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路径集成是在没有环境地标的情况下导航，并且是空间内存的主要认知机制。路径积分性能主要使用三角完成任务（TCT）在人类中评估。在人类中，TCT对早期诊断阿尔茨海默氏病显示了希望。 然而，在啮齿动物中，使用多种任务评估了路径积分，但目前没有一个为TCT提供同源性。 作为啮齿动物通常用作临床前模型，导致物种之间可比性能指标的同源路径积分任务很重要。 在本研究中，我们开发并测试了三角完成任务的新型啮齿动物版本，以增强路径整合性能的跨物种可比性。 大鼠能够理解和执行任务。 一组阿尔茨海默氏病模型大鼠（TGF344-AD）表现出与野生型同窝仔相似的路径整合性能。但是，对行为结构的分析表明使用不同的行为策略。 这项工作建立了三角完成任务的新型啮齿动物同源物，从而促进了人类路径整合的增强反向翻译研究。在人类中，TCT对早期诊断阿尔茨海默氏病显示了希望。然而，在啮齿动物中，使用多种任务评估了路径积分，但目前没有一个为TCT提供同源性。作为啮齿动物通常用作临床前模型，导致物种之间可比性能指标的同源路径积分任务很重要。在本研究中，我们开发并测试了三角完成任务的新型啮齿动物版本，以增强路径整合性能的跨物种可比性。大鼠能够理解和执行任务。一组阿尔茨海默氏病模型大鼠（TGF344-AD）表现出与野生型同窝仔相似的路径整合性能。但是，对行为结构的分析表明使用不同的行为策略。这项工作建立了三角完成任务的新型啮齿动物同源物，从而促进了人类路径整合的增强反向翻译研究。
工人触角中特定于任务的气味受体表达表明，感觉过滤器调节蚂蚁的劳动分裂
劳动分裂（DOL）是昆虫社会的一个特征，在该特征通常由专业人士执行。内部工人专注于育雏或巢穴护理，而其他工人则通过在外面觅食来冒险。理论提出，在面对与任务相关的刺激的情况下，工人有不同的阈值来执行某些任务，从而导致专业化并因此是DOL。工人在对与任务相关的提示的响应中的反应有所不同，而不是他们如何看待此类信息。在这里，我们检验了以下假设：DOL源于工人的效率不同以检测特定任务的刺激。我们使用转录组学来测量护士和大脑的mRNA表达水平，以及蚂蚁temnothorax longispinosus的觅食者。与大脑相比，我们发现在天线中的行为表型之间差异表达的七倍。此外，所有气味受体的一半是差异表达的，在护士触角中上调了9- exon基因家族。护士和觅食者显然在对嗅觉环境和与任务相关的信号的看法上有所不同。我们的研究支持了以下假设：触角感觉过滤器倾向于专门从事特定任务。
用于调度截止日期敏感的可延展任务的算法
摘要由于批处理数据处理的无处不在，计划可延展的批处理任务的相关问题受到了极大的关注。我们考虑了一个基本模型，其中一组任务要在多个相同的机器上处理，并且每个任务均由值，一个工作负载，截止日期和并行性约束。在平行性界限内，分配给任务的机器数量会随着时间而变化而不会影响其工作负载。在本文中，我们确定了边界条件，并通过构造证明一组具有截止日期的可延展任务可以通过其截止日期来完成，并且仅当它满足边界条件时。该核心结果在调度算法的设计和分析中起关键作用：（i）考虑到几个典型的目标，例如社交福利最大化，机器最小化和最小化最大加权完成时间，以及（ii）当算法和动态编程等算法技术技术时，会适用于社交范围。结果，我们为上述问题提供了四种新的或改进的算法。
对临床和生物医学任务应用的指令进行了零射和几次研究
摘要大型语言模型（LLMS）的最新出现已在自然语言处理（NLP）领域取得了重大进步。尽管这些新模型在各种任务上都表现出卓越的性能，但在他们可以处理的任务的多样性和应用领域的多样性方面，它们的应用和潜力仍未得到充分展望。在这种情况下，我们在一组13个现实世界中的临床和生物医学NLP任务中评估了四个最先进的指导型LLM（Chatgpt，Flan-T5 UL2，TK-Instruct和Alpaca），英语中的NLP任务，包括指定的实用性识别（NER），问题（NER），求解（QA），涉及（QA），涉及（qa），resitation（qa），更多。我们的总体结果表明，这些评估的LLMS在大多数任务中以零和几乎没有弹药方案的方式进行了最先进的模型的性能，即使他们以前从未遇到过这些任务的示例，尤其是在质量检查任务中表现出色。但是，我们还观察到，分类和重新任务无法通过为医疗领域设计的专门训练的模型（例如PubMedbert）实现的性能。最后，我们注意到，在所有研究任务中，没有一个LLM胜过所有其他LLM，某些模型比其他模型更适合某些任务。
科罗拉多州AI影响工作组
[草稿2025年1月30日]通过举行许多会议，在该会议中，工作队与许多利益相关者互动，工作队听到了担忧，并收到了有关SB 24-205中各种规定的拟议修订。这些导致了工作队成员之间的讨论，这些成员确定了许多潜在领域，可以澄清，完善和以其他方式改进法律。这些讨论表明，尽管利益相关者之间的某些问题存在明显差异，尤其是在行业群体和公共利益集团的代表之间，但也有许多问题，可以实现共识或相互可接受的妥协。工作队建议，政策制定者和利益相关者之间的讨论在未来几周和几个月内继续进行，以在可能的变更上达成共识并达成协议。，工作队希望这种持续的参与不仅会导致同意和妥协的问题，而且在一些最有争议的问题上达成共识。为了帮助构架未来的讨论，本文档组的其余部分将修订分为四类：
科罗拉多州AI影响工作组
[草稿2025年1月30日]通过举行许多会议，在该会议中，工作队与许多利益相关者互动，工作队听到了担忧，并收到了有关SB 24-205中各种规定的拟议修订。这些导致了工作队成员之间的讨论，这些成员确定了许多潜在领域，可以澄清，完善和以其他方式改进法律。这些讨论表明，尽管利益相关者之间的某些问题存在明显差异，尤其是在行业群体和公共利益集团的代表之间，但也有许多问题，可以实现共识或相互可接受的妥协。工作队建议，政策制定者和利益相关者之间的讨论在未来几周和几个月内继续进行，以在可能的变更上达成共识并达成协议。，工作队希望这种持续的参与不仅会导致同意和妥协的问题，而且在一些最有争议的问题上达成共识。为了帮助构架未来的讨论，本文档组的其余部分将修订分为四类：
自然相关财务披露工作组 (TNFD)
英国私募股权和风险投资协会 (BVCA) 是英国私募股权 (PE) 和风险投资 (VC)（私募资本）行业的行业机构和公共政策倡导者。我们代表了英国绝大多数私募资本公司、他们的专业顾问以及大量英国和全球投资者。2023 年，英国管理的基金共筹集了 596 亿英镑用于全球投资，其中 201 亿英镑由私募资本投资于英国经济各个行业的英国企业。英国有超过 12,000 家由私募资本支持的公司，目前在英国雇用了超过 220 万人。约 58% 的支持企业位于伦敦以外，90% 的投资企业是中小企业 (SME)。
路易斯安那州劳动力和社会服务改革任务...
2023 年，五分之一的路易斯安那州居民获得了公共援助（107 万人），总支出为 32.7 亿美元，涉及一系列联邦和州资助的项目，包括补充营养援助计划 (SNAP)、贫困家庭临时援助 (TANF)、劳动力创新和机会法案 (WIOA)、儿童保育援助计划 (CCAP)、失业保险 (UI) 和医疗补助。路易斯安那州的职位空缺率（职位空缺占就业人数的百分比）是全国最高的州之一，贫困率也是全国最高的州之一。1 然而，数据显示，未来五年，路易斯安那州预计将有 61,918 个新的职位空缺，同时有 33 亿美元的新私人投资和 39 亿美元的联邦道路和桥梁投资。2 释放这些投资所提供的经济增长潜力的关键是提高劳动力参与率，并通过所有路易斯安那州人的有酬就业和有意义的职业促进向上流动。这是全州劳动力和社会服务计划应该努力实现的愿景。
众议院两党人工智能特别工作组
尊敬的迈克·约翰逊 尊敬的哈基姆·杰弗里斯 众议院议长 民主党领袖 美国众议院 美国众议院 华盛顿特区 20515 华盛顿特区 20515 致众议院议长约翰逊和民主党领袖杰弗里斯的信 尊敬的众议院议长约翰逊和领袖杰弗里斯： 我们，两党人工智能工作组的联合主席，在此向您提交我们在本报告中的主要发现。 虽然人工智能 (AI) 并不是一个新概念，但过去几年令人震惊的技术进步使人工智能成为众多政策讨论的焦点。人工智能具有巨大的潜力，可以改善社会和经济，并应对复杂的国家挑战。 从优化制造到开发严重疾病的治疗方法，人工智能可以大大提高生产力，使我们能够更快、更经济高效地实现目标。 然而，我们也认识到人工智能可能会被滥用并导致各种类型的危害。 本报告强调了美国在负责任的人工智能创新方法方面的领导地位，同时考虑了可能适合保护国家免受当前和新出现的威胁的护栏。您委托 24 名成员（12 名共和党人和 12 名民主党人）制定美国对人工智能采用、创新和治理的愿景。人工智能工作组从行业、政府、民间社会和学术界的领域专家那里收集了有关突出人工智能问题的信息，并提供了 66 项关键发现和 85 项建议。总之，这份报告概括了一种有针对性的方法，既平衡了促进充满活力的人工智能创新的需求，又保护美国人免受潜在危害，因为我们正进入人工智能的广泛采用时代。我们感谢您成立人工智能工作组，并渴望这份报告能够为未来的国会政策制定提供参考。
认知任务中的个体差异
在本文中，我们回顾了最近（已发表和新颖的）数据，这些数据显示了小鼠在赌博任务（MGT，即小鼠赌博任务）中建立的决策策略的个体间差异。同类动物会发展出不同的行为，乍一看可能很有趣。然而，使用大量小鼠，我们发现 MGT 中出现了个性，大约 30% 的健康小鼠表现出规避风险的选择，而大约 20-25% 的小鼠做出风险倾向的选择。这些策略伴随着不同的大脑网络动员和区域（前额叶和纹状体）单胺的个体水平。我们进一步说明了三种对健康成年小鼠认知策略产生巨大影响的生态方式：睡眠剥夺、蔗糖或人工甜味剂暴露以及定期暴露于刺激环境。如何揭开个体策略的面纱，它们的神经/神经化学基础是什么，以及我们是否可以通过不同的环境操纵来塑造或重塑它们，这些问题具有重要意义，首先是为了了解大脑如何做出灵活的决定，其次是为了研究健康成人和发育中大脑的行为可塑性。后者可能为在心理疾病出现之前识别对不良事件的脆弱性特征开辟新途径。