XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemfs
与AI对话如何减少阴谋信念
摘要：阴谋信念被广泛认为对事实纠正具有抵抗力，但最近的研究表明，使用生成的AI模型相对简短，个性化的“揭穿”对话可以大大减少此类信念。为了确定推动这种效果的机制，我们进行了一个跨越八个治疗臂的实验，该实验在此类揭穿对话中与参与者与GPT-4相互作用的关键特征（n = 1,297）。在大多数操作中，揭穿效果证明了强大的努力 - 包括明确告知参与者的AI旨在改变他们的主意，被要求辩论AI，或者AI是否向他们提供了事实信息，而无需其他寻求说服还是简洁。破坏了揭穿效果的唯一条件是促使AI说服参与者而不会出现任何对抗，这产生了无效的效果。此外，对AI有说服力的策略的分析将基于推理的策略确定为信仰变化的唯一重要中介。报道说有说服力的参与者以压倒性的方式引用了AI理性的，以证据为重点的方法。最后，在积极开放的思维中，参与者较高，显示出更大的治疗效果。这些发现表明，AI驱动的干预措施主要通过提供事实，有针对性的反驳来减少阴谋信念，以解决人们持有这些信念的特定原因。
抵消生物多样性最终的策略。docx
我们很高兴分享加拿大绿色和平组织关于对生物多样性的抵消政策草案的评论。审查了该提案后，我们认为这是在加拿大最近在蒙特利尔最近15号COP 15中扮演的建设性角色来制止生物多样性损失。的确，“生物多样性偏移”是一种根本上误导的方法，它只会加剧我们在全球和加拿大遇到的生物多样性危机。这是这是不良公共政策的10个原因：
232 和 301 关税对美国产业的经济影响
消费进口 出口 2016 年 10 月 461.3 129.7 2016 年 11 月 539.8 122.6 2016 年 12 月 516.2 104.0 2017 年 1 月 612.6 120.6 2017 年 2 月 539.9 114.7 2017 年 3 月 642.9 131.2 2017 年 4 月 600.3 119.4 2017 年 5 月 616.2 134.4 2017 年 6 月 590.7 133.0 2017 年 7 月 606.7 127.5 2017 年 8 月 553.4 141.2 2017 年 9 月 489.1 120.9 2017 年 10 月 535.3 130.5 2017 年 11 月518.9 119.0 2017 年 12 月 562.5 108.0 2018 年 1 月 549.5 130.7 2018 年 2 月 519.7 127.5 2018 年 3 月 761.8 137.8 2018 年 4 月 553.3 137.1 2018 年 5 月 513.3 138.2 2018 年 6 月 436.9 130.7 2018 年 7 月 482.2 124.0 2018 年 8 月 444.3 136.4 2018 年 9 月 474.0 115.6 2018 年 10 月 478.6 130.6 2018 年 11 月 465.9 119.2 2018 年 12 月 476.6 94.6 1 月2019 年 481.9 115.4 2019 年 2 月 445.1 106.8 2019 年 3 月 505.1 112.6 2019 年 4 月 505.3 117.7 2019 年 5 月 476.4 112.1 2019 年 6 月 493.8 104.0 2019 年 7 月 602.3 109.1 2019 年 8 月 507.4 110.1 2019 年 9 月 451.8 104.3 2019 年 10 月 474.1 107.6 2019 年 11 月 450.8 98.9 2019 年 12 月 458.4 86.6 2020 年 1 月 504.2 104.5 2020 年 2 月 396.9 104.6 2020 年 3 月 455.5 110.6 2020 年 4 月 471.3 72.0 2020 年 5 月 446.6 59.5 2020 年 6 月 399.9 79.1 2020 年 7 月 390.7 89.8 2020 年 8 月 404.6 89.3 2020 年 9 月 343.7 91.9 2020 年 10 月 364.6 97.5 2020 年 11 月 365.9 89.1
不可避免的RNA图案和结构服务器
[1]可根据旋转不变性的最小值RNA结构基序的可扩展且可解释的识别，撰写的，Zhou，Malik，Tang，Mathews和Huang。重新梳理202 5。预印本：https：//arxiv.org/abs/2402.17206。[2]通过竞争对手结构的产生和结构分解，Zhou，Tang，Mathews和Huang通过竞争结构的产生和结构分解识别。RECOMB 2024，LNCS 14758的RECOMB会议记录，Springer。https://arxiv.org/abs/2311.08339 [3] RNA设计通过structure-ware Multi-Frontier合奏优化，作者：Zhou，Dai，Li，Li，Ward，Mathews和Huang。ISMB 2023的会议记录；生物信息学，39（supp。 1）。 https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btad252ISMB 2023的会议记录；生物信息学，39（supp。1）。https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btad252
一种具有输入阻抗增强和抑制偏移诱导电荷转移的斩波神经前端
摘要 — 现代神经调节系统通常提供大量的记录和刺激通道，这降低了每个通道的可用功率和面积预算。为了在面积限制越来越严格的情况下保持必要的输入参考噪声性能，斩波神经前端通常是首选方式，因为斩波稳定可以同时改善（1/f）噪声和面积消耗。现有技术中，通过基于输入电压缓冲器的阻抗增强器解决了输入阻抗大幅降低的问题。这些缓冲器对大型输入电容器进行预充电，减少从电极吸取的电荷并有效提高输入阻抗。这些缓冲器上的偏移直接转化为电荷转移到电极，这会加速电极老化。为了解决这个问题，提出了一种具有超低时间平均偏移的电压缓冲器，它通过定期重新配置来消除偏移，从而最大限度地减少意外的电荷转移。本文详细介绍了背景和电路设计，并介绍了在 180 nm HV CMOS 工艺中实现的原型的测量结果。测量结果证实，发生了与信号无关的缓冲器偏移引起的电荷转移，并且可以通过所提出的缓冲器重新配置来缓解这种电荷转移，而不会对输入阻抗增强器的操作产生不利影响。所提出的神经记录器前端实现了最先进的性能，面积消耗为 0.036 mm2，输入参考噪声为 1.32 µV rms（1 Hz 至 200 Hz）和 3.36 µV rms（0.2 kHz 至 10 kHz），功耗为 13.7 µW（1.8 V 电源），以及 50 Hz 时的 CMRR 和 PSRR ≥ 83 dB。
量子性的深度有效证明 - 研究集锦
量子性证明是一种质询-响应协议，其中经典验证者可以有效地证明不受信任的证明者的量子优势。也就是说，量子证明者可以正确回答验证者的质询并被接受，而任何多项式时间经典证明者都将基于合理的计算假设被高概率拒绝。为了回答验证者的质询，现有的量子性证明通常要求量子证明者执行多项式大小的量子电路和测量的组合。在本文中，我们给出了两种量子性证明构造，其中证明者只需执行恒定深度量子电路（和测量）以及对数深度经典计算。我们的第一个构造是一个通用编译器，它允许我们将所有现有的量子性证明转换为恒定量子深度版本。我们的第二个构造基于舍入问题学习，并且产生的电路深度比通用构造更短，需要的量子位更少。此外，第二种构造对噪声也具有一定的鲁棒性。
IFSCA-ANGUAL-REPORT-2022-23_ENGLISH10082023064856.pdf
用洪布尔总理的话说：“ IFSCA不仅将成为推动者，而且还将支持创新，并且还将成为增长机会的催化剂。”如今，印度已成为技术领域的领导者之一，尤其是在数字支付领域。IFSCA的金融科技监管框架为起步提供了一个机会，可以在监管/创新沙盒下试验其创新解决方案，并得到其中一种激励计划的支持。我们已经收到了十多个司法管辖区的申请，并在15多个领域授予了授权，并通过汇款和付款，AI/ ML和Regtech作为前三名。
海上石油和天然气勘探、生产... - GOV.UK
与该项目相关的大气排放来自拟议作业的电力需求。钻井设施集成在 MODU 上，并使用船舶燃烧装置产生的电力。预计这些排放将迅速消散，不太可能产生重大影响。钻杆测试将导致 137.4 te 凝析油和 1582 te 气体被送往火炬。Benriach 油井钻井和完井活动产生的年二氧化碳当量排放量估计约为 38,235 吨。这约占 2020 年 TEPUK 年总排放量的 2.8%。Benriach 钻井产生的二氧化碳当量排放量将占英国海上航运和石油和天然气活动产生的二氧化碳大气排放量的约 0.2%。
母亲肠道菌群在母亲和后代的健康中
由于怀孕期间的生理改变，母体肠道菌群在代谢过程后发生变化。最近的研究表明，孕产妇肠道微生物群与妊娠期间子宫内的免疫微环境密切相关，并且在特定妊娠并发症中起着至关重要的作用，包括先兆子痫，胎儿糖尿病，早产，出生和经常性的流产。其他一些证据还表明，异常的母体肠道菌群通过母亲和胎儿之间的免疫比对，增加了后代各种疾病的风险，例如过敏和神经发育障碍。益生菌和高纤维饮食是预防母亲和胎儿疾病的有效发明。在这篇综述中，我们总结了孕产妇肠道菌群在妊娠并发症发展中的作用，以及从免疫学的角度来看，后代的健康状况，这可能为母亲和后代的健康管理提供新的治疗策略。
日记预备
启用基于MR的治疗计划需要从MRI几何形状中准确的CT样数据生成[7,8]。传统上可以通过基于ATLA的方法[9,10]来实现，该方法最初将MRI体素分割为不同的组织区域，然后将预定义的HU值分配给每个区域[10]。基于地图集的方法[9]涉及将Atlas-MRIS注册到新的MR图像中，并使用位移矢量场（DVF）翘曲Atlas CT，这在很大程度上取决于可变形注册结果的准确性[11]。在人工智能的新时代，深度学习（DL）已成为计算机视觉和模式识别的主要方法[12]。基于深度学习的合成CT生成也已成为一个流行的研究主题[13,14]。通过利用其出色的能力从输入图像中提取信息性特征，深度神经网络在基于MR的CT合成任务中取得了显着的结果[7]。已经提出了各种网络体系结构，以学习从MR强度到CT Hounsfield单位[15-21]的体素映射，并且还探索了合成CT掺入质子治疗[19-25]或碳离子治疗[26]的工作流程中。由于大尺寸的全分辨率CTS，通常将整个3D图像馈入单个神经网络通常是不可行的。因此，已经采用了不同的策略来通过重叠或非重叠的2D贴片，2D切片，2.5D切片或3D贴片[27]进行分配，然后由网络单独转换，然后合并以实现最终估计。