在气候变化上加速行动的见证障碍之一与数据库,变量和模型的构建以及数据提取有关。根据格兰瑟姆气候变化和环境研究所的说法,人工智能的几个子领域找到了模式,以支持完成特定任务以打击气候变化的模式。通过增强数据驱动的决策来进行气候行动,收集,完成和解释大型和完成数据集。但是,也认识到AI的负面。学习算法,以了解AI的气候影响如何超越其排放量以及技术进步如何促进打击气候变化的过程,研究AI与气候变化之间的融合以及使用高水平技术及其碳效应的积极和负面影响及其碳效应在这项研究中至关重要的。在这项研究中,该研究将通过本研究进行定性分析方法,例如在第二个数据中依赖于第二个数据。关于气候变化和AI,国家科学院出版社的报告,包括: MESO,微观和宏观理论,从环境部收集传播和信息技术部的数据,并考虑到使用与气候变化有关的道德原则声明的重要性。对使用人工智能抵抗埃及气候变化的负面影响和积极影响呈现全面的观点。本文认为,人工智能在全球影响气候变化。
本讨论文件概述了具有 SBTi 验证目标的公司在范围 3 目标设定方面的现状和当前做法。它讨论了与范围 3 目标设定相关的挑战和机遇,并探讨了提高价值链脱碳有效性和影响力的潜在解决方案,以支持 SBTi 实现其使命“推动企业部门采取科学的气候行动,将升温限制在 1.5°C 以内”。本文承认温室气体 (GHG) 排放核算和范围 3 减排目标的现有局限性,并介绍了 SBTi 正在探索的概念,这些概念可能成为更有效的管理价值链中温室气体排放的方法的基础。
改变朝鲜半岛的安全动态正在促使大韩民国(ROK)重新审查其国防战略并调整其军事能力和投资优先事项。朝鲜日益增长的导弹阿森纳和不对称防御战略,以及中国的快速军事现代化,对韩国和美国为维持朝鲜半岛和更广泛地区的稳定而付出了独特的挑战。确定ROK如何最好地保持其国防战略和能力,并澄清ROK与美国之间的劳动分工,战略和预算评估中心(CSBA)举办了虚拟圆桌讨论和决策练习。该活动于2021年3月18日至19日举行,召集了美国和韩国国防分析师,以辩论将最大程度地影响首尔国防计划,能力和能力和能力要求以及未来十年的投资决策的情况和目标。
开放式对象检测(OSOD)已成为当代研究方向,以解决对未知对象的检测。最近,很少有作品通过使用Con-Contrastive聚类来分开未知类,在OSOD任务中实现了可观的性能。相比之下,我们提出了一种新的基于语义聚类的方法,以促进语义空间中有意义的群集的对齐,并引入一个类去相关模块以实现群间间的分离。我们的方法进一步不适合对象焦点模块预测对象分数,从而增强了未知对象的检测。此外,我们采用了i)一种评估技术,该技术对低置信度输出进行了惩罚,以减轻对未知对象的错误分类的风险,ii)一种称为HMP的新指标,该指标使用hMP使用Har-nonic Mean结合了已知和未知的精度。我们的广泛实验表明,所提出的模型可以在OSOD任务上对MS-Coco&Pascal VOC数据集有显着改进。
*通讯作者电子邮件:santigieakamara7@gmail.com收到:2024年1月10日接受:2024年1月30日发表:2024年2月8日,摘要摘要私营部门在推动Sierra Leone的经济发展和繁荣最近受到越来越多的审查。各种规模和行业的企业组成了私营部门,这些私营部门可以增加投资,创造就业机会,培养创新并在贫困中造成重大凹陷。塞拉利昂经济增长的途径取决于理解和利用私营部门的潜力。私营部门主要促进经济发展和持续的经济增长。私营部门最近产生了重大影响,塞拉利昂(Sierra Leone)从其巨大的贡献中受益匪浅。将是一场胜利的复杂战争,私营部门的支持和外国援助因许多不可预测性而无法确定。此外,由于许多仍然生活在极端贫困中的人在脆弱和偏远的环境中这样做,因此由于城市和农村地区之间发展的差异,很难达到它们。此外,对于最近从贫困中出现的人来说,改善通常是短暂的:食品短缺,经济冲击和气候变化可能太容易将其换回去。随着我们更接近2030年议程,确定解决这些问题的有效策略至关重要。关键词:塞拉利昂的经济增长,私营部门潜力,保持一致,促进了出色的增长。引言西非国家塞拉利昂(Sierra Leone)有着动荡的过去,以内战,政治动荡和经济困难为特征。尽管国家在自然资源和人力资本方面具有巨大的潜力,但它已经战斗了多年,以创造持续的经济增长并提高其人民的生活水平。私营部门在推动塞拉利昂的经济发展和繁荣方面的重要作用最近受到了越来越多的审查。各种规模和行业的企业组成了私营部门,这些私营部门可以增加投资,创造就业机会,培养创新并在贫困中造成重大凹陷。塞拉利昂经济增长的途径取决于理解和利用私营部门的潜力。私营部门主要促进经济发展和持续的经济增长。私营部门最近产生了重大影响,塞拉利昂(Sierra Leone)从其巨大的贡献中受益匪浅。如果提供适当的条件,私营部门可能会大大促进整个国家(Agyeman-Duah,1990; Adebajo等,2004)。因此,私营部门是一个至关重要的部门,可以为政府倡议提供足够的资金,增加该国的整体发展,外汇收入,国家产出,就业和就业率。经济受益于私营部门对税收,就业,外汇提供,薪酬的创造以及营销环境的发展,这对于建立适合和谐工作的合适会计系统至关重要。本文旨在阐明私营部门的作用,该私营部门的作用定义为由私人或实体或政府或公共部门拥有,管理和经营的经济的部分(Lin,2015年)。几个经济挑战,包括高失业率,气候变化和环境退化,贫困和不平等,缺乏人力资本,缺乏财务和管理技能,获得金融服务的机会有限,基础设施不足以及对传统领域的过度依赖
在微调T2I模型上进行对齐方式,但没有重新调整任何人类反馈。Dream-057 Sync背后的关键见解是利用视觉语言mod- 058 ELS(VLMS)的进步,该eLS(VLMS)可以识别生成的图像和用户的输入060文本之间的细粒度差异-059 CIE [7,20]。在高水平上直观地,我们的方法可以将061视为具有人为反馈(RLHF)的强化学习的可扩展版本;正如Llama2 [49] 063使用人类反馈进行了迭代精制一样,DreamSync 064使用VLMS的反馈改善了T2I模型,除了065,而无需加固学习。066给定了一组文本提示,T2i模型首发-067每个提示都有多个候选图像。DreamSync 068使用两个069 VLM自动评估这些生成的图像。第一个测量世代的忠诚070对文本[7,20],而第二个则测量美学071质量[23]。最佳世代被收集并使用072使用参数有效的lora 073 Finetuning [19]。使用新的FineTuned T2I模型,我们重新进行了多个迭代的整个过程:生成IM-075年龄,策划新的填充设置,然后再次进行Finetune。076我们使用最新的基准-077分和人类评估进行广泛的实验。我们使用两个T2I模型SDXL [37]和SD V1.4 [39]实验Dreamsync 078。两种模型的结果079都表明Dreamsync增强了Align-080
神经科学中的许多问题都涉及对大量神经元反应的理解。然而,当处理大规模神经活动时,解释变得困难,并且在两种动物之间或不同时间点之间的比较变得具有挑战性。我们在现代神经科学中面临的一个主要挑战是对应性,例如,我们不会在完全相同的时间记录完全相同的神经元。如果没有某种方法将两个或多个数据集联系起来,那么比较不同的神经活动模式集合就变得不可能。在这里,我们描述了利用神经记录中共享的潜在结构来解决这一对应性挑战的方法。我们回顾了将两个数据集映射到可直接比较的共享空间的算法,并认为对齐是比较跨时间、神经元子集和个体的高维神经活动的关键。
随着AI生成的Content(AIGC)的开发,文本与ADIO模型正在引起广泛关注。然而,由于自然语言的固有信息密度和有限的模型不明显的能力,这些模型要生成与人类偏好保持一致的音频。为了减轻此问题,我们删除了指挥棒,这是第一个框架,旨在增强使用人类偏爱的反馈来增强生成的音频和文本提示之间的对齐。我们的接力棒包括三个关键阶段:首先,我们策划了一个包含提示和相应生成的音频的数据集,然后根据人类的馈本进行注释。其次,我们使用构造的数据集引入了奖励模型,该数据集可以通过分配奖励输入文本审计对来模仿人类的喜好。最后,我们采用了奖励模型来微调现成的文本对原模型。实验结果表明,我们的指挥棒可以显着提高原始文本对原模型的发电质量,音频完整性,时间关系以及与人类偏爱的一致性。项目页面可从https://baton2024.github.io获得。
https://www.anthropic.com/index/collective-constitutional-ai-aligning-a-language-model-with-public-input
•第2(66)条中IEQ的新定义,根据该定义,IEQ的最小范围涉及热舒适度和通风/室内空气质量域。•最佳室内环境质量的新原理。在设定最低能源绩效要求时,第5条规定:“这些要求应考虑到最佳的室内环境质量,以避免可能的负面影响,例如通风不足……”。修订了第7条和第8条,针对新建筑物和现有建筑物的新建筑物和重大翻新压力,并指出应解决最佳室内环境质量问题。•第13条呼吁建立国家IEQ要求:“成员国应设定要求建筑物中实施足够的室内环境质量标准的要求,以维持健康的室内气候。”当EPC-S中提供了改进IEQ的建议时,可以转介这些要求,这是第19(5)条中的新规定。•第13条还要求新的非住宅ZEB必须配备IAQ监控和调节设备。•第19条要求能量性能证书包括改进IEQ的建议。