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AI和Synthe C Biology的收敛
摘要Arɵ -fimial Intelligence（AI）和SyntheɵC生物学的融合迅速加速了生物学发现和工程的速度。AI技术，例如大型语言模型和生物设计工具，正在为工程生物学系统提供自动设计，构建，测试和学习周期。这种融合有望向民主党生物学，并解锁从医学到环境可持续性的跨领域的新颖应用。但是，它还围绕可靠性，双重使用和治理带来了重大风险。AI模型的不透明度，劳动力的支票以及当前监管框架的过时性质在确保负责任的发展方面面临着挑战。需要紧急的AʃEnɵon来更新治理结构，将人类的监督整合到越来越多的自动化工作中，并促进了不断增长的生物工程社区的责任文化。只有通过解决这些问题，我们才能意识到AI驱动的Synthecly生物学的变换，而Miɵgaɵ则具有其风险。
用5G和6G的电信系统收敛
一个人观察到通信网络朝着访问技术的收敛性的深刻发展。3GPP非事物网络（NTN）启用了卫星访问与地面移动网络的集成。卫星网络组件可以有助于移动系统的全球服务连续性和弹性。利用陆地5G访问技术，许多解决方案减轻了卫星通信细节固有的问题（例如，多普勒，延迟…）在所谓的NTN（非事物网络）标准下已在3GPP的Rel-17中进行了标准化。在5G高级（从Rel-18开始）中，将通过使用再生有效载荷体系结构和性能优化启用器来释放进一步的NTN附加值。在ITU IMT-2030的愿景中，6G将带来新的网络功能，以支持人类与其物理环境之间利用实时数字建模的相互作用。特别是6G将看到TN和NTN统一为通过无线电和网络级别的一组创新技术和概念来实现的多维体系结构。
通过融合改变教育技术
今年发布的 NAEP 分数显示，COVID 对学生学习产生了巨大影响：阅读和数学成绩的下降幅度是实施测试 30 年来最大的。即使在疫情之前，NAEP 分数也落后了。为了让美国的教育系统重回正轨，我们邀请了来自不同团体的 40 位专家——从教育技术公司到慈善组织再到教师——来讨论可能的解决方案。该小组强调了教育的多学科和融合性质，教育领域涉及心理学、认知科学、社会学和经济学以及正在学习的特定领域（数学、生物学、化学等）。教育传统上是孤立的，往往抵制从技术到职业和工作性质变化等关键社会创新。这使得教育成为融合加速器的绝佳潜在轨道，它“建立在基础研究和发现的基础上，以加速解决方案对社会产生影响。”在构思了数据科学教育、中学数学和评估等关键领域的可交付成果后，该小组讨论了这些领域的交叉趋势。他们发现，支持教育融合至关重要，这将有助于让当今的学生成为明智的决策者、积极解决问题的人和自我导向的终身学习者。本报告提出了专家认为对改善教育机会至关重要的关键主题和必要的伙伴关系。然后，它研究了产生能够改变美国教育格局的可交付成果所需的关键学科和融合。可交付成果的主要未来方向、其智力价值和更广泛的社会影响：● 中学数学可交付成果侧重于提高学生的积极性、数学概念和技能的相关性、支持协作和基于项目的学习、优化和扩展反馈机制以及开发 AI 来响应学生的输入。这些创新将有助于揭示更多关于成就和机会差距以及其他在 STEM 领域对学生群体产生不同影响的机制。 ● 数据科学教育成果侧重于让学生掌握处理数据的程序技能，并支持教师及时对数据科学相关的评估提供反馈。这些成果的智力价值包括了解如何将数据科学教育融入主流课程——或将其作为一门独立的学科进行开发和教授（Engel，2017）——鉴于其跨学科性质。● 评估成果侧重于开发新的、越来越不引人注目的学生评估方式，包括游戏化等元素以及评估更广泛的技能（如自我调节和协作学习）。这些成果的智力价值包括更深入地理解学习过程，通过更有效、更少破坏性和更全面的评估产生更广泛的影响。
另类经理与人寿保险融合
另类管理人与人寿保险融合——关于估值、增长、竞争和监管的思考在另类管理人不断增加对人寿保险领域的接触的繁忙时期持续之后，本报告重点关注我们认为这对人寿保险公司的竞争环境意味着什么以及对两个行业的估值影响。随着 KKR 宣布收购 Global Atlantic (GA) 剩余 37% 的股份、Fortitude Re / LNC 与 MET / GA 之间达成大规模风险转移交易、Brookfield 收购 AEL、Prosperity Life Group（Elliott 附属公司）收购 NWLI，以及 TPG 最近表示有兴趣扩大其在人寿保险领域的业务，我们认为另类管理人进军人寿保险的融合趋势依然强劲。就对传统人寿保险公司的影响而言，我们认为它在短期内是一个利好，但可能会发展为中期利空。明显的利好是，另类保险公司在某些利差和其他资本密集型负债（如 VA 甚至 SGUL）上提供有吸引力的退出倍数，这帮助传统保险公司加速业务组合转型，转向轻资本战略。另类经理的平均交易价格约为 19 倍，对于拥有较大寿险资产负债表的经理而言约为 14 倍，而人寿保险公司的平均交易价格为 7 倍，对于拥有较大资产负债表的寿险公司而言为 5 倍，我们认为这种估值套利差距足以允许更多的交易活动。中期负面因素是另类经理正在成为零售年金领域、PRT 等机构业务和资产密集型全球再保险领域更大的竞争对手。对于另类经理，我们认为，普通负债重点（不包括 CG）加上一些资产发起优势（尤其是 APO）可能会使他们比大多数传统人寿保险公司随着时间的推移产生更好的增长和回报。然而，在深入研究竞争格局（包括按产品划分的市场份额数据）后，这种超额增长可能会受到以下因素的限制：1）DOL 退休计划的分销组合转变；2）净收益与毛收益优势之间的差距缩小；3）相互保险公司和其他替代合作协议的影响。请参阅我们的完整报告以了解更多详情。
在...
融化电动制品（MEW）是一种高分辨率添加剂制造技术，可以平衡多个参数变量，以达到稳定的制造过程。在这里使用高分辨率的摄像机视觉在不同的电场中使用高分辨率的摄像头视觉来强调这种平衡的更好理解。补充此视觉信息是以精确点获得的光纤直径测量值，从而允许与电气射流性质的相关性。通过机器视觉系统进行了监测和分析的两个过程签名 - 射流角度和第一次泰勒锥区域，而直径测量的SEM成像则与实时信息相关。此信息反过来允许检测和校正纤维脉冲，以便在收集器上精确放置喷射，以及对纤维直径的进程评估。改进的过程控制用于成功制造可折叠的MEW管；需要出色准确性和打印稳定性的结构。使用60°和300层的精确绕组角，产生的12毫米厚的管状结构具有与机械超材料相关的弹性快速不稳定性。这项研究提供了MEW中纤维脉冲发生的详细分析，并强调了对泰勒锥体积的实时监测的重要性，以更好地理解，控制，控制和预测印刷不稳定性。
经济的效率融合会促进
印度尼西亚，印度尼西亚B研究所，印度尼西亚B研究所，印度尼西亚研究研究所，这项研究调查了印度尼西亚经济的效率融合效率融合力矩与全印度尼西亚经济因子的总体因素生产率之间的关系。有趣的发现是，尽管效率融合朝着边境以及捕捉模式越来越大，但该发现显示出负面的生产力，其水平接近零。特别是负面生产力主要由印度尼西亚的东部地区表现出来。经历了统计低迷的技术变革似乎灰心了这种生产力。诸如投资之类的变量可能在这种情况下发挥了重要作用。本研究建议在每个省制定有关投资支出的法规，以便可以改善区域生产力。关键字：效率，收敛性，总因子生产率JEL分类：O47，O40，O49 1。自亚洲金融危机以来，印度尼西亚一直在试图稳定和改善其经济，介绍了二十多年。中央统计局（BPS）指出，1998年危机之后，经济增长从1998年的-13.13％提高到1999年的0.79％，到2000年的4.92％。但是，全球经济动荡引起了不确定性，导致增长趋势波动。尽管国民生产总值（GDP）的增长曾经在2007年达到6.35％，但美国危机发生在2008年，导致2009年的增长降至4.63％。这种波动的性能可能会影响印度尼西亚的区域生产率。正如Kumbhakar和Wang（2005）所建议的那样，由于金融机构或不合适的监管干预措施，地区可能没有产生最大可能的（前沿）产出，从而导致经济效率低下。尽管1997年印度尼西亚的经济危机已通过增长
讲座5 - 扩散模型及其收敛
在上一个讲座中，我们解释了具有L噪声水平的退火Langevin算法的想法。当噪声水平的数量趋向于无穷大时，我们本质上以不断增长的噪声水平扰动数据分布。首先研究退火的Langevin算法的连续类似物的收敛是很自然的，这是一个连续的时间随机过程。特别是，我们专注于[SSDK + 20]的脱氧扩散概率建模。它具有一个正向过程，该过程会生成扰动的数据分布，而反向过程将噪声转化为µ的新样本。与[CCL + 22]中的符号一致，我们同时使用Q：= µ和µ进行目标度量，以及x 1，。。。，x n用于I.I.D.Q的样品。Q的样品。
自主机器人的收敛性有限
Abstract A distributed algorithm A solves the Point Convergence task if an arbitrarily large collection of entities, starting in an arbitrary configuration, move under the control of A to eventually form and thereafter maintain configurations in which the separationbetweenallentitiesisarbitrarilysmall.Thisfundamentaltaskinthestandard O BLOT modelofautonomousmobile entities has been previously studied in a variety of设置，包括完整的可见性，确切的测量（包括距离和角度）以及实体的同步激活。我们的研究涉及最小的假设，在这些假设下，可以保证以这种方式融合的实体，具有有限和未知的可见度范围，可见度范围有限且不明显不精确。我们提出了一种在这些约束下运行的算法，该算法解决点收敛，对于在两个或三维空间中移动的实体，并具有任何有限程度的异步。我们还证明，在类似的逼真的约束下，但无限的异步，通常不可能在平面中的点收敛，这是基于自然假设，即算法在初始配置中维持存在的实体之间维持（可见的）连接性。我们称这种变体称为凝聚力融合，可以区分自主移动实体控制的有限和无限异步的力量，解决了一个长期存在的问题，一个长期存在的问题是否同步安排的实体是否比异步计划更强大。
第17章美洲的选区和融合
平面结构是一个模板，可以在该模板上进行编码（Tallman 2021b； Tallman 2024 [此卷]）。它构成了将多元或分布类型学的思想应用于选区问题的尝试。开发了平面结构的顺序，以评估逻辑上不同的选区测试/域相互对齐和/或嵌套的程度，并探索这方面有多少类型学变化。平面结构可以被概念化为模板，它是由“结块”策略建立的（GOOD 2016），这意味着该模板旨在描述对尽可能多的结构的线性规定方面的各个方面，或者是一种施加了一种类型的短语语法语法，对非末端Nodes的类型施加了限制性（请参阅Tall Malsissible of Tall Mansibles the Tall Mansibles the Tall Mansiblessplosissible（请参阅该量2024）。我们应该指出，该设备不是乔姆斯基（Chomsky）（1965）的“语法理论”。这是一个比较概念，用于研究语言结构的非常特定的方面。换句话说，它是一种测量设备，可以用不同的约束和编码属性来构建不同的研究问题（例如，Good 2016）。如果我们不使用平面结构或某种这种测量技术，我们将无法跟踪诊断何时保持一致以及何时无法跟踪。平面法分子方法的“分形”方面脱离了摘要中所述的选区测试的前提，当应用于实际语言数据时，可以使用模棱两可的解释。当将选区测试应用于给定语言时，我们将无法也不会按原样应用测试。相反，在将“测试”应用于新系统时，有一个抽象的过程，然后重新凝固。我们将测试从其语言特定的上下文中提升，使其抽象，然后添加详细信息将其应用于新语言，并在此过程中重新整理测试。如果要超越原始开发和使用的上下文，则必须以这种方式回收每个选区测试。我们注意到，例如，我们称之为“单词”的某些结构可能不会被我们已经将其识别为某种语言的其他元素中断，例如英语。我们从该属性中抽象出来，并声称“非中断”是识别“单词”的一般诊断。但是什么是不间断的呢？当然，我们不能使用英语单词来测试HUP中给定的结构跨度是否是基于非中断的“单词”。因此，我们通过重新划定测试，将HUP - 特定的中断元素引入方程来解决问题。这涉及一个认知的飞跃，这似乎是如此微不足道，以至于它超过了有意识的意识。
分配公式和收敛的技术指南
2.3.1 Methodology ...................................................................................... 9 2.3.2 Weighted populations ........................................................................ 9 2.3.3 Fair shares formula ......................................................................... 11 2.3.4 Population base ............................................................................... 11 2.3.5 Variation in need ............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... .......................................................