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偏振光的本质
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高度复杂的荧光探针化学、新型激光和显微技术以及定点诱变技术的发展，使荧光在化学、物理和生命科学领域有了诸多新应用。荧光方法目前广泛应用于生物化学和生物物理领域、临床化学和诊断学以及细胞生物学和分子生物学。

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2024 年

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人工智能背景下的意识本质：重新定义人与技术的关系 Izuchukwu Kizito Okoli* 和 Osita Gregory Nnajiofor* https://dx.doi.org/10.4314/ujah.v25i1.1 摘要 人工智能 (AI) 背景下的意识本质提出了一个需要分析和进一步探索的问题。本研究旨在通过研究意识与 AI 的交集（包括形而上学含义和考虑）来重新定义人与技术的关系。主要目标是在 AI 的背景下定义意识，评估 AI 表现出意识的潜力，研究对人类体验的形而上学含义，并探索伦理层面。研究结果表明，意识涉及自我意识、感知、意向性和主观体验。虽然 AI 可以实现高级认知能力，但高阶意识的存在仍然不确定，这引发了关于主观意识本质的形而上学问题。意识难题凸显了连接物理过程和主观体验的挑战，强调了形而上学考虑的必要性。本文还探讨了人工智能集成的伦理影响及其对人类体验的影响。建议包括进一步研究人工智能中的意识、
2024 年

人工智能背景下的意识本质：重新定义人与技术的关系 Izuchukwu Kizito Okoli* 和 Osita Gregory Nnajiofor* https://dx.doi.org/10.4314/ujah.v25i1.1 摘要 人工智能 (AI) 背景下的意识本质提出了一个需要分析和进一步探索的问题。本研究旨在通过研究意识与 AI 的交集（包括形而上学含义和考虑）来重新定义人与技术的关系。主要目标是在 AI 的背景下定义意识，评估 AI 表现出意识的潜力，研究对人类体验的形而上学含义，并探索伦理层面。研究结果表明，意识涉及自我意识、感知、意向性和主观体验。虽然 AI 可以实现高级认知能力，但高阶意识的存在仍然不确定，这引发了关于主观意识本质的形而上学问题。意识难题凸显了连接物理过程和主观体验的挑战，强调了形而上学考虑的必要性。本文还探讨了人工智能集成的伦理影响及其对人类体验的影响。建议包括进一步研究人工智能中的意识、

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人工智能在土木/建筑/建筑工程教育中的应用 Mohammed E. Haque 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 Vikram Karandikar 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 摘要 对于某些科学和工程教育领域来说，超越传统的院系课程界限变得越来越重要。人工智能 (AI) 就是这样一个领域；它的应用非常广泛且跨学科。应特别鼓励研究生学习当代计算技术的各种应用，包括人工神经网络 (ANN)、遗传算法 (GA) 等。土木/建筑/建筑工程对神经启发计算技术的应用兴趣日益浓厚。这种兴趣的动机是某些信息处理特性与人脑相似。软计算 (SC) 是一种新兴的计算方法，它与人类思维在确定性和精确性的环境中推理和学习的非凡能力相​​似。本文重点介绍了人工智能在土木/建筑/建筑工程尤其是 SC 领域的各种应用。作为毕业项目的一个例子，本文展示了一个基于 ANN 和 GA 的知识模型，其中研究了客户对大型多层公寓住宅方案的舒适性和安全性问题的偏好。建筑/工程是一门应用科学，可以从现有结构及其成功和失败中吸取许多教训，并将它们结合起来以找出更好的结构的新技术。这意味着设计师应该能够从每个以前的设计中得出一些定性值，特别是用户对建筑安全性和舒适度质量的认可，以确保设计成功。建筑师/设计工程师经常面临软​​数据的挑战，这些数据本质上是语言定性的，需要解释并融入他们的设计决策过程。他们应该非常了解客户的愿望和要求，尤其是客户在具体设计问题上的偏好。因此，后期
2003 年

人工智能在土木/建筑/建筑工程教育中的应用 Mohammed E. Haque 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 Vikram Karandikar 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 摘要 对于某些科学和工程教育领域来说，超越传统的院系课程界限变得越来越重要。人工智能 (AI) 就是这样一个领域；它的应用非常广泛且跨学科。应特别鼓励研究生学习当代计算技术的各种应用，包括人工神经网络 (ANN)、遗传算法 (GA) 等。土木/建筑/建筑工程对神经启发计算技术的应用兴趣日益浓厚。这种兴趣的动机是某些信息处理特性与人脑相似。软计算 (SC) 是一种新兴的计算方法，它与人类思维在确定性和精确性的环境中推理和学习的非凡能力相​​似。本文重点介绍了人工智能在土木/建筑/建筑工程尤其是 SC 领域的各种应用。作为毕业项目的一个例子，本文展示了一个基于 ANN 和 GA 的知识模型，其中研究了客户对大型多层公寓住宅方案的舒适性和安全性问题的偏好。建筑/工程是一门应用科学，可以从现有结构及其成功和失败中吸取许多教训，并将它们结合起来以找出更好的结构的新技术。这意味着设计师应该能够从每个以前的设计中得出一些定性值，特别是用户对建筑安全性和舒适度质量的认可，以确保设计成功。建筑师/设计工程师经常面临软​​数据的挑战，这些数据本质上是语言定性的，需要解释并融入他们的设计决策过程。他们应该非常了解客户的愿望和要求，尤其是客户在具体设计问题上的偏好。因此，后期

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鱼雷和水雷 1941 年 12 月 22 日，战时内阁会议决定在澳大利亚制造鱼雷，这项决定使该国的精密工程领域承担了一项极其艰巨的任务；由于鱼雷在现代军备中占据重要地位，这项任务具有极其重要的潜在意义。海权是英国在 19 世纪称霸世界强国的基石，因此鱼雷的研发本质上是英国的成就也就不足为奇了，尽管它最初并不是英国的发明。英国在鱼雷应用方面早期的领先地位很大程度上归功于指挥官（后来的海军上将）费舍尔的热情，但其他大国不久也进入了该领域。这种武器的巨大潜力首次显现于 1914 年至 1918 年的战争中，当时德国利用 U 型潜艇和鱼雷对商船造成了巨大损失，几乎让英国屈服。第一次世界大战后的二十年间，随着飞机投掷鱼雷方法的发展，鱼雷的破坏力进一步增强，不需要太多洞察力就能预测鱼雷在未来战争中的作用。2 英国的鱼雷制造主要由一家私人公司怀特黑德鱼雷公司（Whitehead Torpedo Company）和位于苏格兰格里诺克的海军部负责。 1941 年 7 月，海军部担心英国的鱼雷生产可能会因轰炸或入侵而受阻，甚至完全停止，因此开始研究为这种紧急情况提供替代中心的方法。英国的制造业已尽可能分散，但尚未在英国以外建立中心。1941 年 7 月 15 日，海军部在给澳大利亚海军委员会的一封信中表示：“如果鱼雷制造商能够在英国制造鱼雷，那将是一个相当大的优势。”
2005 年

鱼雷和水雷 1941 年 12 月 22 日，战时内阁会议决定在澳大利亚制造鱼雷，这项决定使该国的精密工程领域承担了一项极其艰巨的任务；由于鱼雷在现代军备中占据重要地位，这项任务具有极其重要的潜在意义。海权是英国在 19 世纪称霸世界强国的基石，因此鱼雷的研发本质上是英国的成就也就不足为奇了，尽管它最初并不是英国的发明。英国在鱼雷应用方面早期的领先地位很大程度上归功于指挥官（后来的海军上将）费舍尔的热情，但其他大国不久也进入了该领域。这种武器的巨大潜力首次显现于 1914 年至 1918 年的战争中，当时德国利用 U 型潜艇和鱼雷对商船造成了巨大损失，几乎让英国屈服。第一次世界大战后的二十年间，随着飞机投掷鱼雷方法的发展，鱼雷的破坏力进一步增强，不需要太多洞察力就能预测鱼雷在未来战争中的作用。2 英国的鱼雷制造主要由一家私人公司怀特黑德鱼雷公司（Whitehead Torpedo Company）和位于苏格兰格里诺克的海军部负责。 1941 年 7 月，海军部担心英国的鱼雷生产可能会因轰炸或入侵而受阻，甚至完全停止，因此开始研究为这种紧急情况提供替代中心的方法。英国的制造业已尽可能分散，但尚未在英国以外建立中心。1941 年 7 月 15 日，海军部在给澳大利亚海军委员会的一封信中表示：“如果鱼雷制造商能够在英国制造鱼雷，那将是一个相当大的优势。”

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非人类人道主义：当人工智能的善举变成坏事时 Mirca Madianou 伦敦大学金史密斯学院 2018 年，有超过 1.68 亿人需要人道主义援助，同时有超过 6900 万人成为难民，人道主义部门面临着重大挑战。人工智能 (AI) 应用可以成为人道主义危机的潜在解决方案的提议受到了热烈欢迎。这是“人工智能用于社会公益”大趋势的一部分，也是“数字人道主义”更广泛发展的一部分，“数字人道主义”指的是公共和私营部门为应对人道主义紧急情况而使用数字创新和数据。聊天机器人、声称可以预测未来流行病或人口流动的预测分析和建模以及依赖于采用机器学习算法的先进神经网络的生物识别技术，都是在援助行动中越来越受欢迎的例子。本文建立了一个跨学科框架，将殖民和非殖民理论、人道主义和发展的批判性探究、批判性算法研究以及对人工智能的社会技术理解结合在一起。人道主义在这里被理解为一种复杂的现象：不仅仅是通常定义的“减少痛苦的必要性”（Calhoun，2008），而且是一种行业、一种话语和一种源于 19 世纪和 20 世纪殖民主义的历史现象（Fassin，2012；Lester & Dussart，2014）。人工智能同样是一个多面现象：不仅仅是基于先进计算和机器学习算法的技术创新，而且是一个行业以及关于技术的特定话语。人工智能只能与数据和算法一起理解——这三者是不可分割的，因为人工智能依赖于机器学习算法，而机器学习算法是特定数据集的产物。鉴于“大数据”本质上是不完整的，且具有本体论和认识论的局限性（Crawford & Finn，2014），人工智能应用会重现并可能放大大型数据集中发现的现有偏见（Benjamin，2019；Eubanks，2018；Noble，2018 等）。
2020 年

非人类人道主义：当人工智能的善举变成坏事时 Mirca Madianou 伦敦大学金史密斯学院 2018 年，有超过 1.68 亿人需要人道主义援助，同时有超过 6900 万人成为难民，人道主义部门面临着重大挑战。人工智能 (AI) 应用可以成为人道主义危机的潜在解决方案的提议受到了热烈欢迎。这是“人工智能用于社会公益”大趋势的一部分，也是“数字人道主义”更广泛发展的一部分，“数字人道主义”指的是公共和私营部门为应对人道主义紧急情况而使用数字创新和数据。聊天机器人、声称可以预测未来流行病或人口流动的预测分析和建模以及依赖于采用机器学习算法的先进神经网络的生物识别技术，都是在援助行动中越来越受欢迎的例子。本文建立了一个跨学科框架，将殖民和非殖民理论、人道主义和发展的批判性探究、批判性算法研究以及对人工智能的社会技术理解结合在一起。人道主义在这里被理解为一种复杂的现象：不仅仅是通常定义的“减少痛苦的必要性”（Calhoun，2008），而且是一种行业、一种话语和一种源于 19 世纪和 20 世纪殖民主义的历史现象（Fassin，2012；Lester & Dussart，2014）。人工智能同样是一个多面现象：不仅仅是基于先进计算和机器学习算法的技术创新，而且是一个行业以及关于技术的特定话语。人工智能只能与数据和算法一起理解——这三者是不可分割的，因为人工智能依赖于机器学习算法，而机器学习算法是特定数据集的产物。鉴于“大数据”本质上是不完整的，且具有本体论和认识论的局限性（Crawford & Finn，2014），人工智能应用会重现并可能放大大型数据集中发现的现有偏见（Benjamin，2019；Eubanks，2018；Noble，2018 等）。

¥1.0
b"由于四舍五入，总值可能不等于 100%。本文件是一般性沟通，仅供参考。它本质上是教育性的，并非旨在推荐任何特定的投资产品、策略、计划功能或其他目的。使用的任何示例都是通用的、假设的，仅供说明之用。在做出任何投资或财务决策之前，投资者应向个人财务、法律、税务和其他专业人士寻求个性化建议，这些建议会考虑到投资者自身情况的所有具体事实和情况。风险摘要以下风险可能导致该策略的投资组合亏损或表现不如其他投资。由于影响个别公司的因素以及经济或政治条件的变化，股票证券的价格可能会迅速或不可预测地波动。这些价格变动可能会导致您的投资损失。不能保证公司会宣布、继续支付或增加股息。综合综合包括根据 JPMIM 的价值优势战略投资的所有可自由支配的独立管理账户。通过此策略，无论市值如何，上市公司都有资格购买。我们的投资流程力求找到那些能够产生大量现金流的公司，这些公司的管理团队能够有效地分配资本，以提高每股的内在价值。我们认为，这些公司最有可能在长期内跑赢市场。2008 年 6 月之前的表现来自 All Cap Value（以前称为 Value Advantage）机构综合指数，该指数可能反映出无法在 Value Advantage 管理账户中复制的投资。此类投资的示例包括但不限于以每股市场价值交易的证券，这将导致购买零碎股票和衍生品。成立日期为 2005 年 3 月 1 日。指数管理账户收取费用会降低其绩效，而指数则不会。您不能直接投资于指数。Russell 3000 价值指数是一种非管理指数，用于衡量市净率较低和预测增长值较低的 Russell 3000 公司（美国最大的 3000 家公司）的绩效。过去的表现并不能保证未来的结果。顶级持股 列出的十大持股仅反映该策略的长期投资。不包括短期投资。持股可能会发生变化。列出的持股不应被视为购买或出售特定证券的建议。每个人”
2025 年

b"由于四舍五入，总值可能不等于 100%。本文件是一般性沟通，仅供参考。它本质上是教育性的，并非旨在推荐任何特定的投资产品、策略、计划功能或其他目的。使用的任何示例都是通用的、假设的，仅供说明之用。在做出任何投资或财务决策之前，投资者应向个人财务、法律、税务和其他专业人士寻求个性化建议，这些建议会考虑到投资者自身情况的所有具体事实和情况。风险摘要以下风险可能导致该策略的投资组合亏损或表现不如其他投资。由于影响个别公司的因素以及经济或政治条件的变化，股票证券的价格可能会迅速或不可预测地波动。这些价格变动可能会导致您的投资损失。不能保证公司会宣布、继续支付或增加股息。综合综合包括根据 JPMIM 的价值优势战略投资的所有可自由支配的独立管理账户。通过此策略，无论市值如何，上市公司都有资格购买。我们的投资流程力求找到那些能够产生大量现金流的公司，这些公司的管理团队能够有效地分配资本，以提高每股的内在价值。我们认为，这些公司最有可能在长期内跑赢市场。2008 年 6 月之前的表现来自 All Cap Value（以前称为 Value Advantage）机构综合指数，该指数可能反映出无法在 Value Advantage 管理账户中复制的投资。此类投资的示例包括但不限于以每股市场价值交易的证券，这将导致购买零碎股票和衍生品。成立日期为 2005 年 3 月 1 日。指数管理账户收取费用会降低其绩效，而指数则不会。您不能直接投资于指数。Russell 3000 价值指数是一种非管理指数，用于衡量市净率较低和预测增长值较低的 Russell 3000 公司（美国最大的 3000 家公司）的绩效。过去的表现并不能保证未来的结果。顶级持股 列出的十大持股仅反映该策略的长期投资。不包括短期投资。持股可能会发生变化。列出的持股不应被视为购买或出售特定证券的建议。每个人”

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“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士，IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道，人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷，资金枯竭，专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬，十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里，人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位（至今仍是）高管在他职业生涯早期告诉他，“如果你想在公司有所成就，就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认，考虑到挑战的规模，出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示：“我们试图用人工智能重塑人脑的智能，这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此，他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度，因为如果以正确的方式对待，人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么，什么才是“正确的方式”？卢克说，人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败，而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝，并对计算机进行编程，使其能够预测未来 14 步。从本质上讲，它复制了人类的能力，但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛，但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说：“深蓝每秒评估两百万步，我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步？”卢克说，这句话完美地概括了人工智能的缺点：“我们还没有解决这个问题，我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说，人工智能经常被认为比人类智能更好，因为它不会忘记东西。但卢克认为，人类忘记的能力是智能的一部分，因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议：
2021 年

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