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促进女性领导发展的计划中的协同和融合：卡纳塔克邦的故事
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野生葡萄（Vitis Adenoclada）和驯化葡萄（“ Shine Muscat'）之间的分歧和杂交的基因组信号
1 1葡萄和葡萄酒研究所，广西农业科学学院，南宁530007，中国2个国家主要的保护和利用亚热带农用生物库，甘蔗生物学的主要实验室广东现代农业实验室，合成生物学的主要实验室，农业和农村事务部，农业基因组学研究所，中国农业科学院农业学院，深圳518000，中国518000，中国4 liuzhou水果生产技术指导站Feicui Liang，Zhuyifu Chen *相应的作者，电子邮件：xuxiaodong@caas.cn; 18977986390@163.com1葡萄和葡萄酒研究所，广西农业科学学院，南宁530007，中国2个国家主要的保护和利用亚热带农用生物库，甘蔗生物学的主要实验室广东现代农业实验室，合成生物学的主要实验室，农业和农村事务部，农业基因组学研究所，中国农业科学院农业学院，深圳518000，中国518000，中国4 liuzhou水果生产技术指导站Feicui Liang，Zhuyifu Chen *相应的作者，电子邮件：xuxiaodong@caas.cn; 18977986390@163.com
矢量allen -cahn方程向多相平均曲率流的定量收敛
摘要。相位模型（例如Allen-CaHn方程）可能会引起几何形状的形成和演变，这种现象可以在适当的缩放方案中进行严格分析。在其尖锐的界限限制下，已经猜想了具有n 3不同最小值的电势的矢量allen-cahn方程，以通过多相平均曲率流量来描述分支接口的演变。在目前的工作中，我们在两个和三个环境维度和适当的一类潜在的情况下给出了严格的证据：只要存在多态度平均曲率流的强大解决方案，就可以解决矢量allen-cahn方程，并具有良好的初始数据汇总到多型固定固定构型固定端口的限制范围内的范围范围范围的弯曲范围范围范围的范围，我们甚至建立了收敛速度。”1 = 2 /。我们的方法基于Allen-Cahn方程的梯度流结构及其限制运动：基于用于多相平均曲率流的最新概念“梯度流校准”的概念，我们引入了矢量allen – Cahn方程的相对熵的概念。这使我们能够克服其他方法的局限性，例如避免需要对艾伦 - 卡纳操作员进行稳定性分析，或在积极时为能量的其他收敛假设。
思科网络融合系统路由器 NCS 4201-...
非优先级队列的出口监管 3.18.0SP 同步以太网 (SyncE)：ESMC 和 SSM 3.18.0SP 提供启用/禁用 USB 3.18.0SP 系统日志和触发外部警报支持的选项 3.18.0SP 支持 IEEE 1588-2008 精密时钟同步协议 3.18.0SP REP 可配置计时器又名 REP 快速 Hello 3.18.0SP QoS 数据包标记 3.18.0SP 1588-2008 边界时钟 3.18.0SP 以太网热备用伪线支持 3.18.0SP RMON 完整 3.18.0SP Y.1731 性能监控 3.18.0SP Y.1731 性能监控（Xconnect 和端口通道支持） 3.18.0SP Punt 监管和监控3.18.0SP 多协议 BGP (MP-BGP) - MPLS VPN 3.18.0SP 嵌入式事件管理器 (EEM) 4.0 3.18.0SP ITU-T G.8032 以太网环路保护交换 3.18.0SP 温度和电压监控 3.18.0SP 出口监管和标记 3.18.0SP 1588 PTP 最佳主时钟算法 (BMCA) 又名 PTP 冗余 3.18.0SP
利用多巴胺进行强化学习：自然与人工智能的融合
强化学习是预测和最大化长期回报的问题。计算机科学家认识到，可以通过根据预测误差（观察到的回报和预期回报之间的差异）更新预测和行动策略来解决此问题。值得注意的是，基底神经节似乎使用了类似的策略，其中多巴胺提供预测误差来更新纹状体中的预测和行动策略。我们回顾了自然和人工智能的这种融合是如何得到阐述和挑战的，重点关注将尖端机器学习算法与实验观察联系起来的最新发展。一个反复出现的主题，无论是从理论还是从经验上讲，都是简单的错误驱动学习算法在配备适当丰富（并且可能分布）的状态表示时具有惊人的力量。这些表征反过来又被多巴胺能预测误差所修改，形成了一个良性循环，学习算法可以增强其解决更复杂任务的能力。
汽车系统中人工智能、机器学习和物联网的融合
高级经理摘要边缘计算是指在数据获取点附近进行传感、控制和智能处理，它有望成为 CPS、物联网和更复杂的人工智能驱动服务等新兴应用的几种即将到来的颠覆性未来计算范式的根本推动因素。在此背景下，我们假设人工智能、机器学习和物联网在汽车系统中融合，实现它所需的基础设施，以及边缘计算将在该生态系统的实际部署中发挥关键作用的地方。我们还回顾了一些可以极大地增强这些下一代数字汽车系统的数字基础设施技术。这是通过调查我们的合作伙伴公司、著名的消费电子展 (CES) 和其他来源提供的实际场景来检验的。首先，通过几个工业基准测试证明，所提出的数字基础设施技术在应用准确性方面提供了显著的缓解，有时甚至在资源受限的边缘计算环境中带来的好处甚至超过 1 倍等效的基于 DNN 加速器的系统。在此之后，概述了在现实世界的汽车系统中设计和部署它们的挑战。本文得出一个可验证的论点，即边缘计算技术需要在下一代数字汽车系统开发中发挥重要作用，以便未来机器学习驱动的人工智能系统能够在现场成功设计和部署，并实现提供卓越用户体验、增强安全性和便利性的意图。 关键词：汽车系统中人工智能、机器学习和物联网的融合、工业 4.0、物联网 (IoT)、人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、智能制造 (SM)、计算机科学、数据科学、车辆、车辆可靠性 1. 简介 近年来，通过纳米级探索性计算技术实现了边缘计算的广泛增强，例如人工智能 (AI)、认知科学中的机器学习 (ML)、智能系统 (IS)、智能基础设施 (II)、智能物联网 (IoT) 和物联网 (IoT)，共同推动了网络空间安全的发展
补偿抽样，以改善扩散模型的收敛性
摘要。扩散模型在图像一般方面具有出色的质量，但以一定的代价。迭代denoising需要许多时间步骤来产生高保真图像。由于目标数据的初始不准确重建，重建误差的积累至关重要的限制。这会导致质量降低，收敛速度较慢。为了解决这些问题，我们提出了补偿抽样，以指导生成目标领域。我们引入了一个用U-NET实施的薪酬术语，该薪酬添加了可忽略的培训间接费用。我们的方法是灵活的，我们将其在基准数据集Cifar-10，Celeba，Celeba-HQ，FFHQ-256和FSG上的无条件生成，面对介绍和面对外划分中的应用。我们的方法始终从图像质量方面产生最先进的结果，同时加速了在训练过程中以最高数量级收敛的转化过程。
加速低温O-SOEC的发现、设计和激光融合制造
拟议的行动（或上述理由中定义的提案部分）属于 10 CFR 第 1021 部分 D 分项附录 A 或 B 中所列的行动类别。为了符合 10 CFR 第 1021 部分 D 分项附录 B 中所列的行动类别，提案必须符合以下要求：(1) 不会威胁违反适用的环境、安全和健康法定、监管或许可要求，或 DOE 或行政命令的类似要求；(2) 要求选址和建造或大规模扩建废物储存、处置、回收或处理设施（包括焚化炉），但提案可以包括明确排除的废物储存、处置、回收或处理行动或设施；(3) 扰乱环境中预先存在的危险物质、污染物、污染物或 CERCLA 排除的石油和天然气产品，从而导致不受控制或未经许可的排放； （4）有可能对环境敏感资源造成重大影响，包括但不限于《10 CFR》第1021部分D分部附录B第B（4）段所列的资源；（5）涉及转基因生物、合成生物学、政府指定的有害杂草或入侵物种，除非拟议活动在设计和操作上受到遏制或限制，以防止未经授权释放到环境中，并按照适用要求进行，例如《10 CFR》第1021部分D分部附录B第B（5）段所列的要求。
摘自《超融合：遗传学、生物技术和人工智能革命将如何改变世界》
人类是地球上和我们目前所知的宇宙中唯一能够想象未来世界的物种。我们一直如此彻底地、如此长久地这样做，以至于我们中的许多人已经不再注意到我们生活在一个在很大程度上由我们的创造力和创新所定义的世界中。鉴于这一基本现实，不应用我们拥有的最强大的技术来支持我们的原则是一种愚蠢的选择，不是选择朴素的自然，而是选择追随我们目前现状的轨迹走向灭亡。