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World File Search System数千公里
A.S. 博士公里。迪帕
2024 年 3 月 8 日至 10 日在印度理工学院鲁尔基分校数学系举行的“计算与数据科学 (CoDS-2024)”国际会议上，发表了题为“量子秘密共享算法”的海报。• 在“研究所研究”上展示了一张海报，题为“可验证的量子秘密共享算法”。
大陆自动移动性匈牙利公里。
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西班牙裔传统 - 摩加迪沙英里 5 公里
预先注册：强烈建议预先注册。注册表格可在 Fortenberry-Colton 健身中心和 Fort Rucker 健身中心领取，也可在 MWR 网站上打印。报名表可在任一健身中心处理和支付（现金、支票或信用卡） 奖项：5 公里跑步奖牌将颁发给 5 公里总成绩女子和男子、大师级女子和男子；第一名、第二名和第三名奖牌将颁发给以下年龄组：9 岁以下、10-14 岁、15-19 岁、20-24 岁、25-29 岁、30-34 岁、35-39 岁、40-44 岁、45-49 岁、50-59 岁、60-69 岁、70 岁及以上（男女皆可）。团队：第一名奖牌将颁发给第一名团队（前 8 名跑步者）。前三名队伍将获得彩带。团队成员可以单独参赛，并有资格获得年龄组奖项。将为参赛者提供运动饮料、水和水果。有问题？联系人：Nicole Crowley 电话 255-1951；电子邮件：Nicole.r.crowley4.naf@army.mil
149 公里路径上的光学湍流测量
摘要。使用数码相机和发光二极管 (LED) 信标进行了一项实验，研究了莫纳罗亚山和哈莱阿卡拉山之间 149 公里路径上的湍流。大部分路径都在海洋上，路径的一大部分位于海平面以上 3 公里。在莫纳罗亚山一侧，六个 LED 信标以大致线性阵列放置，每对间距为 7 至 62 米。从哈莱阿卡拉山一侧，一对相距 83.8 厘米的相机观察了这些信标。沿路径的湍流会引起波前倾斜，从而导致图像中的 LED 点发生位移。图像运动是由不必要的噪声源（例如相机平台运动）引起的。点之间的差分运动抵消了大部分噪声，并且这种差分运动会根据源和相机之间的几何形状以不同的方式受到沿路径湍流的加权。开发了一种相机运动不敏感的加权函数来处理这个观察问题。然后使用这些加权函数的线性组合来生成复合加权函数，该函数可以更好地抑制源和接收器附近的湍流，并且对路径越过海洋部分的湍流最为敏感。该技术用于估计此区域的湍流。所涉及的长距离导致图像中出现非常强烈的闪烁，这给数据处理带来了新的挑战。对 C 2 n 的结果估计为 4 × 10 − 17 m − 2 ∕ 3，与 Hufnagel – Valley HV5/7 模型和数值天气建模的结果高度一致。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 Unported 许可证发布。分发或复制本作品的全部或部分内容需要完全署名原始出版物，包括其 DOI。[DOI：10.1117/1.OE.59.8.081806]
数千名人工智能作者探讨人工智能的未来
在这项规模最大的同类调查中，我们调查了 2,778 名曾在顶级人工智能 (AI) 领域发表过论文的研究人员，询问他们对 AI 进步速度以及高级 AI 系统的性质和影响的预测。总体预测显示，到 2028 年，AI 系统实现几个里程碑的可能性至少为 50%，包括从头开始自主构建支付处理网站、创作一首与流行音乐家的新歌难以区分的歌曲，以及自主下载和微调大型语言模型。如果科学继续不受干扰地发展，到 2027 年，无人辅助的机器在所有可能的任务中胜过人类的可能性估计为 10%，到 2047 年为 50%。后者的估计比我们一年前进行的类似调查得出的结果早了 13 年 [Grace et al., 2022]。然而，预计到 2037 年，所有人类职业完全自动化的可能性将达到 10%，到 2116 年将达到 50%（而 2022 年的调查结果为 2164 年）。大多数受访者对人工智能进步的长期价值表示了很大的不确定性：虽然 68.3% 的人认为超人类人工智能带来好结果的可能性大于坏结果，但在这些净乐观主义者中，48% 的人认为出现人类灭绝等极坏结果的可能性至少为 5%，而 59% 的净悲观主义者认为出现极好结果的可能性为 5% 或更高。37.8% 至 51.4% 的受访者认为高级人工智能导致人类灭绝等糟糕结果的可能性至少为 10%。关于人工智能进步更快还是更慢对人类未来更有利，存在分歧。超过一半的人认为，有必要对六种不同的人工智能相关情景表示“极大”或“极度”担忧，包括虚假信息的传播、独裁人口控制和不平等加剧。然而，人们普遍认为，旨在最大限度地降低人工智能系统潜在风险的研究应该得到优先考虑。
网络研讨会：NOAA 的 3 公里快速刷新天气预报
准确预测云层仍然是一个挑战，尤其是与云层形成/消散相关的时间，这极大地影响了太阳辐射预测甚至风。预测复杂地形中的轮毂高度风仍然是一个挑战，因为即使使用 3 公里网格，我们也无法解决所有重要特征，而且也无法正确获取各种阻力源对模型的贡献——我们需要在该国不同地区的轮毂高度进行更多观测。当您需要某个点的时间序列数据时，通过 grib 或 netcdf 获取 HRRR 数据确实具有挑战性。是否有任何官方工具或数据主机可以使其更简单？
一个基因组还是数千个基因组？群体基因组学和脱靶风险
使用 SpCas9 核酸酶进行 ONE-seq 脱靶分析的结果 a，群图显示五个先前分析的 SpCas9 gRNA 的 ONE-seq 核酸酶分数。每个圆圈代表一个单独的 ONE-seq 文库成员。彩色圆圈代表先前确认的真正脱靶位点。未显示 ONE-seq 核酸酶分数低于 0.001 的位点。n/a，未在先前发表的 CIRCLE-seq 研究中进行验证。b，维恩图比较了 ONE-seq、CIRCLE-seq 和 Digenome-seq（空心彩色圆圈）提名先前由 GUIDE-seq（实心紫色圆圈）验证的真正脱靶位点的能力。所有被视为由 ONE-seq 验证的位点的 ONE-seq 核酸酶分数均 >0.01。