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关于人工智能伦理的建议
人工智能已经在增强或取代人类应对复杂挑战的努力。它发出了 COVID-19 疫情的一些早期警报，帮助加速了疫苗的开发，并在恢复过程中发挥着越来越重要的作用。然而，进步也给个人和社会带来了风险。在某些情况下，人工智能的开发和使用会产生意想不到的后果，例如操纵行为、加剧不平等和偏见、极端主义和激进主义，或歧视性就业市场。在其他情况下，人工智能的部署带有先验恶意，例如传播虚假信息或劫持核心流程。
宾夕法尼亚州卫生部门的跨部门合作如何加强气候和环境正义
环境正义是指不分种族、肤色、国籍或收入，公平对待和有意义地参与制定、实施和执行环境法律、法规和政策。几十年来，宾夕法尼亚州一直与州政府机构合作解决环境正义问题。宾夕法尼亚州卫生部 (DOH) 与宾夕法尼亚州环境保护部 (DEP) 合作，于 1999 年召集了一个全州环境正义工作组，随后成立了环境正义咨询委员会，为推进宾夕法尼亚州的环境正义提供建议。由于环境正义领域面临持续的污染和气候变化挑战，宾夕法尼亚州将环境正义列为优先事项。该州在美国环保署国家优先事项名单上拥有第三多的超级基金场地，其中许多场地位于低收入社区。 DEP 的 2022 年综合水质报告发现，宾夕法尼亚州 33% 的河流和溪流不符合供水、水生生物、娱乐或鱼类消费的质量标准。气候变化可能会加剧广泛的健康结果方面的现有种族差异，包括死亡、呼吸系统疾病和心脏病、精神健康和与热有关的疾病，尤其是在有色人种的婴儿和儿童中。2021 年 10 月，前宾夕法尼亚州州长汤姆·沃尔夫采取行动，更好地协调该州的环境正义工作，签署了 2021-07 号行政命令，正式在 DEP 成立了环境正义办公室 (OEJ) 和环境正义跨部门委员会 (EJIC)。该命令引用了宾夕法尼亚州宪法第 1 条第 27 款中规定的清洁空气和水的权利，指示该办公室每五年制定一次环境正义战略计划并成立环境正义委员会。环境正义委员会的成员包括宾夕法尼亚州行政机构部长的指定工作人员，包括卫生部。环境正义委员会审查并为环境保护署环境正义计划的制定和实施提供意见，并就环境健康问题向州长办公室提出建议，并建议将环境正义考虑纳入机构决策的流程，以及其他活动。自 2022 年首次召开会议以来，卫生部一直积极参与环境正义委员会，并将环境正义作为部门的优先事项。宾夕法尼亚州卫生部的环境正义战略计划 卫生部将环境正义视为实现其使命和愿景的关键，并指出“解决环境正义社区居民所承受的不成比例的不良健康影响负担对于实现健康公平至关重要。” 卫生部环境卫生流行病学司与政策办公室、健康公平办公室和应急响应与准备局合作，为卫生部制定了环境正义战略计划。
跟踪飞机轨迹...
1. 简介。轨迹跟踪是飞行控制系统的一项基本任务。在这一任务中，确保所采用的方法准确，特别是对干扰具有鲁棒性至关重要。这对于飞行的关键阶段（例如进近和着陆）尤其重要，因为飞行在拥挤的空域和近地飞行。在这些阶段，干扰引起的偏离参考轨迹可能会导致灾难性的后果。因此，风是飞行系统最危险的干扰之一，因为它不可预测，对飞机动力学影响很大。考虑到上述飞行条件下控制任务的关键性，迄今为止已经研究了几种用于此应用的方法。在 [19] 中，作者提出了一种 gamma/theta 制导律，用于跟踪已知风场的最优控制方法得出的轨迹。作者在垂直平面上制定了问题，并使用起飞阶段的数值示例说明了所开发的方法。 [15] 中的研究提出了一种自适应控制方案，利用该思想控制飞机在起飞阶段的爬升率。该反馈控制律不需要事先了解风场。[4] 中的作者将非线性空间反演方法应用于飞机轨迹跟踪。开发了一种新的垂直平面制导方案，与传统的基于非线性动态反演的方法相比，其跟踪性能有所提高。与 [19] 类似，需要对现有的风扰动进行先验估计。着陆飞行阶段被视为二维跟踪
人工智能和机器人的生存风险和全球治理问题
执行摘要 _______________ 1 介绍：全球人工智能治理的现实政策 _____________ 2 人工智能政策预防原则的问题 _____________ 4 定义和优先考虑现有风险 __________________ 5 与全球监管制度相关的挑战 ______________ 7 控制“杀手机器人”的使用 ___________________ 9 控制“计算”的挑战 ____________________ 10 大规模监视解决方案的问题 ___________ 12 国际条约和协议的局限性 _____________ 14 不遵守防止扩散的要求 ____ 15 一厢情愿、抽象价值观和模棱两可的建议的危险 _____________________ 17 双边或单边行动的令人不安的前景 _____________________ 20 确保持续对话与协调的建议 ___________________ 22 优先考虑持续沟通 _ 22 吸取互联网治理的经验教训：多中心方法可以帮助 ____________ 23 拥抱社会法，帮助建立国际规范 _____________ 24 改善半官方机构之间的协调 _______________ 25 用小多边方法填补空白 ___________________ 28 征募人工智能开发者的“认知共同体”以帮助 _________ 29 结论：在讨论全球人工智能风险时拒绝宿命论和狂热主义 _______________________ 30 关键要点 __________________ 31 关于作者 _______________ 31
具有存储的模型的后验时间序列聚合
太阳能和风能等可变可再生能源的增长正在增加气候不确定性对能源系统规划的影响。理想情况下，解决这个问题需要至少跨越几十年的高分辨率时间序列。然而，解决此类数据集上的容量扩展规划模型通常需要太多的计算时间或内存。为了降低计算成本，用户通常使用时间序列聚合将需求和天气时间序列压缩为较少的时间步长。方法通常是先验的，仅使用有关输入时间序列的信息。最近的研究强调了这种方法的局限性，因为减少输入时间序列的统计误差指标通常不会导致更准确的模型输出。此外，许多聚合方案不适用于具有存储的模型，因为它们会扭曲时间顺序。在本文中，我们为具有存储的模型引入了后验时间序列聚合方案。我们的方法适应底层能源系统模型；即使具有相同的时间序列输入，聚合在具有不同技术或拓扑的系统中也可能有所不同。此外，它们保留了时间顺序，因此允许对存储技术进行建模。我们研究了许多方法。我们发现后验方法比先验方法效果更好，主要是通过系统地识别和保存相关的极端事件。我们希望这些工具能让长期需求和天气时间序列在容量扩展规划研究中更易于管理。我们公开提供我们的模型、数据和代码。
欧盟委员会布鲁塞尔，2023 年 6 月 21 日 C(2023 ...
本工作计划中设定的管理模式变化将在选定获资助的提案后进行评估，并根据《财务条例》第 154 条接受机构的事先评估，以确保保护欧盟的财政利益。负责的授权官员有权与顺利通过《财务条例》第 154 条所述事先评估的实体签订出资协议。如果无法及时与支柱评估实体就出资协议的条款达成一致，则相关项目可由委员会直接管理。
绿野仙踪 (WoZ) — 黄砖之旅
自 1983 年以来，“绿野仙踪”一词已在实验心理学、人为因素、人体工程学和可用性工程领域广泛使用，用来描述一种测试或迭代设计方法，其中实验者（“巫师”）在实验室环境中模拟理论上的智能计算机应用程序的行为（通常是进入另一个房间并拦截参与者与系统之间的所有通信）。有时这是利用参与者的先验知识来完成的，有时这是一种低级欺骗，用于管理参与者的期望并鼓励自然行为（但我希望在实验的汇报部分始终进行适当的披露！）。
Metataxonomic和代谢组学证据与龋齿有关的生物膜稳态破坏：一项体外研究
图3通过主坐标分析（PCOA），Caries Biofilms群体与共生相分离，显示了18个样本之间的分布；进行了Anosim，Permanova和PermDISP测试，以测试先验定义的组的显着性。结果表明，两组之间通过系统发育定性（未加权的unifrac p-值= 0.017）和定量（对加权Unifrac距离p -value = 0.003的永久分析）措施之间的显着差异，也显示了jaccard距离（Permanova perterov p -value curtis discort = 0.00001）和bray curtiv = 0.001 = 0.001） 0.001）
B.Sc. （生物技术）_05072024.pdf M.Sc.教学大纲（物理）（模式-2023） B.Sc. （微生物学）_06062024.pdf T. Y. B. Sc。电子科学 CI M.Tech._newsyllabus_29052023.pdf 时间表端s.e._2019-pat。
模块-1经典统计力学L：12个宏观和显微镜状态，相空间，统计集合，假定相等的先验概率，状态密度的行为，Lowville的定理（经典）。在系统平衡中的能量分布，概率分布的清晰度。微型典型的合奏，规范的合奏，规范合奏的应用（磁磁性，分子，理想气体中的分子，大气定律），平均值的计算和规范合奏中的平均值和波动，与热力学的相关性，在热力学中的连接，在较大的元素中，在较大的α上进行了较大的α型和平均值的化学物质，均等的化学物质，平均值，平均值，平均值，平均值，平均值，平均值，平均值，均值范围。根据宏伟分区功能的功能。
地形超级...
简介。对计划地形的高保真理解对于准确的表面条件建模是必要的。对于潜在的未来人类和机器人勘探领域，例如即将到来的阿耳emis派任务的候选降落地点。LOLA提供的 1高度测量测量已用于在月球杆附近的Moder-Ate分辨率上开发地形模型，例如2米 /小像素（MPP）。 但是，在许多感兴趣的地区，需要高分辨率的托图。 分析方法，例如形状从阴影（SFS），3,4，以高分辨率光学图像的形式包含上下文信息，例如由月球侦察轨道轨道窄角（LRO NAC）所提供的信息。 sfs将先验的低分辨率DEM作为焦油分辨率的共同注册图像作为输入，其中每个图像都从其他方向从太阳照亮。 这种方法提供了统计保证和输出高分辨率DEM的可解释性，但它们在计算上很昂贵，需要人类输入（例如参数微调）。 因此，适用于大面积很麻烦。 我们实施了基于生成-AI的超分辨率工具，以在月球上开发准确的高分辨率DEM。 尤其是，我们将图像到图像形象的schodinger桥（SB）方法5应用于条件性一代设置，该设置在超分辨率任务中取得了很大的成功。 我们的图像到图像SB Trans-在考虑一组操作图像的同时，形成了向后高分辨率DEM的先验样品（低分辨率DEM）。1高度测量测量已用于在月球杆附近的Moder-Ate分辨率上开发地形模型，例如2米 /小像素（MPP）。但是，在许多感兴趣的地区，需要高分辨率的托图。分析方法，例如形状从阴影（SFS），3,4，以高分辨率光学图像的形式包含上下文信息，例如由月球侦察轨道轨道窄角（LRO NAC）所提供的信息。sfs将先验的低分辨率DEM作为焦油分辨率的共同注册图像作为输入，其中每个图像都从其他方向从太阳照亮。这种方法提供了统计保证和输出高分辨率DEM的可解释性，但它们在计算上很昂贵，需要人类输入（例如参数微调）。因此，适用于大面积很麻烦。我们实施了基于生成-AI的超分辨率工具，以在月球上开发准确的高分辨率DEM。尤其是，我们将图像到图像形象的schodinger桥（SB）方法5应用于条件性一代设置，该设置在超分辨率任务中取得了很大的成功。我们的图像到图像SB Trans-在考虑一组操作图像的同时，形成了向后高分辨率DEM的先验样品（低分辨率DEM）。生成的AI方法具有比分析方法更有效地扩展到更大的输入的潜力，并且可以超越培训数据集。