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World File Search System相去甚远
21世纪的碳和人类：树木作为对可持续环境的气候操纵的工具
由于地球气候系统的差异，人类，动物和环境的持续苦难与可持续发展相去甚远。气候变化（CC）已被公认为是对粮食安全，环境可持续性的重大威胁之一，包括二十一世纪的人类健康发展（Seager等，2007; Adiaha et al。，2020），跨越跨越人际关系对气候变化（IPCC）的结论，这是人们的预期变化，这是一定的变化，这是一定的变化，这是一家人的变化，这是一定的变化。将来改变（IPCC，2007年）。即使在保护方案下，未来的气候变化也可能包括在某些地区的全球平均温度进一步升高（超过2°C -4°C），并在某些地区进行明显干燥（Seager等，2007），以及极端干旱，热极端和热浪的极端干旱频率和严重程度的增加（IPCC，2007年）。
政治经济学的范围和方法
在介绍性章节中充分说明了以下页面中讨论的主题的性质，因此不必要冗长的序言。对方法的抽象讨论可能主要是具有学术利益，因为它并没有直接扩展我们对经济现象的了解。，我们应该保持守卫，以免任何这样的讨论掩盖实际经济调查的更大重要性，但该主题是所有经济学的学生在阅读过程中必须给予一些关注的主题，并且其对实践经济问题解决的间接差异确实与没有不断存在的解决方案相去甚远。 不幸的是，几乎每个与政治经济学范围和方法相关的问题都引起了意见冲突；由此产生的争议有时非常痛苦。 因此，那些已经与经济方法的文献有任何相识的读者将准备发现，几个章节或多或少具有争议性。 同时，我努力避免党派的语气，并在治疗有争议的问题时寻求代表双方而没有预先措施。 虽然没有试图在反对的观点之间进行完全和解，但我能够表明，他们之间的反对性质有时被误解了，因此它被夸大了。 尽可能地，相当简单且熟悉的插图已经，我们应该保持守卫，以免任何这样的讨论掩盖实际经济调查的更大重要性，但该主题是所有经济学的学生在阅读过程中必须给予一些关注的主题，并且其对实践经济问题解决的间接差异确实与没有不断存在的解决方案相去甚远。不幸的是，几乎每个与政治经济学范围和方法相关的问题都引起了意见冲突；由此产生的争议有时非常痛苦。那些已经与经济方法的文献有任何相识的读者将准备发现，几个章节或多或少具有争议性。同时，我努力避免党派的语气，并在治疗有争议的问题时寻求代表双方而没有预先措施。虽然没有试图在反对的观点之间进行完全和解，但我能够表明，他们之间的反对性质有时被误解了，因此它被夸大了。尽可能地，相当简单且熟悉的插图已经由于科学的范围和方法在其研究开始时永远无法令人满意地讨论，因此在其一般概述中对政治经济的某些知识是有必要的。
与NAO机器人教学：老师 - 用户的态度
摘要：拟议的论文批判性地探讨了数字教育工具对教学过程的含义，而不是通过分析欧洲项目Edurob（2016-2018）中博洛尼亚附近三所学校使用NAO机器人的教师的访谈来探讨对学习过程的含义。该工具的使用被认为受整个社会技术环境（“教室”）的影响，其中包括有关数字人工制品的文化假设。因此，我们的假设是，教师在向学生传播对技术的信念和关注方面发挥了关键作用，尤其是如果不能保证所有教师用户的培训课程。作为缺乏培训的关键后果的一个例子，作者强调了“非专家”教师将NAO机器人用作工作助手的倾向。在这些情况下，教师无意间将可能与预期的技术相去甚远。在这里，机器人的角色范围从增强教育的工具到“艺人”。
自然手臂运动的行为和神经变异
运动行为是大脑许多功能和功能障碍的核心，因此了解它们的神经基础一直是神经科学的主要研究重点。然而，大多数运动行为研究都局限于人工、重复的范式，与“野外”进行的自然运动相去甚远。在这里，我们利用机器学习和计算机视觉的最新进展来分析 12 名人类受试者在数千次自发、非结构化手臂伸展运动期间的颅内记录，对每个受试者进行了数天的观察。这些自然运动引发的皮质光谱功率模式与受控范式的结果一致，但在受试者和事件之间具有相当大的神经变异性。我们使用 10 个行为和环境特征对事件间变异性进行了建模；解释这种变异性的最重要特征是伸展角度和记录日期。我们的工作是首批将人类在非结构化运动过程中整个皮质的行为和神经变异性联系起来的研究之一，有助于我们理解长期自然行为。
2022 年全球电动汽车展望
新冠疫情和俄罗斯在乌克兰的战争扰乱了全球供应链，汽车行业受到严重影响。在不久的将来，电动汽车交付延迟可能会抑制某些市场的销售增长。但从长远来看，政府和企业为实现交通电气化所做的努力为电动汽车销量的进一步增长提供了坚实的基础。国际能源署公布的承诺情景 (APS) 基于现有的以气候为重点的政策承诺和公告，假设到 2030 年，电动汽车将占全球所有交通工具（不包括两轮车和三轮车）销量的 30% 以上。虽然这一数字令人印象深刻，但与 2050 年实现二氧化碳净零排放的轨迹相一致，即 2030 年所需的 60% 的份额仍相去甚远。根据国际能源署既定政策情景 (STEPS) 中反映的现行政策计划，到 2030 年，电动汽车的销量将达到 20% 多一点，保有量将从今天的水平增加 11 倍，达到 2 亿辆。
2022 年量子飞跃
物理学通常被视为一门令人生畏的抽象学科，其中许多主题都不容易与公众沟通和理解。然而，声音科学及其感知/再现是打破与普通观众僵局的有效方法。尽管音频再现已经存在了一个世纪，但由于缺乏严谨的科学基础，人们对其的了解仍然少得惊人，而且充斥着许多有争议的说法。因此，消费者音频系统通常与现场音乐相去甚远。然而，甚至许多音乐和音频专业人士都不知道，有一种被称为“高端音频”（HEA）的机制，可以在三维空间中实现对乐器的惊人逼真的描绘。Kunchur 博士的研究通过开发敏锐的物理测量、灵敏的心理物理测试以及对听觉神经生理学和记忆层次的定量理解，揭开了 HEA 的神秘面纱。这项工作需要将声学物理学、音乐学、听觉生物学、神经科学、心理学和工程学等多个学科结合起来。
跨越鸿沟：神经科学与人工智能之间的沟通挑战
从历史上看，神经科学原理对人工智能 (AI) 产生了重大影响，例如感知器模型（本质上是生物神经元的简单模型）对人工神经网络的影响。最近，人工智能的显著进展，例如强化学习的日益普及，往往似乎与认知神经科学或心理学更加一致，侧重于相对抽象层面的功能。与此同时，神经科学即将进入大规模高分辨率数据的新时代，似乎更专注于潜在的神经机制或架构，而这些机制或架构有时似乎与功能描述相去甚远。虽然这似乎预示着新一代人工智能方法将源于对人工智能神经科学的更深入探索，但实现这一目标的最直接途径尚不清楚。在这里，我们讨论了这两个领域之间的文化差异，包括在利用现代神经科学进行人工智能时应考虑的不同优先事项。例如，这两个领域为两个非常不同的应用程序提供支持，有时可能需要相互冲突的观点。我们强调一些虽小但意义重大的文化转变，我们认为这些转变将极大地促进两个领域之间的协同作用。
仅 59% 的资产管理者在分销工作中使用人工智能处理数据
2024 年 5 月 31 日，马萨诸塞州尼德姆——资产管理行业中有很多关于部署人工智能 (AI) 来优化投资产品向财务顾问的销售和营销的讨论，但现实与公司的愿望相去甚远。根据资产管理数据和研究提供商 FUSE Research Network 与销售和营销支持行业组织 SME Forum 合作对资产管理者进行的一项调查，只有 59% 的资产管理者在其任何与中介分销相关的数据计划中使用人工智能，而那些使用人工智能的人将这些努力描述为适度的。大多数资产管理者不会在与分销数据相关的功能中使用人工智能（包括机器学习、生成式人工智能和其他实例）。最常见的用途是预测分析、潜在客户生成、顾问细分以及将产品机会与潜在客户匹配。当管理者确实在这些功能中使用人工智能时，他们绝大多数估计他们使用了“一些”人工智能。只有 11% 的公司将他们在任何分销数据工作中的人工智能使用描述为“适度”或“大量”。
自然手臂运动的行为和神经变异
运动行为是大脑许多功能和功能障碍的核心，因此了解它们的神经基础一直是神经科学的主要关注点。然而，大多数运动行为研究都局限于人工、重复的范式，与“野外”进行的自然运动相去甚远。在这里，我们利用机器学习和计算机视觉方面的最新进展，分析了 12 名人类受试者在数千次自发、非结构化手臂伸展运动期间的颅内记录，对每位受试者进行了数天的观察。这些自然运动引发的皮质光谱功率模式与受控范式的结果一致，但在受试者和事件之间具有相当大的神经变异性。我们使用十个行为和环境特征对事件间变异性进行了建模；解释这种变异性的最重要特征是伸展角度和记录日期。我们的工作是首批将人类在非结构化运动过程中整个皮质的行为和神经变异性联系起来的研究之一，有助于我们理解长期自然行为。
呼吁研究存储排放
1 是时候谈谈存储排放了 系统研究界一直致力于减少数据中心的碳排放。现有的工作主要集中于减少通用计算的排放 [25、39、70、71、123、130、131、134]，而忽略了一个很大的排放源：存储。虽然存储受到了一些关注 [70、86、87、99、128、143]，但研究人员和从业人员经常认为它是不太重要的排放源。这与事实相去甚远。存储在超大规模数据中心的运营 (范围 2) 和体现 (范围 3) 碳排放中都占了相当大的一部分。1来自 Azure 的最新数据表明，与存储相关的排放 - 包括存储机架和本地存储设备 - 占运营排放的 33% 和体现排放的 61%。仅存储机架就占运营排放量的 24% 和隐含排放量的 45% [131]。事实上，我们认为分布式存储是未来数据中心排放的主要因素，即使对数据中心的 AI 扩展做出了积极的预测。人们普遍认为，GPU 将排放最多的运营碳（部分由可再生能源提供动力），但它们的隐含碳并不占主导地位。例如，我们观察到 Nvidia A100 GPU 的隐含排放量与 1.6-17 TB SSD 2 或 2 个 CPU 大致相同 [70, 78]。