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移动 NPU 上的实时量化图像超分辨率，移动 AI 2021 挑战赛：报告
图像超分辨率是最流行的计算机视觉问题之一，在移动设备上有许多重要的应用。虽然已经为这项任务提出了许多解决方案，但它们通常甚至没有针对常见的智能手机 AI 硬件进行优化，更不用说通常仅支持 INT8 推理的更受限的智能电视平台了。为了解决这个问题，我们推出了第一个移动 AI 挑战赛，其目标是开发一种基于端到端深度学习的图像超分辨率解决方案，该解决方案可以在移动或边缘 NPU 上展示实时性能。为此，为参与者提供了 DIV2K 数据集和训练过的量化模型，以进行高效的 3 倍图像升级。所有模型的运行时间都在 Synaptics VS680 智能家居板上进行评估，该板具有能够加速量化神经网络的专用 NPU。所提出的解决方案与所有主流移动 AI 加速器完全兼容，能够在 40-60 毫秒内重建全高清图像，同时实现高保真度结果。本文提供了挑战赛中开发的所有模型的详细描述。
海洋生物多样性热点 - 挑战和弹性
生物多样性热点是由保护专家创造的一个术语，其特征是以高物种丰富或特有的特征或面临严重威胁（Jefferson＆Costello，2020年）的特征，需要优先考虑以保存。在现代时代，生物多样性的巨大丧失与气候变化和其他人类活动有关，科学家敦促立即采取行动。将区域描述为生物多样性热点，将其标记为保护优先事项，并迫使管理当局采取行动。海洋热点开始比陆地晚期定义，目前存在43个这样的区域，从热带珊瑚礁到极地地区（Costello等，2022）。本研究主题的论文集中于各种栖息地的物种丰富性，从人工礁到面临自然和人为威胁的海草草地，其保护是主要的关注。该主题旨在将海洋生物多样性热点置于聚光灯下，并有助于保护这些脆弱的系统。第六次IPCC报告指出，海洋热点受到气候变化的直接和间接影响的威胁（Costello等，2022）；气候变化的影响是物种分布范围的地理改变。Monteiro等。对伊比利亚半岛西北海岸的34种温水，冷水和中性大型大藻类物种的分布限制进行了尺寸评估，该物种被认为是生物多样性热点区域，并且具有较强的纬度热梯度。使用历史数据和非本地大宏观物种分布相比，使用历史数据来识别种群和范围转移。结果表明，伊比利亚西北部的宏观阿尔加尔群落的潜在均质化，这是由于观察到的一些冷水物种的减少，并同时增加了温水物种的同时增加，而非土著物种则变得占主导地位，受到海洋加暖条件的青睐。这种改变可能表明可能影响研究区域生态系统功能的重大生态障碍。
实现可持续发展目标 7 的挑战和解决方案
联合国制定了“ 2030 年议程”，其中提出了 17 个不同的“可持续发展目标”（SDG），以从根本上改变目前的发展现状。其目的是到 2030 年转向真正可持续的实践，以应对与人为气候变化相关的风险。5 这 17 个可持续发展目标涵盖各个方面，包括性别不平等、饥饿、减贫、负责任的消费和生产等。其中，三大挑战是整个 2030 年议程的基础：（a）社会不平等；（b）环境污染和破坏；（c）化石燃料能源危机。必须针对当前经济框架中生产手段和方法的批评来解决挑战（a）和（b）。应该通过改变能源的生产和分配方式来应对挑战（c）。当前的能源危机持续不断，不仅是因为化石燃料污染了大气，还因为全球每年的能源需求都在急剧增长。6,7 根据 2030 年议程，必须将能源模式转变为可再生、无污染的能源，并大幅提高发电装置的效率和生产能力。考虑到这一点，作为可持续发展目标 7（可负担的清洁能源）重点关注的化石燃料挑战包含了能源转型范式的概念，即从目前以化石为基础的能源生产状态转变为新的能源生产状态，以寻求更健康的自然和生态未来为基础。全球南方是指位于亚洲、非洲、拉丁美洲和加勒比地区的中低收入国家，与全球北方的高收入国家形成对比。3 全球南方一词的使用是指殖民主义和新帝国主义造成的巨大不平等。与全球北方的差异，以及全球南方国家之间的差异；例如能源分布、人口、依赖负担、农业生产和能源转型方式，需要在每个国家的文化、政治和经济背景下进行细微的、特别的关注。这对于认识到转型的驱动因素很重要：收入、能源价格、能源获取、当地燃料供应以及针对当前基础设施提出的解决方案的可行性。从巴西、俄罗斯、印度和中国等全球南方国家交通、基础设施和工业前所未有的增长来看，人口增长和随之而来的能源需求上升似乎明显要求能源系统在发电和分配策略方面进行突然改变。全球南方的能源部门必须更加高效、一体化和具有成本效益，这为确保可持续和清洁的系统创造了机会。此外，全球南方国家对全球温室气体排放的贡献也将增加，使实现可持续发展目标 7 成为一项主要优先事项。8
应用人工智能挑战_社交媒体风格指南
不要错过赢得奖项和协助机构采用#AI及相关技术（如#NLP #ML）以更好地服务美国人民的机会！快点！@GSA_TTS 的#AppliedAIChallenge 还剩一周，详情请见：（插入 challenge.gov 链接）
超越歧视：法医精神病学的生成AI应用和道德挑战
生成人工智能（Genai）的出现和日益普及有可能改变法医精神病学和刑事司法的AI应用，传统上依赖于歧视性的AI算法。生成的AI模型标志着从以前流行的范式中通过生成看似新的现实数据并分析和集成了来自不同数据格式的大量非结构化内容的能力的显着转变。这种潜力不仅仅是重塑常规做法，例如风险评估，诊断支持以及治疗和康复计划，还可以在以前未经置换的领域（例如培训和教育）中创造新的机会。本文研究了生成人工智能对法医精神病学和刑事司法中AI应用的变革性影响。首先，它引入了生成AI及其普遍模型。之后，它回顾了法医精神病学中歧视性AI的当前应用。随后，它对生成AI的潜力进行了彻底的探索，可以通过多模式生成模型，数据生成和数据增强来改变既定的实践并引入新颖的应用。最后，它提供了与部署生成AI模型相关的道德和法律问题的全面概述，重点是他们对个人的影响以及其更广泛的社会影响。总而言之，本文旨在为在法医背景下生成AI应用的动态挑战的持续论述做出贡献，突出了潜在的机会，风险和挑战。它提倡跨学科的合作，并强调对生成AI模型进行彻底，负责任的评估的必要性，然后在广泛采用的决策中常规地做出了实质性的改变后果。
人工智能/机器学习在医疗健康领域的挑战：偏见、普遍性、隐私
另请参阅：可穿戴传感器在 SARS-CoV-2 感染检测中的表现：系统评价，Mitratza 和 Goodale 等人。《柳叶刀数字健康》
种子企业管理中的挑战
摘要：必须持续提高不同种子的潜在生产力，必须实现农业生产的期望增长。同时，应在正确的时间向用户农民提供合适品种的质量种子，并以合理的成本来实现潜力。这需要对种子部门研究和开发，乘法和分布的子系统进行有效管理。有助于发展这些部门的政策环境至关重要。本文将审查公众，合作社和私营部门的种子企业的性质和功能，以确定与这些企业的管理和整个种子行业有关的问题。这也将建议采用有关政策环境的行业管理的替代方法，以实现经济上可行和技术自力更生的种子行业的长期目标，以应对新兴的挑战。
骨髓增生性肿瘤的治疗靶向挑战和观点
脊髓增生性肿瘤（MPN）是克隆造血干细胞疾病，其特征是过度产生成熟的髓样血细胞。识别出三种亚型，包括带有异种血小板病的必不可少的血小板 - ET（ET），主要具有多全球性的多余细胞症Vera（PV），以及伴有骨髓纤维纤维化（PMF），伴有前骨纤维化纤维化纤维化纤维化诱导的细胞增多症。1,2 ET和PV可以发展为骨髓纤维化（MF），并且所有3种形式都有转化为急性髓样白血病（AML）的倾向。促进发病率和死亡率的血栓形成和出血事件的风险增加。在分子水平上，Janus激酶2（JAK2）信号通路的过度激活是MPN的核心特征。3 JAK2，一种非受体酪氨酸激酶，对于血液 - 诗性细胞因子信号4是必不可少的，通过传播红细胞蛋白，血小板蛋白（脊髓降解性白血病病毒[MPL]）和促粒细胞 - 刺激性刺激性刺激性因子
VEX 2022-2023反向工程挑战-462X
一起在机器人团队加入了将近两年，这使我们想知道是什么真正使机器人运作。可以更好地了解机器人的技术组件可以帮助我们改善机械组件，并使机器人在整体设计方面更有效，更好。我们的目标是了解制造机器人的Vex组件，我们可以了解所有能力，我们认为最好的起点是与大脑一起使用。我们将其作为教育自己以及计划中的其他团队的机会，以了解大脑为完整的机器人做出贡献的事情。