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大脑连接符合储层计算
人工神经网络（ANN）的连通性与在生物神经网络（BNN）中观察到的连通性不同。实际大脑的接线可以帮助改善ANNS体系结构吗？我们可以从ANN中了解哪些网络功能在解决任务时支持大脑中的计算？在连通性的中间/宏观级别上，ANN的体系结构经过精心设计，这些设计决策在许多最近的绩效改进中具有至关重要的重要性。另一方面，BNN在所有尺度上都表现出复杂的新兴连通性模式。在个人层面上，BNNS连接性是由脑发育和可塑性过程引起的，而在物种层面上，在进化过程中的自适应重新构造也起着主要作用，可以塑造连通性。近年来已经确定了无处不在的大脑连接性特征，但是它们在大脑执行具体计算的能力中的作用仍然很少了解。 计算神经科学研究仅揭示了特定的大脑连接性特征对抽象动力学特性的影响，尽管实际上几乎没有探索真实的大脑网络拓扑对机器学习或认知任务的影响。 在这里，我们提出了一项跨物种研究，采用混合方法整合了真实的大脑连接组和生物回声状态网络，我们用来求解具体的内存任务，从而使我们能够探究在求解任务解决方面的真实大脑连接模式的潜在计算模拟。 我们还提出了一个框架Bio2Art，以映射和扩展可以集成到经常性ANN中的真实连接组。无处不在的大脑连接性特征，但是它们在大脑执行具体计算的能力中的作用仍然很少了解。计算神经科学研究仅揭示了特定的大脑连接性特征对抽象动力学特性的影响，尽管实际上几乎没有探索真实的大脑网络拓扑对机器学习或认知任务的影响。在这里，我们提出了一项跨物种研究，采用混合方法整合了真实的大脑连接组和生物回声状态网络，我们用来求解具体的内存任务，从而使我们能够探究在求解任务解决方面的真实大脑连接模式的潜在计算模拟。我们还提出了一个框架Bio2Art，以映射和扩展可以集成到经常性ANN中的真实连接组。我们发现在物种和任务之间保持一致的结果，表明，如果允许最小的随机性和连接的多样性，则具有生物学启发的网络以及经典的回声状态网络的性能以及经典的回声状态网络。这种方法还使我们能够表明核次间连通模式多样性的重要性，强调了决定神经网络连通性的随机过程的重要性。
人工智能与医疗机器人的结合
医疗机器人中的人工智能 (AI) 应用正在为医学带来新时代。先进的医疗机器人可以执行诊断和外科手术、辅助康复并提供共生假肢来替代肢体。这些设备中使用的技术，包括计算机视觉、医学图像分析、触觉、导航、精确操作和机器学习 (ML)，可以让自主机器人执行诊断成像、远程手术、手术子任务甚至整个手术程序。此外，康复设备和先进假肢中的人工智能可以提供个性化支持，以及改进的功能和移动性（见图）。机器人技术、医学、材料科学和计算领域的非凡进步相结合，可以在未来带来更安全、更高效、更广泛的患者护理。–Gemma K. Alderton
当多媒体遇见人工智能
摘要 近十年来，多媒体应用和服务的不断涌现，产生了大量的多媒体数据，用于多媒体的高级研究。此外，多媒体研究在图像/视频内容分析、多媒体搜索和推荐、多媒体流媒体、多媒体内容交付等方面取得了长足的进步。与此同时，人工智能（AI）自20世纪50年代被正式视为一门学科以来，经历了一波“新”的发展浪潮，这应该归功于深度学习的巨大成功。因此，一个问题自然而然地出现了：当多媒体遇到人工智能会发生什么？为了回答这个问题，我们通过研究多媒体和人工智能之间的相互影响引入了多媒体智能的概念。我们从两个方面探讨了多媒体和人工智能之间的相互影响：i）多媒体推动人工智能经历范式转变，走向更具可解释性；ii）人工智能反过来为多媒体研究注入了新的思维方式。因此，这两个方面形成了一个循环，多媒体和人工智能相互促进。在本文中，我们讨论了文献中所做的努力和方式，并分享了我们对值得进一步研究的研究方向的见解，这些方向可能会对多媒体智能产生深远的影响。
当受大脑启发的 AI 遇到 AGI
通用人工智能 (AGI) 一直是人类的长期目标，其目的是创造出能够执行人类可以做的任何智力任务的机器。为了实现这一目标，AGI 研究人员从人类大脑中汲取灵感，并寻求在智能机器中复制其原理。受大脑启发的人工智能是从这一努力中产生的一个领域，它结合了神经科学、心理学和计算机科学的见解，以开发更高效、更强大的人工智能系统。在本文中，我们从 AGI 的角度全面概述了受大脑启发的人工智能。我们首先介绍受大脑启发的人工智能的最新进展及其与 AGI 的广泛联系。然后，我们介绍人类智能和 AGI 的重要特征（例如，扩展、多模态和推理）。我们讨论了在当前 AI 系统中实现 AGI 的重要技术，例如情境学习和快速调整。我们还从算法和基础设施的角度研究了 AGI 系统的演变。最后，我们探讨了 AGI 的局限性和未来。
人工智能遇见数据库：AI4DB 和 DB4AI
数据库和人工智能 (AI) 可以相互受益。一方面，人工智能可以使数据库更加智能 (AI4DB)。例如，传统的经验数据库优化技术 (例如成本估算、连接顺序选择、旋钮调整、索引和视图顾问) 无法满足大规模数据库实例、各种应用程序和多样化用户的高性能要求，尤其是在云端。幸运的是，基于学习的技术可以缓解这个问题。另一方面，数据库技术可以优化人工智能模型 (DB4AI)。例如，人工智能很难部署，因为它需要开发人员编写复杂的代码并训练复杂的模型。数据库技术可用于降低使用人工智能模型的复杂性，加速人工智能算法并在数据库内提供人工智能功能。DB4AI 和 AI4DB 最近得到了广泛的研究。在本教程中，我们回顾了关于 AI4DB 和 DB4AI 的现有研究。对于 AI4DB，我们回顾了基于学习的数据库配置、优化、设计、监控和安全技术。对于 DB4AI，我们回顾了面向 AI 的声明性语言、数据治理、训练加速和推理加速。最后，我们提供了 AI4DB 和 DB4AI 的研究挑战和未来方向。
人工智能与数据库相遇：AI4DB 和 DB4AI
数据库和人工智能 (AI) 可以相互受益。一方面，AI 可以使数据库更加智能 (AI4DB)。例如，传统的经验数据库优化技术（例如，成本估算、连接顺序选择、旋钮调整、索引和视图顾问）无法满足大规模数据库实例、各种应用程序和多样化用户的高性能要求，尤其是在云端。幸运的是，基于学习的技术可以缓解这个问题。另一方面，数据库技术可以优化 AI 模型 (DB4AI)。例如，AI 很难部署，因为它需要开发人员编写复杂的代码并训练复杂的模型。数据库技术可用于降低使用 AI 模型的复杂性，加速 AI 算法并在数据库内提供 AI 功能。DB4AI 和 AI4DB 最近得到了广泛的研究。在本教程中，我们回顾了有关 AI4DB 和 DB4AI 的现有研究。对于 AI4DB，我们回顾了基于学习的数据库配置、优化、设计、监控和安全技术。对于 DB4AI，我们回顾了面向 AI 的声明性语言、数据治理、训练加速和推理加速。最后，我们提供了 AI4DB 和 DB4AI 的研究挑战和未来方向。
机遇与创新的交汇之处 - NJ.gov
新泽西州一直在开拓前进的新道路：在科学和医学、音乐和文学以及高等教育领域。五十年前，新任众议员——未来的州长——汤姆·基恩提出了教育机会基金 (EOF)，以支持弱势学生追求高等教育。该计划的成功激发了全国各地类似计划的创建，如今，EOF 继续体现新泽西州对那些原本无法接受高等教育的学生的承诺。像 EOF 这样的创新计划在新泽西州的高等教育传统中发挥着核心作用。自上任以来，我有幸亲身体验了这段鲜活的历史。在访问全州各地的学院和大学期间，我看到了无数鼓舞人心的举措，它们通过创新创造了机会，让我对新泽西州的未来充满希望。然而，尽管各地都在开展良好的工作，但新泽西州仍然缺乏全州高等教育的共同、集体方向。在过去的一年里，我们收集了主要教育利益相关者的反馈，分析了相关数据的趋势，并审查了以前的报告，以更好地了解新泽西州在高等教育方面面临的问题。在此过程中，我们不仅会见了数百名学生、教师和工作人员，还与新泽西州高等教育界进行了一项前所未有的调查——收到了 10,000 多份回复。我们的外展活动涉及
建筑物脱碳符合节水
有时将高昂的安装成本视为避免安装数十个的原因，但是联邦税收抵免可以缓解财务过渡到地热供暖和冷却。通过将水冷冷却器或任何使用水源空调的建筑物转换为地面源热泵，整个HVAC系统都可以作为地热级，使其有资格获得联邦税收抵免。2022年的《降低通货膨胀法》（IRA）大大增强了在商业建筑中的地面源热泵（GSHP）能力安装的联邦税收优惠，包括针对非税收实体的新直接付款选项。关键收益包括高达30％的投资税收抵免（ITC），国内内容和能源社区的额外奖金以及关于随身携带和信贷转让的新规定。38联邦修改后的加速成本回收系统（MACRS）为商业地热系统提供10％的税收抵免和五年折旧，第一年的奖励折旧为50％。39，例如，对地热系统的100万美元升级可以产生总计48％的成本的联邦税收优惠，即480,000美元。39，例如，对地热系统的100万美元升级可以产生总计48％的成本的联邦税收优惠，即480,000美元。
量子符合体育 - 车间报告
根据研讨会内的讨论，邀请了澳大利亚量子和体育社区的广泛澳大利亚和体育社区的成员，以准备量子的应用案例研究。下面的附录中包括一些说明性案例研究。在她的闭幕词中，澳大利亚的首席科学家凯茜·弗利（Cathy Foley）博士强调，在体育运动中开发量子技术是一个展示澳大利亚高科技能力的机会，同时还支持澳大利亚在体育中获得全球认可的成就记录。作为世界领先的体育和科学国家之一，弗利博士说，澳大利亚人应该为这两个领域的进步感到自豪。