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帕索罗布尔斯地区灌溉农业对当地经济的经济影响以及《可持续地下水管理法》的潜在影响
执行摘要 本研究旨在分析帕索罗布尔斯子流域、AVA 和圣路易斯奥比斯波县的农业和酿酒业的经济影响，并评估帕索罗布尔斯子流域地下水可持续性计划可能对农业行业造成的影响。该计划将在 2020 年至 2040 年及以后减少水分配和/或增加流域的水价。提交给州水资源部的地下水可持续性计划指出，如果用水和降水模式继续下去，根据水文学家的报告，该流域每年将透支 14,000 英亩英尺的水，约占流域总抽水量的 17%。地下水是该子流域农业灌溉水的唯一来源。我们分析了用水量分别减少 10%、17% 和 23% 的情景。我们展示了灌溉农业的经济影响以及该地区酿酒厂水果产量下降的影响。灌溉农业减少给帕索次流域经济造成的损失在 4950 万美元至 1.463 亿美元之间，就业岗位减少在 459 至 1289 个之间，具体取决于水量减少。葡萄酒价值损失的经济影响更为显著，导致次流域整体经济损失 1.834 亿美元至 4.58 亿美元，帕索罗布尔斯酿酒厂产值损失 8380 万美元至 2.156 亿美元。由于种植者、葡萄酒生产商和消费者的销售和支出减少，PR 次流域经济的失业人数估计为 1358 至 3351 人。帕索罗布尔斯葡萄酒行业预计将失去 376 至 967 个工作岗位。本文提供的分析表明，帕索盆地葡萄酒行业的总经济价值和就业岗位可能会损失 12% 至 32%，圣路易斯奥比斯波县所有葡萄酒厂的经济产出和就业岗位可能会损失 10% 至 26%。就整个农业经济的经济价值损失而言，我们的分析和圣路易斯奥比斯波县农业专员办公室赞助的一项独立研究都表明，圣路易斯奥比斯波县葡萄酒厂为整个圣路易斯奥比斯波县经济贡献了近 8.6 亿美元。我们的分析表明，如果发生水资源削减，圣路易斯奥比斯波县葡萄酒行业的总产出价值可能会损失 21% 至 53%。灌溉农业总体上也将遭受重大损失，圣路易斯奥比斯波县生产农业的总价值预计将下降 4% 至 11%。本研究旨在概述灌溉农业地下水使用量减少可能产生的潜在经济影响。水资源减少的经济影响是巨大的，将导致当地商业环境的重组。这项分析可能会促使当地官员寻求其他水源，并找到创造性的解决方案来实现帕索罗布尔斯子流域地下水的可持续性。结果汇总表列于下页。
通过活动推理在边缘设备上的自适应流处理
当前物联网的情况正在见证数据量的不断增加，该数据量是在恒定流中生成的，呼吁新颖的架构和逻辑解决方案来处理它。将数据处理转移到计算频谱的边缘可确保负载的更好分配，并且在原理中，较低的潜伏期和更好的隐私性。但是，管理这种结构很复杂，尤其是当要求（SLOS）的要求（SLO）（SLO）需要确保由应用程序的所有者和基础架构经理指定时。尽管基于机器学习（ML）的管理解决方案，研究人员和从业人员有大量提案，但仍在努力进行长期预测和控制以及准确的故障排除。因此，我们提出了一种基于主动推理（AIF）的新型ML范式 - 神经科学的概念描述了大脑如何不断预测和评估感觉信息以减少长期惊喜。我们在异质的真实流处理用例中实现并进行评估，其中基于AIF的代理商不断优化了在多个设备上运行的三个自动驾驶服务的三个SLO的实现。代理使用因果知识逐渐了解其行为与要求满足以及哪些配置有偏爱的理解。通过这种方法，我们的代理需要三十次迭代才能收敛到最佳解决方案，
2023 年圣路易斯奥比斯波县劳动力状况报告
圣路易斯奥比斯波县的劳动力市场从 COVID-19 疫情中恢复的速度比该州其他地区更快。尽管该地区因疫情而遭受的失业人数比该州多，但从 2020 年到 2022 年，圣路易斯奥比斯波县的就业增长速度快于该州（10.4% 对 9.5%）。（图 1 和表 1）圣路易斯奥比斯波县的失业率达到了疫情前的水平，并且仍低于全州平均水平，为 3.5%（而全州为 4.2%）。从 2018 年到 2022 年，圣路易斯奥比斯波县的失业率每年都低于全州平均水平。（图 2）然而，圣路易斯奥比斯波县面临着就业质量问题，因为该县的低薪工作集中度（56.7%）高于该州其他地区（53.2%）。 （图 4）2018 年至 2022 年间，低工资旅游、酒店和娱乐行业的就业率有所增长（+3.9%），该行业在当地就业中占主导地位，占全县就业岗位的近五分之一，而农业和食品行业的就业率则增长了 20.4%，全县就业集中度比州平均水平高出 182%。
特刊人工智能用于眼底照相机和扫描激光检眼镜图像的自动叠加
眼底视网膜成像和荧光血管造影数据，利用视网膜图像中视网膜血管树的存在。6 Mahapatra 等人应用生成对抗网络在注册文件的监督下注册多模态图像，这些注册文件由其他传统方法获得。7 然而，在这两项研究中，叠加方法仅限于用相同相机和相同视野拍摄的视网膜图像，只是波长不同（用标准相机拍摄的荧光血管造影和彩色眼底图像）。此外，人工智能已用于分析单模态图像分析以对疾病进行分类或检测，10-12 但目前还没有方法可以共定位和分析多个成像和功能数据。因此，作为应用人工智能分析多仪器成像和功能研究的初步步骤，我们尝试将来自扫描激光平台的图像叠加到眼底照相机平台上。这些成像平台利用不同的光学路径和不同类型的照明（扫描激光与泛光照明）。我们选择使用红外扫描激光检眼镜 (IR SLO) 图像作为原型 SLO 图像来叠加到彩色眼底 (CF) 上。照片是用眼底照相机拍摄的，因为所有接受光学相干断层扫描 (OCT) 扫描的患者都会进行此类成像，而且红外图像的光学和纵横比预计与用 SLO 拍摄的自发荧光 (AF) 或多色 (MC) 图像相似并因此适用于这些图像，所以这些结果可能适用于许多类型的图像。我们注意到 SLO 图像是使用与 CF 图像不同的光学和仪器拍摄的，因此这似乎是确定 AI 代理是否可以通过检查血管位置来完成这种叠加的良好开端。这项研究的创新之处在于，我们对一种新型 AI 算法在多模态视网膜图像配准方面的表现进行了严格的、隐蔽的研究。我们的算法能够执行图像配准，而无需大量手动注释的真实图像集。
CS223生物信息学，第二节，秋季2024
成功完成本课程后，学生将：1。SLO-1开发生物信息学计算能力：知道如何分析和预测生物信息学算法的性能，例如，分析用于相关性分析，PCA，模式分析等的各种算法的递归和迭代实现，以及如何用于回答BioInformatics问题的问题。2。SLO-2证据推理和生物信息学：证据推理的简介（ER）微积分是传统概率和统计推断的概括。将以比传统方法更大的忠诚度来帮助回答与生物信息学相关的问题的示例。3。SLO-3高级HMM：讨论传统HMM的一些局限性。介绍高级HMM，例如配置文件HMM，跳跃HMM，PAIR-HMMS，Sub-HMM和Phylo-HMM。4。SLO-4表观遗传学：对表观遗传学有足够的介绍性理解，以使学生获得研究由表观遗传学机制引起的疾病所需的知识，并能够开发一条简单的分析管道，该管道将在整个剩余学期中使用，并与其余的课程进行集成。上面的每个SLO对应于下面课程日历中描述的学习模块。也就是说，有四（4）个学习模块与上述每个SLO相对应。
dynamollm：设计LLM推理群集的性能和能源效率
摘要 - 生成大语言模型（LLM）的快速发展和广泛采用使它们成为各种应用程序中的关键工作量。今天，LLM推理群集会收到大量具有严格服务级别目标（SLO）的查询。为了达到所需的性能，这些模型在渴望的GPU上执行，从而导致Interence簇消耗大量能量，并且因此导致过多的碳发射。幸运的是，我们发现有一个很好的机会来利用推理计算属性和推理工作载荷中的波动的异质性，以显着提高能源效率。但是，如此多样化且动态的环境在不同的系统配置中创建了一个较大的搜索空间（例如，，实例数量，模型并行性和GPU频率）转化为不同的绩效权衡。为了应对这些挑战，我们提出了Dynamollm，这是LLM推理环境的第一个能源管理框架。dynamollm会自动，动态地重新配置推理群集，以优化服务性能SLO下的LLM服务的能量和成本。我们表明，在服务级别，Dynamollm可以保留53％的能源和38％的运营碳排放，并在满足潜伏期SLOS的同时，为客户降低了61％的成本。
能源、矿产和自然资源部
米歇尔·卢汉 格里沙姆 州长 莎拉·科特雷尔·普罗普斯特 内阁秘书 托德·E·莱希，法学博士，哲学博士 副秘书 通知 油井命名惯例已更新 2023 年 2 月 24 日 近年来，石油保护部门（“OCD”）发现新的钻井许可证申请（“APD”）有所增加。OCD 还发现，许多运营商没有遵循历史性的 OCD 和州土地办公室（“SLO”）命名惯例。偏离州的油井命名惯例会对数据质量产生负面影响，并给监管机构带来不必要的工作量。命名不当会导致工作人员不得不审查并可能更改相关的油井名称和财产代码。命名不当还使得 OCD 和 SLO 难以将生产与共享相同资源的油井联系起来。油井名称会创建相关的“财产”代码，然后该代码链接并允许州机构准确跟踪相关生产。如果没有正确的命名，这些油井将无法正确地相互链接。在 APD 批准和开始生产后，名称更改被确定为必要的更改，这进一步复杂化了流程，因为这些油井需要额外的 ITO 服务来处理相关杂项，因为所有相关生产必须由运营商进行核对，以确保正确报告给相应的财产代码。2022 年，有 357 口油井需要更改油井名称。我们发布此通知是为了提醒运营商注意这些要求。不遵守这些要求可能会导致 APD 处理延迟。OCD 还附上了一份 SLO 油井名称指南供参考（见附件 A）。根据本通知，除非监管机构之一明确联系运营商，否则运营商无需对已经生产的油井进行任何油井名称更改。否则，本通知将持续适用。任何指示更改不符合以下命名要求的当前生产油井名称的运营商都需要联系 OCD 以确保正确更改。您可以通过 OCD.Engineer@emnrd.nm.gov 联系 OCD。
