴性乳腺癌中的潜在治疗靶点
三阴性乳腺癌 (TNBC) 因其易转移和预后不良而带来了巨大的临床挑战。TNBC 通过各种机制逃避人体免疫系统的识别和攻击，包括 Janus 激酶 2 (JAK2)/信号转导和转录激活因子 3 (STAT3) 信号通路。该通路的特点是在许多实体瘤中活性增强，在特定的 TNBC 亚型中表现出明显的激活。因此，针对 JAK2/STAT3 信号通路成为一种有前途的精准 TNBC 治疗策略。JAK2/STAT3 通路的信号转导级联主要涉及受体酪氨酸激酶、酪氨酸激酶 JAK2 和转录因子 STAT3。正在进行的临床前研究和临床研究正在积极研究该通路作为 TNBC 治疗的潜在治疗靶点。本文全面回顾了使用小分子化合物靶向 JAK2/STAT3 信号通路治疗 TNBC 的临床前和临床研究。本综述探讨了 JAK2/STAT3 通路在 TNBC 治疗中的作用，评估了活性抑制剂和靶向蛋白水解的嵌合体在 TNBC 治疗中的益处和局限性。目的是促进有效靶向 TNBC 的新型小分子化合物的开发。最终，这项工作旨在为提高 TNBC 患者的治疗效果做出贡献。
一种检测潜在模式混淆的自动化方法
通过观察、问卷调查和其他技术，心理学家已经能够引出个体操作员（通常是飞行员）的心理模型。然而，将设计与特定个体的心理模型进行比较只能提供非常具体的信息；我们感兴趣的是设计是否容易产生模式混淆，为此，将设计与通用心理模型进行比较比将设计与个体心理模型进行比较更有用。这种通用模型可以从培训材料中提取（培训手册的目的之一，通常是隐含的，就是诱导足够的心理模型），也可以指定为明确的要求（例如，“这个按钮应该像一个切换按钮一样运行”）。认知研究对这些模型的性质提供了两个重要见解：首先，它们可以用称为“状态机”的数学结构紧凑地表示；第二，它们往往相当简单（这可以通过应用两个规范的简化来解释[3]）。
碳库存和碳固存的潜力在国家热电厂周围的森林种植库存，Bilaspur，Bilaspur，Chhattisgarh，印度中部
本研究是试图确定印度中部恰蒂斯加尔邦Bilaspur Smart City附近的热电厂附近的森林种植库存的碳库存和碳固存潜力。非破坏性抽样方法用于估计地上生物量和地下生物量。为每棵单独的树测量乳房高度（DBH）处的高度和直径。制作了同类方程，以估计树种的碳储存。在国家热电厂周围记录了35种树种，半径为30公里，在四个不同的方向（东，西，北部和南方）。结果表明，ficus benghalensis是发现碳储存量最大的物种，其次是ficus eligiosa。根据本研究，开发的异形模型可以进一步估算国家热力公司发电厂及其周围森林植被中的碳库存，以及其他热带落叶林。
潜在地质公园的初步可行性评估...
这项预可行性评估向各种利益相关者介绍了斐济地质公园的概念。它试图提供更多的创造力、思维和证据来指导未来工作的范围。评估提出了斐济地质公园的初步概念，并包括供决策者考虑的建议。通过将地质公园集中在现有旅游基础设施和住宿条件良好的地点，它更有可能通过媒体和熟悉访问吸引旅游经营者和斐济旅游局的支持，并提高公私伙伴关系的可能性。需要进一步评估当地领导的程度，包括省级和地方政府以及 mataqali 领导的保护和养护计划，以确保社区和资源所有者的大力参与。这些因素已被确定为成功开发地质公园的关键基础。详细的现场访问和社区咨询对于确定本评估中确定的选项的可行性至关重要。还需要确定一个组织冠军和多利益相关者管理机制来推动这一进程。
通过势能视角探索模型的可转移性
由于预训练的深度学习模型大量可用，迁移学习在计算机视觉任务中变得至关重要。然而，从多样化的模型池中为特定的下游任务选择最佳的预训练模型仍然是一个挑战。现有的衡量预训练模型可迁移性的方法依赖于编码静态特征和任务标签之间的统计相关性，但它们忽略了微调过程中底层表示动态的影响，导致结果不可靠，尤其是对于自监督模型。在本文中，我们提出了一种名为 PED 的富有洞察力的物理启发方法来应对这些挑战。我们从势能的视角重新定义模型选择的挑战，并直接模拟影响微调动态的相互作用力。通过捕捉动态表示的运动来降低力驱动物理模型中的势能，我们可以获得增强的、更稳定的观察结果来估计可迁移性。在 10 个下游任务和 12 个自监督模型上的实验结果表明，我们的方法可以无缝集成到现有的排名技术中并提高其性能，揭示了其对模型选择任务的有效性以及理解迁移学习机制的潜力。代码可在 https://github.com/lixiaotong97/PED 上找到。
探索大型基础模型的开放潜力...
开放式摄取的人类对象相互作用（HOI）的构图与检测以自然语言为指导的新型HOI的问题有关，这对于不认为以人为中心的场景至关重要。然而，先前的零射HOI检测器通常使用相同水平的图形图来模拟距离的HOI，从而在包含具有较大距离的人类对象对的场景中导致次优性能。此外，这些检测器主要依赖类别名称，并概述语言可以提供的丰富上下文信息，这对于捕获通常很少见的开放词汇概念至关重要，而单独使用类别名称的词汇量不佳。在本文中，我们引入了一种新型的端到端开放词汇HOI检测框架，该框架具有有条件的多级解码和细粒度的semantic增强（CMD-SE）（CMD-SE），从而利用了视觉语言模型（VLMS）的潜力。具体来说，我们建议通过在两部分匹配过程中结合软性结合来对具有不同特征图的不同距离的人类对象对进行建模。更重要的是，通过利用大型语言模型（LLM），例如GPT模型，我们利用了他们广泛的世界知识来生成人体部分状态的描述，以进行各种相互作用。然后，我们整合了人体部分的泛化和细粒语义，以证明相互作用的识别。在两个数据集（Swig-hoi和Hico-det）上进行的实验结果表明，我们提出的方法达到了最新的方法，可以实现开放的词汇HOI检测。代码和模型可在https://github.com/ltttpku/cmd-se-版本中使用。
在汽车行业解锁潜力
联合学习是一种分散的方法，用于训练Glo-Bal机器学习模型而无需在参与者之间共享数据，并且它已成为必须保护有关各方数据的情况下存在的关键解决方案。这在数据驱动的预后，健康管理和异常检测系统中非常重要，因为关键数据所有权在几个原始设备制造商和运营商之间划分。但是，对这项技术的适当提出需要在基础架构上进行大量的前期投资，因为计算，能源和网络能力必须支持边缘上的增加负载，这代表了从集中式范式转移。尽管有这些要求，但汽车行业对这项技术作为协作推动者的潜力表现出了极大的兴趣。该技术的隐私益处得到了充分的认可，但是通常不加区分地使用它，而无需透彻考虑其适当性。为了使这一详细的系统映射进行了详细的系统文献映射，通过分析，我们就联合框架的使用方面的有效性提供了对预测性维护和自动行业中异常检测应用的特定挑战的见解。此外，我们通过确定对该技术实施确实有意义的汽车行业的现实世界应用来做出贡献。我们的研究测试了每个人如何响应不同的数据方案。这些发现突出了对量身定制方法的需求，以满足每个应用程序的独特需求。在此基础上，我们使用广泛采用的模型和聚合策略进行了实验分析，以评估在模拟现实世界条件的各种数据拆分配置下，在各种数据拆分配置下评估了Fedeed Learning的性能。结果表明，FedAvg在平衡数据方面的表现最佳，而FedProx在IMBA分布中表现出色，其正则化技术解决了问题。虽然联邦学习持有承诺，但其实施可能并不总是证明成本是合理的，尤其是如果FraMework仅解决了一些关键挑战时。裁缝联合配置可以优化汽车行业的预测性维护和异常检测，但是要仔细考虑有用性和基础设施成本，这对于长期成功而言是限制的。
科索沃的太阳能潜力
摘要 科索沃共和国及其 180 万居民严重依赖两座污染严重的褐煤发电厂 Kosova A 和 Kosova B 发电。占发电量 91% 的燃煤发电厂即将达到使用寿命，需要恢复或停止运行。这意味着科索沃需要能源替代品，以建立更灵活的能源系统，从而为可再生能源提供机会。科索沃的太阳能发电量仍然低于 1%，而且由于缺乏投资和监管框架不完善，其未来的普及率受到阻碍。太阳能发电是一种价格合理、可靠的能源，可以减少贫困、降低失业率、促进经济增长并改善科索沃人民的健康。这与联合国 2030 年议程设定的可持续发展目标相一致，特别是目标 7，“确保人人都能获得负担得起、可靠、可持续的现代能源”。该项目的目的是设计一个技术经济最优的普里什蒂纳大学光伏系统，并研究在科索沃实施光伏系统的潜在技术、社会和经济影响，以帮助实现联合国 2030 年议程，特别是可持续发展目标 7。该项目包括一个定量部分，其中使用系统顾问模型 (SAM) 进行模拟，以计算在不同政策方案下在普里什蒂纳大学安装光伏模块的能量产生和盈利能力。此外，还通过汇编有关科索沃和其他欧洲国家的政策结构的信息进行了一项定性研究，以确定可再生能源发展的障碍和未来趋势。结果表明，普里什蒂纳大学安装光伏系统是有利可图的，其中检查的财务指标（例如 NPV、LCOE 和回收期）显示所有政策情景下的盈利能力。在 200 kWp 的基本方案中，遵循当前政策和容量限制，每个计量点的最大允许容量为 100 kWp，可支付 60% 的年度电费。另外还制作了两个采用替代政策方案的模型，一个采用净计费模型，其中销售费率有所改变，另一个采用更高的容量 298.49 kWp，利用整个屋顶面积。298.49 kWp 的系统产生的能量最高，可以支付 80% 的早期电费。净计费模拟表明，在电力销售价较低的净计费方案中，小规模光伏发电也能实现盈利。所有政策情景下的 LCOE 范围为 6.98 至 8.24 ¢/kWh，低于普里什蒂纳大学的电力购买价。模拟结果和定性研究得出结论，太阳能发电的成本和技术潜力是有利可图且可行的。除了就业机会和健康福利等社会经济因素外，与科索沃目前的能源生产形式相比，太阳能发电可能是一种有竞争力的能源替代品。然而，由于科索沃的限制性可再生能源政策和可能昂贵的上网电价，通过定性研究收集到的建议是，对于大规模光伏发电，如果需要，可以改用拍卖方案，并可能使用 FiP，监管机构将强调开放、公平和竞争的市场。太阳能具有竞争力，在此类计划中会表现良好，科索沃的利益相关者和监管机构应鼓励其实施。关键词：太阳能光伏；产消者；光伏激励措施；净计量；净计费；LCOE；自用；科索沃