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人工智能及其对传统模型的影响...
这项研究通过调查智能工具通过创造，分散和记者消费所带来的极端主义过渡来分析AI对传统新闻业务模型的影响。该研究重点是智能自动化如何适应传统媒体的布置，该媒体对线性和层次模型具有时间信任，对更加分散和协同的标准结构进行了信任。研究首先要指定智能自动化及其在过去十年中的进步，从机器学习和深度学习到最先进的生成模型的状态。然后，它按系统的顺序分析了与新闻学的数字适应性有关的理论，例如数字决定论和广播的政治经济学，以分析AI对常规新闻机构的系统影响。此外，该研究还考虑了新闻行业智能自动化的可行目标，包括通过新闻实践自动化满意度的自动化，检查重要信息以进行满足的个性化以及受众的消费流程。它还调查了与这种过渡相关的学术和光荣的挑战，例如失去创新的个性，假新闻的扩散以及系统的歧视，这些歧视会重组论坛的互动形式。因此，研究得出的结论是，在MLP的产生中引入广播强调了进行监督程序的必要性，以保持愉快的自主权并提高智能结构的透明度，以确保数字突破和良性广播程序之间的一致性。
基于局部性的编码器和模型量化，用于有效的超维计算
摘要 - 脑启发的高维（HD）计算是一种新的计算范式，可以模仿高维空间中神经元的活性。HD计算中的第一个步骤是将每个数据点映射到高维空间（例如10,000）中，该空间需要计算原始域中每个数据元素的数千个操作。单独编码大约需要培训执行时间的80％。在本文中，我们提出，REHD，用于HD Computing中的编码，培训和推断的整个重做，以实现更硬件友好的实现。REHD包括用于HD计算的完全二进制编码模块，用于能量良好和高智能分类。我们基于随机投影的编码模块可以在硬件中有效地实现可预测的内存访问模式。REHD是第一个基于HD的方法，它提供了与原始数据1：1比率的数据投影，并启用使用二进制HyperVector进行所有培训/推理计算。在优化后，重新添加了编码过程，重新培训和推断成为HD计算的能源密集型部分。为解决此问题，我们还提出了模型量化。模型量化引入了一种新型的方法，该方法是使用n位存储类高量向量的方法，其中n范围为1至32，而不是以完整的32位精度，从而可以在能量效率和准确性之间进行折衷的细节调整。为了进一步提高REHD效率，我们开发了一种在线尺寸缩小方法，可以消除训练期间无效的高度向量维度。
Roseinatronobacter sp。完整的基因组序列。菌株S2，一种从pH 12蛇形化系统中分离出的化学硫代表营养
s2是从山的Ney Springs中分离出来的Shasta，加利福尼亚州，在最小培养基板上，其中包含20 mM多硫化物和10毫米乙酸盐（6）。S2在含有20 mm硫代硫酸盐和10 mm乙酸盐的液体最小培养基中进行有氧培养。详细的媒体说明可在此处找到：dx.doi.org/10.17504/protocols.io.bqjgmujw。S2在室温下孵育5天，以实现由先前的生长曲线确定的近似最大浊度（6）。DNA，并使用量子荧光计（美国Thermofisher Scientific，USA）进行定量。所有测序均由单个DNA准备。纳米孔库在高智能模式（280 bp/s）下使用R10.4.4的流动池（FLO-MIN114）用天然条形码24 V14试剂盒（牛津纳米孔技术，英国牛津，英国）进行测序。用孔雀鱼V.6.4.6进行，删除了质量分数<7的读数（7）。 在Seqcenter LLC（美国匹兹堡，美国）进行了 Illumina库准备和测序。 简要地，使用Illumina DNA准备套件制备库，并用10 bp独特的双指数进行条形码，并在Illumina Novaseq（2×150个测序）上进行测序。 使用BCL-Convert（v.4.0.3）进行反复式，质量控制和适配器修剪。 纳米孔序列> 2,000 bp用菲尔隆（V.0.2.1）（8）过滤质量，并去除了最差的10％的读取碱基。 过滤的长读数与Flye组装（v.2.9.1）（9）。 进行了四轮抛光。 质量评估和基因组统计数据，删除了质量分数<7的读数（7）。Illumina库准备和测序。简要地，使用Illumina DNA准备套件制备库，并用10 bp独特的双指数进行条形码，并在Illumina Novaseq（2×150个测序）上进行测序。使用BCL-Convert（v.4.0.3）进行反复式，质量控制和适配器修剪。纳米孔序列> 2,000 bp用菲尔隆（V.0.2.1）（8）过滤质量，并去除了最差的10％的读取碱基。过滤的长读数与Flye组装（v.2.9.1）（9）。进行了四轮抛光。质量评估和基因组统计数据Illumina读取的质量是用FastQC（v.0.12.1）（10）过滤的，所有读取的质量得分> Q30。简短的读数与Burrows -wheeler对准器（V.0.7.17）（11）对齐，并用Pilon（V.1.24，-fix all）（12）抛光组件。