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支持 AI 的移动应用中的哪些设计决策有助于实现更环保的 AI？
背景：复杂人工智能 (AI) 模型的构建、演进和使用需要昂贵的计算资源。虽然目前可用的高性能计算环境可以很好地支持这种复杂性，但在移动设备中部署 AI 模型（这是一种日益增长的趋势）具有挑战性。移动应用程序由计算资源较少的环境组成，因此在支持 AI 的软件工程生命周期中，设计决策存在局限性，这些决策需要平衡移动应用程序的准确性和复杂性。目标：我们的目标是系统地评估在将复杂的 AI 模型（例如神经网络）部署到具有隐含资源限制的移动设备时准确性和复杂性之间的权衡。我们旨在涵盖 (i) 设计决策对实现高精度和低资源消耗实现的影响；以及 (ii) 验证分析工具以系统地促进更环保的 AI。通过这种方式，我们旨在根据设计决策对运行中的支持 AI 的应用程序的性能进行定量分析。方法：本确认性注册报告包括一项计划，旨在进行实证研究，以量化设计决策对支持 AI 的应用程序性能的影响，并报告端到端支持 AI 的软件工程生命周期的经验。具体来说，我们将在移动应用程序中实现基于图像和基于语言的神经网络，以解决移动应用程序中的多个图像分类和文本分类问题
文章不一致的基因组组装极大地改变了单细胞 RNA 测序数据的解释，而新型整合素可以缓解这一问题
读取以映射和比对到单个参考基因组。使用墨西哥虾夷扇贝，本研究强调了当与两个不同的可用基因组组装比对时，来自同一样本的单细胞数据集的解释如何变化。我们发现，与不同的组装比对时，检测到的细胞数量和表达基因有很大不同。当将基因组组装与其各自的注释单独使用时，细胞类型识别会混淆，因为一些经典的细胞类型标记是组装特异性的，而其他基因在两个组装之间显示出不同的表达模式。为了克服多基因组组装带来的问题，我们建议研究人员与每个可用的组装比对，然后整合结果数据集以生成最终数据集，其中可以同时使用所有基因组比对。我们发现这种方法提高了细胞类型识别的准确性，并通过捕获所有可能的细胞和转录本最大限度地增加了可以从我们的单细胞样本中提取的数据量。随着 scRNAseq 变得越来越广泛，单细胞社区必须意识到基因组组装比对如何改变单细胞数据及其解释，尤其是在审查非模型生物的研究时。
中医针对的是人体的反应状态，......
摘要 摘要 中医药在近两千年抗击流行性传染病的斗争中，逐渐形成了包括诊疗在内的完整的应对体系。中医药在治疗传染病的重点是针对病原体的个性化应对状态，这是一种符合精准医学个性化理念的治疗方法。与现代医学直接杀灭病原体的方法相比，中医药是一种作用于人体更广泛的有效治疗方法。2003年在治疗非典时取得的显著疗效，表明中医药对人体的作用点范围更广。 2003年非典和此次新冠肺炎的显著疗效以及近2000年来中医药防治疫病的历史充分证明了中医药在治疗传染病方面的有效性。本文探讨了中医药与现代医学治疗传染病的不同机制及中医药方法的优势，将让世人重新认识中医药。中医药诊断水平的提高和方法的优势，将让世人重新认识中医药。以科学理念和方法完善中医诊疗体系，将现代医学与中医治疗方法有机结合，将为人类战胜流行性传染病提供最佳解决方案。 关键词 关键词 COVID-19、冠状病毒、传染病、流行病、中医、SARS-CoV-2 COVID-19、冠状病毒、传染病、流行病、中医、SARS-CoV-2
人类行走时哪些下肢关节可以补偿不稳定的能量？
此预印本的版权所有者此版本于 2022 年 1 月 12 日发布。；https://doi.org/10.1101/2022.01.11.475955 doi：bioRxiv preprint
哪些国家最具经济增长潜力？
1 Jim O'Neill (2001)，《打造更好的全球经济金砖国家》；高盛全球经济论文第 66 号 2 Jim O'Neill (2021)，《新兴世界仍在崛起吗？二十年后金砖国家的承诺依然存在》，国际货币基金组织《金融与发展》2021 年 6 月 3 Dominic Wilson 和 Roopa Purushothaman (2003)，《与金砖国家一起做梦：通往 2050 年的道路》；高盛全球经济论文第 99 号 4 其他例子包括 John Hawksworth (2006)，《2050 年的世界：主要新兴市场经济体将变得多大，经合组织如何竞争？》；普华永道和内阁办公室 (2004) “第二章：全球经济的长期展望” 世界经济趋势 2004 年秋季 5 回顾金砖国家的增长，吉姆·奥尼尔指出：(1) 虽然这四个国家在第一个十年都超出了预期，但 (2) 在 2010 年代，巴西和俄罗斯未能达到预期，(3) 印度的表现大致符合预期，(4) 中国继续表现强劲。吉姆·奥尼尔 (2021)。
推荐引用推荐引用 Cohen, Kelly；Bokati, Laxman；Ceberio, Martine；Kosheleva, Olga；以及 Kreinovich, Vladik，“为什么可解释人工智能中使用模糊技术？可解释人工智能中使用哪些模糊技术？” (2021)。部门技术报告 (CS)。1553。https://scholarworks.utep.edu/cs_techrep/1553
我们对个体表现感兴趣的情况。在我们对个体表现感兴趣的情况下，我们希望将失败概率降至最低，我们希望物体与期望轨迹的偏差尽可能小——因为正是这种偏差导致了失败。模糊控制中出现这种偏差的可能原因之一是模糊控制基于使用“与”和“或”运算结合原始专家的置信度，而原始估计仅提供一些不确定性。就像专家无法提供所需控制的确切值一样——这就是为什么首先需要模糊技术——专家也无法用确切的数字来描述他/她对某个陈述的置信度。如果我们强迫专家这样做——许多系统都是这样做的——当再次询问相同的陈述时，专家会提供略有不同的数字。这些变化会影响“与”和“或”运算的结果——从而影响最终的控制。与所需控制的任何过大偏差都可能是灾难性的。因此，为了安全起见，我们要确保最坏的偏差尽可能小。让我们用精确的术语描述这种情况。设 δ > 0 表示专家提供程度的准确度。这意味着同一位专家可以对同一句话 A 的置信度提供估计值 a 和 a ′，它们是 δ 接近的，即 | a − a ′ | ≤ δ 。类似地，对于另一个语句 B ，专家可以提供估计值 b 和 b ′，使得 | b − b ′ | ≤ δ 。由于这种不确定性，我们可以得到不同的值 f & ( a , b ) 和 f & ( a ′ , b ′ )，即我们有一个非零差值 | f & ( a , b ) − f & ( a ′ , b ′ ) |。最坏的情况是这种差异最大。它的特点是价值
哪种缩放规则适用于大型人工神经网络
摘要经验表明，合作和交流计算系统，包括隔离的单个处理器，具有严重的性能限制，无法使用von Neumann的经典计算范式来解释。在他的经典“初稿”中，他警告说，使用“太快的处理器”“使他的简单“ procepure'”（但不是他的计算模型！）;此外，使用经典的计算范式模仿神经元操作是不合适的。Amdahl补充说，包括许多处理器的大型机器具有固有的劣势。鉴于人工神经网络（ANN）的组件正在互相进行大量通信，因此它们是由用于常规计算中设计/制造的大量组件构建的，此外，它们还试图使用不当的生物学操作使用不正确的技术解决方案及其可实现的有效载荷计算量表，这是概念上的模型。基于人工智能的系统的工作负载类型会产生极低的有效载荷计算性能，其设计/技术将其大小限制在“'toy'级别的系统：基于处理器的ANN系统的缩放标准）上是强烈的非线性。鉴于ANN系统的扩散和规模不断增长，我们建议您提前估算设备或应用的效率。ANN实施和专有技术数据的财富不再启用。通过分析已发布的测量结果，我们提供了证据表明，数据传输时间的作用极大地影响了ANN的性能和可行性。讨论了一些主要的理论限制因素，ANN的层结构及其技术实施方法如何影响其效率。该论文始于冯·诺伊曼（Von Neumann）的原始模型，而没有忽略处理时间的转移时间，并为Amdahl定律提供了适当的解释和处理。它表明，在这一提示中，Amdahl的定律正确地描述了ANN。
引用：Bouchet A, Boucher J, Schutzbach K, et al. 哪种策略适合使用医用口罩和社区口罩？对其环境的前瞻性分析
摘要 简介 在 COVID-19 危机期间，个人防护设备（尤其是医用口罩）的使用急剧增加。医用口罩由合成材料制成，主要是聚丙烯，其中大部分在中国生产并进口到欧洲市场。到目前为止，需求的紧迫性压倒了环境考虑。 目的 评估不同口罩使用策略对环境的影响。 方法 进行前瞻性分析，以评估不同医用和社区口罩使用策略对环境的影响。使用三个环境影响指标比较了八种区分口罩类型和重复使用模式的情景：全球变暖潜能值 (GWP100)、生态稀缺性（UBP 方法，源自德语“Umweltbelastungpunkte”）和塑料泄漏 (PL)。本研究试图提供明确的建议，既考虑到社区使用的口罩对环境的影响，也考虑到其防护效果。结果 一次性口罩对环境的影响最为不利，根据运输情况，其 GWP 为 0.4–1.3 千克二氧化碳当量，PL 为 1.8 克，可有效预防 1 个月的 COVID-19。使用自制棉质口罩和通过等待和重复使用延长使用医用口罩是影响最小的情况。 结论 从环境影响和有效性两方面考虑，使用医用口罩并采用等待和重复使用的策略似乎是最合适的。我们的研究结果还强调了在疫情期间制定程序和法律/操作框架以延长防护设备的使用时间的必要性。