XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System相媲美
Superhot Rock Energy – 2022 年 11 月更新
在超热岩系统中，水被注入岩石温度超过 400°C 的深处，然后以超临界或过热水的形式返回地面，为发电机提供动力。全球已有多个研发 (R&D) 项目钻探了超热岩，并开始开发在这些极端高温和高压条件下运行的方法。虽然超热资源尚未用于发电，但其高能量潜力已得到广泛认可。冰岛深层钻探项目 (IDDP) 钻探的一口试验井的证据表明，一口井可产生约 36 兆瓦 (MW) 的能量，约为当今典型的 3-5 兆瓦商业地热井的五到十倍。根据 CATF 的初步分析，如果能够以合理的开发成本在干岩中生产出如此大量的能量，超热岩可以与当今每兆瓦时 (MWh) 20-35 美元的天然气工厂相媲美。
赫特福德郡企业与创新策略2021-2025
自2017年以来，Stevenage集群中的细胞和基因公司在私募股票基金的筹款中吸引了超过50磅的英镑，以加速先进疗法的商业化。在过去三年中的私人投资水平可与剑桥和牛津生物科学的每一个投资相媲美校园的先进疗法校园充满了能力，需求需要额外的研发和制造空间，并在Stevenage周围及其周围的生产空间仍然很高吸引了伦敦大学的几个伦敦大学纺纱，包括自来水的培训，包括自来水的高等教育，包括较高的自动驾驶员：•吸引了较高的自动驾驶员• 2，Aglaris，Rentschler ATMP，Kadans Science合作伙伴在国际贸易部确保国家认可为英国的细胞和基因疗法卓越中心生命科学办公室作为生活科学机会区的确保认可
机器作为作者
摘要：人工智能 (AI) 机器使用深度学习神经网络来创作表面上看起来应该受版权保护的材料，这种做法正在呈指数级增长。从国家新闻媒体的文章到音乐、电影、诗歌和绘画，人工智能机器创作的材料具有经济价值，可以与人类作家的作品相媲美。本文回顾了支持和反对版权保护人工智能机器创作的文学和艺术作品的规范和理论论点。本文发现，支持保护的论点是有缺陷的，难以令人信服，对版权法的历史、目的和主要原则的正确分析都得出这样的结论：不是人类创造性选择的作品属于公共领域。本文提出了一项测试，以确定哪些作品应该受到保护，包括人机合作的情况。最后，本文将提出的测试应用于三个具体的事实模式，以说明其应用。
全国范围内扩大液化石油气使用规模，实现可持续发展目标 7
就最终用户的烹饪体验而言，它可与天然气和电力相媲美 [11]。国际能源署 (IEA) 估计，在资源贫乏的地区 [2]，有超过 25 亿人使用液化石油气满足部分或全部烹饪需求，高收入国家则要多得多。由于其便携性和可接受性，液化石油气是一种家用清洁燃料，已在许多中低收入国家和高收入国家实现了历史性的广泛普及，并且目前具有巨大的潜力，可以帮助中低收入国家摆脱对污染固体燃料和煤油的依赖 [12]。印度和印度尼西亚等国最近成功实施的国家级液化石油气转换计划已经证明了这一点。国际能源署的《世界能源展望特别报告：从贫穷到繁荣》强调，到 2030 年，仍需要使用清洁烹饪燃料和技术的 28 亿人中超过一半的人将能够使用液化石油气 [2]。
抑制剂：有效变压器（学生摘要）
为了提高量化的传输器的计算效率，我们仅用涉及添加和relu激活的替代机制代替了点产生和基于软max的提示。此侧位于矩阵乘法通常需要的双重精度上的扩展，并避免了昂贵的软效果评估，但保持了传统点产物关注的大部分核心功能。它可以在资源约束的硬件或算法算术系统（例如同态加密）上获得更有效的执行并支持更大的量化变压器模型。在四个常见基准任务上进行的训练实验显示了测试集的预测分数，与传统变压器的观点相媲美。我们的缩放体验还表明，无论是在宣传和加密之外，都表明了大量的计算节省。本文中引起的基于RELU和基于加法的注意机制可以通过避免加密变量的昂贵乘法来实现在同态加密下运行的隐私AI应用。
探索MGB4 -UCL发现的热电潜力
摘要：由于其在电子，可穿戴技术和航空航天行业中的应用，对高效和轻量级热材料的需求飙升。传统材料包含重量，稀有和/或有毒元素，使其对未来不可持续。这项工作提出了MGB 4的研究，MGB 4尚未研究为热电材料。我们使用先进的计算化学技术，结合了电子结构计算，晶格动力学和完全缺陷化学分析，以预测理论P-TYPE和N型系统中的一系列载体浓度和温度。研究表明，在高温条件下，P-型MGB 4可与先前发现的基于MG的热电学相媲美，ZT在1200 K时为0.47。我们还表明，将BA合金高达10％是提高热电性能的可能途径，因为它增加了ZT至0.66。■引入多达50％的能源以热的形式浪费，其中大多数来自燃烧等工业过程。1
《英国气候变化法》：批判性评估和拟议的替代方法
摘要本文根据英国经济在短期和法律上建立的长期目标的隐含脱碳率，评估了《 2008年英国的气候变化法》。本文使用Kaya身份来构建评估，同时采用自下而上的方法（基于未来英国人口，经济增长和技术的预测）和自上而下的方法（得出暗示的脱碳率与目标和预计经济增长的各种速度一致）。两种方法都表明，英国经济必须达到年度脱碳率超过4％或5％。要将这些数字放在上下文中，英国必须在2015年左右实现2006年法国的碳效率，这是一种与建造约30个新的核电站相媲美的努力，从而取代了相当数量的化石能源。本文认为，英国气候变化所隐含的任务的大小强烈表明，失败的情况是，并讨论了含义。
将人工智能引入医学课程的重要性——评估从业者的观点
第四次工业革命时代，人工智能 (AI) 和机器学习引领着医疗技术的进步，旨在实现 4P 医学模式：预测性、预防性、个性化和参与性 (1,2)。人工智能工具的开发已经为多个医疗专业的某些实践过程提供了帮助，例如放射学 (3)、皮肤病学 (4)、眼科学 (5) 和病理学 (6)，这些领域都使用了美国食品药品管理局 (FDA) 批准的基于人工智能的算法 (7)。特别是放射学，在过去的技术创新推动下经历了巨大的革命性变化——人工智能的相关成就是最新的突破，有望成为广泛日常实践的一部分，旨在提高放射科医生的效率和（广义的）准确性以及他们服务的可及性。在 FDA 批准的基于人工智能的算法中，有些算法在诊断特定疾病方面取得了令人印象深刻的可靠性，其特异性和敏感性可与人类专家在实践应用中相媲美 (8)。
贝叶斯网络结构学习的量子近似优化算法
贝叶斯网络结构学习是一个 NP 难问题，近几十年来许多传统方法都面临着这一问题。目前，量子技术提供了广泛的优势，可用于解决使用传统计算方法无法有效解决的优化任务。在这项工作中，一种特定类型的变分量子算法，即量子近似优化算法，用于解决贝叶斯网络结构学习问题，采用 3 n (n − 1) / 2 量子比特，其中 n 是要学习的贝叶斯网络中的节点数。我们的结果表明，量子近似优化算法方法可提供与最先进方法相媲美的结果，并且对量子噪声具有定量的弹性。该方法被应用于癌症基准问题，结果证明了使用变分量子算法来解决贝叶斯网络结构学习问题的合理性。