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英特尔和美国商务部宣布...
“俄勒冈州的硅森林是英特尔选择在其希尔斯伯勒校园雇用23,000名领先的半导体研究和开发行动的地方，”俄勒冈州商业总监Sophorn Cheang说。“今天在英特尔和美国商务部的宣布，数十亿美元的资金将支持英特尔对俄勒冈州研究和制造中心的360亿美元投资，将在多年的增长和俄勒冈州的竞争优势中启动舞台。”
人工智能在工作场所的应用及其对技能提升和再培训策略的影响
摘要 技术创新，尤其是人工智能，极大地改变了工作流程及其组织和执行方式。即使采用先进技术通常会提高工作绩效，但也存在对工作系统造成负面影响的风险，例如不道德的使用和社会负面影响。本文介绍了作者进行的一项民族志研究的结果，目的是确定人工智能在工作场所的应用对专业知识和技能要求以及技能提升和再培训策略的影响。研究考虑了三个不同的领域：信息技术、教育和科学研究。研究的一个相关结论是，应该从多个角度（例如职业动态）来研究知识和技能要求，而不仅仅是从技术创新的角度。研究的原创性主要在于如何基于专业知识和技能发展要求来定义和应用技能提升/再培训重要性水平的概念。通过使用评估的技能提升/再培训重要性水平，可以定义和采取策略和相关行动。通过证实这种建立方式* 通讯作者，Constanța-Nicoleta Bodea – 电子邮件：bodea@ase.ro
基于AMESim和MATLAB的电液举升系统控制策略研究
摘要：由于电液举升系统受到流动不稳定性、参数不确定性及不可预测扰动的影响，实现电液举升系统的高精度位置控制具有挑战性。本文提出一种观测器-滑模控制策略来提高拖拉机电液举升系统的控制精度。首先，分析电液举升系统的原理。其次，建立电液举升系统的数学模型，对电液举升系统进行简化，设计观测器，实现对未知系统状态和扰动的实时评估。然后将观测器和滑模控制集成为控制器，以改善系统响应。理论分析表明，该控制器保证执行器在有扰动影响的情况下也能达到期望的控制效果。最后，通过 AMESim–MATLAB 联合仿真和试验研究，将观测器–滑模控制与 PID（比例–积分–微分）控制和滑模控制进行比较。同时，在仿真和试验过程中，采用电液升降系统的对称结构，搭建了耕深模拟系统（液压缸推力的变化模拟耕深值的变化）。结果表明，提出的观测器–滑模控制策略比 PID 控制和滑模控制能够实现更好的位置和压力跟踪以及参数变化的鲁棒性。
音量 - 9 升将军（博士）VJ Sundaram PVSM，AVSM，VSM
印度国防研究与发展组织 (DRDO) 首次成功试飞了搭载多弹头独立再入飞行器 (MIRV) 技术的本土研制的烈火-5 导弹。这项名为“Divyastra 任务”的飞行试验在奥里萨邦的 Dr APJ 阿卜杜勒卡拉姆岛进行。各种遥测和雷达站跟踪和监视多弹头再入飞行器。该任务完成了设计参数。总理纳伦德拉·莫迪对参与执行这一复杂任务的 DRDO 科学家的努力表示赞赏。他在社交媒体平台 X 上的一篇帖子中表示：“我们为 DRDO 科学家参加 Divyastra 任务感到骄傲，这是搭载多弹头独立再入飞行器 (MIRV) 技术的本土研制的烈火-5 导弹的首次飞行试验。” Raksha Mantri Shri Rajnath Singh 也向科学家和整个团队表示祝贺，称这是一次非凡的成功。'
国金证券-医药健康行业研究：技术升级赋能行业应用，AI+医药健康发展有望提速-230505.pdf
DeepMind 团队于2020 年12 月发布的一种人工智能蛋白质结构预测算法AlphaFold2，被 认为具有人工智能领域里程碑性意义，解决了生物学界长达50 年的蛋白质空间结构预测 难题，改变了此前几乎只能使用X 射线晶体学和冷冻电子显微镜等实验技术确定蛋白质结 构的现状。它的原理基于最先进的深度学习算法以及进化中蛋白质结构的守恒。它使用了 大量的蛋白质序列和结构数据进行训练（如MGnify 和UniRef90 数据库、 BFD 数据库）， 并 使用了一个新的深度神经网络构架，该网络被训练为通过利用同源蛋白质和多序列比 对的信息从氨基酸序列生成蛋白质结构。 DeepMind 公司与欧洲生物信息研究所（EMBL-EBI） 的合作团队已经使用AlphaFold2 成功预测出超过100 万个物种的2.14 亿个蛋白质结构， 几乎涵盖了地球上所有已知蛋白质。这一成果标志着AlphaFold2 在结构生物学领域的突 破，因为这些预测结果中有大约35%的结构具有高精度，达到了实验手段获取的结构精度， 而大约80%的结构可靠性足以用于多项后续分析。这将有助于深入理解蛋白质的结构和功 能，为生命科学领域的研究提供更多的线索和解决方案。 AlphaFold2 应用范围广泛，未来 可能被应用于结构生物学、药物发现、蛋白质设计、靶点预测、蛋白质功能预测、蛋白质 -蛋白质相互作用、生物学作用机制等。
三年级日语“人工智能的未来”“人类、人工智能和创造力”
总结优点和缺点。 讨论始终在友好的气氛中进行。 首先，学生各自思考主题，然后两人一组交换意见。 *时间分配得恰到好处，没有浪费任何时间，因此学生的思考不会被打断，并能不断加深。 与全班同学分享 （3）在人工智能普及的社会里，什么对于人类来说是重要的？ 在开始写作之前，让每一对学生在 jam 板上进行工作。
通用人工智能对国家和国家的影响
Yoshua Bengio 正如《国际先进人工智能安全科学报告》所强调的那样，通用人工智能系统的能力在过去十年中一直在稳步提升，并在过去几年中显著加速。1 如果这些趋势持续下去，并且按照领先人工智能公司宣称的目标，我们很可能在广泛的认知技能领域实现人类水平的能力，即通常所说的通用人工智能 (AGI)。值得注意的是，我们已经在自然语言方面实现了人类水平的能力，即可以阅读和理解文本并流利地响应或生成新的文本、视觉、音频或视频内容的系统。虽然科学进步无法准确预测，但许多领先的研究人员现在估计 AGI 的时间可能短至几年或十年。这与过去十年的稳步发展相一致，这些发展是由算法进步和计算资源使用量的扩大以及全球人工智能研发投资呈指数级增长（高达数万亿美元）所推动的。2 虽然缺乏内部审议能力（即思考能力）一直被认为是当前人工智能的主要弱点之一，但最近基于一种具有内部审议能力的新型人工智能的进展表明，我们可能即将缩小与人类水平推理能力的差距。3、4 此外，前沿人工智能公司正在寻求开发具有特定技能的人工智能，这种技能很可能解锁所有其他技能并加速进步：具有推动人工智能研究能力的人工智能。一个人工智能系统如果在人工智能研究方面的能力与人工智能实验室中最顶尖的少数研究人员一样强，那么高级研究人员的数量将成倍增加。尽管训练人工智能需要数万个 GPU，但一旦训练完成，就可以在推理时并行部署，产生相当于数十万个自动化人工智能工作者。这样的扩展可以大大加速超人人工智能系统的发展。这一场景的实现可能导致从 AGI 到人工智能超级智能 (ASI) 的快速转变，据一些专家称，转变时间从几个月到几年不等。5 想象这样的可能性可能具有挑战性，我们无法保证它们会实现，因为未来人工智能发展的速度和方向在很大程度上取决于未来数月和数年的政治决策和科学进步。如果 ASI 出现，会有什么后果？6然而，考虑到专家们列出的某些情景的后果，我们现在需要认真考虑如何减轻这些后果。显然，潜在的好处是巨大的，可以通过医学、教育、农业、应对气候变化等方面的进步，实现显著的经济增长和社会福祉的极大改善。然而，这种高级智能也可能在全球范围内提供无与伦比的战略优势，并使平衡偏向少数人（公司、国家或个人），同时对许多其他人造成巨大伤害。在当前的地缘政治和企业背景下尤其如此，因为对这些技术的控制极其集中。
阶级、资本、国家和后期发展
姓名：Uysal，Gönenç，作者。标题：阶级、资本、国家和后期发展：土耳其军事干预的政治经济学 / 作者：Gönenç Uysal。说明：莱顿；波士顿：Brill，[2024] | 系列：批判社会科学研究，2666-2205；第 276 卷 | 包括参考书目和索引。标识符：LCCN 2023054691（印刷本）| LCCN 2023054692（电子书）| ISBN 9789004692183（精装本；碱性纸）| ISBN 9789004692190（电子书）主题：LCSH：经济发展–土耳其–历史。| 民事-军事关系–经济方面–土耳其–历史。|军政府 – 经济方面 – 土耳其 – 历史。| 土耳其 – 政治和政府。| 土耳其 – 经济状况。| 土耳其 – 军事政策。分类：LCC HC492 .U97 2024（印刷版）| LCC HC492（电子书）| DDC 330.9561–dc23/eng/20231207 LC 记录可在 https://lccn.loc.gov/2023054691 上找到 LC 电子书记录可在 https://lccn.loc.gov/2023054692 上找到