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气候经济学中的气候*
∗我们感谢执行编辑Kurt Mitman和两名匿名裁判的极其有价值的组合和建议。We are very grateful to Pratyuksh Bansal, Yongyang Cai, Thomas Lontzek, Alena Miftakhova, Rick van der Ploeg, Karl Schmedders, Christian Tr¨ager, Takafumi Usui, Frank Venmans as well as seminar participants at the University of Lausanne, the University of Zurich, and various conferences and workshops for very useful con- versations and 评论。这项工作得到了瑞士国家科学基金会（SNF）的支持，“经济政策可以减轻气候变化？”和瑞士高级科学计算平台（PASC），在项目ID下，“计算在现代HPC平台上的异质宏观宏观宏观宏观宏观宏观型”，用于研究支持和瑞士国家范围内的9.99的 西蒙·谢德格尔（Simon Scheidegger）感谢宾夕法尼亚大学经济学系的财务支持。西蒙·谢德格尔（Simon Scheidegger）感谢宾夕法尼亚大学经济学系的财务支持。
宏观区域和科学区域 ERC 宏观区域 PE：...
宏观领域 PE：物理科学与工程 PE1 数学：数学的所有领域，包括纯数学和应用数学，以及计算机科学、数学物理和统计学的数学基础。 PE2 物质的基本组成部分：粒子、核、等离子体、原子、分子、气体和光学物理。 PE3 凝聚态物理：结构、电子特性、流体、纳米科学、生物物理。 PE4 物理和分析化学科学：分析化学、化学理论、物理化学/化学物理。 PE5 合成化学与材料：新材料和新合成方法、结构-性能关系、固态化学、分子结构、有机化学。 PE6 计算机科学与信息学：信息学和信息系统、计算机科学、科学计算、智能系统。 PE7 系统与通信工程：电气、电子、通信、光学和系统工程。 PE8 产品与过程工程：产品和过程设计、化学、土木、环境、机械、车辆工程、能源过程和相关计算方法。 PE9 宇宙科学：天体物理学/化学/生物学；太阳系；行星系统；恒星，
国际会议
关于会议的数学和科学计算新兴趋势国际会议（ICETMSC'24）的主要目标是建立一个领先的全球平台，数学家，统计学家，计算机工程师和工业专家会议召集其最新的进步，计算机，计算数学数学和计算机科学和计算机科学和计算机科学和计算机科学的最新进步，成就和创新。通过演讲和讨论，该会议旨在应对当前的发展和挑战，为潜在的未来方向做准备。以其核心，该会议旨在与计算机科学一起推进纯粹和应用数学，从而促进科学和教育努力。它以主题演讲，国内外杰出的演讲者的邀请演讲以及与会者的演讲。此外，会议为新兴的研究人员和学生提供了与数学和计算机科学领域的著名人物互动的宝贵机会。这种相互作用促进了创新思想和技术的交流，激励参与者在包括纯数学和应用数学，计算数学，计算机科学，数据科学，数据分析和相关领域在内的各个领域中表现出色。
csir- ihbt
2。农业科学硕士学位/农艺学位/土壤科学/生物化学/生物技术/微生物生物技术/发酵技术/生物信息学/计算机科学/数据科学/科学计算/人工智能/人工智能/人工智能/人类植物学/植物基因组/植物/植物/植物/植物/植物/食品/食品/食品科学/食品科学/食品科学/食品科学/食品科学/食品科学/食品科学/食物综合/食品科学/食物综合/食品科学/食品科学/食物科学/食品综合/食品科学/食品科学/植物科学/食品科学/食物科学/食品科学/食物科学/植物科学/食物综合/食品科学/食品科学/食物科学/植物科学/食品科学/植物科学/食品综合信息 Microbiology/ Industrial Microbiology/ Medical Microbiology/ Molecular Microbiology/ Molecular Biology/ Plant Molecular Biology/ Nanotechnology/ Nano biosciences/ Plant Pathology/ Plant Science/ Plant Physiology/ Pharmaceutical sciences (Pharmacology & Pharmacology and Toxicology)/ Zoology/ Human Genetics/ Virology/ Traditional Medicine/ Natural Resource Management/ Statistics/ Remote Sensing/Geographic Information系统/地理信息学。
可解释的人工智能揭示了与更年期、吸烟、衰老和皮肤水分相关的皮肤微生物组的关键变化
Anna Paola Carrieri *1、Niina Haiminen 2、Sean Maudsley-Barton 1,9、Laura-Jayne Gardiner 1、Barry Murphy 3、Andrew Mayes 4、Sarah Paterson 3、Sally Grimshaw 3、Martyn Winn 5、Cameron Shand 1,10、Will Rowe 5,6、Stacy Hawkins 7、Ashley MacGuire-Flanagan 7、Jane Tazzioli 7、John Kenny 8、Laxmi Parida 2、Michael Hoptroff 3、Edward O. Pyzer-Knapp 1 1 IBM Research，Sci-Tech Daresbury，Daresbury，WA4 4AD（英国） 2 IBM Research，TJ Watson 研究中心，Yorktown Heights，NY，10598（美国） 3 联合利华研究与开发中心，Port Sunlight，CH63 3JW（英国） 4 联合利华研究与开发中心，Sharnbrook，英国，MK44 1LQ 5 STFC Daresbury 实验室，科学计算系，Daresbury，WA4 4AD（英国） 6 伯明翰大学，英国 7 联合利华研究与开发中心，Trumbull，CT，06611（美国） 8 利物浦大学，综合生物学研究所，生物科学大楼，利物浦，L697ZB（英国） 9 曼彻斯特城市大学（MUU），计算与数学系，M15 6BH，曼彻斯特 10 曼彻斯特大学（UoM），计算机科学系，M13 9LP，曼彻斯特 * 通信地址应为 acarrieri@uk.ibm.com 关键词：皮肤微生物组、微生物特征、可解释的人工智能
摘要书 - 人工智能与机器学习
自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）中相关的发展的杰出成功取得了巨大的成功，激发了基础模型的外观以及它们将在基于大规模实验和模拟数据的科学计算（SC）中获得的丰富，多样，多模式的数据时，它们将启用哪些新进展。这样的模型可以为科学机器学习（SCIML）提供强大而有原则的基础，这远远超出了仅使用用于互联网和社交媒体应用程序开发的ML工具来帮助解决未来的科学和工程问题。我将描述最近的工作，以证明在简历和NLP中广泛使用的“预训练和微调”范式的潜力，以解决SCIML问题，这表明了建立SCIML基础模型的清晰途径；除了最新的工作，突出了尝试将数据驱动的ML方法与域驱动的SC方法相结合时出现的多种“故障模式”，从而证明了成功地穿越该路径的明显障碍。我还将描述开发新方法来应对这些挑战的初步工作，以及它们大规模的实现，这将是一种一般解决方案，以建立由数百万或数十亿或万亿个参数组成的强大而可靠的SCIML模型。
会议记录模板 - 数据挖掘案例研究
美国计算机协会 (ACM) 是一个国际科学和教育组织，致力于推动信息技术的艺术、科学和应用。ACM 拥有全球会员，是信息技术各个领域计算专业人员和学生的主要资源，也是解释信息技术对社会影响的主要资源。ACM 是世界上历史最悠久、规模最大的教育和科学计算协会。自 1947 年以来，ACM 一直为信息、思想和发现的交流提供重要论坛。如今，ACM 为来自 100 多个国家/地区的工业、学术和政府各个领域的计算专业人员和学生提供服务。ACM 的 34 个特别兴趣小组 (SIG) 满足当今 IT 和计算专业人员的各种需求，包括计算机图形、人机界面、人工智能、数据挖掘、移动通信、计算机教育、软件工程和编程语言。每个 SIG 都围绕特定活动进行组织，以最好地服务于其从业者和研究群体。许多 SIG 赞助领先的会议和研讨会，制作时事通讯和出版物，并支持用于信息交流的电子邮件论坛。ACM 可在 http://www.acm.org 上找到
机械工程
控制、自动化和机器人 (CAR) 实验室位于 Seamans 工程艺术与科学中心，由机械工程系管理。它为学生提供先进控制、机器人和自主系统方面的经验。该实验室配备了一个工业 6 轴机械臂、两个带协作机械臂的 Kuka 移动机器人 (KMR iiwa 和 KMP)、一台台式计算机、两个 Roboception 摄像头、一个 co-act 和一个吸盘夹持器以及四个 Quanser 旋转伺服基座单元。该设施拥有最新的软件技术，例如 LabVIEW 和 KUKA.Sim。Quanser 单元用于 ME:3600 机械工程系统控制的实验室作业，而机器人系统用于 ME:4140 现代机器人与自动化。2019 年秋季，基于两个 Quanser 基座单元开发了两个控制实验室。控制实验室在 CAR 中开发和测试，并设置为容纳大班。后来，又购买了两个额外的基本单元和三个附件模块来扩展控制实验室。此外，机器人系统还用于 ME:4111 科学计算和机器学习和
对神经形态和脉冲神经网络模拟器的性能进行基准测试
⋆ 注意：本稿件部分由 UT-Battelle, LLC 撰写，合同编号为 DE-AC05-00OR22725，与美国能源部签订。美国政府保留，出版商在接受文章发表时，承认美国政府保留非独占、已付费、不可撤销的全球许可，以出版或复制本稿件的已出版形式，或允许他人这样做，用于美国政府目的。能源部将根据 DOE 公共访问计划 (http://energy.gov/downloads/doe-public-access-plan) 向公众提供这些联邦资助研究的结果。⋆⋆ 本材料基于美国能源部科学办公室高级科学计算研究办公室支持的工作，合同编号为 DE-AC05-00OR22725。本研究使用了橡树岭领导计算设施的资源，该设施是美国能源部科学办公室用户设施，合同编号为 DE-AC05-00OR22725。本研究使用了橡树岭国家实验室的科学计算和数据环境 (CADES) 资源，该环境由美国能源部科学办公室支持，合同编号为 DE-AC05-00OR22725。我们要感谢 Chris Layton 对我们使用 CADES Cloud 的支持。我们还要感谢 Bill Kay 对图形算法的贡献。
这是预发布的版本。
虚拟现实（virtual reality，简称VR）这一术语最早由Jaron Lanier在20世纪80年代提出。[1]目前，VR通常被概念化为一个技术和科学领域，它利用行为界面和计算机科学来模拟虚拟环境中三维物体的行为。此外，它允许一个或多个用户通过感觉运动通道实时沉浸其中并相互交互。[2]1997年，Ronalad Azuma提出了现在常用的增强现实（AR）概念，其特点是物理世界与虚拟世界的结合、实时交互和3D注册。[3]VR/AR是一门集计算机、传感器、图形图像、通信、测控多媒体、人工智能等技术于一体的多学科技术，具有沉浸感、交互感、想象感和增强感等几个关键特性。随着相关技术的发展，VR/AR技术日益成熟，为人类带来了全新的体验。应用范围从军事、航空领域拓展到教育、建筑设计、产品设计、科学计算可视化、远程服务、娱乐等诸多民用领域。[4]