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SOUNDHOUND AI, INC. 合并资产负债表（以千为单位，除股票和每股数据外）
营业费用总额 114,481 136,801 86,524 营业亏损 (68,608) (105,672) (65,327) 其他费用净额： 利息费用 (17,570) (6,893) (8,342) 其他收入（费用）净额 1,155 (1,259) (5,415) 其他费用总额净额 (16,415) (8,152) (13,757) 所得税准备金前亏损 (85,023) (113,824) (79,084) 所得税准备金 3,914 2,889 456 净亏损 (88,937) (116,713) (79,540)
太阳能电位75,000 GW到2050年，长时间存储
ISA - LDES理事会报告，到2050年，大胆的目标是75,000吉瓦的太阳能容量，持续持续的储能充分实现了这些太阳能安装的完全脱碳的潜力LDES到2040年将成为4万亿美元的行业，到2040年，其安装能力为8 TW Dubai，UAE，UAE，UAE的安装潜力。 4，2023 - 国际太阳能联盟（ISA）和LDES理事会发布的一份报告说，到2050年，太阳能的潜力可能会达到7.5万吉瓦，而太阳能的潜力可能会达到75,000吉瓦。ISA今天发布的开创性报告和长期持续时间存储（LDES）委员会对可再生能源的未来揭示了大胆的愿景，展示了长时间储能在实现雄心勃勃的太阳能目标中的关键作用。该报告在迪拜的COP 28提出，强调了将太阳能与LDE相结合以确保连续，可靠和负担得起的可再生能源的变革潜力。报告的关键发现：
超柔性电极阵列可对啮齿动物体内数千个神经元进行长达数月的高密度电生理映射
✉ 通信和材料索取请发送至 Lan Luan 或 Chong Xie。lan.luan@rice.edu；chongxie@rice.edu。作者贡献 CX 构思并组织了整个研究；ZZ、HZ、XL、LL 和 CX 设计了实验，所有作者均参与其中；ZZ 和 XL 在 CX 的监督下设计和制作了 NET 设备；DFL、JEC 和 LF 与 SpikeGadgets LLC 合作设计了堆叠头戴式记录系统；ZZ 和 XL 在 JEC 和 DFL 的帮助以及 CX 和 LF 的监督下设计了 NET 探头与头戴式记录系统的集成；ZZ 和 XL 在 CX 的监督下开发并执行了手术程序；ZZ、XL 和 HZ 在 LS 和 FH 的帮助以及 CX 和 LL 的监督下进行了动物神经记录实验； HZ 和 ZZ 开发并实施了数据预处理，由 CX 监督，并得到了 JEC 和 LF 的意见；ZZ 和 HZ 执行了数据后分析，由 LL 和 CX 监督，并得到了 LF 的意见；ZZ 执行了组织学研究，由 CX 监督；ZZ、LL 和 CX 撰写并修改了手稿，得到了所有作者的意见。
针对数百名（而非数千名）参与者的脑部疾病神经影像学研究的可重复性
图 1. 功效计算和重复率的实证分析。图 a 显示了统计功效与样本量和显著性阈值（1,000 次迭代）的关系。实线表示基于 ENIGMA 7 精神分裂症效应量（患者和对照组之间的皮质厚度组间差异）的功效计算；为了进行比较，虚线表示 Marek 等人报告的功效计算。3（源数据图 3 取自原始文章）。水平虚线对应于 80% 统计功效的领域标准。模拟表明，对于 P <10 -4 的 BWAS，550 个病例和 550 个对照的样本量达到 80% 的统计功效；对于 P <10 -3 的 BWAS，450 个样本达到 80% 的功效。图 b 显示了精神分裂症实证数据的重复率（橙色实线）与样本量的关系（在 114 个区域进行 BWAS，根据 P <0.05 Bonferroni 测试；1,000 次迭代；线周围的彩色区域表示迭代间平均值的上下一个标准差）。橙色虚线表示外推数据（参见补充方法）。实证分析表明，需要大约 400 名患者和 400 名对照的样本量才能检测到重复率为 80% 的效果。蓝色实线显示阿尔茨海默病实证数据的重复率（蓝色实线）。样本量是指每次分析中具有相等数量对照的病例数。
基因1表达在野生西红柿2
现在可以理解，渗入可以充当强大的进化力，提供了31种遗传变异，可以影响性状进化的过程。渗入还引起了共有的32个进化史，该历史不会被物种系统发育所捕获，可能会使使用物种树的33个进化分析复杂化。这种分析通常是对跨物种的基因34表达数据进行的，其中数千个性状值的测量允许35个强大的推论，同时控制共享的系统发育。在这里，我们提出了一个布朗36运动模型，用于在多种族网络联合37框架下进行定量性状演化，这表明当数千种定量性状平均时，渗入可以产生38个进化的明显收敛模式。我们使用来自野生番茄属40茄的胚珠中的全转录组表达数据来测试我们的理论39预测。检查两个子层都有两者都有特种后渗入的证据，即41，但在其幅度上有很大差异，我们发现进化模式是一致的42，与胚珠基因表达的符号和幅度的渗入历史保持一致。43此外，在渗入速率较高的子层中，我们观察到局部基因树拓扑与表达相似性之间的相关性44，这暗示了渗入45个CIS调节性变化在产生这些宽尺度模式中的作用。48我们的结果揭示了一般作用46在数千种定量性状47的变化模式中渗入的一般作用46，并使用简单的模型信息预测为这些效果提供了一个框架。
改变生活的肠癌治疗方法被添加到 PBS 中，惠及数千名澳大利亚人澳大利亚皇家病理学院 (RCPA) 支持
改变生活的肠癌治疗方法被加入 PBS，惠及数千名澳大利亚人 澳大利亚皇家病理学院 (RCPA) 支持今年将针对转移性结直肠癌 (mCRC) 的靶向治疗药物 Braftovi 添加到药品福利计划 (PBS) 中，此举将改善澳大利亚数千名患者的健康状况。RCPA 研究员 Anthony Gill 教授解释说，将 Braftovi 添加到 PBS 是一个令人鼓舞的进步，将显著改善患者的健康状况。“与 PBS 列出的抗癌药物西妥昔单抗联合使用，Braftovi 有可能减缓或阻止癌症的生长，并可以帮助一些晚期 mCRC 患者延长生存期并提高生活质量。将 Braftovi 添加到 PBS 中极大地改善了患者的使用机会，这意味着现在每个疗程的费用为 42.50 澳元或 6.80 澳元（优惠卡持卡人）而不是像以前那样每个疗程 33,600 澳元，”吉尔教授说。为了确定是否有资格通过 PBS 使用 Braftovi，患者必须首先进行癌症检测，以检查 RAS 基因（KRAS 和 NRAS）和 BRAF 基因是否存在突变。在 RCPA 向医疗服务咨询委员会 (MSAC) 提出申请后，此项检测现已在医疗保险福利计划 (MBS) 上为 mCRC 患者提供。“多年来，mCRC 患者一直有资格通过 MBS 使用一种名为西妥昔单抗的药物，但前提是他们的肿瘤没有 KRAS 或 NRAS 基因突变。这是因为我们知道西妥昔单抗对具有这些突变的肿瘤不起作用。我们目前所知的是，肿瘤中存在 BRAF 突变的 mCRC 患者对西妥昔单抗的反应不佳，即使他们没有 RAS 突变。然而，我们现在知道，当西妥昔单抗与 Braftovi（一种 BRAF 抑制剂）联合使用时，这些患者会对西妥昔单抗有反应。 “为了获得这种治疗，患者必须对其结肠癌进行 RAS 和 BRAF 突变检测。PBS 已经为 mCRC 的 RAS 突变检测提供资助，但现在这项资助已扩大到包括增加 BRAF 突变检测，大大提高了有需要的人的可及性。 “这又是一个例子，说明准确且易于获取的病理学检测如何指导如此多疾病的治疗。它不仅能让我们在正确的时间为正确的患者提供正确的治疗，同样重要的是，它还能让我们建议患者不要使用对他们无效的疗法来治疗他们。例如，我们知道，如果肿瘤有 RAS 突变或缺乏 BRAF 突变，这种治疗将不会有帮助，”吉尔教授说。自 20 世纪 90 年代中期以来，50 岁以下人群中新的转移性结直肠癌病例数量一直在增加。现在，mCRC 是最致命的癌症，也是 25-44 岁澳大利亚人死亡的第五大原因。每年有超过 15,000 名澳大利亚人被诊断出患有 CRC，而且这一数字还在不断上升。BRAF 基因突变使 mCRC 更具侵袭性，对化疗更具抵抗力，这些患者的治疗选择极其有限。这种突变影响了大约十分之一的澳大利亚晚期 mCRC 患者，导致预后不良，平均存活时间为
视频人工智能系统的成本和收益如何？视频人工智能：初始成本和长期收益 投资人工智能是许多公司经常谈论的事情。但您实际上投资的是什么？成本是多少？长期收益是什么？在本白皮书中，我们将解释如何以及为何投资视频人工智能。 为什么要投资视频人工智能？主要原因是视觉图像包含非常重要的数据。通过使用这些数据，您可以作为一家公司脱颖而出，目标是为您的客户提供更好的解决方案。 通过投资视频人工智能 (Video AI)，您可以从视频数据中获得正确的智能信息。简而言之，人工智能 (AI) 以高度智能的方式识别、分类和索引镜头。在此基础上，可以搜索、编辑和量化收集和分类的数据。人工智能软件实时处理视频数据，以便您可以在发生检测警报时快速评估和响应。此外，可以轻松检索现有视频片段。因此，您可以快速搜索数千小时的镜头以查找所需的事件。当 AI 系统识别、分类和索引素材时，会产生额外的数据。从长远来看，这些收集到的元数据可以成为有价值的商业智能的额外来源。可以使用各种商业智能工具清晰地以图形方式显示这一点。当您考虑实施视频 AI 系统时，重要的是要正确评估总购置成本。换句话说，就是总拥有成本 (TCO)。当然，这些成本会根据每个组织的独特需求和情况而有所不同。本白皮书将概述系统要求、基础设施、网络和实施方面的各种实施因素和相关成本考虑因素。以及该产品可以提供的巨大长期节省。系统要求视频 AI 是一种智能软件技术，但为了使软件正常运行，外围设备必须到位。提前清楚了解所需的系统要求非常重要。IP 摄像机的数量、所需的 AI 功能以及安装类型（本地、远程或云）的组合决定了所需的系统要求。一些视频 AI 平台易于与已安装的 IP 摄像机结合使用。在销售过程中提出这一点很重要，因为它会影响初始投资。一个好的视频 AI 实施合作伙伴可以就所需的硬件为您提供建议。为了达到预期的效果，确定摄像机的类型和摄像机的位置非常重要。基础设施视频 AI 解决方案的基础设施因需求而异。有些人希望为多个位置提供集成解决方案，而其他人可能会考虑将视频 AI 用于单个位置。IP 摄像机、AI 服务器和 NVR/VMS 系统都可以位于一个物理位置本地，也可以位于多个物理位置。将物理位置上的摄像机与（公共）云中的软件相结合也是可能的。同样，正确的 AI 实施合作伙伴的作用非常重要。
视频人工智能系统的成本和收益如何？视频人工智能：初始成本和长期收益 投资人工智能是许多公司经常谈论的事情。但您实际上投资的是什么？成本是多少？长期收益是什么？在本白皮书中，我们将解释如何以及为何投资视频人工智能。 为什么要投资视频人工智能？主要原因是视觉图像包含非常重要的数据。通过使用这些数据，您可以作为一家公司脱颖而出，目标是为您的客户提供更好的解决方案。 通过投资视频人工智能 (Video AI)，您可以从视频数据中获得正确的智能信息。简而言之，人工智能 (AI) 以高度智能的方式识别、分类和索引镜头。在此基础上，可以搜索、编辑和量化收集和分类的数据。人工智能软件实时处理视频数据，以便您可以在发生检测警报时快速评估和响应。此外，可以轻松检索现有视频片段。因此，您可以快速搜索数千小时的镜头以查找所需的事件。当 AI 系统识别、分类和索引素材时，会产生额外的数据。从长远来看，这些收集到的元数据可以成为有价值的商业智能的额外来源。可以使用各种商业智能工具清晰地以图形方式显示这一点。当您考虑实施视频 AI 系统时，重要的是要正确评估总购置成本。换句话说，就是总拥有成本 (TCO)。当然，这些成本会根据每个组织的独特需求和情况而有所不同。本白皮书将概述系统要求、基础设施、网络和实施方面的各种实施因素和相关成本考虑因素。以及该产品可以提供的巨大长期节省。系统要求视频 AI 是一种智能软件技术，但为了使软件正常运行，外围设备必须到位。提前清楚了解所需的系统要求非常重要。IP 摄像机的数量、所需的 AI 功能以及安装类型（本地、远程或云）的组合决定了所需的系统要求。一些视频 AI 平台易于与已安装的 IP 摄像机结合使用。在销售过程中提出这一点很重要，因为它会影响初始投资。一个好的视频 AI 实施合作伙伴可以就所需的硬件为您提供建议。为了达到预期的效果，确定摄像机的类型和摄像机的位置非常重要。基础设施视频 AI 解决方案的基础设施因需求而异。有些人希望为多个位置提供集成解决方案，而其他人可能会考虑将视频 AI 用于单个位置。IP 摄像机、AI 服务器和 NVR/VMS 系统都可以位于一个物理位置本地，也可以位于多个物理位置。将物理位置上的摄像机与（公共）云中的软件相结合也是可能的。同样，正确的 AI 实施合作伙伴的作用非常重要。
千个大脑：迈向生物约束的人工智能
摘要 本文回顾了人工智能 (AI) 的现状以及创建具有类人认知能力的通用 AI 的探索。尽管现有的 AI 方法已经产生了在特定有界领域超越人类的强大应用程序，但这些技术具有阻碍通用智能系统创建的根本局限性。与此同时，在过去的几十年里，神经科学实验技术的爆炸式增长大大提高了我们对人脑的理解。本文认为，使用数学或逻辑技术改进当前 AI 不太可能带来通用 AI。相反，AI 社区应该结合神经科学对大脑皮层（人类大脑的智能中心）的发现。本文解释了当前 AI 技术的局限性。然后，它重点介绍了描述大脑皮层计算原理的生物学约束千脑理论。未来的 AI 系统可以结合这些原理来克服当前系统的局限性。最后，本文得出结论，AI 研究人员和神经科学家应该在特定主题上合作，以实现具有类人能力的生物学约束 AI。
![用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。](/simg/d/d0b24e3de4e984953fcbe1080336ba472eefd4f9.png)
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
MultiCrispr：用于数千个目标的主要编辑和平行定位的GRNA设计
针对编码基因组通过CRISPR/ CAS9技术引入核苷酸缺失/插入已成为一种标准程序。它迅速产生了多种方法，例如素数编辑，顶点接近标记或同源性修复，但是，支持生物信息学工具的支持落后于此。新的CRISPR/CAS9应用程序通常会重新征询特定的GRNA设计功能，并且通常缺少一种通用工具。在这里，我们介绍了R/生物导体工具MulticRispr，旨在设计单个grnas和复杂的grna libraries。包装易于使用；在效率和特定的效率上，检测，分数和锻炼;每个目标或CRISPR/CAS9序列可视化和聚集结果；最后返回GRNA的范围和序列。是通用的，多晶状体定义的，并实现了基因组算术框架，作为便利适应最近引入的技术的基础，例如素数编辑或尚未出现。其性能和设计构想（例如目标集） - 特定过滤渲染多晶层在处理类似筛选的方法时选择的工具。