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效率NETV2：较小的型号和更快的培训
可以通过在训练过程中逐步增加图像大小来进一步加速我们的培训。许多以前的作品，例如渐进式调整（Howard，2018），FixRes（Touvron等人，2019年）和混合匹配（Hoffer等人，2019年），在培训中使用了较小的图像尺寸；但是，它们通常对所有图像尺寸保持相同的正则化，从而导致准确性下降。我们认为，对不同图像大小保持相同的规则ization并不理想：对于同一网络，小图像大小会导致小网络小组，因此需要弱的正则化；反之亦然，较大的图像大小需要更强的正则化来对抗过度拟合（请参阅第4.1节）。基于这种见解，我们提出了一种改进的渐进学习方法：在早期的培训时期，我们以较小的图像大小和较弱的正则化（例如，辍学和数据增强）训练网络，然后我们逐渐增加图像大小并增加更强大的调节化。建立在渐进式调整的基础上（Howard，2018），但是通过动态调整正则化，我们的方法可以加快训练而不会导致准确性下降。
桑迪亚实验室新闻
Ihab 带领他的团队四年来第二次荣获研发奖。这一享有盛誉的奖项表彰了全球范围内开发的最有前途的新产品、新工艺、新材料和新软件。有人可能会说，这些奖项体现了创新的实际行动。在谈到合作时，计算机科学家 Siva Rajamanickam 和他的团队获得了 R&D 100 奖，Siva 说这个项目是在休息室开始的。“我和一位同事在休息室闲逛时问了一个问题，‘帐篷里最高的杆子是什么？’意思是，材料工作流程中最昂贵的部分是什么，”Siva 说道。“我的同事解释了他们如何花费数月时间进行密度泛函理论模拟，并指出如果可以加快这个过程，将会‘改变游戏规则’。“那次谈话让我开始思考如何为 DFT 构建一个人工智能模型。我向同事提出了这个想法，他对此表示怀疑——我没有材料科学背景，所以我是一个局外人，他建议我可以做得比他们几十年来做得更好。但他向我推荐了两位 DFT 专家，他们恰好
课程描述索引 - USU 目录 - 犹他州立大学
JAPN 日语 ................................................................................652 JCOM 新闻与传播 ..............................................................................652 KOR 韩语 ..............................................................................................655 LAEP 景观建筑与环境规划 ..............................................................656 LANG 语言 ..............................................................................................657 LAS 文科 .............................................................................................658 LATN 拉丁语 .............................................................................................658 LATS 拉丁美洲研究 .............................................................................658 LING 语言学 .............................................................................................658 MAE 机械与航空航天工程 .............................................................659 MATH 数学 .............................................................................................663 MHR 管理与人力资源 .............................................................................665 MS 军事科学 .............................................................................................668 MUSC 音乐 .............................................................................................668 NAV 纳瓦霍语 .............................................................................................675 NEPA 国家环境政策法 .............................................................................676 NFS 营养与食品科学 .............................................................................676 NR 自然资源 .............................................................................................680 NURS 护理 .............................................................................................681 （与韦伯州立大学联合提供） OSS 办公系统支持 ................................................................682 PE 体育 ..............................................................................682 PEP 体育专业 ..............................................................684 PFP 个人理财规划 ................................................................687 PHIL 哲学 ................................................................................687 PHYS 物理学 ................................................................................689 PLSC 植物科学 .............................................................................691 POLS 政治科学 .............................................................................694 PORT 葡萄牙语 .............................................................................696 PRP 公园和娱乐专业 .............................................................697 PSB 植物、土壤和生物气象学 .............................................................698 PSY 心理学 .............................................................................698 PUBH 公共卫生 .............................................................................703 REH 康复咨询 .............................................................................704 RUSS 俄语 .............................................................................705 SCED 中学教育 ..................................................................705 SCI 科学 ..............................................................................709 SOC 社会学 ..............................................................................709 SOIL 土壤科学 ..............................................................................711 SPAN 西班牙语 ..............................................................................713 SPCH 言语交际 ..............................................................................714 SPED 特殊教育 ..............................................................................715 STAT 统计学 .............................................................................719 SW 社会工作 .............................................................................721 THEA 戏剧艺术 .............................................................................722 USU 大学研究 .............................................................................726 WATS 流域科学 .............................................................................726（从 AWER 更改为 WATS，2007 年春季生效） WGS 妇女与性别研究 .............................................................726 WILD 荒地资源 .............................................................................726（从 FRWS 更改为 WILD，2007 年春季生效）
太平洋连接 - 美国陆军工程兵团檀香山地区 - 美国陆军
尽管 1992 年飓风伊尼基对夏威夷考艾岛和瓦胡岛造成的创伤已基本痊愈，但 134 英里/小时风速的破坏力仍历历在目。伊尼基造成了 16 亿美元的损失，并永远改变了许多人的生活。今年和每年一样，夏威夷州都会举行 Makani Pahili（夏威夷语中的飓风）飓风防备演习，重点是应对此类风暴。该演习通常在飓风季节开始前举行，今年的演习时间为 4 月 29 日至 5 月 7 日。虽然演习的重点是县级和州级民防响应，但国家气象局、联邦紧急事务管理局、陆军工程兵团和其他机构也会参加，以演习准备情况并测试他们的灾难计划。 Makani Pahili 还提醒人们，尽管夏威夷群岛是世界上最孤立的陆地，但它们仍然容易受到热带风暴的袭击。“飓风季节从 6 月 1 日开始，一直持续到 11 月 30 日，”应急管理部 (EMD) 的 Ken Suiso 说。“我们期待参加这样的演习，因为它涉及如此多的人和机构，这是我们能最接近现实的。”今年的新举措是使用一种名为 ENGLINK 的基于互联网的报告系统，该系统加快了各机构之间的信息传递。
人工智能和机器学习在 COVID-19 大流行中的作用：我们在 4IR 和可持续发展目标方面学到了什么教训
摘要：COVID-19 大流行扰乱了人类生存的各个方面，世界经济的所有部门都受到了严重影响。在卫生领域，大流行阻碍并逆转了卫生进步，随后缩短了预期寿命，尤其是在发展中国家和欠发达国家。另一方面，机器学习和人工智能为全球应对大流行做出了巨大贡献。因此，本研究旨在评估人工智能和机器学习在应对 COVID-19 大流行带来的危险中所发挥的作用，并推断第四次工业革命和可持续发展目标的经验教训。使用定性内容分析，结果表明人工智能和机器学习在应对 COVID-19 大流行带来的挑战中发挥了重要作用。人工智能、机器学习和各种数字通信工具通过远程医疗在扩大客户沟通方面发挥了重要作用，为了解 COVID-19 的传播方式提供了平台，并加快了 COVID-19 的研究和治疗，还有其他显著的成就。我们从中吸取的教训是，尽管第四次工业革命中技术带来了颠覆性影响，并带来了越来越多的意外后果，但人工智能和机器学习所发挥的作用促使我们得出结论，政府必须建立对这些技术的信任，以解决未来的健康问题，确保实现与良好健康和福祉相关的可持续发展目标。
人机协作装配任务中的脑机接口和手动引导控制
摘要：协作机器人 (Cobots) 是一种小型机器，可编程执行各种任务，能够减轻操作员的工作条件。因此，它们可以用于中小型企业，这些企业的特点是生产批次小，任务复杂多样。要开发实际的协作应用，需要合适的任务设计和人机之间的合适交互策略。实现人机之间有效、高效的通信策略是协作方法的里程碑之一，它可以基于多种通信技术，可能以多模式方式实现。在这项工作中，我们专注于合作装配任务。利用脑机接口 (BCI) 向协作机器人提供命令，使操作员能够在所需的时间在独立和合作协助模式之间切换。当操作员查看与不同命令相对应的两个闪烁屏幕时，可以根据收集的大脑命令激活这两种控制，这样操作员就不需要腾出双手向协作机器人发出命令信息，并且可以加快装配过程。通过在装配应用中开发和测试交互来验证所提方法的可行性。对同一装配任务的周期时间（有无协作机器人支持）进行了比较，比较了平均时间、变化性和学习趋势。因此，评估了所提交互策略的可用性和有效性，以评估所提解决方案在实际工业环境中的优势。
当前的方法用于理解霉菌毒素生物合成的分子机制
摘要：丝状真菌能够合成一系列的二级代谢产物，这些代谢物在真菌与其他生物圈之间的相互作用中起各种关键作用，从而终止其生态效果。其中许多人可能会有一种有益的活动可以被利用，以及对人类和动物健康的负面影响，就像霉菌毒素污染了全球大量食品，饲料，饲料和农产品，并带来严重的健康和经济风险。由于下一代测序技术的出现，在过去十年中，霉菌毒素生物合成的分子方面已经大大加快了，这大大降低了基因组测序的成本和相关的杂音分析。在这里，我们高度阐明了OMIC方法的使用和整合用于研究霉菌毒素生物合成的最新进展。特别关注基因组学和转录方法方法，用于鉴定和表征霉菌毒素的生物合成基因簇以及对响应生理和环境因素激活的调节途径的理解。基因组编辑技术的最新创新也为完整解释调节和生物合成途径提供了更强大的工具。最后，我们解决了关于霉菌真菌生物学的组合数据的解释的关键问题。他们正在迅速扩展，需要开发资源，以实现更有效率的整合，以及研究界相互交织的数据的完整性和可用性。
星期五传单-ST James'（Coldwaltham）
亲爱的父母和照顾者，好吧，在这里，我们正处于秋季学期的末期，尽管这是我们已经有一段时间的最长任期之一，但它也已经加快了！在这个术语中有很多值得享受和庆祝的地方：我们的新企鹅的成功定居；学习djembe鼓的乐趣；森林学校每周在课堂上建立，更不用说大厅的精美翻新，其可爱的横梁和变色的灯光！有很多很棒的学习正在发生，很高兴与孩子一起上学。在学校的最后几周充满了节日乐趣，您将可以阅读以下更多信息。感谢您对所有活动的出色贡献 - 如果没有父母/护理人员的支持，我们将无法提供这些可爱的经历，因此我们真的很感激。圣吉尔斯教堂的Christingle Service感谢所有与我们一起在圣吉尔斯教堂（St Giles Church）的父母/照顾者为Christingle服务。这确实是今年的亮点之一，我们希望每个人都喜欢传统和不那么传统的歌曲，尤其是我的独奏版Feliz Navidad！孩子们的举止都很好，并且非常谨慎。感谢所有与孩子们合作的员工，以使基督教和教堂支持他们。
从制造任务的演示中有效学习
制造业最近从大规模生产到大规模定制的范式的转变需要经常根据市场需求重新配置和重新编程。这些任务通过时间，准确性和能源效率的关键指标进行评估。但是，传统的编程方法要求现场机器人专家以及大量的时间和资源投资，增加了停机时间和成本。从示范中学习（LFD）是一种潜在的替代方案，它使机器人能够通过人类的示威来获取任务[1]。然而，现有的LFD方法的效率通常受到演示质量的阻碍，通常无法满足关键指标。这些演示通常较慢，并且由于不同任务阶段的速度需求变化，因此不能统一加速[2]。此外，这些演示中的固有噪音直接影响人类老师意图的编码准确性。因此，在不妥协的情况下过滤这种噪声变得不平凡。现有的LFD方法可能会在准确性和时间之间进行次优的权衡。此外，指示高能量征服的高射击轨迹是嘈杂示范的经常结果。尽管学习算法可以在某种程度上减轻这些混蛋的尖峰，但它会阻碍学习效率。平衡混蛋最小化并遵守原始演示路径是当前LFD方法难以有效解决的复杂任务。
人工智能困境：增长与生存风险
人工智能 (AI) 的最新进展可能会在未来几年提高生活水平。蛋白质折叠、语音识别以及生成模型在生成文本和图像方面的惊人成就已经超出了几年前的预期（Bubeck 等人，2023 年）。人工智能似乎很可能在短期内增强我们的创新能力，而且人工智能在许多认知任务上匹敌甚至超越人类智能并开始自我创新肯定是有可能的。一旦机器能够产生想法，研究人员的数量和质量所设定的增长限制可能不再存在，增长率可能会加快，甚至有可能导致所谓的无限消费的“奇点”。Aghion、B. Jones 和 C. Jones（2019 年）；Trammell 和 Korinek（2020 年）；Davidson（2021 年）； Nordhaus ( 2021 )；以及 Erdil 和 Besiroglu ( 2023 )。另一方面，这些进步并非没有风险。包括 OpenAI 和谷歌的顶尖研究人员在内的人工智能社区的相当一部分人警告说，这些进步可能对人类构成生存风险，要么来自“坏人”对人工智能的恶意使用，要么甚至可能来自超级智能人工智能本身。更简洁地说，人工智能可以比电力或互联网提高生活水平。但它可能带来超过核武器的风险。此外，这些可能性——无论可能性如何——都是相互关联的。正是在这样的世界状态下，人工智能足够强大，可以带来深刻的增长