XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System瓶颈
从瓶颈到通货膨胀：全球供应链破坏对菲律宾通货膨胀的影响
GSC开始在需求和供应重新调整的背面显示恢复的迹象。然而，鉴于诸如Covid-19大流行的独特事件带来的初始冲击的大小，供应链瓶颈的分辨率在很大程度上仍然不确定。正如本研究所暗示的那样，全球供应连锁店的冲击往往会引起对通货膨胀的重要，持久和持续的影响，该通货膨胀率会削减整个食物，可交易和不可交易的通货膨胀段。衡量大流行期间GSC压力对通货膨胀激增的贡献可以提供有关短期通货膨胀前景对新的供应冲击和消散旧旧的敏感性的见解。第二轮影响的程度还突出了保持合理和可信的货币政策的重要性。
感染和免疫中的性别和性别：解决从基础科学到公共卫生和临床应用的瓶颈
疾病的小鼠模型在癌症药物发育的所有阶段都起着关键作用。 细胞系衍生的亚细胞肿瘤模型在早期的药物发现中主要是主要的，但是人们对更复杂的原位和转移性肿瘤模型的重要性越来越认识到，可以理解正确的组织中靶向生物学的靶向生物学，以及肿瘤微环境和免疫系统对治疗的影响。 本综述的目的是强调原位和转移模型为研究肿瘤生物学和药物发育带来的价值，同时指出了这些模型最有可能在文献中所涉及的模型。 讨论了原位模型中的重要发展，例如讨论了早期PASAGE患者材料（PDX，类器官）和人类小鼠模型的使用，因为这些方法可能会提高临床前研究的预测价值，并最终提高临床试验中AN-TICANCER药物的成功率。 ©2024作者。 由Elsevier Inc.出版 这是CC下的开放式访问文章（http：//creativecommons.org/licenses/4.0/）。疾病的小鼠模型在癌症药物发育的所有阶段都起着关键作用。细胞系衍生的亚细胞肿瘤模型在早期的药物发现中主要是主要的，但是人们对更复杂的原位和转移性肿瘤模型的重要性越来越认识到，可以理解正确的组织中靶向生物学的靶向生物学，以及肿瘤微环境和免疫系统对治疗的影响。本综述的目的是强调原位和转移模型为研究肿瘤生物学和药物发育带来的价值，同时指出了这些模型最有可能在文献中所涉及的模型。讨论了原位模型中的重要发展，例如讨论了早期PASAGE患者材料（PDX，类器官）和人类小鼠模型的使用，因为这些方法可能会提高临床前研究的预测价值，并最终提高临床试验中AN-TICANCER药物的成功率。©2024作者。由Elsevier Inc.出版这是CC下的开放式访问文章（http：//creativecommons.org/licenses/4.0/）。
人工智能民主化：2024 年将打破阻碍人工智能发展的瓶颈......
大型语言 AI 模型（如 ChatGPT）的知名度和受欢迎程度呈爆炸式增长。到目前为止，短缺和瓶颈限制了这项变革性技术，只有资金最雄厚的公司（如 OpenAI、微软、谷歌和 Anthropic）才有资源开发和部署它。然而，2024 年将是 AI 开始普及的一年，它将超越科技巨头。新平台将引发 AI 创新浪潮，创造就业机会，从初创公司到中小型企业，以及整个行业。小公司被挤出市场？许多专家警告说，由于 Bard、Claude 和 ChatGPT 等系统对计算能力的大量要求，小公司已经被挤出 AI 市场。GPU 短缺限制了许多公司开发新的 LLM。成本也高得离谱，公司需要数百万美元才能起步。Wired 最近报道了这些瓶颈对初创公司和其他创新者的影响。即使是巨头也在努力获取所需的所有资源。新平台让人工智能民主化 然而，前景光明的新平台旨在通过提供更易于访问的人工智能工具，在 2024 年改变这一现状。 像 Fujitsu Kozuchi（代号）-Fujitsu AI 平台这样的服务允许快速测试和部署人工智能创新，而无需专业技能或昂贵的基础设施。 还有 Cohere，其平台让初创公司可以访问大型语言模型。 这种方法可以提供基于云的访问，访问针对聊天机器人、文本摘要和内容创建等领域量身定制的生成式人工智能模型。 用户可以在几天内而不是几个月内启动并运行自定义人工智能应用程序。 释放创新 这些平台提供的更广泛的访问权限，例如在培训员工了解新流程方面，有望推动许多行业的人工智能创新。 物流公司可以使用生成式人工智能来优化交付，医疗保健提供商可以加速研究，创作者可以生成引人入胜的内容。 在动漫世界中，我们帮助娱乐集团 Remow 创建了一种人工智能，它可以理解作家的意图和世界观，并生成与目标调色板匹配并提供所有所需细微差别的图像。似乎没有什么限制。我们与瑞穗金融集团合作开发了一种生成式人工智能，它可以检查营销文件，以确保它们都符合品牌指南。随着初创公司和地区性公司开始涉足人工智能，我们将看到独特的用例释放商业价值。新工作批评者认为，人工智能和自动化向更广泛的经济领域的传播将摧毁就业机会，尤其是在创意领域。但其他人则指出了将会出现的新机遇。在线新闻平台 Semafor 最近撰文介绍了这些短缺和瓶颈如何刺激新一波商业创业、投资和就业，旨在解决当今和未来的人工智能挑战。麦肯锡预测，仅 63 个用例，生成式人工智能每年就能为世界经济贡献高达 4.4 万亿美元。这比英国的整个 GDP 高出 40% 以上。该报告的作者认为，如果生成式人工智能嵌入到这些用例以外的软件中，他们的估计可能会翻倍。
感染和免疫中的性别和性别：解决从基础科学到公共卫生和临床应用的瓶颈
1瑞士苏黎世市8092 Collegium Helveticum 2苏黎世大学医学病毒学研究所，苏黎世8057苏黎世，瑞士苏黎世3号苏黎世3个传染病和医院流行病学系苏黎世大学医院，苏黎世大学医院，苏黎世大学，苏黎世大学，苏黎世大学，8091苏黎世，瑞士8091，瑞士4091和儿童。斯德哥尔摩，瑞典5 5综合生物学研究所，苏黎世，苏黎世8092，瑞士6瑞士6物理学系统，马萨诸塞州技术研究所，剑桥，马萨诸塞州剑桥市02139，美国7，美国7，美国临床神经科学系，洛桑大学医院（CHUV），洛萨尼大学和洛杉矶大学，瑞士大学，苏格兰大学，苏格兰大学，苏格兰大学，伊斯兰教兰州。奥斯陆，挪威9号牛津大学，牛津大学的精神病学系，牛津奥克斯3 7JX，英国10个青少年风湿病学中心，UCL，UCLH，UCLH和GOSH，伦敦WC1E 6JF，英国11月11日瑞典哥德堡13 Scilifelab，哥德堡大学，40530哥德堡，瑞典14 14 14个免疫学研究所，大学医学中心汉堡 - 埃平地，20251年，德国汉堡，德国15莱布尼兹病毒学研究院
AIIO：利用人工智能进行作业级自动 I/O 性能瓶颈诊断
手动诊断单个应用程序（以下称为“作业级别”）的 I/O 性能瓶颈是一项繁琐且容易出错的过程，需要领域科学家对复杂存储系统有深入的了解。但是，现有的 I/O 性能瓶颈自动诊断方法存在一个主要问题：分析的粒度处于平台或组级别，诊断结果无法应用于单个应用程序。为了解决这个问题，我们设计并开发了一种名为“I/O 人工智能”（AIIO）的方法，该方法利用人工智能及其解释技术自动诊断作业级别的 I/O 性能瓶颈。通过考虑 I/O 日志文件的稀疏性，采用多个人工智能模型进行性能预测，跨多个模型合并诊断结果，并泛化其性能预测和诊断功能，AIIO 可以准确而稳健地识别甚至是未见过的应用程序的瓶颈。实验结果表明，真实和未见过的应用程序可以使用 AIIO 的诊断结果将其 I/O 性能最多提高 146 倍。
23015 / 20-E-0197 PSC 批准纽约州北部输电项目以消除瓶颈
奥尔巴尼 — 纽约州公共服务委员会 (Commission) 今天授权纽约州北部的主要电力公司开发 62 项本地输电升级，旨在缓解纽约州北部三个地区的拥堵，这是《气候领导和社区保护法案》（简称“气候法案”）的要求。“纽约州正在对纽约州现有的输电和配电系统进行重大升级和扩建，以将新的大型可再生能源项目整合到纽约州的能源供应中，我们必须确保这些投资是明智且具有成本效益的，”委员会主席 Rory M. Christian 表示。“委员会认识到需要解决纽约州某些地区的拥堵问题，这些地区已经实现了可再生能源的封存，并且正在开发或未来可能会开发其他发电项目。”委员会在其决定中批准了中央哈德逊天然气和电力公司、纽约州电力和天然气公司、国家电网（纽约州北部）和罗切斯特天然气和电力公司的请求，授权开发 62 项本地输电升级，以缓解纽约州首都地区、西南部和北部地区三个现有发电区的拥堵。总共 62 个项目将创造 3,500 兆瓦的清洁能源容量——足以为超过 280 万户普通家庭提供电力。纽约州北部输电能力不足，这会增加可再生能源成本，减少清洁能源生产等，从而对纳税人产生负面影响。输电升级的建设成本估计为 44 亿美元，至少为纽约公司和地方带来 10 亿美元的直接利益，并避免向可再生能源生产商支付数十亿美元的超额费用。这些项目的主要目的和主要好处是缓解气候变化，这将使所有纽约人受益。次要好处，即直接的当地利益，包括数百个高薪建筑工作岗位和向当地市政当局支付的大量税收，这些税收来自与项目相关的 103 亿美元预期资本投资。批准的提案源自委员会正在进行的程序，重点是输电规划，以确定支持《气候法案》可再生能源目标所必需的电网升级。在该程序中发布的 2021 年命令中，委员会承认可再生能源
具有变分信息瓶颈的图结构学习
图神经网络（GNN）在广泛的应用领域中已显示出良好的效果。大多数 GNN 实证研究直接将观察到的图作为输入，假设观察到的结构完美地描述了节点之间准确和完整的关系。然而，现实世界中的图不可避免地是有噪声的或不完整的，这甚至会降低图表示的质量。在本文中，我们从信息论的角度提出了一种新的变分信息瓶颈引导的图结构学习框架，即 VIB-GSL。VIB-GSL 是首次尝试推进图结构学习的信息瓶颈 (IB) 原理，为挖掘底层任务相关关系提供了更优雅、更通用的框架。VIB-GSL 学习一种信息丰富且压缩的图结构，以提炼出特定下游任务的可操作信息。 VIB-GSL 对不规则图数据推导变分近似，形成易处理的 IB 目标函数，有利于提高训练稳定性。大量实验结果表明 VIB-GSL 具有良好的有效性和鲁棒性。
具有变分信息瓶颈的图结构学习
图神经网络（GNN）在广泛的应用领域中已显示出良好的效果。大多数 GNN 实证研究直接将观察到的图作为输入，假设观察到的结构完美地描述了节点之间准确和完整的关系。然而，现实世界中的图不可避免地是有噪声的或不完整的，这甚至会降低图表示的质量。在本文中，我们从信息论的角度提出了一种新的变分信息瓶颈引导的图结构学习框架，即 VIB-GSL。VIB-GSL 是首次尝试推进图结构学习的信息瓶颈 (IB) 原理，为挖掘底层任务相关关系提供了更优雅、更通用的框架。VIB-GSL 学习一种信息丰富且压缩的图结构，以提炼出特定下游任务的可操作信息。 VIB-GSL 对不规则图数据推导变分近似，形成易处理的 IB 目标函数，有利于提高训练稳定性。大量实验结果表明 VIB-GSL 具有良好的有效性和鲁棒性。