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全基因组CRISPR屏幕将托尔蛋白识别为负责Galectin-1溶酶体运输的受体
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本发布于2025年2月16日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.14.638316 doi：Biorxiv Preprint
Hellgate 小学学区的人工智能 (AI) 政策 Hellgate 小学学区致力于负责任地利用人工智能 (AI)，以支持我们的学生、员工和家庭。通过优先考虑道德、隐私和教育价值，我们旨在让学生为负责任地使用人工智能的未来做好准备，同时保障他们的权利和福祉。
Hellgate 小学学区的人工智能 (AI) 政策 Hellgate 小学学区致力于负责任地利用人工智能 (AI)，以支持我们的学生、员工和家庭。通过优先考虑道德、隐私和教育价值，我们旨在让学生为负责任地使用人工智能的未来做好准备，同时保障他们的权利和福祉。
在Silvertown作为负担得起的房屋的进步
•Lendlease是一个市场领先的澳大利亚综合房地产集团。我们创造了社区蓬勃发展的地方。总部位于悉尼，我们被列入澳大利亚证券交易所。我们的核心能力反映在我们的投资，开发和建设的运营部门中。这三个细分市场的结合为我们提供了为客户提供创新的集成解决方案的可持续竞争优势。有关更多信息，请访问：www.lendlease.com。
为负担得起的能源过渡而行动，所有人都需要
Catherine MacGregor：Engie的综合模型主要基于我们活动的互补性，我们的四个GBU（1）开发了低碳能量混合物的所有组成部分，而Gems（2），我们的能源管理实体，这是该模型的核心。我们是可再生能源的全球领导者之一，我们正在不断扩展的平台：41.4 GW的安装容量。我们运营电力和天然气安全性所需的网络：5,700公里的电力线以及我们网络上的生物甲烷注入能力为11 TWH。除了可再生能源外，我们还开发了FL Exibility Solutions的投资组合，特别是在2024年初运行中的1,260 MW电池存储。我们还在开发客户脱碳所需的分散网络，例如我们的加热网络投资组合（运行20 GW）。最重要的是，除了这些活动的总和之外，我们脱颖而出，由于我们有能力将它们整合到有效和优化的能源管理中，从而确保在正确的时间在正确的位置可用电子和分子。我们拥有互补资产的投资组合，这要归功于我们对市场的透彻理解。这是使Engie有所作为的原因。在2023年，多亏了
将人类和地球作为负责任人工智能的衡量标准
在本文中，我们将探讨以下问题：负责任的 AI 的成功指标是什么？我们的主要目标是为商业读者提供指导，以便他们能够利用这些指标（大型企业以及中小型企业 (SMB)），同时告知政策制定者这些指标将为公民和买家带来的问题。我们建议组织在设计之初以及整个 AIS 生命周期中定义负责任的含义，并对扩展的关键绩效指标 (KPI) 负责。虽然常见的业务绩效指标主要关注财务指标，但如果组织在规划中没有优先考虑人类福祉或生态可持续性问题，则可能会造成意外伤害。2
FinRegLab：研讨会——“人工智能与经济：为负责任和包容的人工智能规划道路”联合活动，邀请著名政策制定者参加，重点关注金融服务领域的负责任人工智能。华盛顿特区，2022 年 4 月 22 日——FinRegLab 将与美国商务部、美国国家标准与技术研究所 (NIST) 和斯坦福以人为本人工智能研究所 (HAI) 合作，于 2022 年 4 月 27 日举办一场研讨会，汇集政府、行业、民间社会和学术界的领导人，探讨人工智能和机器学习在不同经济部门部署带来的潜在机遇和挑战，特别关注金融服务和医疗保健。已确认的发言人包括商务部副部长 Don Graves；参议员 Joni Ernst；代理货币监理署署长 Michael Hsu；万事达卡执行副总裁兼首席数据官 JoAnn Stonier；富国银行执行副总裁兼模型风险主管 Agus Sudjianto、斯坦福大学商学院教授兼 HAI 副主任 Susan Athey 博士、布鲁金斯学会技术创新中心主任 Nicol Turner Lee 博士以及哈佛大学计算与社会研究中心博士后研究员 Manish Raghavan 博士。演讲者和小组成员将讨论研究、政策建议和新兴行业实践。FinRegLab 首席执行官兼主任 Melissa Koide 表示：“人工智能与新型数据相结合，为改善金融包容性和平等性提供了巨大的潜力。然而，也存在加剧偏见和排斥的巨大风险。认真、有针对性地研究消费者受到的影响对于制定正确的规则至关重要。” FinRegLab 还将于 4 月 28 日举办一场虚拟会议，详细介绍该组织和斯坦福大学商学院 Laura Blattner 教授和 Jann Spiess 教授就机器学习在信用承保中的应用开展的研究，特别关注机器学习模型对可解释性和公平性的潜在影响。这项研究对当前可用工具的性能和功能进行了实证评估，这些工具旨在帮助贷方开发、监控和管理机器学习承保模型。媒体成员如有兴趣亲临或以虚拟方式参加研讨会或寻求评论，请联系 Alex Bloomfield，邮箱地址为 alex.bloomfield@finreglab.org。有关研讨会的更多信息，包括所有演讲者和小组讨论，请访问此处的活动页面。
FinRegLab：研讨会——“人工智能与经济：为负责任和包容的人工智能规划道路”联合活动，邀请著名政策制定者参加，重点关注金融服务领域的负责任人工智能。华盛顿特区，2022 年 4 月 22 日——FinRegLab 将与美国商务部、美国国家标准与技术研究所 (NIST) 和斯坦福以人为本人工智能研究所 (HAI) 合作，于 2022 年 4 月 27 日举办一场研讨会，汇集政府、行业、民间社会和学术界的领导人，探讨人工智能和机器学习在不同经济部门部署带来的潜在机遇和挑战，特别关注金融服务和医疗保健。已确认的发言人包括商务部副部长 Don Graves；参议员 Joni Ernst；代理货币监理署署长 Michael Hsu；万事达卡执行副总裁兼首席数据官 JoAnn Stonier；富国银行执行副总裁兼模型风险主管 Agus Sudjianto、斯坦福大学商学院教授兼 HAI 副主任 Susan Athey 博士、布鲁金斯学会技术创新中心主任 Nicol Turner Lee 博士以及哈佛大学计算与社会研究中心博士后研究员 Manish Raghavan 博士。演讲者和小组成员将讨论研究、政策建议和新兴行业实践。FinRegLab 首席执行官兼主任 Melissa Koide 表示：“人工智能与新型数据相结合，为改善金融包容性和平等性提供了巨大的潜力。然而，也存在加剧偏见和排斥的巨大风险。认真、有针对性地研究消费者受到的影响对于制定正确的规则至关重要。” FinRegLab 还将于 4 月 28 日举办一场虚拟会议，详细介绍该组织和斯坦福大学商学院 Laura Blattner 教授和 Jann Spiess 教授就机器学习在信用承保中的应用开展的研究，特别关注机器学习模型对可解释性和公平性的潜在影响。这项研究对当前可用工具的性能和功能进行了实证评估，这些工具旨在帮助贷方开发、监控和管理机器学习承保模型。媒体成员如有兴趣亲临或以虚拟方式参加研讨会或寻求评论，请联系 Alex Bloomfield，邮箱地址为 alex.bloomfield@finreglab.org。有关研讨会的更多信息，包括所有演讲者和小组讨论，请访问此处的活动页面。
衡量作为负责任的人工智能的治理手段
在社会技术系统中，社会现象的测量无处不在，这是不可避免的。这不仅仅是一个学术观点：当我们声称要测量的东西和我们实际测量的东西在测量过程中不匹配时，就会出现与公平相关的危害。然而，测量过程——社会、文化和政治价值观隐含地编码在社会技术系统中——几乎总是被掩盖。此外，这个模糊的过程是重要的治理决策被编码的地方：关于哪些系统是公平的，哪些人属于哪些类别，等等。然后，我们可以使用测量语言以及结构有效性和可靠性工具来揭示隐藏的治理决策。特别是，我们强调了两种类型的结构有效性，即内容有效性和结果有效性，它们有助于引出和描述社会类别的测量、社会建构和执行之间的反馈循环。然后，我们在负责任的人工智能治理背景下探讨公平性、稳健性和责任的构造。总之，这些观点有助于我们揭示测量如何在社会技术系统中充当隐藏的治理过程。将测量理解为治理有助于更深入地了解人工智能中已经发生的治理过程（无论是负责任的还是其他的），从而揭示更有效的干预途径。
b'片上微型超级电容器（MSC）是最有前途的器件之一，可集成到微/纳米级电子设备中以提供足够的峰值功率和能量支持。然而，较低的工作电压和有限的能量密度极大地限制了它们更广泛的实际应用。在此，设计了基于Ti3C2TxMXene作为负极、活性炭作为正极的高压片上MSC，并通过一种新颖的切割喷涂法简单地制造了它。通过解决MXene的过度极化，单个非对称片上MSC可以在中性电解质（PVA / Na2SO4）中提供高达1.6V的电位窗口，并具有7.8 mF cm2的高面积电容（堆栈比电容为36.5 F cm3）和大大提高的能量密度3.5 mWh cm3在功率密度为100 mW cm3时，这远远高于其他片上储能产品。此外，MSC 表现出优异的容量保持率（10,000 次循环后仍保持 91.4%）。更重要的是，MSC 可以轻松扩大为硅晶片上串联和/或并联的高度集成阵列。显然，这项研究为开发用于片上电子产品和便携式设备的高压 MXene 基 MSC 开辟了新途径。'
b'片上微型超级电容器（MSC）是最有前途的器件之一，可集成到微/纳米级电子设备中以提供足够的峰值功率和能量支持。然而，较低的工作电压和有限的能量密度极大地限制了它们更广泛的实际应用。在此，设计了基于Ti3C2TxMXene作为负极、活性炭作为正极的高压片上MSC，并通过一种新颖的切割喷涂法简单地制造了它。通过解决MXene的过度极化，单个非对称片上MSC可以在中性电解质（PVA / Na2SO4）中提供高达1.6V的电位窗口，并具有7.8 mF cm2的高面积电容（堆栈比电容为36.5 F cm3）和大大提高的能量密度3.5 mWh cm3在功率密度为100 mW cm3时，这远远高于其他片上储能产品。此外，MSC 表现出优异的容量保持率（10,000 次循环后仍保持 91.4%）。更重要的是，MSC 可以轻松扩大为硅晶片上串联和/或并联的高度集成阵列。显然，这项研究为开发用于片上电子产品和便携式设备的高压 MXene 基 MSC 开辟了新途径。'
日立能源利用新的人工智能解决方案提高能源投资预测的可预测性 • Nostradamus AI 为负荷、市场提供精确、易于解释、现成的预测
日立能源推出全新 Nostradamus AI 解决方案推进能源预测 苏黎世，2024 年 11 月 12 日——日立能源推出了一款全新人工智能 (AI) 能源预测解决方案 Nostradamus AI。Nostradamus AI 利用日立能源深厚的能源行业专业知识开发而成，利用公司 30 年来最广泛的能源市场数据，为公用事业、电力系统运营商、能源生产商和贸易商提供针对常见能源特定用例的高精度预测。Nostradamus AI 是首批专为能源行业打造的 AI 预测解决方案之一，它是一款现代 AI 引擎，可以生成比某些行业目标准确率高 20% 以上的预测。该解决方案优化了能源投资、交易策略和收入机会，简化了运营效率和资源规划，并确保了法规遵从的透明度。随着电网的发展，数据量呈爆炸式增长。例如，根据国际能源署的数据，全球风力涡轮机每年记录超过 4000 亿个独立数据点，智能电表生成的数据点比它们所取代的模拟电表多几千倍。此外，由于可再生能源发电的变化，当今的能源市场和电网越来越不稳定。与此同时，电力需求有增无减，企业面临着实现能源安全和脱碳目标的压力。总的来说，这些市场力量正在推动企业走向人工智能，人工智能可以处理大量不同的数据集，从而显著提高预测的准确性，这一举措对于在能源转型中管理能源市场和电网至关重要。日立能源电网自动化业务部董事总经理 Massimo Danieli 表示：“高级预测对于有效管理公司的能源组合战略至关重要，它可以让运营商和分析师快速做出明智的业务决策。” “我们利用我们在能源领域的丰富专业知识和数据科学背景创建了一个人工智能引擎，它可以显著提高用户利用能源数据做出有影响力决策的能力，提高整个企业的盈利能力，并随着业务规模的扩大而扩大。