XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System缩放
在许多模拟世界中缩放指导代理
构建体现的AI系统，可以遵循任何3D环境中任意语言指令，是创建一般AI的关键挑战。实现此目标需要学习在感知和具体动作中的基础语言，以完成复杂的任务。可扩展的，可指导的，多世界代理商（SIMA）项目通过培训代理商遵循各种虚拟3D环境（包括精选的研究环境以及开放的商业视频游戏）的自由形式说明来解决此问题。我们的目标是开发一个可以指导者，可以在任何模拟的3D环境中能够实现人类所能做的任何事情。在本文中，我们描述了我们的动力和目标，我们取得的最初进步以及在几种不同的研究环境和各种商业视频游戏上取得了希望的初步结果。
高度可拉伸射频电子设备的力学和电磁缩放定律
a 大连理工大学工业装备结构分析、优化及 CAE 软件国家重点实验室，大连 116024，中国 b 大连理工大学工程力学系，大连 116024，中国 c 大连理工大学 DUT-BSU 联合学院，大连 116024，中国 d 莱斯大学机械工程系，德克萨斯州休斯顿 77005，美国 e 西北大学材料科学与工程系，伊利诺伊州埃文斯顿 60208，美国 f 西北大学 Querrey Simpson 生物电子研究所，伊利诺伊州埃文斯顿 60208，美国 g 西北大学机械工程系，伊利诺伊州埃文斯顿 60208，美国 h 西北大学土木与环境工程系，伊利诺伊州埃文斯顿 60208，美国 i 西北大学生物医学工程系，伊利诺伊州埃文斯顿，美国j 美国伊利诺伊州芝加哥西北大学范伯格医学院神经外科系
缩放Perovskite-Silicon朝向可靠的商业产品
拟议的奖励活动将包括外展，数据分析，建模，工程和设计，实验室研究和现场测试。外展活动将包括举办研讨会和招聘管道开发，以服务于社区中历史上边缘化的人群。立方（马萨诸塞州贝德福德），北卡罗来纳大学教堂山（Chapel Hill，北卡罗来纳州），国家可再生能源实验室（NREL； Golden，Co）和托莱多大学（俄亥俄州托莱多）将设计，开发和制造孔织布式薄膜薄片，太阳能细胞和模块。立方还将进行电气和材料表征，合成化学，数据分析，应力测试和屋顶现场测试。桑迪亚国家实验室（SNL；新墨西哥州阿尔伯克基）和NREL也将进行户外现场测试。SNL和NREL活动将作为商业化技术（PACT）研究小组的Perovskite PV加速器的一部分。
缩放假设是否可伪造？
图1：跨LMS多个模型体系结构的缩放定律的示例。缩放定律适用于计算，训练数据大小和参数在各种模型中稳健计数。黑线表示合适的权力定律。最初来自（Kaplan等人（2020））。
一个简单的定量缩放宏观进化模型
是驱动宏观进化的环境还是生命？对大规模生物学数据库的最新分析认为，答案取决于时间表。在短时间内，不到4000万年，这是环境，在更长的时间范围内，生活可以有效地适应。环境和生活都在扩展 - 它们在整个尺度上的波动从数百万年前到数亿年（大型气候政权）。在本文中，我们提出了这种缩放“交叉”现象的简单模型。该模型具有一些不寻常的特征：它是完全随机的，并且基于分数（而不是经典的整数）微分方程。该模型由温度（环境的代理）和周转率（终身代理）驱动；它有两个指数，一个交叉的时间和两个相关性，但它不仅能够再现温度，多样性，灭绝，起源和周转率的统计数据，而且还可以有效地再现它们之间的成对相关性，及其在整个时间范围内。如果确定性地强迫会产生对苯甲酸撞击或其他急剧强迫事件的反应。
缩放碳去除系统
二氧化碳去除（CDR）技术，例如直接空气碳捕获和捕获和DACCS，对于限制下一世纪平均全球温度的上升至关重要。扩展DACCS技术需要在多个重叠的策略领域（例如气候，能源，技术创新和资源管理）上支持复杂的政策和基础设施。关于DACC和其他CDR技术的文献承认政策制定的路径依赖性，但它倾向于专注于没有植根于实施状态的特定政治，社会和身体（基础设施）环境的抽象政策处方。为了解决这一差距，本文提供了对加拿大新兴DACCS政策制度的国家级研究。利用现有的文献确定了支持DACC开发和有效法规的理想化（神秘）政策目标，我们确定了跨六个问题领域的可行政策目标：一般气候缓解策略；能源和资源限制；碳存储和运输调节和基础设施；筹集资金扩大和支持创新；删除和捕获技术的可用性和法规；并解决社会可接受性和公共利益。使用加拿大气候政策的数据库（n = 457），我们确定了加拿大（联邦和省级）政策环境中的政策，将这些策略映射到这些域中每个域内理想化的政策目标。本练习使我们能够分析加拿大系统中如何代表DACCS开发的关键政策目标，并使我们能够识别系统内部的潜在壁ni和景观影响，以及系统过渡过程的差距和潜在障碍。本文通过提供一个框架来识别DAC系统的组成部分，并将这些组件与所需的政策成果联系起来，从而有助于我们对国家DACC政策制定的理解，并可能为未来的跨国比较提供基础，以对国家级DACCS政策进行越野比较。
在美国缩放二氧化碳去除碳
根据1992年联合国气候变化框架公约的主持，2015年巴黎协定的目的是将全球平均温度从全球温室气体（GHG）限制为小于2.0°C，并尽可能接近1.5°C，以限制气候变化的危险影响。实现这一目标需要一致的国际努力，以将温室气体降低到世纪中叶。许多分析师得出的结论是，即使采取了积极的措施来限制温室气体（尚未实现），达到巴黎温度限制是不可行的。1此外，如果净负排放的去除（净零经济体经济实现）对于减少大气CO 2的库存将是必要的，如果正如目前所担心的那样，排放“超出”了实现温度限制的轨迹。
灵长类视觉腹侧流任务优化模型的缩放定律
在足够大的对象分类数据集上进行训练时，特定的人工神经网络模型可以合理匹配核心对象识别 (COR) 行为和灵长类视觉腹侧流 (VVS) 中的潜在神经反应模式。机器学习的最新发现表明，在更大的数据集上训练更大的模型并投入更多的计算预算可以提高任务性能，但目前尚不清楚规模如何影响大脑对齐。我们在此研究了灵长类 VVS 建模的缩放定律，这些定律涉及以受控方式训练的 300 多个模型中数据集和模型大小的计算最优分配。为了评估模型的大脑对齐，我们使用了一组涵盖整个 VVS 和 COR 行为的基准。我们发现，虽然增加模型参数的数量最初会改善大脑对齐，但更大的模型最终会导致收益递减。增加数据集大小可以从经验上持续改善对齐，但我们推断，这里的规模对于非常大的数据集也会趋于平稳。将我们对模型和数据大小的最佳计算预算分配与缩放定律相结合，我们预测单凭规模不会导致大脑与当前架构和数据集的一致性取得实质性进展。
缩放材料的深度学习
摘要：在已知结构类型中发现新的晶体无机化合物的新型物质组成，甚至具有全新晶体结构的化合物构成了固态和材料化学的重要目标。一些新化合物的一些部分最终会导致新的结构和功能材料，从而提高现有技术的效率，甚至可以实现全新的技术。材料研究人员热切欢迎新的方法发现新化合物，尤其是那些提供加速成功的希望的化合物。Google一组科学家的最新报告采用了现有数据集，结构稳定性的高吞吐量密度功能理论计算以及人工智能和机器学习的工具（AI/ML）提出新化合物，这是一个令人兴奋的进步。我们在这里研究了这项工作的主张，不幸的是，发现了满足新颖性，信誉和实用性三项的化合物的很少证据。虽然这项工作中采用的方法似乎具有诺言，但显然需要纳入材料合成和晶体学方面的领域专业知识。■简介
