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3-1100 新兴技术区 Sec. 3-101。用途...
B. 根据第 1-510 节，任何将土地重新划分为 ET 区的申请均构成对分区条例的修订，其影响只能通过有条件分区才能有效缓解。申请人的重新分区申请包必须表明申请人是否打算在重新分区请求中使用有条件分区，并且所有者提出的所有条件均应符合经修订的第 1-513 节。申请人作为申请流程的一部分提交的书面和图形信息，并纳入 ET 区总体规划，应作为将财产重新划分为 ET 区的条例的一部分。作为 ET 区总体规划批准的一部分，监事会接受的所有提议均应构成经修订的第 1-513 节规定的有条件分区规定。C. 要启动将财产重新划分为 ET 区的修订，申请人应填写重新分区申请包。此信息应附有图形和书面信息，这些信息应构成初步总体规划。提交的所有信息应足够清晰和准确，以清楚准确地识别拟议区域的位置、性质和特征。这些信息至少应包括以下内容，以使管理员满意：
玩转智能：人工智能在电子游戏中的表现和用途
摘要 电脑游戏吸收并扩展了传统的技术和人工智能 (AI) 论述。此外，电脑游戏中的 AI 表现不仅包括叙事方面，还包括游戏机制。本文重点介绍这种 AI 表现与其他媒体形式的区别，以及如何在电脑游戏领域识别不同类型的 AI 表现。总体而言，AI 的表现使游戏玩法所暗示的特定方面和意识形态变得可见。从这个角度来看，概述了这些表现如何发挥作用，无论是作为对自我赋权幻想的支持还是作为对媒体决定的强调；此外，还强调了在这种背景下提供的文化功能和含义。
联合国关于利益共享的谈判...
相关：8月21日，星期三，CBD执行秘书Schomaker和哥伦比亚环境与可持续发展部长Susana Muhamad将在蒙特利尔多天谈判结束时向媒体介绍其对COP16的愿景，其目标和议程。To express interest in joining, please email franca.damico@un.org Montreal — Marking a potentially pivotal moment, over 300 delegates and negotiators convened in Montreal from 12 to 16 August 2024 to advance a 2022 global agreement to share fairly and equitably the multi-trillion-dollar annual revenues and other benefits derived from uses of Digital Sequence Information (DSI) on genetic resources, including the植物，动物和微生物的DNA。由《联合国生物多样性公约》的196个政党制定的DSI在遗传资源上使用DSI的福利共享开放式工作组，一直在努力通过选择将包括全球基金在内的多边机制进行操作。该机制和基金在2022年在CBD的COP 15上采用，作为历史悠久的Kunming-Montreal全球生物多样性框架（KMGBF）的一部分，这是一项总体计划，指导全球到2030年的生物多样性行动。If its operationalization is adopted at COP16 (Cali, Colombia, 21 October -1 November 2024), the mechanism is expected to mobilize new additional funding for biodiversity conservation worldwide and support the CBD's three overarching objectives: conserving biological diversity, sustainably using its components, and fairly and equitably sharing benefits from uses of genetic resources.CBD执行秘书Astrid Schomaker说：“多边机制是游戏规则。依靠DSI的部门，包括药品，化学品，化妆品和农业，将从更清晰的福利共享指南中获利，而土著人民和当地社区作为生物多样性的监护人，将从基金中受益。蒙特利尔的谈判将解决关键的操作细节：谁支付，在什么条件下，如何确保决策中的透明度和包容性。预计，从使用DSI对遗传资源的利益共享的多边解决方案和政策指南，解决了公平，公平和社会正义的关键方面，加强能力建设，发展和技术转移，并动员了新的生物投资融资流。”她补充说，多边机制可能是哥伦比亚卡利即将到来的COP 16的标志性结果就像2022年在2022年采用的历史性KMGBF一样，“ DSI多边机制的突破将表明环境多边主义可以为人们和自然带来，” Schomaker女士说。
狩猎和持有：Martu 原住民的用途和
Martu 的知识和对 Martu 行为的观察可以从以下方面进行解读：土地使用方式的多样性和运输策略，包括车辆使用；收集的不同物种的重要性；丛林食物收集的社会经济特征；觅食的时空模式；以及 Martu 对物种和土地的“管理”。研究发现，1990 年，狩猎和采集是 Martu 土地使用方式的主要活动。至少 40% 的定居点出行主要是为了狩猎。据报道，研究期间收集了 43 多种动物和 37 种植物食物；此外，还收集了用于柴火、药物和木材制品的物种。由于需要维持生计，尤其是在商店供应不足时，以及其他原因，传统采伐仍然存在。猎获的野味重量至少等于，有时甚至是 Parnngurr 居民可获得的商店肉类重量的三倍。资源通常从定居点 50 公里范围内的区域采购。Martu 认为资源和土地使用模式具有高度灵活性和机会主义，这些策略被解释为对其沙漠环境极端的空间和时间变化做出反应。
研究使用出生的传感器，机器学习来揭示...
觅食Chinstrap Penguins照片：Chris Oosthuizen由开普敦大学（UCT）研究人员领导的一项新研究（UCT）将动物出生的视频和运动传感器数据与机器学习算法联系起来，以揭示Chinstrap Penguins如何吸引他们的猎物。这将使科学家能够监视这些企鹅的猎物消费，这将提供可以帮助保护策略的信息。“在过去的几十年中，我们对企鹅觅食行为的理解已经迅速发展，因为技术的创新允许越来越强大的远程监测。“如今，生态学家可以访问可以准确测量动物遇到的动物位置，潜水深度，运动行为以及环境方面的广泛标签和传感器。这为生态研究开辟了令人兴奋的新途径。”
什么是人工智能 (AI) 评分？DRC 使用...
什么是人工智能 (AI) 评分？DRC 使用专门的专有软件来自动化开放式项目答案的评分过程（即“AI 评分”）。该技术用于对 ELA 测试中学生的简短写作任务答案进行评分。DRC 的 AI 评分引擎已用于对数十万名学生的答案进行评分，具有很高的可靠性和准确性。AI 评分有多准确？DRC 的 AI 评分引擎使用人工裁定的数据进行训练，有助于确保高水平的准确性。在最近的独立研究中，AI 分数达到或超过了人类的可靠性。DRC 的 AI 评分引擎结果与比较专家人类评分员之间的一致性研究相称。由于引擎被训练成像人类评分员一样“思考”，因此其准确性由训练中使用的高质量数据驱动。此外，AI 评分在评分者内部信度方面提供了完美的可靠性，因为它永远不会疲劳，并且每次都以相同的方式对给定的写作样本进行评分。简而言之，与传统的人工评分相比，DRC 的 AI 评分引擎非常准确。人工智能模型是如何构建的？DRC 的人工智能评分引擎利用自然语言处理来分析学生答案的语义内容、语法、句法、词汇和其他几十种详细描述。这些分析产生了量化的答案质量指标，这些指标由统计模型处理后产生预测分数。对试题评分标准、人工评分训练材料、测距数据和示例试题答案也进行了类似的分析。所有材料都结合了数千个学生答案示例，这些示例已由专家评分员独立评分两次。这些数据用于训练模型，以高精度区分不同级别的答案质量。进行了详细的测量以确保人工评分和人工智能评分分布之间的一致性，包括在每个可能的得分点分别计算召回率和准确率。人工智能还能识别“警告试卷”吗？DRC 的人工智能评分引擎内置了各种算法，用于评估学生答案的“可评分性”并分析其中可能包含的任何令人不安的内容（通常称为“警告试卷”）。 DRC 的 AI 评分引擎会标记那些缺乏适当开发、缺乏足够内容来评分或使用不受支持的语言编写的答案。还会识别包含不当语言或代表恶意完成测试的警报试卷。无法有效评分的答案将被标记为由专家评分员进一步审查，并发送到 DRC 的绩效评估手动评分系统。
LSP Technologies 使用激光来强化飞机、轮船和……
20 世纪 90 年代初，当美国空军正在处理发动机故障时，Jeff Dulaney 一直在巴特尔哥伦布实验室率先研发一项名为激光冲击喷丸的新技术。激光喷丸工艺使用激光向金属发射强大的冲击波，在材料中产生压缩残余应力，从而延长其使用寿命。Dulaney 意识到他所做的工作可以解决 B-1 风扇叶片损坏的问题。Dulaney 和巴特尔的其他同事与 GE 航空合作，在 GE 航空设施中安装激光喷丸解决方案。1995 年，这一合作关系促成了俄亥俄州都柏林 LSP 科技公司的成立，Dulaney 和他的团队在那里进一步开发了该技术，用于商业和国防用途。Dulaney 申请并获得了空军的小企业创新研究合同，同年他成立了 LSPT 来资助该开发。
Blackbox.ai 使用 SambaNova Cloud 来支持代理工作流程
Blackbox 利用 SambaNova Cloud 自动化 CyberCoder 任务，包括从头开始构建应用程序、调试代码以及向现有程序添加功能。“我们每秒向 SambaNova Cloud 发送数百个请求，使用 8B 模型，我们的完成速度提高了 3 到 4 倍，我们计划在 2024 年底之前提高利用率”，Rizk 说道，“高性能和低延迟对我们来说非常重要。代理工作流程本质上更长，但这些模型具有更快的推理速度和低延迟，使我们能够优化以获得更好的用户体验。”“不仅技术非常棒，支持也非常棒”，Rizk 说道，“SambaNova 团队在测试和生产阶段对我们的响应和支持速度非常出色，这是一个真正的差异化因素。”要了解有关 SambaNova Cloud 的更多信息，请访问：cloud.sambanova.ai
