XiaoMi-AI文件搜索系统
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摘要 - 在CERN的抗蛋白质降压器（AD）上运行的电子冷却器处于其生命周期的结束。电子冷却器运行了40多年，已用于减速其能量约为5.3 meV的抗蛋白束。正在设计一个新的电子冷却器，并有望在2026年的长时间关闭3（LS3）期间进行调试。初始磁铁系统设计由一系列煎饼螺线管线圈以及膨胀电磁阀组成。煎饼线圈的机械比对必须遵守具有挑战性的要求，在该要求中，线圈需要具有0.1 mrad角定位精度，而B z /b r <5×10-4就质量而言。在本文中，提出了一种用于测定电磁螺旋线角度的新测量方法，从而可以更快地识别煎饼角度。该方法在现有传感器上实验验证，结果用于设计能够满足需求的新测量系统。
序列对齐/地图格式规范
SAM代表序列比对/地图格式。这是一个选项卡划分的文本格式，该格式由可选的标头部分组成，并且是对齐部分。如果存在，则标题必须在对齐之前。标题线以“ @”开头，而对齐行则不。每条对齐线都有11个强制性字段，用于基本对齐信息，例如映射位置，可在特定信息的灵活或对齐器特定信息的可选字段数量变化。此规范适用于SAM和BAM格式的1.6版。每个SAM和BAM文件可以选择指定通过@HD VN标签使用的版本。有关完整版本的历史记录，请参见附录B。SAM文件内容为7位us-ascii，除了某些单独指定的字段值外，该值可能包含UTF-8中编码的其他Unicode字符。替代地，SAM文件是在UTF-8中编码的，但是仅在这些字段描述中明确指定的某些字段值中允许非ASCII字符。1
CAD 检查表 对齐计划表
1. “V” 编号 2. 项目标题 3. 图纸标题 4. 图纸编号 5. PE 印章或状态印章（在 PSnE 处删除状态印章） 6. 设计师、绘图员、审阅者、检查员的姓名（如适用）
在瓦斯堡距离中的密度图的对准
其中b是包含v ∗的立方体，d是在ℝ3上所有概率度量的空间pℝ3上的合适距离函数。大多数现有的作品，很少有例外（请参见第2节）作为通常的L 2距离，（2）通过基于梯度的方法或在空间B×So3ðÞ上进行的一种详尽搜索来求解。然而，由于体积的不规则形状，f L 2的景观可能是高度非凸，基于梯度的方法将失败，初始化较差。基于详尽的基于搜索的方法可以返回更准确的结果，但如果实施天真实施，则具有巨大的成本。利用F L 2（8）的卷积结构的方法可以提高计算速度，但仍被认为是大容量的昂贵。是由这些问题激励的，在本文中，我们将基于1-Wasserstein距离的解决方案（2）提出一种对齐算法，该算法比欧几里得距离更好地反映了僵化的变换，而与欧几里得距离更好地反映了僵化的变换，从而创造了更好的损失景观。利用这一事实，我们使用贝叶斯优化的工具来最小化（2），它能够返回全局优化器，而对目标的评估比详尽的搜索要少得多。所产生的算法比现有算法提高了性能，因为我们将在真实蛋白质分子的比对上证明。
0并购中组织文化结盟的作用...
硕士论文Luiss Guido Carli大学商学院，经济学和法律学院 - 研究生院作者：Marco主管Vargiu：Zattoni，Alessandro Gifford，Ethan共同服务员：Lechner：Lechner，Christian
高级人工智能司法的价值协调
摘要 本文探讨了使用高级人工智能司法 (AAJI) 所带来的挑战。我们认为，应该从价值观一致的角度来考虑这些挑战。我们不讨论为什么要实现公平和非歧视等特定目标和价值观，而是考虑如何使 AAJI 与更普遍的目标和价值观保持一致，以便可靠地融入法律和司法体系。这种价值观一致的框架借鉴了人工智能安全和一致性文献，介绍了两个原本被忽视的 AAJI 安全性考虑因素：规范和保证。我们概述了不同的研究方向，并建议随着人工智能在司法领域的应用不断推进，采用保证和规范机制。虽然我们重点关注规范和保证以说明人工智能安全和一致性文献的价值，但我们鼓励法律和哲学研究人员考虑可以吸取的其他教训。
从深度学习角度看对齐问题
在未来的几年或几十年里，通用人工智能 (AGI) 可能会在许多关键任务上超越人类的能力。我们认为，如果不付出巨大的努力去阻止它，AGI 可能会学会追求与人类利益相冲突 (即不一致) 的目标。如果像今天最强大的模型那样进行训练，AGI 可以学会采取欺骗行为以获得更高的奖励，学习不一致的内部表示目标 (这些目标可以超越其微调分布)，并使用寻求权力的策略来追求这些目标。我们回顾了这些特性的新证据。具有这些特性的 AGI 很难对齐，即使实际上并非如此，也可能看起来是对齐的。最后，我们简要概述了部署不一致的 AGI 可能会如何不可逆转地破坏人类对世界的控制，并回顾了旨在防止这种结果的研究方向。
非人类动物的人工智能伦理与价值观协调
随着人工智能在一系列领域的应用取得了重大进展，人工智能伦理[1]和安全[2]等领域也获得了关注。人工智能伦理和安全涉及多种问题，其中价值观一致问题可能是最重要的，也可能是最难的[3,4]。简而言之，它是关于确保人工智能系统，特别是尚未开发超级智能的通用人工智能系统，追求的目标和价值观与人类的目标和价值观相一致。本文对上述定义中的“人类”一词提出质疑，因为这意味着如果人工智能系统不一定与其他生物的利益一致，那也没关系。特别是，本文关注非人类动物的利益。因此，我们主张将上述定义扩大到人类和非人类动物的目标和价值观。在人类历史上，许多伦理观点已经发生改变和发展。 Bostrom 和 Yudkowsky 指出，人工智能伦理不应该是一成不变的，而应该接受变化，如果人类认识到以前的道德错误 [5]。如后所述，对待非人类动物就是一个道德问题的典型例子，它会随着时间的推移而发生变化或正在发生变化。因此，我们的目标是将非人类动物纳入人工智能伦理的持续研究中。除了极少数的尝试外，关于人类对非人类动物的道德义务的审议直到 20 世纪后期才开始获得动力 [6]，例如通过契约主义的方法 [7]。主要标准是承认（许多物种的）非人类动物是有感知的，因此能够感受到痛苦 [8]。这也导致了“物种歧视”一词的传播，Horta 将其定义为“对那些不属于某一物种的物种进行不合理的不利考虑或待遇”[9]（第 1 页）。道德方面的进步也开始体现在法规方面。如今，许多国家的国内法都承认非人类动物具有感知和痛苦（https://www.globalanimallaw.org/database/national/index. html，2021 年 4 月 11 日访问），而《世界动物福利宣言》仍处于提案阶段（https://www.globalanimallaw.org/database/universal.html，2021 年 4 月 11 日访问），而《生物多样性公约》等全球协议
ICLR 2024 表征对齐研讨会 (Re- ...
什么构成了良好的表示？这个问题在机器学习中可以通过以下几种方式之一来解决：通过评估下游行为（例如，Geirhos 等人，2018 年），通过检查内部表示（例如，Kornblith 等人，2019 年），或通过表征系统的归纳偏差（例如，Kumar 等人，2022 年）。这些方法中的每一种都涉及在某种分析层面（无论是行为、内部表征还是介于两者之间的某种东西）测量人工智能系统与地面真实系统（通常是人类或人类群体）的一致性。然而，尽管有这个共同的目标，但研究人工智能和生物智能系统之间一致性的机器学习、神经科学和认知科学界目前缺乏一个跨方法和学科传达见解的共同框架。该研讨会旨在通过定义、评估和理解生物和人工系统之间表征对齐的含义来弥合这一差距。我们邀请机器学习、神经科学和认知科学界的研究人员以受邀演讲、投稿论文和结构化讨论的形式参与讨论，以解决以下问题：
Brant-X：统一的生理信号对齐框架
生理信号是了解人体各种生理状态不可或缺的重要线索，现有的大部分工作都集中于针对多种应用场景的单一类型生理信号。然而，人体是一个整体的生物系统，各种生理数据之间内在的相互联系不容忽视。特别是考虑到大脑作为生命活动的控制中心，脑电图（EEG）与其他生理信号表现出显著的相关性。因此，EEG与其他生理信号之间的相关性有可能在各种场景中提高性能。然而，实现这一目标仍然受到几个挑战的制约：同时收集的生理数据的稀缺性、各种信号之间相关性的差异以及各种任务之间的相关性差异。为了解决这些问题，我们提出了一个统一的生理信号对齐框架Brant-X，来模拟EEG与其他信号之间的相关性。我们的方法（1）利用EEG基础模型将EEG中的丰富知识高效地转移到其他生理信号；（2）引入两级对齐，从不同语义尺度完全对齐EEG和其他信号的语义。在实验中，与任务无关和任务特定的基线相比，Brant-X在不同场景的各种下游任务上实现了最佳性能，包括睡眠阶段分类、情绪识别、步态冻结检测和眼动交流。此外，对心律失常检测任务的分析和案例研究中的可视化进一步说明了Brant-X在从EEG到其他生理信号的知识转移方面的有效性。模型主页位于https://github.com/DaozeZhang/Brant-X/。