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移动技术在推动尼日利亚数字经济中的作用
2 ICT 是指信息通信技术，是过去 20 年来的一个常用术语。现在，它也越来越多地被称为数字技术。 3 有关此估算的更详细解释，请参见第 3A 节。 4 MTN Nigeria 宣布，截至 2023 年 12 月 31 日的期间亏损 1370 亿奈拉，低于 2022 年的 3480 亿奈拉利润，并进一步报告了 2024 年第一季度的外汇损失 (https://nairametrics.com/2024/04/30/mtn-nigerias-net-forex-losses-rises-to-staggering-n1-39-trillion/)。尽管 Airtel 的用户数量有所增加且 ARPU 持平，但其营业利润在 2022 年至 2023 年间下降了 7% (Airtel Africa plc 截至 2023 年 3 月 31 日至 2023 年 5 月 11 日的年度业绩；第 14 页)。 5 Techcabal 文章 2024 年 4 月 19 日：“去年，由于光纤损坏和修复，MTN 和 Airtel 损失了 270 亿奈拉”。尼日利亚将在造成 270 亿奈拉损失后将光纤损坏定为犯罪行为 (techcabal.com)
中小企业IT支出预测报告：推动业务增长、提高效率
中小企业越来越认识到 IT 和托管服务的价值，转而寻求外部供应商来增强其技术能力，而无需内部团队的管理费用。为了满足未来的需求，企业正在与 IT 和 MSP 合作，这些供应商可以提供全面的定制解决方案，与中小企业一起发展；从战略规划到实施和持续维护的运营。向托管 IT 服务的转变是由成本效率、最新技术的使用、对多品牌支持的需求以及分布式劳动力文化的增长所驱动的。这一趋势标志着中小企业运营战略的明显转变，预计 2024 年至 2025 年间，这些服务的支出将每年增长 5%。
item-3-3-rep20240507-吸毒驾驶更新.pdf
毒理学改进计划——建设内部能力 2.1 2022 年 10 月，制定了毒理学改进计划的第一版；该计划已在第 4 季度（2023/24 年）进行了更新，最新版本（第 3 版）的结果已在本报告中列出。这些计划以与苏格兰警察和 COPFS 达成的谅解备忘录中规定的预期需求水平为基础。 2.2 更新后的计划涵盖了一系列工作，以进一步开发技术流程并验证和使用新仪器，重点是提高实验室内的能力并简化第 4 部分案件的分析。此外，正在制定一项针对员工的培训和发展重点计划，以确保新加入团队的员工得到适当和迅速的培训，并发展现有员工的技能，特别是提高完成流程中复杂报告部分的能力，这一直是瓶颈。 2.3 该计划第一版的实施取得了重大进展。该计划的实施要求毒理学工作人员专注于计划中的改进，同时提供一些内部能力来处理案件。为了达到商定的服务水平，需求和内部能力之间的差距通过将一些案件外包给英国的外部私人法医服务提供商来管理。2.4 计划活动的结果是提高毒理学团队的内部能力，以满足目前商定的需求水平。为内部能力设定了目标，与这些目标相关的实际产出如下图所示：
基于LPV MPC和可及性分析的自动驾驶的安全运动计划者
本文为自动驾驶汽车的避免碰撞挑战提供了一种创新的优化解决方案。提出的方法包括一个在线运动计划者，旨在定义可行有效的途径，能够处理动态环境，同时隐含地确保拟议的演习中的安全性。考虑在运动计划者内部移动障碍的事实增加了问题的复杂性，而迫使它像其他人一样频繁地执行。为了降低这种计算复杂性，该方法以两个阶段的翻译进行了计数，将常用的非线性优化结构的两个阶段翻译成QP公式，可以很容易地解决。第一阶段是基于在车辆的动态约束中使用LPV矩阵。第二阶段包括基于设定的传播进行可及性分析，以获取可保证安全条件的允许输入和可触及状态的线性表达式。
自动驾驶实验室的未来：从人机交互 AI 到游戏化
材料发现自古以来就一直推动着技术的发展，早在 20 世纪 60 年代材料科学正式确立之前就已存在。1 了解材料特性是生物学、化学、物理学和工程学等多个科学领域的交叉点。2 材料发现和优化包括合成和制造与特性测量的协同作用，无论是机械、化学还是电气特性。1,2 传统上，该过程的所有阶段都是由人类科学家构思和实施的，自动化方法仅用于明确定义的简单操作。机器学习 (ML) 的引入引发了科学家们的好奇心浪潮，他们以全新的视角看待科学方法——无论是在理论和计算领域，还是在实际应用中。创造下一个最佳技术突破的竞赛不仅关乎人类的毅力，也关乎人工智能 (AI) 的运用。3,4 几十年来，计算方法
FOI2024-04234 没有驾驶执照的国防部警察
尊敬的《2000 年信息自由法》：国防警察部：目前受雇的武装或非武装国防部警察官员目前没有驾照 我们参考您于 2024 年 3 月 8 日发送给国防警察部 (MDP) 的电子邮件，该邮件已于 2024 年 3 月 11 日确认收到。根据《2000 年信息自由法》（FOIA 2000），我们将您的电子邮件视为信息请求。您在电子邮件中请求以下信息：目前有多少名武装或非武装的 MDP 官员受雇，并且目前没有驾照？信息搜索现已完成，我可以确认 MDP 确实持有您请求范围内的信息。有一名 MDP 官员目前没有驾照。警察学院授权地方警察自行决定驾驶能力是否是警察履行职责的必要条件。如果您对请求的处理或回复的内容不满意，可以联系信息权利合规团队，请求进行独立内部审查，地址：Whitehall, SW1A 2HB，国防部主楼底层（电子邮件：CIO-FOI-IR@mod.gov.uk）。请注意，任何内部审查请求均应在收到回复之日起 40 个工作日内提出。如果内部审查后您仍不满意，您可以根据《信息自由法》第 50 条的规定直接向信息专员提出投诉。请注意，信息专员通常不会在国防部内部审查过程完成之前调查您的案件。信息专员的联系方式：信息专员办公室，Wycliffe House，
人工智能正在推动数字航空的未来
来源：（1）https：//peak.ai/us/applications/vehicle-routing/，（2）https://www.bcg.com/publications/2023/2023/how-generative-generative-generative-generative-generative-generative-customer-customer-customer-service，（3）scretenshot of cruise车辆的驾驶汽车。
卡车司机对驾驶帮助的技术接受...
驾驶助手通过预防事故和改善工人的福祉，为运输物流创新提供了机会。但是，与技术互动的相关过渡改变了工作任务的范围和驱动因素对工作场所的看法。在这种静脉中，驾驶助手并不总是被积极地观察和停用。使用一种定量研究方法，即在德国卡车司机之间进行在线调查（n = 142），通过PLS-SEM和调解分析测试了基于技术接受模型和创新扩散理论的理论框架。因此，使用援助系统及其接受度主要是由社会规范，功能和可审动性驱动的。这项研究通过研究行为因素（例如认知偏见和社会偏好），影响和阻碍与援助系统的互动的行为因素，为行为运营管理论述做出了贡献。进一步提供了管理和政策建议，以改善运输物流中的工作设计和高级使用的相关激励措施。
自动驾驶的自动驾驶机器，以设计新型酶
一个人可以设计并自动化一个计算和实验平台，以便每个平台迭代指导并驱动另一个平台以实现预定的目标？Rapp及其同事（2024）在论文中仅描述了这种可能性，该论文详细介绍了一个自动驱动实验室的原型，该实验室可以自动导航，以产生具有所需属性的工程酶。这个实验室，而不是自动化协议，用缩写词来提及。这是指用于蛋白质景观探索的自动驾驶自动驾驶机器。本文描述了一个原型，涉及糖苷水解酶的工程，以增强热稳定性。“大脑”是该自动化系统背后的计算组件，旨在从策划的数据集学习蛋白质序列 - 功能关系。然后，通过一个全自动的机器人系统评估了这些设计蛋白，该蛋白可以合成并实验表征设计的蛋白质，并向代理（即计算成分）提供反馈，以填补其对系统的理解。因此，设计样品剂是通过在搜索过程中积极获取信息来不断地重新理解对蛋白质景观的理解。由于该智能代理从一个精心策划的，多样化的数据集中学习蛋白质序列 - 功能关系，因此根据更新的假设，这种反馈对于重新景观探索和新蛋白质的设计至关重要。在此原型中，将四个样品剂的任务承担了此目标。单个药物的搜索行为差异主要是由实验测量噪声引起的。这些药物的目标是导航糖苷水解酶景观，并以增强的热耐受性鉴定酶。然而，尽管他们的搜索行为有所不同，但所有四个代理都可以在热稳定糖苷水解酶上融合 - 这是显着的壮举，因为它显然不需要任何人类干预。为了启动迭代设计过程，Rapp及其同事用糖苷水解酶序列喂养样品，具有工程热耐受性的靶标。使用在可抑制和热固醇糖苷水解酶进行的实验中的非常最小的信息，以蛋白质耐受景观呈现样品（Romero and Arnold 2009）。蛋白质富度景观描述了从序列到类似于峰，山谷和山脊的陆地景观的映射，该目标是达到拟合度更高的自适应峰。至关重要的输入来自一个反馈周期，其中代理查询环境以收集信息，从而改善了内部对景观的看法。从这个意义上讲，蛋白质工程代理的任务是贝叶斯优化的任务，其中未知的目标函数与探索和开发之间的有效平衡（作者称为权衡）相息。样品以部署高斯工艺（GP）模型，以探索景观并提取可以描述序列水平上的可热稳定蛋白与中序蛋白有何不同的信息（Romero等2013）。使用贝叶斯优化（BO）技术，此信息启用了迭代设计蛋白质序列的样品。作者还设计了几种BO方法，以说明缺乏丰富的实验数据。这方面通常至关重要，因为人工工程/机器学习（AI/ML）工具需要一个大型，多样化的数据集有效。首先使用基于GP模型的分类器来识别功能序列，然后采用了上层信心结合算法来选择实验验证的顶级序列（Dauparas等人。2022）。使用预先合成的基因片段组装了新型工程酶，即设计的序列。该策略本身在合成生物学的高通量平台中很普遍。
量化陆地储水及其驱动因子的长期变化
全球变暖预计将导致整个陆地表面的陆地储水（TWS）变化，对生态系统和社会产生广泛影响。尽管已经进行了广泛的研究来分析TWS变化和可能在2000年后的驱动因素，但TWS和相关的Envi Ronmental强迫的长期演变仍然相对尚未探索。在这项研究中，我们评估了能源Exascale地球系统模型（E3SM）土地模型ELM版本1（ELM V1）在模拟全局TWS中的性能，并使用ELMV1的阶乘模拟来量化1948 - 2012年期间的全球TWS变化及其驱动因素。我们发现，ELM在温带地区不受灌溉影响的温带区域中现有的卫星和重建数据集的同意。在1948年至2012年期间，Biome和气候区平均TWS主要以0至10毫米/年的速率增加，但是该时期的下半年的正趋势比上半年甚至负面趋势更小。气候变化解释了大多数生物群落和气候区域的TWS趋势的80％，其次是土地使用和土地覆盖率的变化。CO 2的生理和物候效应主要引起了不同纬度的更潮湿的生物群落和气候区域中明显的TWS趋势。相比之下，氮depo地位和气溶胶沉积通常在生物群落和气候区域中产生较小和负面影响。P，E和Q中的累积降解异常也经常做出显着贡献，而P，E和Q之间的趋势差异很小。在分析的气象驱动因素中，降水（P），蒸发（E）和径流（Q）之间的长期平均失衡占大多数生物群落和气候区域中TWS趋势的50％> 50％，而非线性是非线性的，而非线性是由E/P和Q/Q/P ratios的空间上源性变化引起的。一起，这些发现揭示了对全球TWS及其多种多样的气候变化模式和不同的非绘画人类引起的变化的强化，这有助于对全球水周期的更全面地理解和投射。