XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System缩小
利用科学、技术和创新缩小可持续发展目标 3（良好健康和福祉）之间的差距
报告强调，整个科学、技术和创新领域都可以为实现可持续发展目标 3 做出重大贡献，即确保健康生活并促进各年龄段所有人的福祉。本报告重点关注三个领域：初级卫生保健、与贫困有关的疾病和传染病暴发。科学、技术和创新的概念很广，不仅包括科学和技术创新，还包括应用于医疗保健的成熟的低技术解决方案以及组织和社会创新。人工智能、数字健康、基因编辑和其他领域的新技术发展可以推动实现目标 3 的努力。然而，这些新技术也引发了人们对隐私、安全、医疗保健中人工智能的准确性和数字鸿沟的严重担忧。在医疗保健中有效应用前沿或成熟的科学、技术和创新工具需要国家具备医疗保健创新能力。政策考虑的关键领域包括对研究、人力资本和基础设施的投资、对研发商业化的支持以及全政府和多部门方法。全球卫生领域的科学、技术和创新需要全球伙伴关系来支持国家行动和国际抗击疾病的努力。需要考虑的重点领域包括支持国家创新生态系统、提高卫生创新的可及性以及建立和加强多边和多利益相关方合作、知识共享和标准制定平台。
分位数回归征：一种深度学习算法，用于缩小极端降水
全球气候模型（GCMS）模拟了全球范围内的低分辨率投影。GCM的本地分辨率通常对于社会级别的决策而言太低。为了增强空间分辨率，通常将降尺度应用于GCM输出。尤其是统计缩减技术，是一种具有成本效益的方法。与基于物理的动力学缩放相比，它们所需的计算时间要少得多。近年来，与传统统计方法相比，统计降尺度的深度学习越来越重要，证明错误率明显较低。但是，基于回归的深度学习技术的缺点是它们过度适合平均样本强度的趋势。极值通常被低估。问题上，极端事件具有最大的社会影响。我们提出了分位数回归征（QRE），这是一种受增强方法启发的创新深度学习al-gorithm。它的主要目标是通过训练分区数据集上的独立模型来避免拟合样品平均值和特殊值之间的权衡。我们的QRE对冗余模型具有鲁棒性，并且不容易受到爆炸性集成权重的影响，从而确保了可靠的训练过程。QRE达到了较低的均方误差（MSE）。尤其是，对于新西兰的高强度沉淀事件，我们的算法误差较低，突出了能够准确代表极端事件的能力。
实话实说：生成式人工智能如何缩小加拿大的生产力差距并重塑职场——创新经济的经验教训
加拿大西部大学 (Western University) 的首席人工智能官 Mark Daley 表示，生成式人工智能将从根本上重塑工人与计算机的互动方式。这是加拿大首个此类职位。“最被低估、最可怕的机会可能是创造力，”他说。“五年前，没有人会说计算机具有创造力。”但生成式人工智能可以分析数据，根据数据形成想法，并充当人类用户的倾听者，而这个角色曾经由人类同事担任。“看待大型语言模型的最佳方式”——GPT 等聊天机器人的基础技术——“是他们真的是充满热情但天真的实习生，”他说。“任何你能想象到让实习生做的事情，现在你都有一台机器可以做到——除了煮咖啡。”（事实上，Daley 说他计划在新办公室里“主要使用机器人而不是人类员工”。）
CIGI 论文第 298 期 — 2024 年 8 月 在第二个太空时代缩小全球南北差距
凯尔·希伯特是一位独立政治风险分析师，也是 CIGI 的特约撰稿人，专注于全球化、冲突、民主和技术之间的交汇点。他曾在南非开普敦和约翰内斯堡担任《非洲冲突观察》的副主编，该杂志是一份月刊，分析非洲大陆恐怖主义和冲突的政治、社会和经济根源及后果，世界各地的政府机构、金融机构和顶尖大学都订阅该杂志。他目前是安全研究所非洲未来计划的顾问，为英国外交和联邦发展办公室委托的关于东部和南部非洲重要矿产有关的严重有组织犯罪的快速证据审查提供了专家意见。他的作品曾出现在 CBC News 上，并被《新闻周刊》、《国会山报》、《国会山时报》、《海象报》、《计算机周刊》、《中东之眼》、《银行家》等刊物报道。他拥有诺丁汉大学全球公民、身份和人权硕士学位、曼尼托巴大学社会学和政治经济学学士学位以及阿萨巴斯卡大学人工智能伦理学证书。
通过虚拟化测试缩小仿真和模态测试之间的数据差距，以改进 FE 模型更新
该系统的一个主要应用是能够比较和更新有限元模型 (FEM)。为此，可以通过通用文件格式数据传输将所有测量点的完整光谱数据文件导出到实验模态分析程序，其中可以根据测量的传递函数计算模态参数（自然模态形状、特征频率和模态阻尼）。在这种情况下，使用了 TechPassion 的模态分析程序 VMAP。它提供 Polytec 二进制文件格式的本地导入，而无需事先转换为通用文件格式。可以在 [5, 6] 中找到类似的例子。可以将模态形状和特征频率与从模拟计算出的值进行比较，并且可以将模态阻尼添加到 FEM。现在可以将 FEM 调整到真实结构，并使用 VMAP FE 模型更新工具得出改进的模型。
时空理论模型：交通网络在地理空间缩小和萎缩中的作用 Alain L'Hostis，巴黎大学
简介 了解地点之间的距离是地理学家的基本任务，而距离的表示是制图的主要功能之一。这就是为什么时间距离表示是当代地理学家的关键工具。在为表示时空变形而引入的各种地图类型中，时空浮雕制图在 20 世纪 90 年代得到了补充。一方面，当前的全球化进程只有通过高速行驶，特别是航空运输的发展，才能缩短时间距离。另一方面，大都市化进程被视为全球化的城市对应物，与航空平台的发展密切相关。这两种现象都与距离的形成有着内在联系，尤其是时间距离。本章的目的首先是揭示一套解决方案，以解决由交通工具转换的距离的制图表示问题。在第二步中，我们将讨论这些制图解决方案与围绕经典理论模型构建的时空理论地理论述之间的关系。
利用虚拟化测试缩小仿真和模态测试之间的数据差距，以改进 FE 模型更新
8 MAC 分析 该系统的一个主要应用是能够比较和更新有限元模型 (FEM)。为此，可以通过通用文件格式数据传输将所有测量点的完整光谱数据文件导出到实验模态分析程序，在该程序中可以根据测量的传递函数计算出模态参数（固有模态形状、特征频率和模态阻尼）。在本例中，使用了 TechPassion 的模态分析程序 VMAP。它提供 Polytec 二进制文件格式的本地导入，而无需事先转换为通用文件格式。在 [5, 6] 中可以找到类似的示例。可以将模态形状和特征频率与从模拟计算出的值进行比较，并且可以将模态阻尼添加到 FEM。现在可以将 FEM 调整到真实结构，并可以使用 VMAP FE 模型更新工具得出改进的模型。
CMM-308验证内程序
ive乱术：微创手术程序的目的是治疗有症状的人，伴有粘性疼痛的症状性归因于包含的椎间盘突出，以密封环形泪水或触发，或者销毁伤害摄影者以使疼痛的目的破坏。 这些过程技术可以包括以下任何方法：将验探针的经皮放置在可疑的疼痛椎间盘中，以及通过使用放射性频率或电热能量，会产生热量，从而产生热量，以凝结和//或破坏（缩小的盘）（缩小）的（缩小）的（缩小）的（缩小）序列（缩短）（缩小）序列（滴定）序列（滴定）序列（序列）或序列（缩短）序列（滴定）。盘的环对碟片材料进行解压缩经皮程序，使用间接/直接可视化对圆盘材料进行解压缩材料。ive乱术：微创手术程序的目的是治疗有症状的人，伴有粘性疼痛的症状性归因于包含的椎间盘突出，以密封环形泪水或触发，或者销毁伤害摄影者以使疼痛的目的破坏。这些过程技术可以包括以下任何方法：将验探针的经皮放置在可疑的疼痛椎间盘中，以及通过使用放射性频率或电热能量，会产生热量，从而产生热量，以凝结和//或破坏（缩小的盘）（缩小）的（缩小）的（缩小）的（缩小）序列（缩短）（缩小）序列（滴定）序列（滴定）序列（序列）或序列（缩短）序列（滴定）。盘的环对碟片材料进行解压缩经皮程序，使用间接/直接可视化对圆盘材料进行解压缩材料。
51.ca (加拿大) 1 Dec 2024 英语翻译 科学家找到将量子计算机元件缩小1000倍的方法 来源：cnBeta 研究人员已经
新加坡南洋理工大学物理与数学科学学院的博士生 Leevi Kallioniemi 使用蓝色激光装置生成纠缠光子对。图片来源：新加坡南洋理工大学 研究人员的这一发现可以使量子计算更加紧凑，可能将基本组件缩小 1,000 倍，同时需要更少的设备。目前正在开发的一类量子计算机依赖于光粒子或光子对，它们彼此连接，用量子物理学术语来说，是“纠缠的”。生成这些光子的一种方法是将激光照射到毫米厚的晶体中，并使用光学设备确保光子彼此连接。这种方法的缺点是它太笨重，无法集成到计算机芯片中。
选择CMIP6全球气候模型（GCMS）用于协调的区域气候降尺度实验（CORDEX）在东南ASI上的动力学缩小
摘要。降低全球气候模型（GCMS）的范围是区域尺度上明智的决策所需的关键高分辨率数据。但是，没有选择最合适的GCM的统一方法。在东南亚（海）上，观察结果很少，并且具有较大的不确定性，使GCM选择复杂化，尤其是降雨。为了指导此选择，我们将标准化的基准测试框架选择CMIP6 GCM，以在海上进行Dy-Namical缩小缩小，以解决当前的观测局限性。该框架通过两步过程来识别用途模型：（a）选择在模拟降雨基本特征时满足最低性能要求的模型（例如偏见，规范模式，年度周期和趋势）和（b）从（a）中选择模型，以进一步评估是否捕获了可变性模式的关键降水驱动因素（季风）和远程连接，即厄尔尼诺 - 南方振荡（ENSO）和印度洋偶极子（IOD）。GCM通常表现出湿的偏见，尤其是在婚姻大陆的复杂地形上。从第一个步骤进行的评估确定了32个GCM中的19个，这些GCM符合我们在模拟降雨中的最低性能。这些模型还可以同意捕获大气循环和远程连接，并在该地区具有可变性模式，但高估了它们的强度。最终，我们确定了八个GCM，以达到我们的绩效期望。有明显的高 -