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TIM：利用 TIMES-爱尔兰模型 (v1.0) 模拟应对爱尔兰长期能源系统挑战的途径
1 爱尔兰科克大学环境研究所 SFI MaREI 能源、气候和海洋中心能源政策和建模组 2 爱尔兰科克大学工程学院 3 美国哥伦比亚大学国际与公共事务学院全球能源政策中心 4 中国大连理工大学
技术飞速发展。个人和组织却跟不上步伐。这种矛盾给我们这个时代带来了一系列重大挑战
2020 年初，全球疫情爆发，我们的研究团队迅速采取行动，及时、准确、以数据为依据，对 COVID-19 及其影响进行分析。IDE 研究人员与 Facebook、Safegraph、Praekelt、Graphika 和其他公司合作，分析了数百万个数据点，旨在为全球领导人提供建议，帮助他们以最有效的方式降低感染曲线并重启经济。这项巨大努力的成果就是 COVID-19 快速响应中心，这是一个开源存储库，提供及时、基于事实且可操作的信息，迄今为止已包含 60 多篇论文和引文。该资源为政策制定者、商界领袖和公民提供信息和解决方案。请访问我们的 Covid-19 响应中心。
时间分辨氧化信号跨藻类 - Embryophyte划分1 2 Tim P. Rieseberg 1， *，＃，Armin addras 1， *， *，Tatyana darienko 1，
Time-resolved oxidative signal convergence across the algae–embryophyte divide 1 2 Tim P. Rieseberg 1, * ,# ,Armin Dadras 1, * , Tatyana Darienko 1 , Sina Post 2 , Cornelia Herrfurth 2,3 , 3 Janine M. R. Fürst-Jansen 1 , Nils Hohnhorst 1 , Romy Petroll 4 , Stefan A. Rensing 5，Thomas 4Pröschold1,6，Sophie de Vries 1，Iker Irisarri 1,7,8，Ivo Feussner 2,3,9，Jan de Vries 1,2,7,10＃5 6 1 - Goettingen University of Applipip bioinformatics of Appliped Bioinformatics，Goldschmidtstr。1，37077 7德国Goettingen 8 2 - Goettingen大学，阿尔布雷希特·哈勒植物科学研究所，植物生物化学系，Justus-von-liebig-weg，37077 9 9 Goettingen 9 Goettingen，德国，10 3 - Goettingen，Goettingen for Metherborience and forebornial Inuccomerient ot for Metheriment goet grobbbboiment（Gobb）脂科学，Justus-von-liebig Weg 11，37077德国Goettingen，12 4 - 藻类发展与进化系，Max Planck生物学研究所Tübingen，德国Tübingen，德国，德国，13 5--弗里布尔格大学生物信号研究中心（Bioss），弗里布尔格，弗里布尔氏菌，弗里布尔氏弗里布尔，5-3--奥地利Mondsee 15 7 - GOLDSCHMIDTSTR的校园研究所数据科学（CIDAS）。 33土地上的压力在动力学方面是独特的，需要在光和温度上进行迅速而急剧的变化。 虽然我们34知道土地植物与他们最接近的链球菌藻类亲戚共享35个基因组成的主要组成部分，以进行动态压力反应，但他们的一致作用却几乎没有理解。 这些激酶轮毂已经有41种自来已经综合了多种环境投入。1，37077 7德国Goettingen 8 2 - Goettingen大学，阿尔布雷希特·哈勒植物科学研究所，植物生物化学系，Justus-von-liebig-weg，37077 9 9 Goettingen 9 Goettingen，德国，10 3 - Goettingen，Goettingen for Metherborience and forebornial Inuccomerient ot for Metheriment goet grobbbboiment（Gobb）脂科学，Justus-von-liebig Weg 11，37077德国Goettingen，12 4 - 藻类发展与进化系，Max Planck生物学研究所Tübingen，德国Tübingen，德国，德国，13 5--弗里布尔格大学生物信号研究中心（Bioss），弗里布尔格，弗里布尔氏菌，弗里布尔氏弗里布尔，5-3--奥地利Mondsee 15 7 - GOLDSCHMIDTSTR的校园研究所数据科学（CIDAS）。33土地上的压力在动力学方面是独特的，需要在光和温度上进行迅速而急剧的变化。虽然我们34知道土地植物与他们最接近的链球菌藻类亲戚共享35个基因组成的主要组成部分，以进行动态压力反应，但他们的一致作用却几乎没有理解。这些激酶轮毂已经有41种自来已经综合了多种环境投入。1，37077德国Goettingen 16 8 - 莱布尼兹生物多样性研究中心，莱布尼兹生物多样性变化分析研究所（LIB），汉堡17号博物馆，汉堡，马丁 - 莱瑟 - 莱瑟 - 王子帕特尔茨，20146年汉堡，摩尔群岛，Gogoettingen，Gogoetting， （GZMB），Justus- Von-Liebig植物生物化学系19 WEG 11，37077 Goettingen，德国20 10 10 - Goettingen大学，Goettingen分子生物科学中心（GZMB），应用生物信息学系，21 Goldschmidtstr。1，37077德国Goettingen 22 *同等贡献23 #authors for Noteence：timphilipp.rieseberg@uni-goettingen.de＆devries＆devries＆devries.jan@uni-goettingen.de 24 25 orcid：tim prieseberg：tim prieseberg 000000-0003-35548-848-848-848-848-8475，ARMIN DADRRAS 0000-0001-7649-2388，JanineMr.Fürst-Jansen 0000-0002-5269-8725，26 Tatyana darienko 0000-0002-1957-0076，Cornelia herrfurth：0000-0001-0001-8255-3255，IVOUSS：0000-0001-825-3255，IVOUSSNE： IKER IRISARRI 0000-27 0002-3628-1137，StefanA。 29 30 31摘要32最早的土地植物在适应环境压力方面面临着重大挑战。在这里，我们36种使用光生理学，2.7 TBP的转录组学以及对270多个不同样本的37个代谢物分析分析的时间疗法应力分析，以研究三种38 38 6亿年6亿年的链球菌的应力动力学。42 43引言44地球表面带有光合作用的生命。生物多样性的蓝细菌和藻类在岩石和树皮上形成绿色的45个生物膜，而地衣在最黯淡的山顶上壮成长。通过共表达分析和Granger Causal 39推断，我们预测了一个基因调节网络，该网络在40个乙烯信号成分，Osmosensor和主要激酶的链条上检索古代信号收敛的网络。所有这些都被全球征服土地的血统所吸引了46：土地植物（胚胎）1。与47种链植物藻类一起，土地植物属于链球菌2。系统基因组学分析表明，48个Zygnematophyceae是土地植物2-4的最接近的链球菌藻类亲戚，比较49基因组学已经取得了重大进展，在建立50种链球菌藻类和陆地植物之间的共享性状目录和陆地植物之间的共享目录中取得了重大进展。然而，我们才开始理解在征服土地11时如何使用这些基因51的功能优势。几种协同的52个特性已塑造了征服土地的植物12，包括多细胞发育13,14、53传播15，共生16,17和压力反应18。在后者的情况下，最早的土地植物必须克服多种压力源，现代地块植物通过调整55的生长和生理学19。与水相反，土地上非生物压力的标志之一是其56个动态性质：土地上的生命涉及温度，光或水的快速和急剧变化57可用性18。我们专注于两个陆地压力源 - 强烈波动的温度（冷和热量58应力）和光条件（高光应力和恢复）。类胡萝卜素在叶绿体的氧化应激缓解网络中是不可或缺的6259陆地应激源影响植物和藻类生理学，尤其是通过质体中的60种活性氧（ROS）产生的。质体是环境61挑战20-22的信号中心。
使用机器激励措施衡量人工智能代理对人类的信任 Tim Johnson 博士 1 * 和 Nick Obradovich 博士 2
1. 威拉姆特大学阿特金森管理学院，900 State Street，塞勒姆，俄勒冈州，美国 97301 2. 再生项目，旧金山，加利福尼亚州 94104 *通信地址：tjohnson@willamette.edu 摘要。科学家和哲学家一直在争论人类是否可以信任先进的人工智能 (AI) 代理尊重人类的最大利益。但反过来呢？先进的 AI 代理会信任人类吗？衡量 AI 代理对人类的信任具有挑战性，因为——没有不诚实的代价——此类代理可能会对它们对人类的信任做出错误的回应。在这里，我们提出了一种激励机器决策的方法，而无需改变 AI 代理的底层算法或目标导向。在两个独立的实验中，我们随后在 AI 代理（来自 OpenAI 的大型语言模型 (LLM)）和人类实验者（作者 TJ）之间的数百场信任游戏中使用此方法。在我们的第一个实验中，我们发现人工智能代理在面对实际激励时决定信任人类的比例高于做出假设决策时。我们的第二个实验通过自动化游戏和同质化问题措辞复制并扩展了这些发现。我们再次观察到人工智能代理在面对真实激励时具有更高的信任率。在这两个实验中，人工智能代理的信任决策似乎与赌注的大小无关。此外，为了解决人工智能代理的信任决策反映出对不确定性的偏好的可能性，实验包括两种条件，向人工智能代理提供非社交决策任务，提供选择确定或不确定选项的机会；在这些条件下，人工智能代理始终选择确定选项。我们的实验表明，迄今为止最先进的人工智能语言模型之一会根据激励改变其社交行为，并在受到激励时表现出与对人类对话者的信任一致的行为。关键词：人工智能；信任游戏；激励；机器行为；自然语言处理；实验经济学；行为经济学；博弈论 引言 人类是否应该相信先进的人工智能会尊重人类的最大利益？人工智能会表现出这样的信任吗？这些问题以及相关的协调问题 [1] 主导了关于人类如何适应先进人工智能的热门讨论 [2, 3]，并促使研究人员将对人工智能的信任究竟意味着什么正式化 [4]。然而，在这场对话的背景下，存在着一个类似的问题：先进的人工智能代理信任人类吗？也就是说，抛开信任的内部或心理表征问题，先进的人工智能代理的行为是否表现出对人类的信任？毕竟，当代理缺乏信息、在正式机构之外运作或拥有诡计机会时，相互信任可以促进社会和经济交流 [5-7]，因此，人工智能对人类的信任成为人类与人工智能代理交互环境中的关键关注点。然而，衡量人工智能代理对人类的信任是一项挑战，因为代理可能会对其对人类的信任做出错误的回应，而不存在与不诚实相关的成本。因此，我们设计了一种激励机器决策的方法，即通过为人工智能代理的服务提供代币（即不修改内部人工智能算法或目标导向），然后，我们在 OpenAI 的 GPT-3.5 模型开发的高级人工智能代理 text-davinci-003（以下简称 Davinci）和人类实验者（作者之一，TJ）之间的数百场信任游戏中使用这种方法。我们的工作建立在经济学研究的基础上，该研究表明，与假设的激励相比，真实的激励会改变人类的行为 [8]，引发更准确的信念 [9]，并促进对行为和态度的衡量，否则这些行为和态度可能会被各种反应偏见 [10] 所掩盖，包括社会期望偏见 [11]。事实上，这样的观察促使实验经济学家致力于为实验参与者提供诚实描述的、真实的激励[12]。
自主车载会合评估和防撞原型基础设施 Austin Probe、Graham Bryan、Tim Woodbury、Evan Novak
用于自主机载会合评估和防撞的原型基础设施 Austin Probe、Graham Bryan、Tim Woodbury、Evan Novak Emergent Space Technologies, Inc. Shiva Iyer、Apoorva Karra 和 Moriba Jah 博士 德克萨斯大学奥斯汀分校 摘要 我们正在努力构建一个可扩展的自主会合评估和避免原型基础设施。这包括一个地面枢纽，用于同步来自操作员的状态信息和计划机动并识别潜在的会合，以及用于自主评估和避免碰撞的机载飞行软件。这项工作将作为 NASA STMD 飞行实验的一部分在 2023 年进行。 1. 简介 会合评估 (CA) 是运行卫星安全的最重要组成部分之一，由于低地球轨道任务和星座的激增，其重要性不断增加。当与集群或星座的自主机动相结合时，难度和复杂性会增加，当此类系统开始与其他自主机动系统交互时，难度和复杂性会进一步增加。由于许多大型自主星座（如 SpaceX Starlink、Amazon Kuiper 和其他商业提供商）以及 SDA 和 MDA 计划在未来十年部署的持久 LEO 星座，找到可扩展的解决方案是实现太空可持续性的关键。
应用说明 - 液态金属糊剂 TIM 用户指南
对于原型和极小批量的应用，手动涂抹液态金属糊剂非常常见。在这些情况下，液态金属糊剂可以装在带有拇指柱塞的注射器中。可以将所需量以单点形式分配到芯片或散热器上。强烈建议在涂抹前后使用秤来称量准确的沉积物。下一步是让材料固定在表面上，以便整个表面上形成相对较薄且均匀的层。实现此结果的最有效方法是使用棉签或刷子，然后在表面上来回擦拭液态金属糊剂。该动作将使材料充分固定在整个表面上。覆盖表面所需的确切量取决于两个表面的平整度。
伊曼·西尔万（Iman Sylvain）和蒂姆·詹姆斯（Tim James）在埃塞俄比亚传统和有机绿色咖啡禁令上进行真菌社区集会。密歇根大学。生态与进化生物学系
摘要我们正在开发咖啡生产作为模型，以了解真菌通过全球粮食贸易的运输，并评估有机和常规农业生产影响到收获作物的真菌社区组合的方式。我们使用基于培养的和与文化无关的方法以及分子技术来识别埃塞俄比亚绿咖啡豆的真菌群落。咖啡是由常规方法或有机方法生产的。我们的发现表明，农业实践对收获的咖啡中的真菌社区组合具有重大影响。USDA认证的有机咖啡比传统咖啡的多样性和丰富性。采样方法强烈影响物种的恢复。基于文化和与文化无关的方法导致了对绿咖啡豆中真菌社区组合的不同观点。
蒂姆·韦尔特（Tim Welter）和波托马克（Potomac）政策研究人员。 “经济战争能力（EWOC）的概念”步骤8（2023）：42-55。
美国政府反对直接影响国防部任务的不利资本和其他不对称经济活动的方法也被束缚和截然不同。虽然决策者采取了行动，但剩下的挑战需要国家手工艺的根本转变。补救措施可能会受到长期以来的机构过程，文化和规范的惯性，而政府内部和外部的惯性。思想和新威胁的方法的演变在历史上是关于自由与安全之间平衡的辩论（例如，9/11后）。改变，即使有效，可以使令人不适的组织和文化转变远离Sta Tus Quo。在这种情况下，有必要从大“ M”军事的20年以上的国家转变为美国的主要国家权力杆，以“一角钱”（分支，信息，MIL ITARY和经济）向其他人转变。
Diris，Tim W.和Stober，Sebastian，生成AI模型的版权和培训 - 技术和法律基础知识（2024年9月4日）
（b）对文本和数据挖掘的例外的历史解释证实了技术和概念的观点：立法者在制定2019 DSM指令时，并没有预见到创造性AI模型的技术发展及其破坏性的社会经济效应。专门为语义信息分析而设计的文本和数据挖掘例外。因此，它不能扩展到生成AI模型的综合语法提取功能。考虑到自2019年以来情况发生了多大变化的程度，以及关于技术现实的实质性分析和辩论的仍然存在，也很难想象，《 AI法案》的律师明确的意图可以追溯地在2019年DSM Dissmitive中为文本和数据挖掘例外造成过度扩展的范围。
推荐引用推荐引用Ilan Strauss，Tim O'Reilly和Amazon的算法租金：信息经济学
* Ilan Strauss是UCL创新与公共目的研究所的高级研究助理，Tim O'Reilly是O'Reilly Media的创始人，首席执行官兼董事长，也是UCL IIPP和Mariana Mazzucato的访问教授，Mariana Mazzucato是Eco-Innovation和Innovation and Publication of Innovation and Public Beality of Ucl of Ucl iipp的创始主任和教授。通讯作者：Ilan Strauss（i.strauss@ucl.ac.uk），伦敦WC1B 5BP，英国Montague ST 11。我们感谢Omidyar网络对这项研究的慷慨资助。感谢Steve Salop和Rob Petersen的有益讨论，并感谢Herbert Hovenkamp的持续支持。所有错误都是我们自己的。本文借鉴了O'Reilly，T.，Strauss，I。和Mazzucato，M。，算法的注意租金：数字平台市场力量理论，UCL创新和公共职责研究所，工作文件系列（IIPP WP WP 2023-10）；和Rock，R.，Strauss，I.，O'Reilly，T。和Maz- Zucato，M。，在点击背后：亚马逊可以随心所欲地分配用户关注吗？，UCL创新与公共目的研究所，工作文件系列（IIPP WP 2023-11）。