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缩放技术温室气体去除
阿迪纳·阿贝尔斯（Adina Abeles），陈·扎克伯格（Chan Zuckerberg）倡议布拉德·阿克（Brad Ack），海景拉蒙·阿拉特雷（Ramon Alatorre），4个角落碳联盟联盟杰克·安德里斯森（Jack Andreasen） Gabrielle Dreyfus, Institute for Governance & Sustainable Development Simon Freeman, Department of Energy — ARPA-E Julio Friedmann , Carbon Direct Inc. Susana Garcia , Heriot-Watt University Maddie Hall, Living Carbon Dave Hillyard, Carbon Technology Research Foundation Jason Hochman, Direct Air Capture Coalition Nicole Iseppi, Bezos Earth Fund Andy Jarvis, Bezos Earth Fund Marc von Keitz，Grantham基金会Anu Khan，Carbon180 Matt Kirley，RMI Kelley Kizzier，Bezos Earth Fund，Charlotte Levy，Carbon180 Energy of Energy，Arpa-e Cara Maesano - Arpa-e Cara Maesano Moya, Carbonfuture Sara Nawaz, American University — Institute for Responsible Carbon Removal Meghana Palepu, Bezos Earth Fund Aaran Patel , The Nand & Jeet Khemka Foundation Lara Pierpoint , Prime Coalition — Trellis Climate Erika Reinhardt, Spark Climate Solutions Mitchell Rubin , Elemental Excelerator Maki Tazawa, Grantham Foundation Matt Villante, Pacific Northwest国家实验室Anya Waite，海洋前沿学院 /达尔豪西大学Frances Wang，正交气候基金会Eli Weaver，RMI Lori Ziolkowski，国家科学基金会< / div>
在非洲洞察力的气候弹性方面扩展保险...
AADRF African-Arab Disaster Response Fund ACCF Africa Climate Change Fund ACF African Climate Foundation ACRIF Africa Climate Risk Insurance Facility ADP Agricultural Development Programme AfDB African Development Bank AFI Alliance for Financial Inclusion ARC African Risk Capacity ARDMAC Agricultural Development and Marketing Corporation ARIP Adaptation and resilience investment platform ARV Africa Risk View AYII Area Yield Index Insurance CAGR Compound Annual Growth Rate Cat-DDO Catastrophe Deferred Drawdown Option CCA Climate Change Adaptation CERF Central Emergency Relief Fund CSI Corporate social investment CSO Civil Society Organisation DCCMS Department of Climate Change and Meteorological Services DFI Development Finance Institution DFID Department for International Development DoDMA Department of Disaster Management Affairs DRF Disaster Risk Financing DRM Disaster Risk Management DRR Disaster Risk Reduction EM-DAT Emergency Events Database ESG Environmental, Social, and Governance FAO Food and Agriculture Organisation FARMSE Financial Access for Rural Markets Smallholders and Enterprises FEWS NET Famine Early Warning Systems Network FFA Food For Assets FY Fiscal Year GCF Green Climate Fund GDP Gross Domestic Product GWP Gross Written Premiums HII Hybrid Index Insurance IAIS International Association of Insurance Supervisors IFRS International Financial Reporting Standards IMF International Monetary Fund KAIP Kenya Agricultural Insurance Programme KLIP Kenya Livestock Insurance Programme当地地方气候适应性生活设施MCCCI MALAWI商会和行业MFEPD财政，经济计划和发展部MMPI MALAWI MALAWI玉米生产指数MVAC MALAWI脆弱性评估委员会
Anton Korinek 人工智能缩放定律和市场结构
正如 Eric Schmidt 所说，人工智能是否能够超越人类的理解？通过嵌入，我们已经处于黑匣子阶段。随着人工智能与经济的日益融合，它将变得无法拔掉电源，就像不可能在没有重大社会和经济动荡的情况下停止供电一样 时间戳：[9:47] 人工智能扩展定律 [27:48] 人工智能市场快照
扩大非洲可持续电气化并......
对于非洲来说，电气化也是最具成本效益和效率的战略之一，不仅可以降低交通、建筑、工业和农业领域能源最终用途的碳排放，还可以支持持续的社会经济发展。各国政府需要通过制定和实施一致的长期计划、政策和电力路线图来推动这一能源转型。输电和配电网络将在促进广泛电气化方面发挥关键作用，需要大量投资以及促进和支持零排放和低排放技术发展的监管框架。电气化技术已经成熟，但目前一系列现有的政策和经济障碍仍然阻碍其充分发挥潜力。
频率商店：通过列来缩放图像AI- ...
图像上的人工智能改善了现代人类生活的各个方面，并在众多应用中表现出了巨大的成功。但是，执行图像AI是昂贵的。图像AI管道需要通过网络移动重型图像文件，以便许多应用程序可以同时处理具有不同源预算和性能要求的图像。结果，数据移动主导了端到端图像AI成本。这项工作介绍了频店，这是图像的第一个列店。我们的直觉是，图像不需要一次由图像ai全部图像消耗。相反，每个图像中都有“组件”可以单独消费，因此也可以单独存储。这种分解允许在图像AI处理管道上共享数据移动，以进行培训和推理。频率商店将图像分解为列，并通过列存储图像的批次，而不是通过文件存储单个图像。它利用图像数据中的固有块和基于频率的结构，并定义了新型的列抽象。列的存储允许具有各种特征和资源需求的应用程序有效共享数据。列存储具有相似特征的数据项，允许密切的数据代表和有效的压缩。我们表明，与最先进的图像AI存储相比，频率商店的推理/训练时间最多可提高11倍，压缩比最高为2.2倍。
一种用于智能自动化无服务器功能的深度重复增强学习方法
摘要 - 函数-AS-A-Service（FAAS）引入了一个轻巧的，基于功能的云执行模型，该模型在诸如IOT-EDGE数据处理和异常检测等一系列应用程序中找到了相关性。虽然云服务提供商（CSP）提供了近乎无限的功能弹性，但这些应用程序通常会遇到波动的工作负载和更严格的性能限制。典型的CSP策略是基于基于监视的阈值（例如CPU或内存）来确定和调整所需的功能实例或资源，称为自动化，以应对需求和性能。但是，阈值配置需要专家知识，历史数据或对环境的完整视图，从而使自动化的性能瓶颈缺乏适应性的解决方案。强化学习（RL）算法被证明有益于分析复杂的云环境，并导致适应性的政策，从而最大程度地提高了预期目标。最现实的云环境通常涉及操作干扰，并且可见度有限，使它们部分可观察到。在高度动态的设置中解决可观察性的一般解决方案是将复发单元与无模型的RL算法集成，并将决策过程建模为部分可观察到的马尔可夫决策过程（POMDP）。因此，在本文中，我们研究了用于功能自动化的无模型复发剂，并将其与无模型近端策略优化（PPO）算法进行比较。我们探讨了长期术语内存（LSTM）网络与最先进的PPO算法的集成，以发现在我们的实验和评估设置下，经常性的策略能够捕获环境参数并显示出有希望的函数自动效果的结果。我们进一步将基于PPO的自动化剂与商业使用的基于阈值的函数自动化和认为，基于LSTM基于LSTM的自动体现剂能够将吞吐量提高18％，功能执行13％，占8.4％的功能实例。
引用：Ng MY、Youssef A、Pillai M 等人。通过机器学习操作扩展医疗保健领域公平的人工智能。BMJ Health Care Inform 2024；31：e101101。doi:10.1136/bmjhci-2024-101101
机器学习操作 (MLOps) 是一门涉及大规模生产、监控和维护人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 模型的学科，应用于医疗保健可以促进 AI/ML 支持的医疗保健工具从研究向可持续部署的转变。1–3 遵守 MLOps 最佳实践可以解决部署到临床工作流程中的 AI/ML 工具所面临的持续挑战，在这些工作流程中，模型通常在通用性、集成性和稳健性方面存在困难。随着 AI 法规的不断发展，例如美国卫生与公众服务部民权办公室的最终裁决要求医疗保健提供者确保其 AI/ML 工具不具有歧视性，4 医疗保健领域的 MLOps 越来越需要优先考虑健康公平。医疗保健领域的 MLOps 将核心原则置于特定环境中，以满足医疗保健组织对 AI/ML 部署的需求。1–3 我们重点介绍了扩大公平健康 AI/ML 模型部署和建立问责措施 5 的关键原则和考虑因素，以系统地消除健康不平等并遵守 AI/ML 法规（表 1）。医疗保健中的 MLOps 原则之一是优化医疗 AI/ML 工具的临床工作流程集成，以便提供医疗服务。此外，确保模型可供所有患者群体使用并适应不同的临床环境至关重要。优先考虑健康公平的合适功能是进行临床工作流程分析，以确定公平执行 AI/ML 以进行患者护理所需的关键利益相关者、流程和资源。确定的路径为工作流程编排组件的开发提供了信息，这些组件是医疗保健组织 MLOps 管道的基础。
egomimic：通过以自我为中心视频
缩放人与机器人数据。为了研究人类和机器人数据源对性能的缩放效果，我们为cont进行了其他数据收集。对象中的孔任务。如图8，对2小时的机器人数据和1小时人类数据进行了训练，对3个小时的机器人数据（128 vs 74分）进行了训练。值得注意的是，一个小时的人类数据可产生1400个演示，而一个小时的机器人数据中只有135个演示。这些结果证明了自我有效利用人类数据收集效率的能力，从而产生了更明显的缩放效应，从而实质上可以提高任务性能，而不是仅靠机器人数据而实现的目标。我们注意到，在2小时的机器人数据下，在2小时的机器人数据中，egomimic优于ACT，因此一些改进归因于体系结构。
信息时代的非动能能力集成规模化
研究诚信 我们的使命是通过研究和分析帮助改善政策和决策，这一使命通过我们的核心价值观——质量和客观性以及我们对最高诚信和道德行为的坚定承诺得以实现。为确保我们的研究和分析严谨、客观和不偏不倚，我们对研究出版物进行了严格而严格的质量保证流程；通过员工培训、项目筛选和强制披露政策避免出现和实际的财务和其他利益冲突；并通过我们致力于公开发表研究结果和建议、披露已发表研究的资金来源以及确保知识独立的政策，追求研究工作的透明度。有关更多信息，请访问 www.rand.org/about/research-integrity。