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卡马里奥市议会
2020 年 2 月 26 日，市议会批准了与 Natural Capitalism Solutions, Inc. dba Clean Coalition（Clean Coalition）签署的专业服务协议，为城市和 CSD 设施提供太阳能和电池备用电源评估研究（研究）。该研究将之前完成的能源效率和太阳能研究合并为一份综合报告，以确定应急备用电源系统的可行性和成本，该系统可实现城市的目标，包括恢复能力、减少碳足迹、零净能源和持续节省水电费。研究表明，最可行和最经济的解决方案是结合太阳能、电池存储和柴油发电机的混合系统。混合系统将为城市节省水电费，并为短期停电提供备用电源，仅使用太阳能和电池，柴油发电机仅在需要长期停电时使用。
GPT-4o 系统卡
根据我们致力于安全构建人工智能的承诺以及我们对白宫的自愿承诺[ 3 ]，我们正在分享 GPT-4o 系统卡，其中包括我们的准备框架[ 4 ]评估。在此系统卡中，我们详细介绍了 GPT-4o 的功能、局限性和跨多个类别的安全性评估，重点关注语音到语音（语音）1，同时还评估文本和图像功能，以及我们为确保模型安全且一致而实施的措施。我们还包括对危险功能的第三方评估，以及对 GPT-4o 文本和视觉功能的潜在社会影响的讨论。
卡梅尔警察局
go 04 4.1.4使用非坚定武力4.1.5使用授权较低的致命武器4.1.6电子丧失能力设备4.1.7胡椒球发射器4.1.8确保使用武力4.1.9在使用武力4.1.9事件审查委员会后4.1.1.1.1.1.1.1.11授权武器，弹药4.1.12 emprients 4.1.12 empriention 4.12 deverition 4.12 deverition of Priverition 4.1.12 decripition of Priverition of Priverition of Priveration 4.12已发行的4.1.15退休人员枪支能力证书目的目的是该总命令的目的是为卡梅尔警察局的警察提供降级挥发性情况以及使用致命和致命武力的指南。所有宣誓就职人员均应接受有关此通用命令的培训，并执行04，每个官员将在被授权携带任何武器之前收到一份副本。
用于脑图学习的图神经网络：一项调查
探索人脑的复杂结构对于理解大脑功能和诊断脑部疾病至关重要。得益于神经成像技术的进步，一种新方法已经出现，该方法涉及将人脑建模为图结构模式，其中不同的大脑区域表示为节点，这些区域之间的功能关系表示为边。此外，图神经网络（GNN）在挖掘图结构数据方面表现出显着优势。开发 GNN 来学习脑图表征以进行脑部疾病分析最近引起了越来越多的关注。然而，缺乏系统的调查工作来总结该领域的当前研究方法。在本文中，我们旨在通过回顾利用 GNN 的脑图学习工作来弥补这一空白。我们首先介绍基于常见神经成像数据的脑图建模过程。随后，我们根据生成的脑图类型和目标研究问题对当前的作品进行系统分类。为了让更多感兴趣的研究人员能够接触到这项研究，我们概述了代表性方法和常用数据集，以及它们的实现来源。最后，我们介绍了对未来研究方向的见解。本次调查的存储库位于 https://github.com/XuexiongLuoMQ/Awesome-Brain-Graph-Learning-with-GNNs。
