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无标题 - 创新的计算实验室
认识到在大规模分布计算中对弹性的需求日益增长的需求，ICL在2000年代初引入了容忍度的MPI（FT-MPI），集成了优雅处理过程失败并增强应用程序可靠性的机制。随着HPC体系结构变得更加复杂，ICL开发了Parsec（2012），这是一个基于任务的运行时框架，可以高效地执行分布式和异构体系结构。PARSEC优化资源利用率，动态适应现代计算平台，并已成为Exascale计算的基本工具。它的影响已得到广泛认可 - 在过去的三年中，它在三个戈登·贝尔奖决赛选手项目中发挥了关键作用，最终在2024年在SC24赢得了历史性的胜利。ICL继续完善和扩展Parsec的能力，确保以创新，高性能的解决方案满足未来分布式计算挑战。
人工智能如何改善人类决策？
企业越来越多地利用人工智能来协助或取代人类任务。然而，人工智能也可以训练人类，使他们变得更好。我们研究人工智能的指导作用如何改善人类在专业围棋比赛中的决策能力，其中人工智能围棋程序 (APG) 出人意料地超越了最优秀的人类选手，超越了人类数千年来积累的最佳知识和技能。为了分离从人工智能学习的效果，我们在 APG 首次公开发布之前和之后比较了人类动作的质量与人工智能的卓越解决方案。我们对 25,033 场比赛中的 750,990 步动作的分析表明，APG 的训练显着提高了玩家的动作质量 - 减少了错误数量和最关键错误的严重程度。这种改进在游戏的早期阶段最为明显，因为此时不确定性较高。此外，年轻玩家比年长玩家受益更多，这表明在从人工智能中学习方面存在代际不平等。
人工智能教育应用的意义及
在人工智能发展史上，2016年被普遍视为具有里程碑意义的一年，人工智能项目数量大幅增加（赵建军、袁志强，2016）。这一年，DeepMind 的 AlphaGo 战胜了围棋冠军李世石，成为首个战胜职业围棋选手的计算机围棋系统。这场人机大战的结果引起了全球的广泛关注，为人工智能技术的发展注入了新的动力。在各国人工智能战略和资本涌入的推动下，人工智能技术的应用领域得到了极大的拓展，教育是受影响最为显著的领域之一。2017全球（上海）人工智能创新峰会呼吁进一步探索人工智能与教育的融合。在过去几年大数据、互联网、云计算等技术的快速发展中，人工智能在中国教育改革中发挥了至关重要的推动作用（张建军、顾志强，2023）。
第 36 届年度空间研讨会特别...
沃利·芬克 (Wally Funk) 是新谢泼德号 (New Shepard) 航班的乘客，也是 2010 年第一个购买布兰森亚轨道太空飞机机票的人，她代表着坚韧不拔的毅力和探索地球以外世界的非凡愿景。82 岁时，她成为乘坐火箭离开地球的最年长的人。60 年前，她就渴望离开地球，1961 年，她是第一夫人宇航员培训计划中最年轻的志愿者。经过一系列艰苦的测试，她成为了水星 13 号的决赛选手之一。她的梦想一次又一次破灭，但她从未失去信心，相信自己有一天会进入太空。在这方面，她与世界上许多其他人并无不同，他们将个人的希望和梦想融入到更大的科学成就目标中，克服一切障碍，成为太空新未来的一部分。
人工智能时代的海军陆战队
人工智能已然到来 尽管人们对人工智能的定义存在争议，但人工智能基本上就是能够执行需要人类智能的功能的机器。从机械计算器到 GPS 路线规划器，人工智能早已被广泛使用。但人工智能的新颖之处在于机器学习。它利用数据自学识别人脸、转录口语以及执行一系列其他特定任务；它获得的数据越多，就越好。它是 2010 年前半期多种因素汇聚的结果：改进的算法、大量的研发资金、结构化数据和提升的计算能力 3 — 自 1956 年人工智能正式诞生以来，计算能力提升了数万亿倍。4 在给定的功能中，机器学习的表现优于人类。这种新人工智能击败了国际象棋、复杂的围棋游戏、中国的斯普尼克号时刻 5 以及六人德州扑克中的顶级选手。6 关于最后一项，请考虑一下克劳泽维茨的话：“战争最像一场纸牌游戏。” 7 但游戏仅仅是试验台。机器学习
2025 年 MGB 和 Inova 女性心血管健康青年研究员奖 亲爱的青年研究员，麻省总医院和 Inov
2025 年 MGB 和 Inova 女性心血管健康青年研究员奖 亲爱的青年研究员， 麻省总医院和 Inova 女性心脏健康项目邀请您在我们的首届青年研究员奖中展示您的工作。我们正在寻求有关女性心血管疾病研究的摘要提交。 资格： -我们邀请所有医学实习生（包括医学生、住院医生和研究员）以及早期职业教职员工（完成最终培训后 3 年内）参加。 -如果被选中参加最后一轮比赛，您必须能够在 2025 年 5 月 9 日星期五前往马萨诸塞州波士顿。前 3 名决赛选手的旅行费用将获得最高 1,500 美元的报销。摘要要求：1. 您必须展示您作为第一作者的原创研究 2. 您可以展示未发表或已发表的作品 3. 请将您的提交限制在 2,000 个字符内（不包括作者和临床意义） 4. 您可以选择提交单个图表 5. 请遵循以下格式：
海伦·沃伦（Helen Warren）博士选举年
我一直是BIHS成员已有10年了，并且自2014年以来定期参加ASM。在2015年，我自愿成为了联合创立YI网络的三位年轻调查员（YI）代表之一，该网络于2016年启动。从2016-2017开始，这意味着我是执行委员会的选手成员，因此我已经有为BIHS执行人员做出贡献并参加委员会会议的经验，并且清楚地了解了这一角色的意义。在我在BIHS YI网络的共同领导下（现在称为早期职业研究人员专家兴趣小组），我在ASM组织了新的YI研讨会，提出了YI海报风暴赛的想法，这些想法仍然是ASM计划的成功且令人愉悦的一部分，并启动了BIHS培训计划。自2017年以来，我一直是BIHS研究工作组的成员，现在称为合作研究委员会，目前，我是BHF支持的BIHS优先设置项目最近成立的指导委员会的一部分。i通过各种角色为每个BIHS ASM做出了充分的贡献：YI研讨会的邀请发言人，海报法官，会议主席，摘要审稿人和演示者。
2023 xTech|国际先进制造与
美国陆军未来司令部 (AFC)、作战能力发展司令部 (DEVCOM)、美国海军全球研究办公室 (ONR-G) 和空军研究实验室已与陆军助理部长（采购、后勤和技术） (ASA(ALT)) 合作，举办 2023 年 xTech|International 竞赛。陆军认识到国防部必须加强与符合条件的国际小型企业和学术机构的合作，方式如下：(1) 了解可能使国防部受益的国际“世界级”商业开发技术范围；(2) 将非传统国际创新者部门整合到国防部科学技术 (S&T) 生态系统中；(3) 提供指导和专业知识，以加速、成熟和过渡国防部感兴趣的技术。 xTech|International 竞赛将分为两轮：(1) 征集概念白皮书和可选视频 (2) 最终技术推介活动，在整个竞赛期间向符合条件的实体颁发高达 530,000 美元的现金奖励。最终，第一轮的最多 10 名决赛选手将分别获得 10,000 美元的现金奖励，并受邀展示他们针对国防部挑战的创新技术解决方案。决赛轮最多将选出五名参赛者，作为竞赛获胜者，每人将有机会获得 150,000 美元的额外大奖。奖金结构详情列于本公告中。除了非稀释性现金奖励外，参赛者还将有机会通过信息共享和交流机会与美国国防部和其他国际合作伙伴互动。决赛选手将进入 xTech Accelerator，接受密集的指导并参加交流活动，以帮助他们的公司为国防部和商业用户发展。本通知中所述的努力是根据 10 USC § 4025（以前的 2374a，先进技术成就奖）的授权进行的，以颁发本公告中所述的现金奖励，以及 10 USC § 4003（原型项目）。虽然该计划的授权是 10 USC § 4025，但 xTech|International 竞赛可能会引起其他美国陆军、国防部或 USG 组织对本次活动之外的资助机会的兴趣。感兴趣的组织可以联系参与者提供更多信息，这可能会或可能不会带来合作机会。该竞赛可用于确定符合授予后续合同标准的国际中小型企业 (SME) 技术解决方案，以进行额外的概念验证或原型开发。奖项竞赛的决赛入围者可能会被邀请根据陆军的需求提交进一步开发其提议的技术创新的提案。陆军可以使用他们选择的合同机制，并将相应地通知参与者。本通知中描述的努力是根据 10 USC 2374a 的授权进行的。
使用人工智能检测石头、剪刀、布游戏中的人类行为模式
作为娱乐工具，电脑游戏是世界上的重要现象，被认为是一种流行的媒介、一种有效的教育解决方案和一项可观的经济资源。本文使用多层感知器 (MLP) 神经网络来检测石头、剪刀、布游戏中的人类行为模式。人工神经网络 (ANN) 与人脑的相似性是本研究的主要动机。使用 MATLAB 软件实现网络代码。这些代码包括两个阶段：1) 训练 ANN 学习考虑四十种游戏的人类行为模式。2) 通过进行十场游戏与人类进行真实对战。在网络实施后，研究了其在检测人类行为模式方面的有效性。对 40 人（20 名女性和 20 名男性）进行了网络测试。每位选手分三个阶段使用目标网络进行比赛。本研究结果显示，配备MLP神经网络的计算机在60场比赛中的获胜率为男性57.5％，女性60.8％。而没有神经网络且使用随机选择的计算机在60场比赛中的获胜率为男性52.5％，女性42.5％。
超人人工智能可以通过增加新颖性来改善人类的决策
超人人工智能 (AI) 将如何影响人类决策？这种影响背后的机制是什么？我们在 AI 已经超越人类表现的领域中解决这些问题，分析了过去 71 年（1950 年至 2021 年）专业围棋选手做出的 580 多万步决策。为了解决第一个问题，我们使用超人人工智能程序来估计人类决策随时间变化的质量，生成 580 亿个反事实游戏模式，并将实际人类决策的胜率与反事实人工智能决策的胜率进行比较。我们发现，在超人人工智能出现后，人类开始做出明显更好的决策。然后，我们研究了人类玩家随时间变化的策略，发现在超人人工智能出现后，新颖的决策（即以前未观察到的举动）出现得更频繁，并且与更高的决策质量相关。我们的研究结果表明，超人类人工智能程序的发展可能促使人类玩家摆脱传统策略，并引导他们探索新颖的动作，从而可能改善他们的决策能力。