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区块链技术可以帮助分散美国的能源电网-VC
2025-08-03 22:35:04
特朗普政府的AI战略强调增强美国能源电网的弹性和正常运行时间。风险投资公司Pantera的Cosmo Jiang提出，区块链技术可以通过基于令牌的系统激励分散的能源基础设施来帮助现代化电网，从而减少监管障碍。这种方法包括鼓励个人在房屋中安装太阳能电池板和电池，以创建一个更具弹性，非中心化的能源网络。该策略还涉及探索核能产生，保护现有的网格组件免受电磁干扰，并建立冗余能源系统，以确保网格的连续运行和弹性。
特朗普政府的AI战略强调增强美国能源电网的弹性和正常运行时间。风险投资公司Pantera的Cosmo Jiang提出，区块链技术可以通过基于令牌的系统激励分散的能源基础设施来帮助现代化电网，从而减少监管障碍。这种方法包括鼓励个人在房屋中安装太阳能电池板和电池，以创建一个更具弹性，非中心化的能源网络。该策略还涉及探索核能产生，保护现有的网格组件免受电磁干扰，并建立冗余能源系统，以确保网格的连续运行和弹性。
4八月购买的4个天才人工智能（AI）股票|Motley傻瓜
2025-08-03 22:30:00
文章重点介绍了四个AI股票预计将在8月份表现良好：NVIDIA（NVDA），台湾半导体（TSM），Alphabet（GOOGL）和ASML（ASML）。这些公司因其在半导体技术和AI解决方案中的增长潜力和市场领导而受到青睐。尽管最近面临监管挑战，但随着向中国出口的可能性，NVIDIA的前景正在改善。台湾半导体受益于强劲的需求和有希望的五年增长前景。尽管担心生成AI竞争，但Alphabet的股票与其收益绩效相比似乎被低估了。最后，ASML虽然较少认可，但在半导体制造中具有至关重要的作用，在EUV光刻技术中具有主要的市场地位。
文章重点介绍了四个AI股票预计将在8月份表现良好：NVIDIA（NVDA），台湾半导体（TSM），Alphabet（GOOGL）和ASML（ASML）。这些公司因其在半导体技术和AI解决方案中的增长潜力和市场领导而受到青睐。尽管最近面临监管挑战，但随着向中国出口的可能性，NVIDIA的前景正在改善。台湾半导体受益于强劲的需求和有希望的五年增长前景。尽管担心生成AI竞争，但Alphabet的股票与其收益绩效相比似乎被低估了。最后，ASML虽然较少认可，但在半导体制造中具有至关重要的作用，在EUV光刻技术中具有主要的市场地位。
使用生成的AI进行治疗可能感觉像是生命线 - 但是在聊天机器人中寻求确定性存在危险
2025-08-03 21:35:00
一个名叫Tran的人在个人和专业危机期间使用Chatgpt进行指导，依靠AI来寻求建议和情感支持。这种依赖使他质疑自己的直觉，并影响他与伴侣的关系，后者感到与他脱节。作为心理学家，作者对向AI的转变代替人类治疗表示越来越关注，强调了诸如建议与情感依赖之间的界限模糊，有关机密性的道德问题以及有害或虚假信息的潜力。在承认AI可访问性的吸引力时，这篇文章强调了受监管的，关系护理而不是仅依赖技术的重要性。t
一个名叫Tran的人在个人和专业危机期间使用Chatgpt进行指导，依靠AI来寻求建议和情感支持。这种依赖使他质疑自己的直觉，并影响他与伴侣的关系，后者感到与他脱节。作为心理学家，作者对向AI的转变代替人类治疗表示越来越关注，强调了诸如建议与情感依赖之间的界限模糊，有关机密性的道德问题以及有害或虚假信息的潜力。在承认AI可访问性的吸引力时，这篇文章强调了受监管的，关系护理而不是仅依赖技术的重要性。t
深入增强学习基于学习的机制，以改善EH-WSN的吞吐量
2025-08-03 21:10:29
本研究论文讨论了深入增强学习（DRL）机制来改善能源收集无线传感器网络（EH-WSN）的吞吐量的应用。主要发现和贡献总结如下：###关键贡献1。**吞吐量的改进**：作者提出了一种基于DRL的新方法，可显着提高EH-WSN的数据传输效率，从而导致更高的网络吞吐量。2。**能源管理协议**：他们与针对EH-WSN量身定制的能量管理技术引入了不平衡的聚类协议。该协议有助于平衡负载并优化整个网络节点的能源使用情况。3。**模拟验证**：通过模拟对所提出的机制进行了严格测试，在涉及不同级别的节点密度，数据生成速率和能量收集能力的各种情况下证明了其有效性。4。**与现有方法的比较**：研究将基于DRL的方法与传统聚类算法（如K-均值和其他强化学习技术）进行比较。结果表明，与这些方法相比，越来越多的吞吐量和能源消耗减少。###方法论 - **深钢筋学习（DRL）框架**： - 利用DRL模型，该模型学习用于调度数据传输的最佳策略。 - DRL框架中的代理根据状态信息做出决定，其中包括网络条件，节点能量水平和数据生成速率。 - **不均匀聚类协议**： - 一种聚类方法，旨在通过基于当前状态（例如剩余能量）在节点之间分配任务，以确保更有效地利用能源资源。＃＃＃ 结果1。**增加吞吐量**：与现有方法相比，模拟显示出吞吐量的显着增加。2。**平衡的能源消耗**：DRL机制导致整个网络的平衡能量消耗更好，从而延长了整个网络寿命。3。**可伸缩性和鲁棒性**： - 所提出的方法在不同的网络条件下证明了稳健的性能，并且随着节点的密度和数据生成速率的增加而表现得很好。＃＃＃ 结论该论文得出结论，基于DRL的机制在增强吞吐量和优化EH-WSN中的能源使用方面非常有效，这使其成为有效数据传输至关重要的现实应用程序的有前途的解决方案。该研究通过引入管理资源和改善网络性能的新策略来为无线传感器网络的更广泛领域做出了贡献。###未来工作作者建议进一步研究将移动性和能源收集率的动态变化等其他因素整合到DRL框架中，并探索将多个机器学习技术与传统优化方法相结合的混合方法。###关键字 - 深度强化学习（DRL） - 能源收集无线传感器网络（EH-WSN） - 吞吐量优化 - 聚类协议 - 网络寿命这项研究对于开发更高效和可持续的无线传感器网络系统至关重要，尤其是在能源效率和高数据吞吐量至关重要的应用中。
本研究论文讨论了深入增强学习（DRL）机制来改善能源收集无线传感器网络（EH-WSN）的吞吐量的应用。主要发现和贡献总结如下：###关键贡献1。**吞吐量的改进**：作者提出了一种基于DRL的新方法，可显着提高EH-WSN的数据传输效率，从而导致更高的网络吞吐量。2。**能源管理协议**：他们与针对EH-WSN量身定制的能量管理技术引入了不平衡的聚类协议。该协议有助于平衡负载并优化整个网络节点的能源使用情况。3。**模拟验证**：通过模拟对所提出的机制进行了严格测试，在涉及不同级别的节点密度，数据生成速率和能量收集能力的各种情况下证明了其有效性。4。**与现有方法的比较**：研究将基于DRL的方法与传统聚类算法（如K-均值和其他强化学习技术）进行比较。结果表明，与这些方法相比，越来越多的吞吐量和能源消耗减少。###方法论 - **深钢筋学习（DRL）框架**： - 利用DRL模型，该模型学习用于调度数据传输的最佳策略。 - DRL框架中的代理根据状态信息做出决定，其中包括网络条件，节点能量水平和数据生成速率。 - **不均匀聚类协议**： - 一种聚类方法，旨在通过基于当前状态（例如剩余能量）在节点之间分配任务，以确保更有效地利用能源资源。＃＃＃ 结果1。**增加吞吐量**：与现有方法相比，模拟显示出吞吐量的显着增加。2。**平衡的能源消耗**：DRL机制导致整个网络的平衡能量消耗更好，从而延长了整个网络寿命。3。**可伸缩性和鲁棒性**： - 所提出的方法在不同的网络条件下证明了稳健的性能，并且随着节点的密度和数据生成速率的增加而表现得很好。＃＃＃ 结论该论文得出结论，基于DRL的机制在增强吞吐量和优化EH-WSN中的能源使用方面非常有效，这使其成为有效数据传输至关重要的现实应用程序的有前途的解决方案。该研究通过引入管理资源和改善网络性能的新策略来为无线传感器网络的更广泛领域做出了贡献。###未来工作作者建议进一步研究将移动性和能源收集率的动态变化等其他因素整合到DRL框架中，并探索将多个机器学习技术与传统优化方法相结合的混合方法。###关键字 - 深度强化学习（DRL） - 能源收集无线传感器网络（EH-WSN） - 吞吐量优化 - 聚类协议 - 网络寿命这项研究对于开发更高效和可持续的无线传感器网络系统至关重要，尤其是在能源效率和高数据吞吐量至关重要的应用中。
为什么明天最好的开发人员不仅会代码 - 他们会策划，协调和指挥AI
2025-08-03 20:05:00
AI通过使用Chatgpt和Github Copilot等工具来自动化由初级开发人员（例如脚本和DevOps设置）进行的重复任务来改变入门级软件开发。这种转变需要为初学者提供新的技能，包括系统的理解和AI协作，同时也改变了团队结构，以更多地专注于战略决策和产品一致性。展望未来，开发人员的作用可能会演变为混合角色，将技术专长与设计和产品思维相结合，强调了手动编码任务的创造力和战略愿景。
AI通过使用Chatgpt和Github Copilot等工具来自动化由初级开发人员（例如脚本和DevOps设置）进行的重复任务来改变入门级软件开发。这种转变需要为初学者提供新的技能，包括系统的理解和AI协作，同时也改变了团队结构，以更多地专注于战略决策和产品一致性。展望未来，开发人员的作用可能会演变为混合角色，将技术专长与设计和产品思维相结合，强调了手动编码任务的创造力和战略愿景。
更好的人工智能股票：bigbear.ai vs. nvidia |Motley傻瓜
2025-08-03 18:15:00
本文比较了两个AI股票，NVIDIA（NVDA）和BigBear.ai（BBAI），强调了NVIDIA在数据中心的AI半导体中的主导地位所驱动的显着增长，尽管P/E比值高56。价格与销售比率为11。由于其在AI技术中的盈利能力和市场领导才能，结论有利于NVIDIA作为优越的投资。
本文比较了两个AI股票，NVIDIA（NVDA）和BigBear.ai（BBAI），强调了NVIDIA在数据中心的AI半导体中的主导地位所驱动的显着增长，尽管P/E比值高56。价格与销售比率为11。由于其在AI技术中的盈利能力和市场领导才能，结论有利于NVIDIA作为优越的投资。
更好的人工智能股票：BigBear.ai与Nvidia
2025-08-03 18:15:00
近年来，BigBear.ai已成为AI投资者的最爱，而Nvidia仍然在人工智能半导体领域占主导地位，收入和利润增长令人印象深刻。尽管Bigbear.AI的股票价格大幅上涨，但由于其收入有限和客户集中风险高而引起了人们的关注。相比之下，NVIDIA的实质性收益增长和市场领导才能使其与BigBear.ai相比更具吸引力的长期投资。
近年来，BigBear.ai已成为AI投资者的最爱，而Nvidia仍然在人工智能半导体领域占主导地位，收入和利润增长令人印象深刻。尽管Bigbear.AI的股票价格大幅上涨，但由于其收入有限和客户集中风险高而引起了人们的关注。相比之下，NVIDIA的实质性收益增长和市场领导才能使其与BigBear.ai相比更具吸引力的长期投资。
罗德·斯图尔特（Rod Stewart）的怪异Ozzy Osbourne AI致敬视频受到批评
2025-08-03 17:57:02
在罗德·斯图尔特（Rod Stewart）最近举行的音乐会中，他向黑安息日歌手奥兹·奥斯本（Ozzy Osbourne）致敬，在“永远年轻”的表演中，由于使用了AI生成的图像，表明奥斯本（Osbourne）与库尔特·科本（Kurt Cobain）和弗雷迪·弗雷迪（Freddie Mercury）这样的已故音乐家拍摄了自拍照，因此面临着批评。该视频还包括有争议的人物，例如迈克尔·杰克逊（Michael Jackson）和xxxtentacion，导致了进一步的反对。斯图尔特关于这些艺术家中与毒品有关的死亡的评论增加了争议。
在罗德·斯图尔特（Rod Stewart）最近举行的音乐会中，他向黑安息日歌手奥兹·奥斯本（Ozzy Osbourne）致敬，在“永远年轻”的表演中，由于使用了AI生成的图像，表明奥斯本（Osbourne）与库尔特·科本（Kurt Cobain）和弗雷迪·弗雷迪（Freddie Mercury）这样的已故音乐家拍摄了自拍照，因此面临着批评。该视频还包括有争议的人物，例如迈克尔·杰克逊（Michael Jackson）和xxxtentacion，导致了进一步的反对。斯图尔特关于这些艺术家中与毒品有关的死亡的评论增加了争议。
SA圆桌会议：目前最好的AI股票是什么？（NVDA：NASDAQ）
2025-08-03 17:08:09
最近对Alpha进行的一项调查要求读者确定目前可用的最佳AI股票。在515名参与者中，有34％的人选择了NVIDIA（NASDAQ：NVDA），而8％的参与者选择了Microsoft（NASDAQ：MSFT）。
最近对Alpha进行的一项调查要求读者确定目前可用的最佳AI股票。在515名参与者中，有34％的人选择了NVIDIA（NASDAQ：NVDA），而8％的参与者选择了Microsoft（NASDAQ：MSFT）。
意见：人工智能和大学教育的终结
2025-08-03 17:00:00
随着新学年的临近，恐惧围绕着AI和LLM的整合到教育系统中。自Chatgpt于2022年出现以来，AI渗透了各个部门，改变了就业市场和教育实践。大学正在迅速将AI融入课程，以使学生为受AI影响的未来做好准备。但是，批评家认为，人工智能可以降低认知能力并鼓励学术不诚实，从而对其利益产生怀疑。尽管有这些担忧，尽管MIT和Microsoft-CMU的研究强调了加州州立大学系统等机构在AI计划中大量投资。挑战在于平衡AI的优势与保留基本教育原则。
随着新学年的临近，恐惧围绕着AI和LLM的整合到教育系统中。自Chatgpt于2022年出现以来，AI渗透了各个部门，改变了就业市场和教育实践。大学正在迅速将AI融入课程，以使学生为受AI影响的未来做好准备。但是，批评家认为，人工智能可以降低认知能力并鼓励学术不诚实，从而对其利益产生怀疑。尽管有这些担忧，尽管MIT和Microsoft-CMU的研究强调了加州州立大学系统等机构在AI计划中大量投资。挑战在于平衡AI的优势与保留基本教育原则。