XiaoMi-AI文件搜索系统
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发现卡尔曼滤波器作为实用工具...
最初使用扰动方法的研究和上面提到的滤波器分解都是基于对标称（参考）轨迹的线性化，但很快就发现，对当前估计状态的重新线性化可能比以前使用的技术具有显著的优势。
为实时AI和HPC提供低潜伏期。
GROQ的体系结构与高批量GPU的相反，GROQCHIP处理器具有230 MB的SRAM，可提供80TB/s的芯片带宽。图3显示了Groqchip如何非常有效地揭示指令级别并行性，记忆级并行性和数据级并行性，从而同时采用了计算和交流的独特方法。开发后，控制权被移交给软件端，以构建一个大规模的并行编译器，以利用所有这些形式的并发。这有助于有助于Groq在批次1.在其他体系结构中，必须处理256个用于培训的256 BA TCH，这意味着必须处理256张图像，并且“在应用程序可以提供有关第一个的信息之前从''中学到的图像。在GROQ在批次1运行，因此在收到的每个图像时处理每个图像（而不是等待所有256），不仅等待降低，精度会提高。另外，GROQ架构允许开发人员不摊销GPU和其他传统体系结构中固有的长潜伏期。
引用本文：Ruby O'Connor、Mitzi Bolton、Alexander K. Saeri、Tom Chan 和 Ross Pearson (2024) 人工智能与复杂的可持续性政策问题：将承诺转化为实践，政策设计与实践，7:3，308-323，DOI：10.1080/25741292.2024.2348834
摘要 应对可持续发展政策挑战需要能够驾驭复杂性的工具，以改善政策流程和结果。过去十年来，人们对人工智能 (AI) 工具的关注度和政府对其使用的期望急剧上升。我们对学术和灰色文献进行了叙述性回顾，以调查人工智能工具如何用于政策和公共部门决策。我们发现，学者、政府和顾问对人工智能表达了积极的期望，认为人工智能可以或应该用于解决广泛的政策挑战。然而，关于公共决策者如何实际使用人工智能工具或对使用结果的详细洞察的证据却少得多。从我们的研究结果中，我们得出了将人工智能的承诺转化为实践的四个教训：1) 记录和评估人工智能在现实世界中对可持续发展政策问题的应用；2) 关注现有和成熟的人工智能技术，而不是投机性的承诺或外部压力；3) 从要解决的问题开始，而不是要应用的技术；4) 预测并适应可持续发展政策问题的复杂性。
背式官能化的DNA纳米结构为实时...
DNA折纸纳米结构（DOS）是用于应用的有前途的工具，包括药物输送，生物传感，检测生物分子和探测染色质子结构。将这些纳米置换剂靶向哺乳动物细胞核可以提供有影响力的方法，用于探测，可视化和控制活细胞中的生物分子过程。我们提出了一种将DOS输送到活细胞核中的方法。我们表明，这些DO不会在细胞培养基或细胞提取物中经历可检测到的结构降解24小时。将DOS输送到人U2OS细胞的核中，我们结合了30纳米的纳米棒，其纳米棒具有针对核因子的抗体，特别是RNA聚合酶II的最大亚基（POL II）。我们发现，DOS在细胞中保持结构完整24小时，包括核内部。我们证明了电穿孔的抗POL II抗体结合的DOS被带回核中，并在细胞核内表现出次延伸的运动。我们的结果建立了与核因子的接口DOS，作为将纳米置换型传递到活细胞核中的有效方法。
我们为实现更清洁的能源未来而制定的公众参与战略
EirGrid 负责运营和开发爱尔兰的电力传输网。这包括与邻近电网和批发电力市场的互连。电网将发电机产生的电力输送到 ESB 配电网络，为爱尔兰的每个家庭、农场和企业供电。电网还将电力直接输送到用电量大的企业。EirGrid 确保电力始终以最经济的价格供应——今天、明天以及未来几十年。电力可以通过风能和太阳能等可再生能源产生。这些清洁能源将很快取代煤炭和石油等肮脏燃料。正因为如此，电力将越来越多地用于更多用途，例如运输和供暖。为了应对这一变化，EirGrid 必须使电网更强大、更灵活。电网将需要承载更多的电力，而这些电力中的大部分将来自受天气影响的可再生能源。为了实现这一点，我们需要升级和增加现有的电网基础设施——例如地下电缆、架空线路、电线塔和变电站。
认为实习计划冬季2025：广告
思考实习计划冬季2025年：广告呼吁研究助理和行为研究助理的实习开始日期：每周10日，2025年2月10日，如果需要的话，持续时间：6个月：6个月：全日制星期一至周五，上午9点至下午9点至下午6点至6点（偶尔与偶尔的晚上工作）付费：每年2808£2808（PRO RATA）申请范围2808 nline（Pro Rata）申请<9am：9 AM：9 AM：9 AM：9 AN ERT ERT ERT ERING <1月18日。地点：我们的办公室位于伦敦市中心的萨默塞特郡，预计所有员工每周至少要在办公室工作2天。访谈：我们将在1月27日星期一至1月31日星期五通过Zoom或Microsoft团队进行访谈。我们将在1月22日（星期三）一天结束之前入围候选人接受采访。请注意，如果您入围，在面试之前将完成一项简短的书面任务。我们是一家快速发展的研究机构，将公众和利益相关者的意见置于客户的思想核心。我们的研究方法涵盖了所有定性和定量技术，我们在私人，公共和第三个领域拥有多样化的客户群。我们强烈鼓励所有潜在的申请人查看我们的网站，以获取有关我们是谁和我们做什么的更多信息，包括我们以前的一些报告：thinksinsight.com。我们正在寻找一个明亮，热情和努力的研究助理来加入我们的团队。我们还在寻找具有行为科学经验（相关大学学位或行业经验）的人，以作为行为研究助理加入。您必须：选定的候选人将主要负责为研究项目提供后勤和分析支持，并为团队提供更广泛的行政支持。说，研究助理会接触到我们工作的所有要素，包括在行动中看到焦点小组，并为分析和报告过程做出贡献。此实习旨在成为研究的介绍，这对于任何希望从事社会和市场研究或沟通职业的人来说都是一个绝佳的机会。虽然研究助理实习是六个月的角色，但在安置结束时有可能担任研究主管的永久角色。我们目前的许多团队都加入了我们的实习生，我们将实习视为将人才带入我们的业务的重要方式。永久角色的任何报价都将取决于实习期间的个人绩效。我们是雇主的平等机会，不管他们的背景，种族，性残疾，宗教/信仰，性取向或年龄，都受到所有合格的人的欢迎申请。我们特别鼓励来自少数民族背景的候选人的申请，因为这些群体在我们的工作场所和行业中的代表性不足。
为实现“Trade-On”（互利）目标而采取的举措……
*1 TNFD：自然相关财务披露工作组 *2 承诺在 2024 财年（或更早）或 2025 财年之前，开始在企业报告中进行符合 TNFD 建议的披露的组织 *3 调查、评估和披露企业和政府环境举措的国际非政府组织
将工业电气化从潜力转化为实践
1 von der Leyen, U. (2024 年 7 月 18 日)。欧洲的选择：2024-2029 年下一届欧盟委员会的政治指导方针。欧盟委员会。https://commission.europa.eu/document/download/e6cd4328-673c-4e7a-8683-f63ffb2cf648_en?filename=Political%20Guidelines%202024-2029_EN.pdf 2 von der Leyen, U. (2024 年 9 月 17 日)。致能源和住房事务专员候任人 Dan Jørgensen 的信函。欧盟委员会。 https://commission.europa.eu/document/download/1c203799-0137-482e-bd18-4f6813535986_en?filename=Mission%20letter%20-%20JORGENSEN.pdf 3 工业包括化学品、钢铁、造纸、食品和饮料、陶瓷和玻璃、机械、水泥、运输设备、有色金属、木材和纺织品。 4 欧盟统计局。（2024a，6 月 6 日）。工业最终能源消耗——详细统计。https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Final_energy_consumption_in_industry_-_detailed_statistics 5 欧盟统计局。（2024b）。按源部门划分的温室气体排放量 [数据集]。 2024 年 2 月 13 日检索自 https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/env_air_gge/default/table?lang=en&category=env.env_air.env_air_ai 6 de Boer, R.、Marina, A.、Zühlsdorf, B.、Arpagaus, C.、Bantle, M.、Wik, V.、Elmegaard, B.， Corberán, J. 和 Benson, J. (2020)。加强工业热泵创新。工业热脱碳。国家NO. https://repository.tno.nl/SingleDoc?find=UID%206094902d-a680-4861-82d9-3bf6e31a4548
将AI道德原则转化为实践，以支持机器人过程自动化实施
随着降低成本，提高效率和最大化生产率的压力越来越大，组织越来越依赖人工智能（AI）。但是，使用AI自动化以前由人类执行的过程和任务自动化，通常会引起不确定性，引起员工中的担忧和灌输恐惧。3这种反应通常是由AI使员工工作过时，侵蚀其专业身份，破坏其工作常规并迫使他们重新杀害或重新杀伤的可能性引发的。不管AI系统使用基于规则还是机器学习方法，这些问题都会出现并且必须解决。因此，在使用或计划使用AI时，组织通常会面临道德挑战。一方面，他们试图通过降低成本来部署AI来帮助他们保持竞争力。因此，对失业的担忧；员工成本构成了整体成本结构的很大一部分，尤其是在服务领域。另一方面，大多数组织都非常关心员工，并希望为他们提供安全安全的工作环境。