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大急流城 - 战略规划
我们取得了很多成就，我们的未来一片光明，但我们确实面临挑战。这份更新后的战略计划是对该计划第一版的改进，该计划是我担任市长初期的一项关键举措。2018 年抵达大急流城后，我清楚地认识到，需要制定一项战略计划来组织和集中城市的工作。该初始计划于 2019 年初通过市政委员会和工作人员的协作流程制定，并于 2019 年 4 月 9 日获得批准，此后一直指导城市财政和运营规划。我很高兴与大家分享大急流城战略计划的更新版本，该计划延续了第一版的基本要素，并借鉴了疫情激发的创新和敏捷性，导致我们的运营发生了暂时和永久性的变化。
对话式推荐：一项重大的 AI 挑战
我们越来越习惯用自然语言与机器交互。我们让 Siri 帮我们找一家附近的意大利餐厅，我们让 Alexa 播放一些音乐，我们甚至与我们的汽车对话，指示它们将我们引导到目的地。我们中的许多人还与聊天机器人进行过互动，公司将聊天机器人用作客户服务的第一个接触点。能够与能够像人类一样交谈的机器互动长期以来一直是科幻电影中对未来的标志性愿景。随着自然语言处理 (NLP) 的最新进展、GPT-3 等大型预训练语言模型的出现以及机器学习的普遍进步，人们可能会认为我们已经接近实现这一愿景。仔细观察上述互动，我们发现与我们对话的设备通常善于对单个命令做出反应。然而，这些系统有时会在以下情况下达到极限：
技术飞速发展。个人和组织却跟不上步伐。这种矛盾给我们这个时代带来了一系列重大挑战
2020 年初，全球疫情爆发，我们的研究团队迅速采取行动，及时、准确、以数据为依据，对 COVID-19 及其影响进行分析。IDE 研究人员与 Facebook、Safegraph、Praekelt、Graphika 和其他公司合作，分析了数百万个数据点，旨在为全球领导人提供建议，帮助他们以最有效的方式降低感染曲线并重启经济。这项巨大努力的成果就是 COVID-19 快速响应中心，这是一个开源存储库，提供及时、基于事实且可操作的信息，迄今为止已包含 60 多篇论文和引文。该资源为政策制定者、商界领袖和公民提供信息和解决方案。请访问我们的 Covid-19 响应中心。
计算神经科学：一个宏大的统一理论？
人工神经网络的行为方式与人脑中的神经元完全不同。它们具有不同的功能、组织和动态特性。我们如何弥合神经元和神经网络之间的鸿沟？Edmund Rolls 在他的新书中从生物学的计算需求出发，探究在生物脑的背景下，如何利用各种各样的神经模式实现认知功能。在神经科学领域，很少有人能像 Rolls 教授一样涉猎如此广泛。从嗅觉和味觉、奖励和惩罚到海马体自我联想和视觉；从灵长类动物的电生理学到人类的病变，他无一不写到。但贯穿这本新书的是 Rolls 致力于统一所有认知的算法理解。这一点从他的论文中很难看出，因为他的论文通常内容都很紧凑。该书近 1000 页，是最大的单一作者神经科学著作之一，也是首次完整尝试以研究生可以理解的水平总结我们目前有关大脑计算的知识。按照神经科学教科书的传统，它逐步介绍大脑的各个区域，从感觉开始，然后是运动通路，然后是记忆和高级功能。但与神经科学教科书不同的是，每个部分都从计算、形式主义开始，然后才考虑支撑它们的生物学。与计算教科书不同的是，生物学是核心，包括神经调节、皮质层和大脑区域之间的信息流。这种创新方法的一个主要优势是，这些模型不仅得到生理学的支持，还得到规范性考虑的支持。作为第一个问题，Rolls 问道：“如何通过算法完成这项任务？”，然后才是“如何使用生物神经元来实现这一点？” '劳斯莱斯对大卫·马尔很忠诚。
评估美国大战略
摘要评估美国（美国）过去的大战略是评估外交政策意图的有用指南，使我们能够获得重要的见解，以辨别各个政府下的美国外交政策的广泛模式。这种方法可以对学术和政策界有益于对拜登政府的外交政策优先事项，尤其是在东南亚安全方面。考虑到这一目标，我们的文章采用了外交政策评估领域采用的分析框架的变化，以检查美国大战略的可能选择。出于过度简化的风险，它选择并评估了美国大战略替代方案的四个样本：隔离主义，离岸平衡，选择性参与和深入参与。接下来，我们将重点放在最近的事件上，以评估哪种大型战略模式最能描述拜登政府的外交政策立场。我们的目的是，这些见解将帮助区域行为者预测并相应地应对拜登政府的外交政策立场。________________________________________________________
基础工程师 1 – 这是教授的一篇文章。 Costa Nunes 使用 Tubulões 粉底。 2 - AVENIDA CENTRAL / RJ 大楼共 34 层，建于 1960 年，采用压缩空气管道，底座加宽。 3 — 在沉箱底部的地面上进行了负载试验。 4 – 根据他在大量工作中积累的经验，Prof.科斯塔努涅斯 (Costa Nunes) 制定了标准来定义沉箱底部土壤的允许应力。 5-随着目前沉箱、桩基开挖设备的先进技术以及水下混凝土浇筑的常规使用，现在很少使用压气沉箱基础。 6-当前严格的职业安全要求也使得在基础中使用压缩空气变得不可行。风险非常高。 7 — 但是，教授的基本观点是。 Costa Nunes 对沉箱底部土壤的允许应力进行了定义，他的建议仍然有效。 8 – 已添加一些带有照片和/或图形的附件来说明文章。
基础工程师 1 – 这是教授的一篇文章。 Costa Nunes 使用 Tubulões 粉底。 2 - AVENIDA CENTRAL / RJ 大楼共 34 层，建于 1960 年，采用压缩空气管道，底座加宽。 3 — 在沉箱底部的地面上进行了负载试验。 4 – 根据他在大量工作中积累的经验，Prof.科斯塔努涅斯 (Costa Nunes) 制定了标准来定义沉箱底部土壤的允许应力。 5-随着目前沉箱、桩基开挖设备的先进技术以及水下混凝土浇筑的常规使用，现在很少使用压气沉箱基础。 6-当前严格的职业安全要求也使得在基础中使用压缩空气变得不可行。风险非常高。 7 — 但是，教授的基本观点是。 Costa Nunes 对沉箱底部土壤的允许应力进行了定义，他的建议仍然有效。 8 – 已添加一些带有照片和/或图形的附件来说明文章。
热能脱碳面临的五大挑战
提高我们运输、储存、转换和有效利用热能的能力将在避免全球平均气温上升超过 2°C 方面发挥不可或缺的作用。尽管存在这一关键需求，但目前的热科学研究与深度脱碳所需的研究之间存在显著脱节。在这里，我们重点介绍了五项我们认为可能对全球排放产生重大影响的热科学和工程重大挑战。这些挑战是根据对其潜在影响大小的估计（即通过评估如果该技术最大限度地成功，可以减少的全球温室气体 (GHG) 排放量比例）以及我们自己对科学进步和技术突破机会大小的看法和定性评估确定的。例如，尽管提高固定电力部门热机的效率可能会产生影响，但这里并没有重点介绍，因为目前的热机已经非常接近其热力学极限运行。
您是在洛根县抚养孙辈的祖父母吗？
2019 年 10 月，我们的老年参与者通过关节炎基金会开始了一项名为“轻松行走”的锻炼计划。综合研究表明，“轻松行走”可以减轻疼痛、增强平衡和力量并改善您的整体健康状况。该计划将有助于激励您保持良好的体形，让您安全舒适地行走。这是一个为期 16 周的计划，我们的老年人每周步行 3 次，每周步行的时间增加。在第一轮中，来自 McDade 和 Chapmanville Towers 的 22 名老年人参加了该计划。LouAnn Gore 每天都会去我们 McDade 中心，她就是我们的参与者之一。她喜欢参加该计划，其中包括伸展运动、热身、散步和放松。LouAnn 不仅完成了整个 16 周的计划，而且还在此过程中减掉了 9 磅。我们一直在寻找新的基于证据的老年人友好型锻炼计划，与我们的老年参与者分享。让他们保持活跃和运动不仅对他们的身体有益，而且对他们的精神也有益。
“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士，IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道，人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷，资金枯竭，专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬，十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里，人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位（至今仍是）高管在他职业生涯早期告诉他，“如果你想在公司有所成就，就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认，考虑到挑战的规模，出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示：“我们试图用人工智能重塑人脑的智能，这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此，他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度，因为如果以正确的方式对待，人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么，什么才是“正确的方式”？卢克说，人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败，而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝，并对计算机进行编程，使其能够预测未来 14 步。从本质上讲，它复制了人类的能力，但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛，但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说：“深蓝每秒评估两百万步，我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步？”卢克说，这句话完美地概括了人工智能的缺点：“我们还没有解决这个问题，我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说，人工智能经常被认为比人类智能更好，因为它不会忘记东西。但卢克认为，人类忘记的能力是智能的一部分，因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议：
“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士，IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道，人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷，资金枯竭，专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬，十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里，人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位（至今仍是）高管在他职业生涯早期告诉他，“如果你想在公司有所成就，就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认，考虑到挑战的规模，出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示：“我们试图用人工智能重塑人脑的智能，这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此，他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度，因为如果以正确的方式对待，人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么，什么才是“正确的方式”？卢克说，人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败，而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝，并对计算机进行编程，使其能够预测未来 14 步。从本质上讲，它复制了人类的能力，但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛，但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说：“深蓝每秒评估两百万步，我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步？”卢克说，这句话完美地概括了人工智能的缺点：“我们还没有解决这个问题，我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说，人工智能经常被认为比人类智能更好，因为它不会忘记东西。但卢克认为，人类忘记的能力是智能的一部分，因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议：
