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World File Search System知之甚少
格罗滕迪克拓扑斯理论对人工智能的一些可能作用
• 警告：我对这个主题知之甚少。我所知道的大部分内容来自 2022 年 6 月 H. B¨olskei 教授在巴黎拉格朗日中心的一门讲座课程。 • “深度学习”基于函数分析中的一个简单想法：用“组合近似”取代经典的“叠加近似” • “叠加近似”的含义：通过给定特殊函数族元素的线性组合来近似函数（在给定的函数空间中）（例如：某些希尔伯特基，如傅里叶特征族）。 • “组合近似”的含义：通过属于简单特殊类的函数的（有限但任意长的）复合函数来近似函数（在 fd 线性空间的某个紧子空间上）。 • 实践中发现的事实：组合近似被证明更有效！
新兴市场战略愿景：2024–2034
EM 计划于 1989 年启动，当时面临着艰巨的任务。生产了超过 1,000 公吨的武器级铀和超过 100 公吨的钚，导致美国 107 个地点的环境受到污染，污染面积相当于特拉华州和罗德岛州的总面积。污染包括从乏核燃料 (SNF) 中分离钚和铀产生的超过 9000 万加仑的液态放射性废物；超过 700,000 公吨的贫化铀（铀浓缩活动的副产品）；超过 5,000 个受污染的设施；数百万立方米的受污染土壤；以及数十亿加仑的受污染地下水。此外，东道社区、部落国家、监管机构和其他机构对大多数 DOE 站点的污染程度和复杂性知之甚少。
引用本文：Jihyun Kim、Kelly Merrill Jr.、Kun Xu 和 Deanna D. Sellnow (2020)：我的老师是机器：了解学生对在线教育中 AI 助教的看法，国际人机交互杂志，DOI：10.1080/10447318.2020.1801227
摘要 在线教育需求的增加导致了新技术、机器教师或人工智能 (AI) 教学助理的产生。事实上，AI 教学助理已经在美国少数课程中实施。然而，人们对学生如何看待 AI 教学助理知之甚少。因此，本研究通过在线调查调查了学生对高等教育中 AI 教学助理的看法。主要研究结果表明，感知 AI 教学助理的有用性和感知与 AI 教学助理沟通的难易程度是理解最终采用 AI 教学助理教育的关键。这些发现为 AI 教学助理的采用提供了支持。根据本研究的结果，需要进行更多研究以更好地了解与 AI 教学助理的学习体验相关的细微差别。
RISC-V 和 DDR4 SEE 测试更新
• RISC-V 是 2015 年向社区发布的一种新型处理器架构 • RISC-V 处理器内核从小型微控制器内核一直运行到用于 AI/ML 和图像处理的高性能矢量处理器。• 作为开源/开放架构，RISC-V 内核可以配置为支持任意容错，包括三重模块冗余。• 关于 RISC-V 处理器的架构辐射问题和缓解措施知之甚少。• 硬件实现和软件操作的配置敏感性至关重要，因为用户可以根据需要进行配置。• FY23 的工作重点是配备 U74 处理器的 StarFive JH7110。• FY24 的工作重点将集中在 SiFive HiFive Unmatched (U74) 和 X280 开发板上。U74 和 X280 核心支持纠错，FY23 StarFive JH7110 表现出令人印象深刻的容错能力。
鸟类、蝙蝠及其他：美国太平洋沿岸的野生动物网络追踪
背景：追踪海洋鸟类和蝙蝠的活动仍然是了解太平洋 OCS 海上能源开发对野生动物的潜在影响的关键挑战。众所周知，蝙蝠和鸟类在迁徙期间会飞到海上，历史上经常有蝙蝠飞到离岸 20 多英里的记录。包括红瓣蹼鹬、红颈瓣蹼鹬和红腹滨鹬在内的滨鸟也在春季和秋季迁徙到海上，但缺乏有关迁徙时间和地点的信息。海洋鸟类也会随季节重新分布，人们对繁殖后的扩散和重要的种群特定越冬地点知之甚少。更多有关运动生态学的信息将有利于全面评估海上能源项目的影响。
农业制造业事件中的应用机器学习
每年，全球大约发生了大约3.13亿个职业伤害[1]。同样，职业伤害是美国总伤害负担的重要组成部分[2]。尽管这项工作的伤害是世界各地死亡和残疾的主要原因之一，但历史上他们的负担被低估了[3]。因此，为了提供有关影响事件发生的因素的洞察力[4]。与农业相关的行业是最危险的工作环境之一，对非致命伤害知之甚少[5]。缺乏非致命损伤数据的挑战限制了潜在的安全干预措施和预防措施，以解决非农业农业相关工作场所的安全风险，例如谷物升降机[6]，[7]。美国的谷物处理行业是一个危险的工作环境，这些设施中的工人不断面临严重和威胁生命的职业伤害的风险[6]，[8]。在美国，快速
aml通过Notch信号传导改变骨髓基质细胞成骨效应
引言：急性髓细胞性白血病（AML）是由各种遗传改变引起的高度异质性恶性肿瘤，其特征是骨髓中未成熟的髓样爆炸的积累（BM）。AML细胞的这种异常生长破坏了正常的造血并改变BM微环境成分，从而建立了对白血病的利基支持。骨髓基质细胞（BMSC）在产生BM壁ni的基本要素（包括脂肪细胞和成骨细胞）方面起着关键作用。动物模型表明，BM微环境是由AML细胞显着重塑的，AML细胞将BMSC偏向于无效的成骨分化，并积累了骨化剂。然而，对AML细胞影响成骨的机制知之甚少。
跨膜信号传导和抗抑郁药诱导的受体酪氨酸激酶TRKB
神经营养受体参与了脑发育和神经塑性的调节，因此可以作为抗癌和中风恢复药物，抗抑郁药等的靶标。需要阐明各种状态下TRK蛋白结构域在各种状态下的结构，以允许合理的药物设计。然而，关于trk受体的跨膜和叶膜结构域的构象知之甚少。在本研究中，我们采用NMR光谱来解决脂质环境中TRKB二聚体跨膜结构域的结构。我们使用诱变并确认该结构对应于受体的活性状态。随后研究TRKB与抗抑郁药氟西汀的相互作用和抗精神病药物氯丙嗪提供了一种明确的自谐模型，描述了氟西汀通过与其跨膜结构结合而激活受体的机制。
联邦行政机构中的人工智能
虽然许多学者和评论员都在猜测政府应该如何监管人工智能，但我们对政府机构本身如何使用人工智能知之甚少。准确了解当今人工智能的使用情况对于制定国家人工智能战略至关重要，该战略可以帮助指导国家未来的人工智能方法，实现公共部门的现代化，并制定适当的保障措施来管理人工智能的采用和使用。例如，最近提出的《政府人工智能法案》 1 旨在“通过提供技术专业知识和简化机构内部招聘流程，改善整个联邦政府对人工智能的使用。” 2 与此同时，人们对一些最具争议的人工智能用途的抵制情绪日益高涨。最明显的例子是，一些司法管辖区最近已采取行动禁止使用面部识别系统，类似的努力也开始在国会酝酿。3 如果不了解政府机构如何开发和部署新兴的人工智能技术，就很难制定合理可行的方案。
当强大的人工智能适得其反时
尽管酒店业的人工智能 (AI) 近期取得了进展，但人们对于其对消费者隐私问题造成的意外后果知之甚少。通过结合定性和定量证据的实证研究，本研究表明，将 AI 定义为“强大”会减少 AI 对数据的控制（研究 3），从而增强隐私问题（研究 1-5）。值得注意的是，这种影响在消费者与人类代理的交互中减少，而在消费者与 AI 的交互中增加（研究 4）。最后，提供隐私保障的干预措施可以减少强大人工智能代理带来的隐私问题，并增强披露数据的意愿（研究 5）。我们的研究结果强调了使用强大 AI 时人机交互中出现的独特问题及其对消费者隐私问题的影响，并为酒店管理者提供了实际意义。