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唱片公司仍在努力争取 360 度交易 - Billboard
山姆·亨特的第二张录音室专辑《Southside》（MCA 纳什维尔/环球音乐集团纳什维尔分公司发行）是他五年多来的第一张录音室专辑，4 月 18 日发行后便登顶 Billboard 乡村音乐专辑榜。据尼尔森音乐/MRC 数据显示，在发行的第一周（截至 4 月 9 日），它就售出 46,000 张专辑，其中 16,000 张为专辑销量。《Southside》是亨特的第二张冠军专辑和第四张进入前 10 名的专辑。此前，他发行的第一张长曲《Montevallo》于 2014 年 11 月登顶并连续九周占据榜首。迄今为止，《Montevallo》售出 390 万张，专辑销量为 140 万张。《Montevallo》已在榜单上停留 267 周，与卢克·布莱恩的《Crash My Party》并列，成为该榜单 56 年历史上连续停留时间第六长的专辑。在涵盖所有类型的 Billboard 200 排行榜上，《Southside》排名第五，这是亨特继排名第三的《Montevallo》之后第二次进入前十。亨特首先发布了 EP《X2C》，该专辑于 2014 年 8 月首次发行，并在最佳乡村音乐专辑排行榜上排名第五。继《Montevallo》之后，《Between the Pines: Acoustic Mixtape》于 2015 年 11 月排名第七。Montevallo 创作了五首单曲，其中四首登上了乡村音乐电台的巅峰：“Leave the Night On”、“Take Your Time”、“House Party”和“Make You Miss Me”。 “Break Up in a Small Town” 最高排名第 2 位。亨特参与创作了《Southside》的全部 12 首歌曲，包括 2017 年发行的“Body Like a Back Road”。这首红极一时的歌曲连续三周占据乡村电台排行榜首位，广播、流媒体和销售量均创下历史新高。
2020 – 2030 年积极旅行战略
灾难。专家小组的结论是，我们需要在社会各个方面进行迅速、深远和前所未有的变革，以避免这种情况。对于交通运输部门来说尤其如此，该部门占 49%，是北萨默塞特最大的单一碳排放源。这大大高于区域（西南）平均水平 24% 和全国平均水平 24%（商业、能源和工业战略部，2019 年）。对于英格兰西部地区，如果我们不采取行动，到 2036 年，交通二氧化碳排放量将进一步增加 22%——这将增加全球和西南地区干旱、洪水和极端高温的风险。因此，北萨默塞特郡议会 (NSC) 和英格兰西部的其他四个当局已经宣布气候紧急状态，并正在紧急制定行动计划以缓解这种情况。积极出行战略将成为北萨默塞特碳减排行动计划的重要组成部分。
100 多项遏制甲烷的联邦行动
“自拜登-哈里斯政府执政第一天起，美国就加快了气候行动的速度和规模——无论是在国内还是国外。”从催化清洁制造业繁荣到加强监管保护，我们应对甲烷等超级污染物的共同努力一直致力于让联邦政府全力保护我们的家庭、社区和企业免受污染的有害影响，”拜登总统助理兼国家气候顾问阿里·扎伊迪说。“得益于拜登-哈里斯政府雄心勃勃的甲烷战略，目前美国各地的工人、农民和企业正在堵塞数千口漏井和管道，部署创新的农业技术，清理废弃的矿井，并发射甲烷监测卫星，以削减这种超级污染物的排放，同时创造良好的就业机会并降低能源成本。在过去的一年里，联邦机构采取了一系列创纪录的行动，应对经济各个角落的甲烷排放，加速了美国甲烷减排行动计划的进展，并落实了拜登总统的大胆气候行动战略，支持高薪工作、清洁空气和工业竞争力。”
用于首字母缩略词识别和消歧的 Primer AI 系统
歧义缩略词的盛行使得科学文献对于人类和机器来说都更难理解，因此需要能够自动识别文本中的缩略词并消除其含义歧义的模型。我们引入了用于首字母缩略词识别和消歧的新方法：我们的首字母缩略词识别模型将学习到的标记嵌入投射到标签预测上，我们的首字母缩略词消歧模型找到具有类似句子嵌入的训练示例作为测试示例。与之前提出的方法相比，我们的两个系统都实现了显着的性能提升，并且在 SDU@AAAI-21 共享任务排行榜上表现出色。我们的模型部分在针对这些任务的新远程监督数据集上进行了训练，我们将其称为 AuxAI 和 AuxAD。我们还发现了 SciAD 数据集中的重复冲突问题，并形成了 SciAD 的去重版本，我们称之为 SciAD-dedupe。我们公开发布了这三个数据集，并希望它们能够帮助社区在科学文献理解方面取得进一步进展。
Primer AI 的首字母缩略词识别和消歧系统
歧义缩略词的盛行使得科学文献对于人类和机器来说都更难理解，因此需要能够自动识别文本中的缩略词并消除其含义歧义的模型。我们引入了用于首字母缩略词识别和消歧的新方法：我们的首字母缩略词识别模型将学习到的标记嵌入投射到标签预测上，我们的首字母缩略词消歧模型找到具有类似句子嵌入的训练示例作为测试示例。与之前提出的方法相比，我们的两个系统都实现了显着的性能提升，并且在 SDU@AAAI-21 共享任务排行榜上表现出色。我们的模型部分在针对这些任务的新远程监督数据集上进行了训练，我们将其称为 AuxAI 和 AuxAD。我们还发现了 SciAD 数据集中的重复冲突问题，并形成了 SciAD 的去重版本，我们称之为 SciAD-dedupe。我们公开发布了这三个数据集，并希望它们能够帮助社区在科学文献理解方面取得进一步进展。
医学安全监管决策
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夹子驱动的器官分割和肿瘤检测的通用模型
越来越多的公共数据集显示出对自动器官细分和图检测的显着影响。但是，由于每个数据集的大小和部分标记的问题，以及对各种肿瘤的有限侵入，因此所得的模型通常仅限于细分特定的器官/肿瘤，以及ig- ignore ignore ignore的解剖结构的语义，也可以将其扩展到新颖的Domains。为了解决这些问题，我们提出了剪辑驱动的通用模型，该模型结合了从对比的语言图像预训练（剪辑）到细分模型中学到的文本嵌入。这个基于夹子的标签编码捕获了解剖学关系，使模型能够学习结构化特征嵌入和段25个器官和6种类型的肿瘤。提出的模型是从14个数据集的组装中开发的，使用总共3,410张CT扫描进行培训，然后对3个附加数据集进行了6,162个外部CT扫描进行评估。我们首先在医疗细分十项全能（MSD）公共排行榜上排名第一，并在颅库（BTCV）之外实现最先进的结果。此外，与数据集特异性模型相比，大学模型在计算上更有效（更快6英制），从不同站点进行CT扫描更好，并且在新任务上表现出更强的传输学习绩效。
用于药物发现的知识增强表征学习
最近关于预测药物分子和蛋白质之间结合亲和力的研究使用了通过无监督学习技术从大型分子 SMILES 和蛋白质序列数据库中学习到的表示。虽然这些表示显著提高了预测能力，但它们通常基于一组有限的模态，并且没有利用有关分子和蛋白质之间现有关系的可用知识。我们的研究表明，从描述分子和蛋白质之间关系的多模态知识图谱中获得的增强表示可以在成熟的基准测试中产生最先进的结果（在 Therapeutics Data Commons 基准测试“药物-靶标相互作用域泛化基准”排行榜上名列第一，比之前的最佳结果提高了 8 分）。此外，我们的结果远远超过了使用仅依赖序列或 SMILES 数据的传统预训练表示在标准基准测试中取得的结果。我们发布了多模态知识图谱，整合了来自七个公共数据源的数据，其中包含超过 3000 万个三元组。我们还发布了根据我们提出的图表和基准任务源代码进行预训练的模型。
西半球最大的核电站，以及一条连接新墨西哥州和亚利桑那州 550 英里（885 公里）的专用高压输电线。
Mauro Micillo：“利用我们在项目融资方面的丰富国际经验以及我们在绿色贷款融资中的重大参与（Intesa Sanpaolo 与其他领先金融机构一起为 SunZia 构建了该融资），这笔交易凸显了我们对美国乃至全球可再生能源行业的支持。” 米兰，2024 年 1 月 22 日——Intesa Sanpaolo 的 IMI 企业与投资银行部门 (IMI CIB) 已构建并部分承销了高达 88 亿美元的绿色信贷融资，用于建设 SunZia，这是美国有史以来最大的绿色能源基础设施，将用于生产风力发电并将清洁电力从新墨西哥州输送到亚利桑那州和加利福尼亚州。该交易由多家国际银行构建，包括 Intesa Sanpaolo 通过其 IMI CIB 部门构建。 IMI CIB 担任初始协调牵头安排行、联席账簿管理人和 Co-Green 贷款结构代理，以及对冲解决方案提供商。SunZia 计划在新墨西哥州建造西半球最大的风力发电场，发电容量为 3.5 吉瓦，并在新墨西哥州和亚利桑那州之间建造一条 550 英里（885 公里）的专用高压输电线，能够向美国西部数百万美国人输送 3 吉瓦的清洁、安全且价格合理的电力。该基础设施是美国公共和私人投资计划的重要组成部分，旨在逐步减少碳排放。
gri：一般增强模仿及其在基于视觉的自动驾驶中的应用
摘要：深入强化学习（DRL）已被证明对几种复杂的决策应用有效，例如自主驾驶和机器人技术。但是，众所周知，DRL受到其高样本复杂性和缺乏稳定性的限制。先验知识，例如，作为专家演示，通常可以使用，但要挑战以减轻这些问题。在本文中，我们提出了一般增强模仿（GRI），这是一种新颖的方法，结合了探索和专家数据的好处，并且可以直接实施任何非政策RL算法。我们做出了一个简化的假设：可以将专家演示视为完美的数据，其基础政策将获得不断的高奖励。基于此假设，GRI介绍了示范剂的概念。该代理发送专家数据，这些数据是与在线RL勘探代理所带来的经验同时且无法区分的。我们表明，我们的方法可以对城市环境中基于摄像机的自动驾驶进行重大改进。我们在使用不同的非政策RL算法的穆约科克连续控制任务上进一步验证了GRI方法。我们的方法在Carla排行榜上排名第一个，在先前的最新方法中，在Rails上胜过17％。