XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System响应的
关于人工智能监督和董事会响应的重要更新
当股东提案获得大量支持时（通常超过 30% 但不到多数票），Glass Lewis 希望董事会与股东就该问题进行沟通，并明确披露董事会的回应和外联工作。这强调了一个事实，即即使公司“赢得”股东提案投票，工作也尚未结束。董事会可能需要采取进一步行动与股东沟通，并确保解决问题的透明度。
悖论紧张和响应的动力学-Dr -ntu
尽管数字化转型的步伐（DT）在更多的组织中一直在加速，但组织可以从此类努力中实现预期的结果仍然存在很多不确定性。我们的论文不仅关注转变成果，还表明一种更富有成果的方法是将DT概念化为经常遇到矛盾紧张局势的旅程。我们采用悖论理论来解释组织在推动DT努力时可以管理这些紧张局势的动态。借鉴了DT文献的广泛审查和三个组织在DT过程中经验的研究案例，我们开发了DT途径的概念。dt途径是组织在战略转变时所经历的各种旅程 - 利用数字技术并不断发展组织的业务模型。我们展示了随着组织的不同DT战略意图，行动和对一系列自相矛盾的紧张局势的反应，DT途径如何出现。我们概述了三种潜在的途径 - 即勇气，中等良性和恶性的DT途径 - 及其参与的预测主张，可以为参与DT工作和研究的经理和研究人员提供指南。
可再生能源对电力系统惯性和频率响应的影响。
在过去的几十年里，全球趋势是用可再生能源取代传统发电厂，并用可再生能源满足不断增长的负荷。这是为了减少化石燃料对环境的影响，并确保能源供应安全 [3]。未来的计划包括提高可再生能源的渗透率。风力涡轮机和太阳能光伏电站等可再生能源在许多方面都不同于同步发电机。这些能源中的大多数不会增加系统惯性，从而降低了系统的有效惯性。此外，运行策略将这些能源视为电网中的负需求。因此，这些能源不会增加系统的总储备。最后，这些能源的输出取决于天气条件和控制策略。变化的天气条件会使这些能源的输出发生变化。风力发电厂的发电机和叶片中储存惯性，通常对其进行控制以实现最大功率输出。无论电网上的频率事件如何，这种最大效率控制策略都能保持电厂惯性。
关于网络对风暴 Arwen 的响应的最终审查报告
5 作为基本服务的垄断提供商，配电网络运营商通过价格控制进行监管，以确保其物有所值。我们设定了网络公司在价格控制期间可以赚取的金额（配额），以及我们期望他们提供的产出。配电网络运营商从向能源供应商收取的费用中收回这笔配额，能源供应商又通过能源账单将这些成本转嫁给客户。配额的设定水平应能覆盖配电网络运营商的成本，并允许他们获得合理的回报。RIIO-ED2 涉及 2023 年 4 月 1 日至 2028 年 3 月 31 日期间配电网络运营商的价格控制。
映射PARP抑制剂响应的遗传相互作用网络
摘要遗传相互作用长期以来已经为我们对哺乳动物细胞中DNA损伤的配位蛋白和途径的理解提供了信息，但是对该系统尚未实现的遗传网络的系统询问尚未实现。朝向这个目标，我们测量了与PARP抑制剂（PARPI）响应有关的基因之间的147,153个成对相互作用。在这种量表上评估遗传相互作用，在有或没有暴露于PARPI的情况下，揭示了在正常生长过程中维持基因组稳定性的途径和复合物的等级组织，并在正常生长过程中定义的变化，这些变化是由于PARPI的细胞毒性剂量导致的DNA病变而发生的。我们发现了DNA修复基因之间的意外关系，包括最小化的AUNIP和BRCA1-A复杂基因之间的上下文特异性缓冲相互作用。因此，我们的工作为绘制哺乳动物细胞中差异遗传相互作用的基础建立了基础，并为将来的DNA修复和PARP抑制剂提供了全面的资源。
对联合国儿童基金会支持乌克兰难民涌入的响应的评估
对联合国儿童基金会支持乌克兰难民涌入的响应的评估 | 最终报告，2023 年 本出版物中的陈述仅代表作者的观点，并不一定反映联合国儿童基金会的政策或观点。本出版物中使用的名称和材料的呈现方式并不意味着联合国儿童基金会 (UNICEF) 对任何国家或领土或其当局的法律地位或其边界划分发表任何意见。 封面照片：© UNICEF/UN0599971/Nicodim 本报告中的所有图片仅供参考。联合国儿童基金会的照片受版权保护，不得用于个人或组织的宣传活动或任何商业背景。 作者：Julia Betts、Susan Steiner、Gabriele Tani、Arseniy Gurin 和 Mariel Leonard。本出版物仅可复制用于研究、宣传和教育，但须注明来源（联合国儿童基金会）。未经联合国儿童基金会事先书面许可，不得将本出版物复制用于其他目的。须向传播科申请许可。不得以数字方式更改内容以改变含义或上下文。所有非品牌内容的复制均须注明来源，如下所示：照片：“© 联合国儿童基金会/摄影师姓氏”。未注明来源的资产未经授权。感谢您对联合国儿童基金会的支持。设计：Gustavo Ernesto Martínez Cárdenas © 联合国儿童基金会（UNICEF）2023 年 3 月欧洲和中亚区域办事处 Route des Morillons 4, CH-1211 瑞士日内瓦电话：+41 22 909 5111 ecaro@unicef.org www.unicef.org/eca Twitter：@unicefeca Facebook：/unicefeca
人工智能和机器学习方法对能源需求侧响应的系统评价
近年来，人们对需求响应 (DR) 的兴趣日益浓厚，它是一种提供灵活性的手段，从而以经济高效的方式提高能源系统的可靠性。然而，与需求响应相关的任务非常复杂，再加上它们使用大量数据，并且经常需要近乎实时的决策，这意味着人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)（AI 的一个分支）最近已成为实现需求侧响应的关键技术。人工智能方法可用于应对各种挑战，包括选择最佳的消费者响应组、了解他们的属性和偏好、动态定价、设备调度和控制、学习如何激励需求响应计划的参与者以及如何以公平和经济高效的方式奖励他们。本文基于对 160 多篇论文、40 家公司和商业计划以及 21 个大型项目的系统回顾，概述了用于需求响应应用的人工智能方法。论文根据所使用的 AI/ML 算法和能源需求响应的应用领域进行分类。接下来，介绍了商业计划（包括初创公司和成熟公司）和大型创新项目，其中 AI 方法已用于能源需求响应。本文最后讨论了所审查的 AI 技术在不同需求响应任务中的优势和潜在局限性，并概述了这一快速发展领域未来研究的方向。
基于闩锁的快速下垂响应的设计llmcarbon
与大型语言模型（LLM）相关的碳足迹是一个非常关注的问题，包括其培训，推理，实验和存储过程中的排放，包括运营和体现的碳排放。一个重要方面是准确地估算出新兴LLM的碳影响，甚至在训练之前，这在很大程度上依赖于GPU使用。现有研究报告了LLM培训的碳足迹，但只有一种工具MLCO2可以预测进行体育锻炼之前新神经网络的碳足迹。但是，MLCO2有几个严重的局限性。它不能将其估计扩展到浓密或混合物（MOE）LLMS，无视关键的体系结构参数，仅关注GPU，并且无法建模固定的碳足迹。解决这些差距，我们引入了llmcarbon，这是一种端到端的碳足迹投影模型，均为密集和Moe LLMS设计。与MLCO2相比，LLMCarbon显着提高了各种LLM的碳足迹估计的准确性。源代码在https://github.com/sotarokaneda/mlcarbon上发布。
美国资金削减对全球艾滋病响应的影响
许多受美国资金冻结或终止影响的国家艾滋病反应正在优先考虑抗逆转录病毒疗法的艾滋病毒患者，包括采购挽救生命的抗逆转录病毒药物（ARVS）。尽管采取了这些措施，但艾滋病毒感染者中有恐慌和ho积药物的报道，他们担心他们的政府和剩下的伴侣可能难以维持这些服务 - 并且会发生库存。多个国家报告了对人力资源的重大影响，以部分支持或全面支持美国的资金。这包括肯尼亚的1,952名医生，1,234名护士和918名技术和管理人员；科特迪瓦的8,600名医疗保健提供者和社区工作者； 423纳米比亚的医学和技术人员；约有250名卫生专业人员为安哥拉的艾滋病毒计划提供了技术援助。上周南非报告说，美国国家一级和27个优先地区的15,374多名艾滋病毒反应人员受到美国资金削减的影响。
提高虚拟碰撞响应的可靠性：提示集成技术
摘要 在虚拟现实 (VR) 中，用户的虚拟化身可以通过与虚拟物体碰撞来与其交互。如果碰撞响应没有发生在用户期望的方向上，则在 VR 体育游戏等应用中，用户会体验到准确度和精确度的下降。在确定虚拟碰撞的响应时，现有的物理引擎没有考虑用户感知和估计碰撞的方向。基于线索整合理论，本研究提出了一个统计模型，解释用户如何根据身体的方向和速度矢量估计虚拟碰撞的方向。通过将虚拟碰撞响应设置在用户感知的方向上，虚拟碰撞的准确度和精确度可分别提高 8.77% 和 30.29%。