XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System设计选择
资助的排放方法学更新（发布于2024年2月）
我们开发的模型来计算我们的融资排放基线，对所有领域的治理过程都构成了包括模型用户的投入以及来自我们业务和职能的外部顾问和高级利益相关者的同行评审的所有部门的治理过程。来自全球银行和市场（“ GBM”）和商业银行业务（'CMB'）的主题专家通过一系列研讨会审查并挑战了模型设计选择和假设。模型开发和产出受气候一致性融资（“ CAF”）计划指导委员会的约束。本次会议由全球业务线（GBM和CMB）和业务职能（公司可持续性，全球财务，全球风险和合规性，数据架构办公室，法律，投资者关系）的高级代表组成。主题专家和外部顾问还应在适当的地方邀请。CAF计划指导委员会由小组执行委员会和小组ESG指导委员会监督。
机器人，聊天机器人，自动驾驶汽车：人工智能的思想和道德的感知
AI系统已经快速高级，多元化和扩散，但是我们对人们对他们的思想和道德的看法的了解仍然有限，尽管它对人们是否信任AIS以及他们如何分配AI引起的危害的责任。在一项预先进行的在线研究中，有975名参与者对26个AI和非AI实体进行了评价。总的来说，AI被认为具有低到中度的代理（例如，计划，行动），无生命的物体和蚂蚁之间以及低经验（例如，感应，感觉）。例如，Chatgpt的评分只能像岩石一样能够感到愉悦和痛苦。类似的道德能源，道德机构（做对与错）和道德专案（正确或错误地对待）较高，更多样化，尤其是道德机构：最高评级的AI，Tesla Full自动驾驶的汽车，被认为是道德上的危害，以危害作为黑猩猩。我们讨论了设计选择如何帮助管理感知，尤其是在高度的道德背景下。
净零挑战：供应链机遇 | weforum.org
我们的分步指南列出了每家公司都可以采取的九项主要举措。通过采访数十家在减少供应链排放方面处于领先地位的全球公司，我们确定了九项关键行动：（1）建立全面的排放基线，并逐步填充实际供应商数据；（2）设定雄心勃勃的整体减排目标，通过以下方式减少排放：（3）重新审视产品设计选择和（4）重新考虑（地理）采购策略；（5）设定雄心勃勃的采购标准和（6）与供应商共同资助减排杠杆；（7）与同行合作，协调行业目标，最大限度地发挥影响并创造公平的竞争环境；（8）通过拉动需求来利用规模来降低绿色解决方案的成本；最后，（9）建立内部治理机制，将排放作为指导机制，并将决策者的激励措施与排放目标相结合。
Vertiv™Powerups 9000
y每个功率模块的专用隔离控件：此设计选择增强了系统的整体可靠性，使每个功率模块都能使用其控制逻辑独立运行。y通过继电器通过继电器进行自我溶解功率模块：如果发生故障，受影响的电源模块可以隔离自身以防止问题的传播，从而确保了其余的操作核心的电源连续性。y连续固态静态旁路开关：对于旁路线上的最大性能。y热门服务和热交换静态旁路和电源模块：促进维护和升级，而无需系统的停机时间，直接有助于提高操作可用性并降低计划外停电的风险。y增强的诊断工具（波形捕获，历史日志）：在影响系统性能之前，可以先到先发制人的识别和解决潜在问题，从而深入了解系统健康和预先抢占失败。
在连续环境上用于量子加固学习的变异量子电路设计
摘要：量子增强学习（QRL）作为加固学习的分支（RL）出现，该分支在算法的体系结构中使用Quantumsodules。QRL的一个分支集中在函数近似值作为函数近似器中，以变异量子电路（VQC）的替换为替换神经网络（NN）。初始作品在具有离散作用空间的经典环境上显示出令人鼓舞的结果，但是VQC的许多拟议的架构设计选择缺乏详细的研究。因此，在这项工作中，我们研究了VQC设计选择的影响，例如角度嵌入，编码块体系结构以及后处理对QRL代理的训练能力的影响。我们表明，VQC设计极大地影响了训练性能，并为分析的组件提供了增强功能。此外，我们还展示了如何设计QRL代理，以便通过连续的动作空间求解经典环境，并基于我们的代理对经典的前馈NNS进行基准测试。
阿尔特弥斯 (Artemis)：NASA 的人类重返月球计划
时间表 就在 2019 年初，NASA 还在计划 2028 年实现阿波罗之后人类首次登月。2019 年 3 月，副总统彭斯宣布将登月时间提前到 2024 年。2024 年目标的支持者认为，这给人一种紧迫感、专注力和动力，而且美国太空计划正在与俄罗斯和中国竞争。反对者则认为，2024 年这个日期是出于政治目标，而不是技术或科学考虑。国会审议的问题包括 2024 年登月可能带来哪些地缘政治或其他好处；提供实现 2024 年登月所需的资金可能会如何影响 NASA 其他项目的资金可用性；时间表压力可能会如何影响安全决策；以及为满足 2024 年期限而做出的设计选择可能会如何影响 NASA 后续载人探索任务的系统可重用性。
如何创建较小，更安全和可扩展的机器人设计
机器人运动控制成功的机器人运动控制成功基本上需要相互构图。例如，用于人形机器人的电机控制系统需要为您的机器人设计选择最佳的功率和尺寸配置。在机器人中，电动机控制驱动器连接到机器人电池，并包括电流，电压传感和编码器接口。人形机器人尤其与更高的自由度和更快的响应时间变得更加复杂，以更好地模仿人类运动（图2）。人形机器人的运动必须接收运动位置数据以定义路径计划。需要各种转子位置传感器，具体取决于电动机所需的精度。Texas Instruments提供了模拟和过程来启用编码器接口系统。一些最常见的编码器是：•光学编码器•磁编码器•增量编码器•正弦（SIN/COS）解析器（解析器是模拟的电气变压器，测量角姿势和速度）
在非马克维亚环境中的强化学习
这里要注意的关键点是，从环境中观察到的{o n}并不是马尔可夫。这是大多数情况下的现实，我们施加的马尔可夫模型是一个近似值。这是明确的，例如，当所使用的模型是一个更复杂问题的离散或有限维度漫画时，或者是因为对分析易于的动力学施加的方便近似值仅是近似值（例如，在受控队列中跨越时间的指数性）。还要注意，上面的代理动力学（1.1）（包括代理状态的选择）是我们假设模型时强加的设计选择。在[1，2]中，明确标识为。通常，问题的物理学可能决定了一种自然选择，但是如果不是这样，则需要一种原则上的方法。这个设计问题是我们计划解决的主要问题，在准备理论背景之后，我们在这项工作后来提出了这一问题。该理论是将模型（1.1）作为给定的。
neurdb：AI驱动的自主数据系统
摘要在人工智能（AI）的快速发展之后，我们站在数据系统中的变革性飞跃的边缘。AI和DB（AI×DB）的即将融合有望新一代的数据系统，这将通过具有AI-增强功能（例如个性化和自动化的DATABase AI-Power-Power-Power-Power-Power-Power驱动器分析，以及自动驾驶功能，以及提高自动驾驶功能的功能，从而减轻所有行业最终用户的负担。在本文中，我们探讨了数据系统的演变，重点是加深AI和DB的融合。我们提出了NeurdB，这是一种AI驱动的自主数据系统，旨在在每个主要系统组件中完全包含AI设计并提供数据库AI-power ai-power a-power a-power a-power a-power a-power a-power a-power a-power a-power ai-power。我们概述了Neurdb的概念和架构概述，讨论其设计选择和关键组件，并报告其当前的开发和未来计划。