南非是一个缺水的国家,气候变化加剧了这一问题。我们需要保护我们的战略水源区——占我们陆地面积 10% 的地区,却为我们的河流和水坝提供了 50% 的水。这些水源区对于我们全国的水资源安全至关重要。
您好,我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC(也称为 AiWebTools.Ai)的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站,或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来,我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在,并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用,包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来,我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具,它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作;相反,我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的,赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题,如果他们没有口袋里的人工智能助手,他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能,它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能,从医生人工智能到兽医人工智能,再到教育导师,再到大学学位 GPT,这是一个 GPT,它基本上可以教你每一门大学课程,不管你想学什么学位,它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情,我真的无法在这篇证词中全部列出,但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失,这是肯定的,无论你通过什么法律,即使人工智能明天成为非法,一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行,而你无法控制网络。此外,人工智能已经发展到可以在硬件本地运行,你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的,人们对此一无所知,例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot,你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成;然而,co-pilot 有必须遵守的条款和条件,因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能,看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响,并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里,我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人,这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中,它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明,更有能力,我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的,它正在到来,你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律,阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西;然而,你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西,因为它在这个世界上以多种方式运行,所以它无法改变;它将进化成它注定要参与的任何东西,没有任何法律可以影响它的行动方向
征文:教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点,旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论,讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究,也包括社会科学、经济学和人文学科,包括所有学科,如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产,以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面,我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面,我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法(包括使用人工智能的方法)、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下,不同观点之间的沟通和相互理解至关重要,这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说,我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题:在最广泛的层面上,立法和规范问题;在公司层面,关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题;在个人层面,关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此,技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序(以及如何开发)来解决第 1 部分提出的问题的(计算机科学主导)讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年,但近年来,由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长,其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻,人工智能专家和教育专家必须携手合作,以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中,我们特别关注人工智能的技术方面,重点关注用于内容创建(生成式人工智能)、学生分析(机器学习)、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
化学催化剂在许多行业中都起着重要作用,量子计算机可以帮助识别使关键过程更安全,更高效的催化剂,并使人们和环境受益。例如,氨是世界上最常见的工业化学物质之一,用作农业肥料以及化学制造和药品。没有氨,我们将无法维持世界当前的人口。但是,氨产生需要令人难以置信的高温和压力,并且仅贡献了全球温室气体排放的2-3%。更有效地模拟用于产生氨的化学反应可以帮助确定使氨制造过程更有效和降低排放的方法。
摘要 — 目标:当存在多个声源时,当前助听器中的降噪算法缺乏有关用户关注的声源的信息。为了解决这个问题,它们可以与听觉注意解码 (AAD) 算法相辅相成,该算法使用脑电图 (EEG) 传感器解码注意力。最先进的 AAD 算法采用刺激重建方法,其中关注源的包络从 EEG 重建并与各个源的包络相关。然而,这种方法在短信号段上表现不佳,而较长的片段在用户切换注意力时会产生不切实际的长检测延迟。方法:我们提出使用滤波器组公共空间模式滤波器 (FB-CSP) 解码注意力的方向焦点作为替代 AAD 范式,它不需要访问干净的源包络。结果:提出的 FB-CSP 方法在短信号段上的表现优于刺激重建方法,在相同任务上的表现也优于卷积神经网络方法。我们实现了高精度(1 秒窗口为 80%,准瞬时决策为 70%),足以实现低于 4 秒的最小预期切换持续时间。我们还证明解码器可以适应来自未见对象的未标记数据,并且仅使用位于耳朵周围的部分 EEG 通道来模拟可穿戴 EEG 设置。结论:提出的 FB-CSP 方法可以快速准确地解码听觉注意力的方向焦点。意义:在非常短的数据段上实现高精度是朝着实用的神经引导听力设备迈出的重要一步。
背景:静息态功能性磁共振成像 fMRI (rs- fMRI) 已广泛用于研究精神疾病的大脑功能,从而深入了解大脑组织。然而,rs-fMRI 数据的高维性给数据分析带来了重大挑战。变分自动编码器 (VAE) 是一种神经网络,在提取静息态功能连接 (rsFC) 模式的低维潜在表示方面发挥了重要作用,从而解决了 rs-fMRI 数据的复杂非线性结构。尽管取得了这些进展,但解释这些潜在表示仍然是一个挑战。本文旨在通过开发可解释的 VAE 模型并使用 rs-fMRI 数据在自闭症谱系障碍 (ASD) 中测试其效用来解决这一差距。
结果与讨论:发现了基因表达较高或较低的突变体,最终成熟谷物植酸酶活性 (MGPA) 较高或较低。田间试验和发芽期间的肌醇磷酸分析表明,PAPhy_a 不会影响试验条件下的农艺性能,但它确实缩短了发芽期间磷酸盐动员的滞后时间。较高的内源性 MGPA 可提高饲料用谷物质量,因为它可提高单胃动物的磷酸盐生物利用度。此外,由于 PAPhy_a 启动子的目标 CRE 基序与一系列种子表达基因(如关键的谷物和豆类储存基因)共享,因此当前结果展示了一种调节一系列种子基因的单个基因表达水平的概念。
NSPM借鉴了各种两党支持的各种建议,其中包括现任国务卿马可·卢比奥(Marco Rubio)在参议院任职期间提出的许多提案,以及其他由中国众议院选择委员会成员提出的。Although its direction to CFIUS to restrict Chinese investments in sensitive sectors largely aligns with how CFIUS currently assesses such transactions, the NSPM suggests that CFIUS may pare back its use of mitigation agreements — especially with investors from U.S. partners and allies — which had dramatically increased in recent years, in what may be an implicit recognition that CFIUS' more frequent use of these agreements in reviews of investments from partners盟友可能对大量良性外国投资产生了令人不寒而栗的影响。
该集合中的立法已被复制,因为它最初是在《政府公报》上印刷的,并进行了改进的格式,并纠正了较小的印刷错误。所有修正案已直接应用于文本并注释。可以参考每一条立法的原始公报(包括修正案)。
海洋颗粒是地球上主要元素骑自行车的关键,并在海洋中的养分平衡中起着重要作用。海洋颗粒的三个主要类别通过塑造碳分布来连接开放海洋的不同部分:(i)下沉; (ii)暂停,(iii)上升。由浮游植物在地表水中捕获的大气碳,部分通过将颗粒沉入海洋底部,并在控制全球气候中起着重要作用。悬浮的颗粒代表了异养微生物的有机碳的重要来源,与下沉的颗粒相比,更有可能发生回忆性。上升的颗粒,取决于其组成,原点和上升速度,可能会导致海洋上层的碳回忆性,靠近大气。海洋颗粒是微生物活性的热点,因此被微生物重现,其动力学在有机物降解,聚集和下沉中起着重要作用,从而直接影响了生物碳泵的效率。海洋颗粒的微生物组因粒径,来源和年龄而不同。尽管如此,这些因素通常被忽略,并且粒子大多在不考虑各个颗粒之间的高异质性的情况下被视为“散装”。这阻碍了我们对海洋中的碳预算的理解,从而对气候变化的未来预测进行了预测。此外,我们介绍了一个新颖的概念:“脂质碳分流”。在这篇综述中,我们检查已知的粒子类型和相关的抽样方法,并确定知识差距,并强调需要更好地了解单粒子生态系统以提高全球升级率。