XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPrioritize
通过数据驱动的创新转化菲律宾农业：定量景观评估以优先考虑技术解决方案
与生态农业管理一起提高效率和生产力。由于所有类别都宣称关注合理的关注，因此菲律宾的农业创新工作涵盖了各种各样的补充方法。图像分析是重要的A.I.农业创新中使用的工具（Susheel等，2023）。例如，图像处理，机器学习和深度学习用于作物中的疾病鉴定（Haq等，2023）。小麦作物中的杂草检测也是使用图像分析和人工智能进行的。此外，在作物产量和生物量估计中使用了高光谱图像分析（Li等，2022）。此外，研究表明，可持续的农业创新对于增强可持续农业价值链和
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 , Yurong Yu 4 , Ian Crawford 5 , Scott Archer-Nicholls 6 , Philip James 7 , Ann Gledson 6 , Gavin Shaddick 8,3 , Robert Haines 2, 6, , Loïc Lannelongue 2 ,9,10,11,12 , Emily Lines 3 ,13 , Scott Hosking 3 ,14 , David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将持续增加且成本将持续降低的隐含假设背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信，环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区——以及当地研究可能带来巨大好处的地区——不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为主要考虑因素还将催化科学研究的创新方法
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 、Yurong Yu 4 、Ian Crawford 5 、Scott Archer-Nicholls 6 、Philip James 7 、Ann Gledson 6 、Gavin Shaddick 8,3 、Robert Haines 2, 6, 、Loïc Lannelongue 2 、9,10,11,12 、Emily Lines 3 、13 、Scott Hosking 3 、14 、David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将继续增加且成本将继续降低的隐含假设的背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区 - 以及当地研究可能带来巨大利益的地区 - 不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为首要考虑因素还将催化科学研究的创新方法。通过将这些变化与基于领域的科学需求理解相结合，我们可以以战略方式为最佳实践制定标准。计算方法的能源需求净零被定义为人类向大气中排放的温室气体与人类从大气中清除的温室气体相平衡的状态。实现净零排放需要社会、政治、经济和技术领域的协调努力 1 。人工智能和数据科学将在这一复杂过程中发挥关键作用，帮助我们了解并最终优化人为能源使用 2 。与这一潜在优势相竞争的是，人工智能和数据科学本身具有巨大的能源和环境成本 3,4 。人工智能研究、开发和应用的资源需求不断增加，各国面临着投资更大规模计算设施以跟上步伐的压力 5 。将环境可持续性嵌入人工智能。人们认识到这种做法对环境的潜在影响，从而推动人们努力使计算更具可持续性，包括采用更节能的硬件、更好地管理数据中心以及使用可再生能源为系统供电 6 。人们还认识到软件架构的作用很重要，要取得进展，需要用户熟练编写高效的代码，以最大限度地减少对环境的影响 5 。有一些举措正在推广用于研究的节能软件（例如，https://greensoftware.foundation/ ），同时还努力为计算科学家制定高级原则 7 。尽管如此，方法的环境可持续性目前并不是计算科学研究界任何部分的主要考虑因素，而且对于那些希望以可持续的方式开发或使用人工智能和数据科学的人来说，几乎没有指导方针。艾伦图灵研究所环境与可持续发展兴趣小组首次会议于 2022 年 3 月 15 日在曼彻斯特举行，会议以一场关于
液流电池的技术经济优化利用优化潜力对不同的优化可能性进行优先排序
为了成功实现氧化还原流电池的广泛市场进入，不仅技术性能，而且系统的经济效率也很重要。因此，已知的流电池必须针对特定应用进行技术经济优化。并非每一项技术上可行的改进都会对经济相关的性能或与能源相关的特定成本产生相同的积极影响。借助优化潜力作为值，可以对具体情况下可能的优化方法进行优先排序。对基于钒和甲基紫精和 TEMPO 的氧化还原流电池进行了广泛的比较测量，为此处介绍的模型的所有输入值建立了数据基础。数据来自实验室电池的测量，因为只有从这些实际数值中才能获得成本。本文开发的理论模型可用作其他研究的深厚基础，例如工业电池，以便能够进行目标导向的优化和更现实的比较。© 2023 作者。由 IOP Publishing Limited 代表电化学学会出版。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名 4.0 许可条款发布（CC BY，http://creativecommons.org/licenses/ by/4.0/），允许在任何媒体中不受限制地重复使用作品，前提是对原始作品进行适当引用。[DOI：10.1149/ 1945-7111/acdda0]
具体指挥：为什么战斗训练中心应优先在城市指挥所进行训练
在参加战斗训练中心 (CTC) 准备参加大规模作战行动 (LSCO) 的美国陆军旅战斗队 (BCT) 面临的最棘手挑战之一，是如何保持对敌人的指挥与控制，而这些敌人配备了先进的高空监视系统和电子战技术，可以迅速定位和协助瞄准指挥所。为有效执行指挥与控制行动，总部必须确保其在协作所有作战职能以指导行动时接收和传输数据的能力。传统上，指挥官选择通过将参谋计划人员物理上集中部署在一个隐蔽的固定位置来同步多域行动，作为一种连续性手段。但是，虽然将参谋人员集中部署可以促进良好的指挥与控制，但从该总部向下属单位发出的大量现代通信电子签名越来越有可能被敌方部队轻易检测到 (OPFOR)。
优先考虑多囊肾病药物靶点以及从囊前和囊性小鼠 Pkd2 模型基因表达逆转中重新利用候选药物
1. 美国阿拉巴马州伯明翰市阿拉巴马大学伯明翰分校赫尔辛克医学院细胞、发育和整合生物学系 2. 美国佐治亚州梅肯市默瑟大学生物医学科学系 3. 美国肯塔基州列克星敦市肯塔基大学医学院 4. 美国阿拉巴马州伯明翰市阿拉巴马大学伯明翰分校赫尔辛克医学院外科系 5. 美国阿拉巴马州伯明翰市阿拉巴马大学伯明翰分校赫尔辛克医学院医学系及美国阿拉巴马州伯明翰市退伍军人事务部医疗中心 * 通讯作者：bnp0001@uab.edu
高通量成像优先级 - ...
人类遗传学是加速目标选择并增加药物开发成功的可能性的强大工具。对疾病的遗传基础的越来越多的理解提供了识别可能针对潜在分子病理和发展疾病修饰疗法的靶标。在这里，我们开发了一个工作流程，以测试来自高吞吐量筛选（HTS）中人类遗传学的感兴趣基因（GOI）。使用有关心脏结构，功能和疾病风险的公开可用的人遗传数据，我们优先考虑100多个心肌病疾病的靶标。siRNA和AAV-ORF文库，以促进人类诱导的多能干细胞衍生的心肌细胞（HIPSC-CMS）和心脏成纤维细胞（CF）中这些基因的敲低或过表达。开发了两个定制的MATLAB HTS图像处理脚本，称为“ tamarack”和“豪猪”，用于量化HIPSC-CM肉瘤形态和CF激活，分别使用小波转换来检测亚细胞结构。tamarack可以量化肌节计数，长度和方向。豪猪能够定量成纤维细胞激活指标，包括α-平滑肌肌动蛋白，应力纤维计数，长度，方向，核α-SMA重叠和F-肌动蛋白α-SMA重叠。我们确定了CM和CF屏幕的最高命中，以进行进一步的分析。
实施保护优先列表 - 美国陆军
免责声明：陆军经验教训中心 (CALL) 提供专业信息，但本文表达的观点为作者的观点，而非国防部或其下属机构的观点。内容不一定反映美国陆军的官方立场，也不会改变或取代其他美国陆军官方出版物中的任何信息。作者对其所提供材料的准确性和来源文件负责。2022 年 4 月 4 日至 13 日，加州国民警卫队第 40 步兵师 (40ID) 参加了在德克萨斯州胡德堡举行的战士演习 (WFX) 22-4 指挥所演习。WFX 为 40ID 提供了工具和信心，使其能够在年底执行 WFX，并在 2023 年进行后续动员。在 WFX 期间与陆军第三军合作，使 40ID 工作人员能够巩固流程，同时创新新方法，将移动和机动与保障和保护作战功能同步。该师的保护小组在同步不同的作战功能方面发挥着重要作用。保护小组负责保护部署或位于师级作战区域内的与任务相关的军事和非军事人员、设备、设施、信息和基础设施的有效性和生存能力。40ID 的后方指挥所 (RCP) 使用保护优先级列表 (PPL) 作为中央规划产品，以同步接下来 72-96 小时内师级后方区域的所有行动。RCP 的参谋规划人员在空中任务命令 (ATO) 框架内组织 PPL，火力作战功能使用该框架来规划空中支援、间接火力和陆军航空攻击。同步行动使 RCP 能够最大限度地利用师级机动增强旅 (MEB) 的有限资源，这是一个多功能旅总部，旨在更有效地指挥和控制来自多个组织的部队，执行任务以支持区域行动。最大限度地提高 MEB 的效率有助于扩大作战范围，同时限制部队 (RTF) 的风险。将 PPL 集成到 ATO 周期中可以进行彻底的参谋分析和协调，以最大限度地利用资源，同时使师参谋能够在决定性行动期间评估任务风险 (RTM)。“关键路径”是许多陆军参谋人员用来描述关键产品和会议的逻辑顺序和嵌套的术语，这些产品和会议有助于指挥官做出决策。师参谋人员投入大量时间来确定其组织的具体关键路径，以便其指挥官做出最佳决策。RCP 维持同步、运输工作组、维护工作组和保护工作组使参谋规划人员能够管理各个层级的信息，扩大作战范围并管理 RTM。
必须优先考虑新一代脑机接口网络安全的八个理由
脑机接口 (BCI) 是与大脑交互的双向系统，可以获取神经数据和刺激神经元。BCI 可根据其侵入性程度进行分类，侵入性接口广泛应用于医学治疗。例如，专注于神经记录的侵入性 BCI 已用于控制残疾患者的假肢，而用于神经调节的 BCI 则有助于治疗神经退行性疾病，如帕金森病 [9]。就侵入性而言，第二大 BCI 家族是非侵入性 BCI。基于非侵入性原理的 BCI，主要专注于神经数据采集，如脑电图 (EEG)，近年来越来越受欢迎，其应用范围从传统医疗场景扩展到娱乐或视频游戏等新领域。然而，尽管非侵入性 BCI 有诸多好处，但一些文献从神经数据采集的角度发现了特定的网络安全问题。具体来说，Martinovic 等人 [ 19 ] 证明攻击者可以利用 BCI 用户在接受已知视觉刺激时产生的大脑反应 (P300 电位)，获取敏感的个人数据。Bonaci 等人 [ 1 ] 还描述了一种场景，攻击者可以恶意添加或修改定义 BCI 的软件模块
不同群体如何优先考虑负责任的人工智能的道德价值观
私营公司、公共部门组织和学术团体已经概述了他们认为对负责任的人工智能技术很重要的道德价值观。虽然他们的建议集中在一组核心价值观上，但对于更具代表性的公众会认为对他们所接触并可能受其影响的人工智能技术重要的价值观知之甚少。我们进行了一项调查，研究个人如何看待和优先考虑三个群体的负责任的人工智能价值观：美国人口代表样本（N=743）、众包工作者样本（N=755）和人工智能从业者样本（N=175）。我们的结果通过实证证实了一个共同的担忧：人工智能从业者的价值优先顺序与普通公众不同。与美国代表样本相比，人工智能从业者似乎认为负责任的人工智能价值观不太重要，并强调不同的价值观。相比之下，自我认同为女性和黑人的受访者认为负责任的人工智能价值观比其他群体更重要。令人惊讶的是，相比报告遭受歧视经历的参与者，自由主义倾向的参与者更有可能优先考虑公平性。我们的研究结果强调了关注谁来定义“负责任的人工智能”的重要性。