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人工智能与高技能工作：来自……的证据
摘要 政策制定者担心人工智能 (AI) 会扰乱劳动力市场，尤其是高技能工人的劳动力市场。我们使用针对安全分析师的新颖、特定任务的数据来调查这一担忧。利用股票间数据丰富度的变化，我们表明，投资组合中更多地接触大数据的分析师更有可能将精力重新分配到软技能上，将报道从这些股票转移出去，甚至离开该行业。分析师离职不成比例地发生在高度准确的分析师中，他们离开去从事非研究工作。依赖利用分析师软信息优势的互补任务有助于改善共识预测。然而，来自外部人工智能技术的竞争加剧降低了分析师研究的新颖性，从而降低了薪酬。
PCCP -RSC Publishing
用于大规模应用的能源存储，例如电动性和电网存储，需要电池在其性能，安全性，能量密度以及更重要的是最终成本方面符合某些严格的标准。1–10当前的现状电池技术仍然没有满足这些要求。在当前快速发展的电池行业的情况下，研究效果主要集中在两种方法上：第一种方法涉及逐步改进良好的锂离子技术，第二种方法侧重于对其核心组件（LI-ION电池电池）进行重大修改。后一种方法激发了对替代性移动阳离子（例如Na-ion，使用金属阳极的使用以及固体电解质来创建固态电池的开发）的广泛研究。这些液化后策略可以合并为特定的应用程序要求。10–12
缺氧缺血性脑病（HIE）
缺氧缺血性脑病（HIE）具有高死亡或残疾风险。每年，全球1500万人中风，大约33％的病例导致死亡，另有33％导致永久残疾。尽管有所有降低中风的发病率和死亡率的作用，但中风的绝对数量仍在增加。与案件增加有关的最重要因素之一似乎是在过去20年中观察到的预期寿命较长。中风的发生率在65岁以上的患者中显着增加（1）。全球疾病负担（GBD）研究表明，在30年（1990- 2019年）中，中风的绝对数量增加了70％。在全球范围内，残疾调整的终身年份（达利人）的普遍病例增加了119％，每年死亡人数为146％（2）。
国家气候变化策略2021-2026
国家气候变化策略2021-2026完全取代了下面描述的2012年版本。国家气候变化战略旨在使坦桑尼亚有效地适应气候变化并参与全球范围，以减轻气候变化，同时也实现可持续发展。针对水资源，沿海和海洋环境，林业，野生动植物，农业和粮食安全，人类健康，旅游，能源（水力发电坝），工业，牲畜和山网，基础设施，人类定居点，人类定居点和土地使用，概述了适应策略。缓解措施是通过低排放能源技术，保护行业能源使用的政策，改进的牲畜管理和食品的解决方案来解决的，运输，采矿，农业和废物管理行业的效率更高，以及侵略性和耕种政策（包括Redd+）。
开发高高的环保预处理过程...
世界努力为应对气候变化危机的回应，并实现实现可持续社会（SDG）的共同目标，同时保留地球生态系统（生物多样性保护）。1 - 3个绿色技术可以解决全球问题，例如碳中立性，净零和循环经济。积极主动的环境管理技术有益于人类社会和自然环境。4,5它们对于解决未来的环境问题至关重要，超出了当前的后期处理问题。真正需要碳 - 中性绿色技术的开发才能从现有的发达经济过渡到循环经济。迫切需要 earts以最大程度地减少技术应用过程的环境影响。 6 - 8earts以最大程度地减少技术应用过程的环境影响。6 - 8
前言 神经形态人工智能硬件最新进展专题
随着当今人工智能的快速发展，迫切需要解决计算机系统巨大的能耗问题。当前的人工智能系统需要大量的计算处理，这会增加能耗。为了解决这个问题，迫切需要努力开发神经形态人工智能硬件。作为超高效计算的典范，人脑仅以 20 W 的功率运行，这激励人们努力模仿其能源效率。例如，脉冲神经网络的 CMOS 硬件比传统计算机系统上的人工神经网络更有效。神经形态人工智能硬件可以取得进一步的进展，以整合大脑功能，例如突触可塑性和海马行为。植根于材料科学的创新，例如复合材料，展现出信号处理、计算和内存存储的能力，与传统半导体方法相比，有望降低能源需求。此外，纳米材料随机网络中的非线性现象正在成为控制 AI 硬件功耗的关键储层计算设备。由于其化学结构和动力学，纳米材料随机网络提供了超出原始特性的多种应用。纳米材料科学与信息科学的融合预示着下一代 AI 系统的范式转变，以比传统半导体器件更低的制造成本促进低功耗、高密度边缘 AI 系统。本专题重点介绍了 2024 年 3 月举行的第五届神经形态 AI 硬件国际研讨会上讨论的主题。来自材料科学、大脑建模、集成电路和智能系统的专家齐聚一堂，探讨神经形态 AI 硬件。积极参与这个年度研讨会对于推进卓越高效的 AI 硬件至关重要。我们强调对推进神经形态 AI 硬件前沿的集体奉献，并向所有促成本专题的贡献者表示感谢。
2024 年终信：巩固的一年。
过去几年来，该研究所在维持方面付出了巨大努力。由于在扩大疫苗生产规模方面进行了战略性接触，世界银行支持的畜牧业生产力和复原力支持项目 (L-PRES) 正在向该研究所提供支持，以扩大其现有的灌装和精加工生产线，同时努力确保为完成新的疫苗生产设施提供资金。在英国 FCDO 的支持下，NVRI 审查了去年进行的疫苗商业化可行性报告的关键方面。根据 Propcom + 计划，获得了一项气候复原力基础设施开发 (CDEL) 拨款，用于装备 PPR 疫苗生产实验室。这将使 NVRI 能够在未来 12 个月内将 PPR 和 NDV I-2 疫苗的产量提高三倍。在 2023 年取得成功的基础上，继续加强员工能力建设，在埃塞俄比亚非洲联盟泛非疫苗中心 (AU-PANVAC) 实验室对 12 名人员进行了新疫苗生产技术培训以及其他专业培训。六 (6) 名员工还参观了位于意大利的 IMA-Life 无菌和冻干解决方案工厂，作为咨询工作的一部分，与冻干机和灌装及完成生产线的制造商进行交流。此次访问提供了技术见解，使 NVRI 能够选择合适的无菌疫苗生产设备。为了为生产活动提供替代备用电源，生产设施安装了太阳能发电装置。细菌疫苗生产实验室进行了大规模改造，以提高其运营效率。我们还投资于改善冷链基础设施，安装新的冷藏室以及引入可持续能源解决方案来支持疫苗生产。这些设施预计将于 2025 年第一季度末完工。这些努力代表了对 NVRI 疫苗生产的重大投资，并将优化制造运营、技能和产能，因为我们将继续努力实现规模化和商业化。
成为人工智能驱动的组织：
只有企业与 AI 和 ML 开发团队之间建立紧密的合作伙伴关系，才能出现新的工作方式。即使企业领导者了解自己的角色，缺乏 AI 熟练度也会阻碍他们与 AI 和 ML 开发团队有效合作的能力。一些组织发现，创建新角色有助于在业务利益相关者和模型开发团队之间进行沟通，从而取得了成功。在这种情况下，精通业务和分析的个人可以充当总体业务战略目标和 AI 技术要求之间的桥梁。1 我们的调查表明，努力创造这样的新角色是值得的。接受调查的成绩优异的组织（Transformers 和 Pathseekers）更有可能创建新的角色和职能，以最大限度地促进 AI 进步。
Abhishek Dubey - ScopeLab
Abhishek Dubey 博士是范德堡大学电气工程和计算机科学助理教授，软件集成系统研究所高级研究员。Abhishek 是软件集成系统研究所 ScopeLab 的负责人，也是范德堡智能城市运营与研究研究所 (VISOR) 的联合负责人。他的研究重点是复杂大型交通和电气网络物理系统的弹性设计和运行。他特别强调决策理论方法、基于组件的软件工程、异常检测和故障诊断、弹性和恢复以及这些 CPS 的分散操作。他目前领导智能互联社区研究工作，重点是通过他的团队 smarttransit.ai 设计和优化田纳西州查塔努加和田纳西州纳什维尔的公共交通系统，并通过他的团队 statresp.ai 优化应急响应系统。
