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JSSC经典纸：低功耗CMOS数字设计
为什么论文很重要？在发布时，数字CMOS电路的开关速度和硅面积是用于电路优化的主要设计。本文对设计技术提出了显着意识，这些技术也允许执行给定计算所需的功率和能量的最小化。确定，为了最大程度地减少功率耗散，需要在从系统级别开始，从架构和电路开始到基础制造技术的各个级别的设计过程攻击问题。能量优化的设计现已成为CMOS设计中的主要考虑之一，并且电池操作的设备的重要性不断增加，并且在高性能系统中的降温局限性。
儿童心肺运动测试的实际方面
在典范中使用心肺运动测试（CPET）为潜在的生理学原因提供了重要的见解，该原因是无法解释的与运动相关的抱怨或症状，以及基于生理反应或异常的特定病理生理模式。此外，CPET有助于评估慢性（肺/心脏）疾病儿童的运动表现。例如，它可以确定任何不良反应来行使和估计特定治疗措施的影响。它对静止的肺功能和/或Car-diac功能评估所反映出的病理学模式，反应和对运动的反应和异常的全球评估。儿科中CPET结果的临床解释需要有关病理生理反应和解释性策略的特定知识，这些知识可以适应于针对儿童医疗状况或残疾的问题。
可持续性和净零附件
● Low Energy Transformation Initiative ( LETI) Climate Emergency Design Guide ● Building Research Establishment Environmental Assessment Method (BREEAM) New Construction Version 6 ● BREEAM Refurbishment and fit-out 2014 ● Chartered Institution of Building Services Engineers ( CIBSE)Guides ● Royal Institution of Chartered Surveyors ( RICS) - Whole Life Carbon Assessment for the Built Environment ● Royal Institute of British Architects (RIBA) 2020 Plan of Work ●RIBA 2030气候挑战●更好的建筑物伙伴关系文件和标准●政府软着陆●绿色建筑委员会 - 建筑物任务2030●英国绿色建筑委员会（UKGBC）净零碳建筑物净建筑物 - 框架定义●政府购买标准的框架定义标准，政府购买标准的第6条，绿化标准●实施能源技术列表●实施绿色的产品●实施绿色的产品●实施绿色的产品●•实施绿色的产品。 ●政府枢纽健康建筑标准●训练基础设施性能[TIP2030]●建筑剧本
探索 AI 安全性的程度：通用性、能力和控制
人们经常通过对比专业人工智能与通用人工智能 (AGI)、分析有限能力系统的短期危害与“超级智能”带来的长期风险，以及概念化人工智能系统对其环境和自身进行限制控制的复杂方式（影响、对人类的伤害、自我伤害、遏制等），来探索人工智能安全的前景。在本立场文件中，我们将人工智能安全的这三个方面重新视为定量因素——通用性、能力和控制——并表明通过定义这些维度的指标，可以更精确地描述和分析人工智能风险。作为示例，我们说明了如何在强化学习设置中的玩具场景中为一些简单代理定义这些指标及其值。
建筑业中的人工智能
Peter 是伦敦大学学院的名誉教授，教授合同管理和法律。他是律师公会信息技术小组的成员，该小组为律师和政府部门提供安全、数据管理、GDPR 和新兴技术方面的建议。他是一名认证小组评委，也是《Keating 论建筑合同》和《Keating 论海上建筑和海洋工程合同》的特约撰稿人。日期：2024 年 12 月 5 日星期四时间：18:00 至 19:30 链接：收到您填写完整的注册表后，Zoom 链接将通过电子邮件发送给您，如果需要，在收到付款后也会发送。费用（含增值税）： AoA、ACPM、BIArb、CESA、MBA、RICS、SAICE 和 WISA 会员：R 200.00 AoA 学生：R 0.00 非会员：R 250.00 大学生、专业培训生、学生辩护律师和候选律师：R 0.00 请于 2024 年 12 月 4 日星期三之前回复 无论您是付费还是非付费参会者，请将您填写完整的注册表发送给我们的财务经理 Michelle Venter，地址为 michelle@arbitrators.co.za
本文已被接受在IEEE Wireless Communications杂志上发表。请引用它为A. S. Abdalla，J。Moore，N。Adihikari，
摘要 - 开放无线接入网络（O-RAN）为建立和操作高级蜂窝网络提供了新的自由度。强调分类，开放界面，多供应商支持和运行智能控制器（RICS），o-ran o-ran促进了对新应用程序和技术趋势的适应。然而，该体系结构引入了新的安全挑战。本文提出了利用零信托原则的o-ran安全性。我们介绍了零信任ran（Ztran），该信托ran（Ztran）嵌入了服务身份验证，入侵检测和安全的切片子系统，该子系统被封装为XAPP。我们在开放的人工智能蜂窝（OAIC）重新搜索平台上实现ZTRAN，并在合法的用户吞吐量和延迟数字方面证明了其可行性和有效性。我们的实验分析说明了Ztran的入侵检测和安全切片微服务如何有效地运作，并在O-Ran Alliance的近实时RIC的一部分中共同运行。研究方向包括探索机器学习和其他威胁智能供稿，以提高性能并扩大Ztran的范围。
利用移民背景信息个性化对话
为了保持任务的连续性，最近人们研究了跨不同实施方案迁移对话式 AI 代理，以进一步改善用户体验。然而，这些可迁移代理在与用户对话时缺乏对用户信息和迁移设备的上下文理解。这就引出了一个问题：当代理迁移到实施方案以根据上下文预测下一句话语时，他会如何表现。我们从具有迁移上下文的众包工作者之间的对话中收集了一个数据集，该数据集涉及代理迁移到的实施方案的不同环境（公共或私人）中的个人和非个人话语。我们在有和没有迁移上下文的数据集上训练了生成模型和信息检索模型，并报告了定性指标和人工评估的结果。我们相信，迁移数据集将有助于训练未来的可迁移 AI 系统。
弱奖励模型将生成模型转换为强大的因果事件提取系统
因果关系边界的固有歧义在评估因果事件提取任务时构成了挑战。传统的会议诸如精确匹配和Bertscore之类的传统会议反映了模型性能，因此我们训练了评估模型以近似人类评估，从而达到了高度的一致性。我们用它们通过提取模型来形成增强学习，以使其与人类的喜好保持一致，并优先使用语义理解。我们通过多PLE数据集成功地探索了我们的方法，包括将在一个数据集中训练的评估者转移到另一个数据集中，以减轻对人类注销数据的依赖。在这种情况下，我们还提出了一种弱至较小的诉讼方法，该方法使用AN-NOTARDATED数据的一部分来训练评估模型，同时仍在训练RL模型中达到高性能。1