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559_Palmer_2004_DevelopmentOfAEuropeanMultimodel_Artzeit_pubid11720
热带太平洋 (McPhaden 等人1998)，最重要的是，原型耦合海洋-大气模型 (Zebiak 和 Cane 1987) 成功预测了厄尔尼诺现象。反过来，这些发展又得到了非常成功的国际热带海洋全球大气 (TOGA) 计划 (世界气候研究计划 1985) 的推动。季节性预报显然对社会各阶层都有价值，无论是出于个人、商业还是人道主义原因 (例如，Stern 和 Easterling 1999；Thomson 等人2000；Pielke 和 Carbone 2002；Hartmann 等人2002a；Murnane 等人2002)。然而，尽管大气-海洋耦合产生了可预测的信号，但上层大气本质上是混乱的，这意味着预测的天气的日常演变必然对初始条件敏感（Palmer 1993；Shukla 1998）。在实践中，这种敏感性的影响可以通过整合耦合海洋-大气模型的预测的向前时间集合来确定，集合中的各个成员因大气和底层海洋的起始条件的微小扰动而不同。集合的相空间弥散给出了流动潜在可预测性的可量化流动相关测量。但是，如果初始条件的不确定性是季节性预报集合中唯一的扰动，那么由此得出的可预报性测量结果将不可靠；原因是模型方程也是不确定的。更具体地说，尽管气候演变方程在偏微分方程的层面上很容易理解，但它们作为一组有限维常微分方程的表示，在数字计算机上进行积分时，不可避免地会带来不准确性。原则上，这种不准确性可以向上传播，并影响模型所预测的整个尺度范围。目前，没有潜在的理论形式主义可以用来估计模型不确定性的概率分布（见 Palmer 2001）；因此，必须寻求一种更务实的方法。其中一种方法依赖于这样一个事实，即全球气候模型是在不同的气候研究所独立开发的。由这种准独立模型组成的集合称为多模型集合。多模型集合能够比单一模型集合产生更可靠的季节性气候风险概率预报，这一点已由季节至年际时间尺度气候变化预测 (PROVOST) 项目资助
8.2 量子误差缓解 8.2.1 零噪声外推
在详细讨论 QEM 环境中的各种算法中的两种之前，我们先介绍一下 QEM 方法的总体思路。我们将主电路定义为理想情况下会产生完美输出状态 ˆ ⇢ 0 的过程。由于存在噪声，主电路会产生噪声状态 ˆ ⇢ 。为了解释电路的工作原理，我们考虑一个可观测量 ˆ O，其期望值就是我们寻求的输出信息。为了计算这个值，我们将运行电路 N 个样本，即电路执行的次数。同样，在无噪声的情况下，N 样本的有限值意味着估计平均值的有限不准确性。这就是所谓的散粒噪声。然而，在这种情况下，ˆ O 的期望值不会因噪声而出现系统性偏移，即偏差。QEM 旨在减少这种偏差。通常，这意味着相应的方差会增加。然后，需要增加电路运行次数 N > N 样本进行补偿。与无噪声电路相比，采样开销是 QEM 方法以重复次数计算的成本。
基于EEG的眼动追踪技术又迈进了一步
在本文中，我们介绍了两种适应感兴趣区域的方法和算法。我们提出了一种新的深度神经网络 (DNN)，可用于使用 EEG 数据直接确定注视位置。基于 EEG 的眼动追踪是眼动追踪领域的一个新的、困难的研究课题，但它提供了一种基于图像的眼动追踪的替代方案，其输入数据集与传统图像处理相当。所提出的 DNN 利用 EEG 信号的空间依赖性，并使用类似于空间滤波的卷积，用于预处理 EEG 信号。通过这种方式，与最先进的技术相比，我们将从 EEG 信号进行的直接注视判断提高了 3.5 厘米 MAE（平均绝对误差），但不幸的是仍然没有实现直接适用的系统，因为与基于图像的眼动追踪器相比，不准确性仍然明显较高。链接：https://es-cloud.cs.uni-tuebingen.de/d/8e2ab8c3fdd444e1a135/?p=%2FEEGGaze&mode=list
扩散模型的大规模增强学习
摘要。文本对图像扩散模型是尖端的深属模型，在产生高质量图像方面具有令人印象深刻的功能。但是，这些模型容易受到源自网络规模的文本图像训练对的隐式偏见，这可能导致对图像属性进行建模的不准确性。这种敏感性可以表现为不符合人类伦理和偏好的次优样本，模型偏差和图像。在本文中，我们提出了一种可扩展的算法，用于使用强化学习（RL）增强扩散模型，具有多种奖励功能，包括Human的偏好，组成性和社会多样性，超过数百万图像。我们演示了我们的方法如何显着胜过将扩散模型与人类偏好对准模型的方法。我们进一步说明了这是如何实质上改善验证的稳定差异（SD）模型的，从而生成了人类比基本SD模型的样本偏爱的样本，同时增强了对象组成和样品的多样性。
混乱市场中股息策略的吸引力
伦敦证券交易所集团有限公司及其集团企业（统称“伦敦证券交易所集团”）。© 伦敦证券交易所集团 2020。FTSE Russell 是伦敦证券交易所集团部分公司的贸易名称。Russell® 是相关伦敦证券交易所集团公司的商标，并由任何其他伦敦证券交易所集团公司在许可下使用。FTSE Russell 指数或数据的所有权利均归拥有该指数或数据的相关伦敦证券交易所集团公司所有。伦敦证券交易所集团及其许可人均不对指数或数据中的任何错误或遗漏承担任何责任，任何一方不得依赖本通讯中包含的任何指数或数据。未经相关伦敦证券交易所集团公司的明确书面同意，不得进一步分发伦敦证券交易所集团的数据。伦敦证券交易所集团不宣传、赞助或认可本通讯的内容。伦敦证券交易所集团对本材料的格式或配置或 T. Rowe Price Associates 对本材料的呈现中的任何不准确性概不负责。
使用生成人工智能在权力中使用...
iags具有其功能，潜力和局限性在此拉里乌斯（Larius）中所描述的，它具有特征性的指标，即在自然语言交互的直觉接口中生成新内容（文本，音频，图像和视频），并通过密集的数据资源，计算能力和专业知识开发。此外，由于它们涉及巨大的数据量表，因此它们可能涉及所有者内容。生成的内容与人类产生的内容没有区别，但尤其是在技术应用程序域中，它可能包含错误，不准确性甚至“幻觉”（参考不存在的事实或文档），这些内容需要专家进行修订，以及使IAG IAG IAGAINE搜索工具的使用。因此，需要采取治理措施来修订有关其准确性或存在歧视性偏见的内容，以及确保有关其使用的透明度，并避免要求包含个人数据和可能的版权侵犯的请求，以及是否需要适应有关环境对工作和经济集中度的影响的其他治理措施。
洞察 2024：对人工智能的态度
在爱思唯尔，我们汇集了值得信赖的内容、人类专业知识和负责任地应用的人工智能技术，以帮助全球研究人员、教育工作者和医疗专业人士推进发现、创新和患者护理。在此过程中，我们不断探索新兴趋势及其对我们服务的社区的意义。我们的报告，包括《研究未来》、《未来的临床医生》、《高层观点》和《对研究的信心》，深入探讨了知识创造、传播、应用和医疗实践不断变化的格局。我们很高兴分享我们的最新报告《洞察 2024：对人工智能的态度》。基于来自全球近 3,000 名研究人员和临床医生的见解，本报告探讨了人工智能的现状和未来前景。他们的反馈表明，全球研究人员和临床医生都有兴趣在工作中采用人工智能工具，但不会以牺牲道德、透明度和准确性为代价。研究结果表明，高质量、经过验证的信息、负责任的开发和透明度对于建立对人工智能工具的信任以及缓解对错误信息和不准确性的担忧至关重要。
牙科教育中的人工智能：大语言模型和多模式模型的机会和挑战
教学和临床技术一直在改变牙科教育。随着人工智能（AI）的出现，在教育中使用AI的机会增加了。随着生成AI的最新进步，大型语言模型（LLM）和基础模型随着它们在自然语言理解和构成方面的能力以及将多种类型的数据（例如文本，图像和音频）结合在一起而引起了人们的关注。一个常见的例子是ChatGpt，它基于强大的LLM（GPT模型）。本文讨论了将LLMS纳入牙科教育中的潜在好处和挑战，重点是牙周图表，并使用用例概述LLM的功能。llms可以提供个性化的反馈，生成案例场景并创建教育内容，以促进牙科教育的质量。但是，存在挑战，局限性和风险，包括创建内容的偏见和不准确性，隐私和安全问题以及过度依赖的风险。通过指导和监督，通过有效和道德地整合LLM，牙科教育可以纳入吸引学生的吸引人和个性化的学习经验，以准备现实生活中的临床实践。
ENBANC GR 编号 250763 - MATTHEW WESTFALL，...
将上述内容应用于本案，上诉人认为，这些言论是由洛钦等人以审查委员会成员的官方身份发表的，因此，不适用越权豁免例外。上诉人指出，洛钦等人被正式任命为审查委员会成员，并被特别指示对技术顾问职位申请人的资格发表评论。上诉人得出结论，韦斯特福尔所指责的言论是洛钦等人在审查委员会审议其申请过程中发表的。此外，上诉人还发现，根据既定的诽谤规则，洛钦等人的言论只是对韦斯特福尔的成就和经验的客观评估。上诉人指出，这些正面评论支持了他们只是在审议韦斯特福尔的优点和缺点的结论。此外，法院认为，文件所谓的不准确性和质量低劣不足以使被投诉的言论成为越权行为。法院指出，包含这些言论的文件属于机密性质，甚至没有分发给选拔程序之外的其他人员。因此，法院表示，根据诽谤法的规定，这些言论也不存在公开。16
肌电假手的人工感知和半自主控制可提高性能并减少工作量
摘要 — 由于肌电人机界面的局限性，对具有多关节腕部/手部的上肢假肢进行灵巧控制仍然是一个挑战。多种因素限制了这些界面的整体性能和可用性，例如需要按顺序而不是同时控制自由度，以及从虚弱或疲劳的肌肉中解读用户意图的不准确性。在本文中，我们开发了一种新型人机界面，该界面赋予肌电假肢 (MYO) 人工感知、用户意图估计和智能控制 (MYO-PACE)，以在准备假肢进行抓取时持续为用户提供自动化支持。我们在实验室和临床测试中将 MYO-PACE 与最先进的肌电控制 (模式识别) 进行了比较。为此，八名健全人和两名截肢者进行了一项标准临床测试，该测试由一系列操纵任务（SHAP 测试的一部分）以及在杂乱场景中更复杂的转移任务序列组成。在所有测试中，受试者不仅使用 MYO-PACE 更快地完成了试验，而且还实现了