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研究机器学习方法的效率，以模拟纸 - 羽毛行业对Aqua生态系统污染的影响
摘要自1960年以来，论文和拉力行业就成倍增长，这是造成水污染的主要原因之一。由于纸和拉工业的快速扩展以及其在Aqua生态系统污染中的重要作用，分析和管理相关污染物因素至关重要。这不是一件容易的事，因为下水道空间限制使用监视设备。此外，对污染物因子的实验室分析需要很长时间，可能会受到测量误差或一些未定义的诱导误差的影响。为了克服这些困难，本文旨在使用机器学习工具来分析污染物空间。化学氧需求（COD），混合酒悬浮固体（MLS）和pH被认为是分析污染物系统的主要参数。首先，获得了不同液压保留时间（HRT = 12、18和24）的MLSS和COD的实验值。之后，研究了线性回归，广义加性模型，神经网络和支持向量回归的效率，以模拟和预测MLS和COD的趋势。此外，考虑了这些方法用于预测膜体现的生物膜反应器（MBR）和膜充气生物膜反应器（MABR）中的pH。数值结果表明，NN是预测COD和MLSS和GAM可以准确预测pH的高度准确方法。此外，结果表明HRT = 18是分析COD和MLSS的最准确，最稳定的时间。
能源问题
可靠且平衡的披露是资本市场的基础。为此，证券立法禁止虚假和误导性披露，并规定如果违反这一禁令，受影响的投资者可以采取监管行动和民事行动。但是，证券立法为这种责任设定了参数。例如，如果发行人满足某些条件，例如声明有合理的依据、承认实际结果可能存在重大差异以及说明得出结论时使用的基本重要因素和假设，则通常可以针对前瞻性陈述提出辩护。报告发行人设计其披露程序以遵守这些要求。不幸的是，《竞争法》的修正案在许多情况下要求发行人在披露之前必须确保其披露基于充分和适当的证据，符合“国际公认的方法”，这是一个模糊、不明确且可能虚幻的要求。此外，未受到披露影响的各方可以提起诉讼。因此，即使发行人采取一切合理措施确保其披露不虚假或误导，他们仍可能难以确认其遵守了新的《竞争法》规定。结果令人遗憾，许多发行人停止自愿进行气候相关披露，而许多机构投资者认为这些披露对他们来说很重要。随着国内或国际上引入强制性气候披露要求，这也有可能引发担忧。
![arxiv：2409.09541v3 [cs.ai] 2024年12月12日](/simg/g:\will\search\icon\source\1\14209d226327b5a6cbf8e094be8901d23e4dc34a.webp)
arxiv：2409.09541v3 [cs.ai] 2024年12月12日
强化学习已彻底改变了动态环境中的决策过程，但它经常在自主检测和实现目标的情况下而在没有明确反馈信号的情况下进行斗争。例如，在源术语问题问题中，缺乏精确的环境信息使得提供明确的反馈信号并定义和评估源位置是如何终止的。为了应对这一挑战，开发了自主目标检测和停止（AGDC）模块，通过在任务完成后纳入自主目标检测和CES的自动反馈机制来增强各种RL算法。我们的方法可以通过近似代理人的信念来有效地识别不确定的目标，从而显着增强了反馈有限的环境中RL算法的能力。为了验证我们的方法的效率，我们将AGDC与深度Q网络，近端政策优化和深度确定的策略梯度算法相结合，并评估了其在源期限估计问题上的表现。表明，AGDC增强的RL算法显着超过了传统的统计方法，例如信息性和探索以及非统计的随机行动选择方法，例如信息触发，内特抗体和双重控制。这些改进在成功率，平均行进距离和搜索时间方面显而易见，突出了AGDC在复杂的现实世界情景中的有效性和效率。
第三赛2024.pdf
“行星与塑料”。全球环境污染的上升水平上升，有害健康和社会经济影响迫使我们对如何解决这一问题进行创新思考。我们不可持续的消费和生产模式，采用带走的生活方式导致了密不可分的三重行星危机 - 气候变化，生物多样性损失和环境污染。塑料污染是关于这三个行星危机的束缚。世界每年生产4亿吨塑料，这是60年前的25倍。只有9％是回收的； 12％被焚化，有79％的自然界被填埋或结束。在毛里求斯，每年都会在Mare Chicose的垃圾填埋场中处置了70,000吨塑料废物； 3,000吨被回收，不确定的金额最终在环境中。（来源：https：//www.undp.org）。联合国已将年轻一代确定为这个星球的变革者和继承者。他们的热情，创造力和能量对于先驱新解决方案至关重要，以解决三重行星危机。比以往任何时候都要多，迫切需要在早期阶段开始对年轻一代的环境管理意识开始，以期在未来的更美好的世界中具有环境管理感。因此，必须通过赋予青年等能力来灌输对塑料和塑料污染的知识。在此主题下，三级学生可以描绘以下一个或一个组合，并且可以
事件报告
- Panel Discussions: The EU Ai Act and Global Alignment on AI Regulatory Efforts, Towards the Global Interoperability of AI: The role of global cooperation on standards, Geopolitical Influences on AI Development, Mitigating AI Risks through Safety and Fairness Measures, and Fireside Chat: Exploring the UN's AI Agenda under the Global Digital Compact and Keynote Session: Accelerating Responsible, Safe and Equitable AI Development - Not in particularly, the whole central organized program was interesting and fine because of the different type of sessions (presentation, panel discussion) - Equitable Access and Opportunity: AI for Inclusive Growth - One on AI standardisation - AI Act - AI Safety Institutes talking about their work - EU AI Act and globalisation standards - The impact of AI on innovation and technology - I found the side event of the EIT Digital Workshop very helpful in the morning, as it provided us the opportunity to contribute在一天中的讨论点上，即使我们不是峰会上的主要发言人：-)-小组讨论：欧盟AI法案和全球在AI监管工作方面的一致性 - 讨论的有用点，是对AI的治理，所有参与者，机构，机构，州，州，UN，UN，ONG的协调和对跨越的范围的跨度AII的竞争，而不是A.发达国家，对我来说，这是一个巨大的挑战！- 标准面板特别有用，因为它揭示了到目前为止，关于“ AI标准”的讨论如何不明确和不确定。有时由于没有说的话，面板很有用。- 地缘政治AI
人工智能应用研究
1.1 背景 人工智能是当今一个备受关注的概念。人工智能并不是一个全新的概念，它已经存在了很长时间。人工智能领域最早的研究是在 20 世纪中叶完成的，与这个概念最相关的名字是阿兰·图灵，但在那个时候，它是一个未定义的领域，并没有引起太多的关注。AI 一词首次由约翰·麦卡锡 (达特茅斯会议) 于 1955 年正式提出，他对人工智能的定义被认为是最原始、最纯粹的定义，他提出“智力的每个方面或任何其他特征原则上都可以得到如此精确的描述，以至于可以让机器模拟它。人们将尝试找到如何让机器使用语言、形成抽象和概念、解决现在只能由人类解决的各种问题并改进自己。”（约翰·麦卡锡，1955 年）。含义人工智能是一种能够解决通常由人类利用我们的智能完成的问题的机器。截至 1955 年，人工智能的应用领域有限，但随着时间的推移，越来越多的领域开始应用。如今，人工智能已经对我们的生活产生了巨大的影响，几乎渗透到了每个领域，并帮助改善了这些领域。人工智能正在帮助银行做出贷款决策、帮助医生诊断患者、实现自动驾驶，甚至还出现在我们的移动设备中，帮助自动完成文本、在 Netflix 和 YouTube 等平台上推荐视频，以及 Siri 等语音助手。
在管理人工智能风险时接受模糊性
公共和私人组织都制定了 160 多套不同的人工智能 (AI) 治理原则。这些原则旨在增强 AI 的变革潜力并限制其负面影响。这些原则和策略越来越多地使用“风险管理”作为阐明 AI 技术具体护栏的机制。不幸的是，“风险管理”在实践中的含义在很大程度上是不确定的，而且人们对此知之甚少。事实上，我们衡量风险有两种截然不同的方法。一种方法强调量化和确定性。另一种方法避开了量化的虚假确定性，而是采用通过利益相关者之间的社会和政治对话表达的固有定性（相应不精确）风险衡量标准。本文认为，新兴的人工智能治理领域应该采用更具响应性、包容性和定性的方法，以更好地适应人工智能技术及其社会影响固有的不确定性和动态性。然而，本文还描述了这样做的困难之处，因为计算机科学和数字技术（以及管理这些技术的努力）本质上推动着确定性和消除歧义。本文借鉴了其他科学领域的经验，这些领域长期以来一直在努力解决如何最好地管理新技术的风险，以表明尽管存在不可预测性和不确定性的潜在权衡，定性风险方法如何更好地适应人工智能等新兴技术的挑战。
了解文本到图像生成模型中的内爆
最近的作品表明，文本到图像生成模型非常容易受到各种中毒攻击的影响。经验结果发现，这些模型可以通过改变单个文本提示和相关视觉特征之间的提示来破坏。此外，许多并发的中毒攻击可能引起“模型内爆”，在该模型无法为未加入的提示中产生有意义的图像。这些引人入胜的发现突出了缺乏直观的框架来理解对这些模型的中毒攻击。在这项工作中，我们通过对潜在扩散模型中的跨注意机制的行为进行调整和分析，建立了图像生成模型的易绝化的第一个分析框架。我们将跨注意训练模拟为“监督图对齐”的抽象问题，并通过对齐难度（AD）度量来正式量化训练数据的影响。广告越高，对齐越难。我们证明，广告随着中毒的个别提示（或概念）的数量而增加。随着广告的增长，对齐任务变得越来越困难，产生了高度扭曲的结果，这些结果经常绘制有意义的文本提示到未定义或毫无意义的视觉表示。因此，生成模型爆炸并输出随机，整个图像。我们通过广泛的实验来验证我们的分析框架，并在产生新的，不可预见的见解时确认并解释了模型内爆的意外（和无法解释的）效果。我们的工作提供了一种有用的工具，用于研究针对扩散模型及其防御能力的中毒攻击。
间充质干细胞在再生医学中，可能在恢复精子发生中的应用：评论
抽象的不育症是一种常见的临床状况，大约一半的主要原因是由于男性相关的不育。这种异常的发病机理通常不确定；因此，建立适当的治疗选择是相对不确定的。近年来，有几种证据表明间充质干细胞（MSC）可能是对男性不育症的创新有效治疗的希望。这项研究回顾了MSC在人类和动物的男性不育症中恢复精子发生中的可能应用，以提出新的途径，以供未来的临床实践。通过搜索“间充质干细胞”，“细胞疗法”，“细胞移植”和“再生医学”关键词的文章，从2000年1月1日至2023年8月1日发表在2023年8月1日。 “精子发生”。 从MSC治疗男性不育症治疗中获得的结果似乎令人鼓舞，它们揭示了这些细胞恢复精子发生的安全性和功效。尽管在招募MSC在人类不孕症治疗中招募临床应用之前，仍然需要进一步的干细胞研究。 进行更明确，标准化和可重复的方案，并在更长的随访期内招募更大的样本量可以使MSC移植在恢复精子发生和男性不孕症治疗方面的相关性。文章，从2000年1月1日至2023年8月1日发表在2023年8月1日。 “精子发生”。从MSC治疗男性不育症治疗中获得的结果似乎令人鼓舞，它们揭示了这些细胞恢复精子发生的安全性和功效。尽管在招募MSC在人类不孕症治疗中招募临床应用之前，仍然需要进一步的干细胞研究。进行更明确，标准化和可重复的方案，并在更长的随访期内招募更大的样本量可以使MSC移植在恢复精子发生和男性不孕症治疗方面的相关性。似乎正在开发和利用干细胞移植，外部，脚手架输送系统和三维（3D）培养方法可能为男性不孕症治疗细胞疗法获得更多益处，为男性不孕症的治疗带来更多好处。
代码链：使用语言模型的推理 -
代码提供了一种一般的句法结构来构建复杂的程序并与代码解释器配对时执行精确的计算 - 我们假设语言模型（LMS）可以利用代码编写来提高思想链推理不仅用于逻辑和算术任务（Chen等人 ，2022; Nye等。 ，2021;奥斯汀等。 ，2021），但也适用于语义（尤其是两者的混合物）。 例如，考虑提示LM编写代码，以计算其在论文中检测到的讽刺的次数：LM可能难以编写“ destect_sarcasm（string）”可以由解释器执行的实现（处理边缘案例将是不可公司执行的）。 但是，如果LMS不仅编写代码，还可以通过生成“ destect_sarcasm（string）”的预期输出来选择性地“仿真”解释器，那么LMS仍可能会产生有效的解决方案。 在这项工作中，我们提出了代码链（COC），这是一种简单而有效的扩展，可改善LM代码驱动的推理。 关键想法是鼓励LMS在程序中格式化语义子任务作为灵活的伪代码，而解释器可以明确地捕获未定义的行为并用LM进行模拟（作为“ LMULATOR”）。 实验表明，代码链的表现优于各种基准的思想链和其他基线。在大基础上，代码链可实现84％，比思想链增长了12％。 简而言之，COC扩大了LMS可以通过“代码思考”来回答的推理问题的范围。，2022; Nye等。，2021;奥斯汀等。，2021），但也适用于语义（尤其是两者的混合物）。例如，考虑提示LM编写代码，以计算其在论文中检测到的讽刺的次数：LM可能难以编写“ destect_sarcasm（string）”可以由解释器执行的实现（处理边缘案例将是不可公司执行的）。但是，如果LMS不仅编写代码，还可以通过生成“ destect_sarcasm（string）”的预期输出来选择性地“仿真”解释器，那么LMS仍可能会产生有效的解决方案。在这项工作中，我们提出了代码链（COC），这是一种简单而有效的扩展，可改善LM代码驱动的推理。关键想法是鼓励LMS在程序中格式化语义子任务作为灵活的伪代码，而解释器可以明确地捕获未定义的行为并用LM进行模拟（作为“ LMULATOR”）。实验表明，代码链的表现优于各种基准的思想链和其他基线。在大基础上，代码链可实现84％，比思想链增长了12％。简而言之，COC扩大了LMS可以通过“代码思考”来回答的推理问题的范围。