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WORD的风和太阳能测试
我们的方法着重于不同元素之间的重叠。通过查看化石逐渐淘汰的范围，在高野心国家水平的研究和缩小的1.5ºC兼容的全球途径中都概述了，并由关键的全球里程碑所告知，我们确定了与全球成本最低的途径相一致的基准，与将热量限制在1.5ºC中，但也与全国性的模型保持一致。
B2B 内容营销基准、预算和趋势：...
本期报告回顾了过去 12 个月，并展望了 2022 年。在整个报告中，您将看到我们收到的大量丰富、定性的回复，这些回复针对“疫情对贵组织的内容营销策略/方法的最大影响是什么？”这个问题。总共有 75% 的受访者花时间回答了这个问题，我们非常感激。它产生了多么惊人的见解！
1.5°C 全球气候变暖下的风能和太阳能基准
我们的方法侧重于不同要素之间的重叠。通过研究雄心勃勃的国家级研究和缩小规模的 1.5ºC 兼容全球路径中概述的化石燃料淘汰范围，并参考关键的全球里程碑，我们确定了既符合将升温限制在 1.5ºC 的全球最低成本路径，又与国家级建模保持一致的基准。
1.5°C 全球气候变暖下的风能和太阳能基准
我们的方法侧重于不同要素之间的重叠。通过研究雄心勃勃的国家级研究和缩小规模的 1.5ºC 兼容全球路径中概述的化石燃料淘汰范围，并参考关键的全球里程碑，我们确定了既符合将升温限制在 1.5ºC 的全球最低成本路径，又与国家级建模保持一致的基准。
1.5°C 全球气候变暖下的风能和太阳能基准
我们的方法侧重于不同要素之间的重叠。通过研究雄心勃勃的国家级研究和缩小规模的 1.5ºC 兼容全球路径中概述的化石燃料淘汰范围，并参考关键的全球里程碑，我们确定了既符合将升温限制在 1.5ºC 的全球最低成本路径，又与国家级建模保持一致的基准。
基于概念的可解释人工智能：指标和基准
基于概念的解释方法，例如Conept瓶颈模型（CBMS），旨在通过将这些概念准确地归因于Net-Net Work的特征空间的关键假设，旨在通过将其决策与人为理解的概念联系起来，以提高机器学习模型的可解释性。但是，这种基本假设尚未得到严格验证，主要是因为该领域缺乏标准化的群众和基准来评估此类概念的存在和空间对齐。为了解决这个问题，我们提出了三个指标：概念全球重要性指标，概念存在和概念位置指标，包括一种可视化概念激活的技术，即概念激活映射。我们基准了事后CBM，以说明其能力和挑战。通过定性和定量实验，我们证明，在许多情况下，即使是由事后CBMS确定的最重要的概念也不存在于输入图像中。此外，当它们存在时，其显着性图无法通过在整个对象上激活或误导相关概念特异性区域来与预期区域保持一致。我们分析了这些局限性的根本原因，例如概念的自然相关性。我们的发现不需要更仔细地应用基于概念的解释技术，尤其是在空间解释性至关重要的环境中。
神经仪：大脑连接组中图形机学习的基准
机器学习提供了一种有价值的工具，用于分析高维功能神经影像学数据，并证明可以有效预测各种神经系统疾病，精神疾病和认知模式。在功能磁共振成像（MRI）研究中，大脑区域之间的相互作用是使用基于图的表示形式建模的。图形机学习方法的效力已经在跨众多域中建立，标志着数据解释和预测建模的跨形成一步。，尽管他们有希望，但由于潜在的预处理管道数量的庞大数量以及基于图的数据集构建的大量参数搜索空间，这些技术向神经影像域的换位一直在挑战。在本文中，我们介绍了神经图1，这是基于图的神经影像数据集的集合，并展示了其用于预测多种行为和认知性状的实用性。我们通过制作包含静态和动态大脑连接性的35个数据集，深入研究数据集生成搜索空间，运行超过15种基线方法进行基准测试。此外，我们还提供通用框架 - 用于在静态图和动态图上学习。我们的广泛实验导致了几个关键观察。值得注意的是，使用相关向量作为节点特征，结合了更多的感兴趣区域并使用稀疏图会提高性能。为了促进基于图的数据驱动神经成像分析的进一步进步，我们提供了一个全面的开源Python软件包，其中包括基准数据集，基线实现，模型培训和标准评估。
澳大利亚实现净零排放的解决方案、行动和基准
在农业领域，已经有成熟的技术可以减少能源和水的使用，80% 的谷物农场已经在使用信息通信技术来提高生产效率。减少非能源排放带来了特殊的技术挑战。牛（牛肉和奶制品）是该行业最大的排放源，虽然已经存在成熟的解决方案可以逐步改善牛的排放，但零排放的选择仍处于新兴阶段（例如，新西兰正在测试用于减轻甲烷排放的疫苗）。与此同时，技术改进使实验室和植物肉变得更加可行——两者都引起了投资者的兴趣。值得注意的是，Beyond Meat 的股价在 2019 年在纳斯达克上市后的三个月内上涨了 700% 以上。
IQM 20 量子比特量子计算机的技术和性能基准
在本文中，我们将探讨 IQM 量子计算机的技术进步，重点介绍 QPU 和完整的全栈量子计算机。我们的重点是一台 20 量子比特量子计算机，它采用 IQM Garnet QPU，我们将把它扩展到 150 个量子比特。此外，我们还分享了 QPU 和系统级别的基准，重点介绍了一些成就，例如 2 量子比特门保真度中值为 99.5%，以及所有 20 个量子比特在 Greenberger-Horne-Zeilinger (GHZ) 状态下的真正纠缠。
热门 AI 基准测试背后的研究社区动态
实验基准是近年来人工智能 (AI) 惊人进步的核心。在机器学习等领域，科学贡献的相关性通常与流行数据集或竞赛所取得的性能水平相关。与此相关，人工智能的技术贡献不仅限于同行评议期刊或会议上的单篇科学论文，而是一个更复杂的团队和社区项目生态系统，这些团队和社区项目开发架构或系统，并不断更新报告（通常在 arXiv.org 和其他开放存储库上）、源代码、预训练模型和结果（通常在 github.com 上）。这项活动通常由基准驱动。传统的科学计量研究很少捕捉到基准对影响人工智能研究的重要性，因为它们主要关注已发表的论文及其之间的引用。在本文中，我们分析了基准如何影响人工智能的研究动态以及从学术界到科技巨头等不同参与者的行为方式。我们对 25 个流行的 AI 基准进行了分析，总共有 1,943 个结果条目。我们从书目存储库中提取了合著者社区，并绘制了它们随时间变化的性能结果。对于每个基准，“成功”与它们对 SOTA 前沿的贡献有关，SOTA 前沿是一条由二维图上的性能跳跃定义的最先进曲线，以时间和性能为维度。我们探索了一系列假设，这些假设涉及在基准上进行重复尝试的社区与进行更多孤立尝试的社区的行为、成功社区的组成（单一机构与多个机构）、它们的多样性（行业、学术界或混合）以及每个社区活跃成员数量的时间动态。最近的研究 1、2 表明“小团队会破坏，而大团队会发展”，但这一发现在