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从建构主义到建构主义人工智能
迄今为止，人工智能系统的开发主要是体力劳动。这种人工智能的建构主义方法已导致针对相对较小问题的多种孤立解决方案。例如，在机器人技术中将这些部分组合在一起的小成功案例使人们乐观地认为，继续沿着这条道路前进将导致人工智能的出现。这不太可能。“人工智能问题”在没有太多科学或理论指导的情况下被分割，导致研究界分裂和一系列严重不兼容的方法。标准软件开发方法在扩展方面存在严重限制；在人工智能中建构主义方法导致系统领域应用有限且性能严重脆弱。因此，一般智能所需的真正集成在实践和理论上均被排除在外。然而，要超越当前的人工智能系统，需要的集成要比迄今为止尝试的集成复杂得多，尤其是在注意力和学习等横向功能方面。应对挑战的唯一方法是用专注于自生成代码和自组织架构的方法取代自上而下的架构设计作为主要开发方法。我将此称为建构主义人工智能，因为它必须基于自我建构原则。建构主义人工智能所采用的方法将与当今的软件开发方法截然不同。在本文中，我详细描述了这一论点，并研究了这种即将到来的范式转变的一些影响。
CRISPR-CAS9方法确认钙调神经蛋白响应锌指1（CRZ1）转录因子是抗棘candin的candida candida glabrata
热解转化是通往碳基纳米构造的最有希望的可持续途径之一，包括碳点（CDS）。然而，功能化碳点的分子组成仅限于杂原掺杂，并掺入了几个单一金属前体。此外，大多数这些修改都是通过剧烈的后移植程序进行的，需要有机溶剂来用于碳扩散，并且由于不兼容的实验条件而占据了大型潜在反应物的库。在与知名文献的显着差异中，我们在这里披露了一种创新且高度用途的方法，以丰富碳点功能。这种简单的方法将壳聚糖作为碳前体和金属烷氧化物融合为陶瓷前体，并通过碳水化合物溶液的热液转化来探索两个不同的“金属氧化物@碳点”相的双胞胎生长。由于壳聚糖朝金属烷氧化物前体的结构导向效应，一组晶体金属氧化物，包括二氧化钛，氧化钛和氧化铁簇，在原位形成的氮含量碳框架中直接融合。独特的方法，以下方法将水作为溶剂和可再生生物量作为碳源，并有望阐明废弃的生物废物在工程功能性纳米材料方面的隐藏才能。
如何解决继承行为模式的问题并提高技术文明的可持续性
宇宙中的所有智能生物生物最初都可以拥有一系列遗传遗传的行为模式（IBP），这些模式不适合文明社会的条件（Vinn，2024）。这些驱动器进化为帮助物种在其自然栖息地中生存，这与技术文明的背景完全不同。实际上，其中一些IBP可能与技术文明高度不相容，并有可能导致自我毁灭（Vinn，2024）。人类文明是由各种继承的行为模式（IBP）塑造的，其中许多是人类价值观的基础，例如领导力（团体内的状态； Garfield et al。，2019; van Kleef and Cheng and Cheng，2020; 2020; Mitchell et al。，2020）和物质财富（控制能源资源； Control of Contron of Ension Resources; Chen，2018; Chen，2018; Mussel and Hewig，Hewig，2019）。但是，其中一些IBP不适合现代社会，可能会带来负面后果。例如，获得和表现出对能源资源和社会地位的主导地位的动力可能导致资源过度消费，导致生态危机和群体之间的暴力冲突，例如战争（Vinn，2024年）。其他人类行为的驱动因素（Crusio，2015； Plomin等，2016），虽然危害通常不那么危险，但仍然存在风险。对人类行为的控制之间存在很强的遗传成分（Crusio，2015年）。Plomin等。（2016）发现，所有心理特征均表现出显着和实质性的遗传缺陷和遗传力是由许多小效应基因引起的，而没有行为特征是100％遗传的。人类行为的危害驱动力较小的驱动因素包括好奇心（Kidd和Hayden，2015年），这可能会促使危险技术过早使用；性欲（Calabrò等，2019），可能导致人口过多；父母的本能（着重于培育春天； Swain等，2014）和对庇护所的渴望（嵌套； Chapin，1951年），这可以促使个人获得不成比例的资源份额不成比例的，从而进一步构成构造（Vinn，2024）。复杂的生态网络的稳定性受到物种与直接影响物种之间的相互作用的影响。这些自我效应被称为“自我调节”，当物种人群的增加降低其人均增长率时，发生这种情况（Barabas等，2017）。有助于自我调节的因素包括验证内干扰，食人，消费者与其资源之间的时间尺度分离，空间异质性以及将捕食者与猎物联系起来的非线性功能反应（Barabas等，2017）。 我们在技术文明中面临的问题与人类祖先的自然栖息地中的问题是如此不同，以至于它们不会以正确的方式触发进化调节机制，并且最有可能不兼容的IBP-S不会达到特定的限制。有助于自我调节的因素包括验证内干扰，食人，消费者与其资源之间的时间尺度分离，空间异质性以及将捕食者与猎物联系起来的非线性功能反应（Barabas等，2017）。我们在技术文明中面临的问题与人类祖先的自然栖息地中的问题是如此不同，以至于它们不会以正确的方式触发进化调节机制，并且最有可能不兼容的IBP-S不会达到特定的限制。
拟建土地环境影响声明草案...
华盛顿海军区是美国海军的一个司令部（以下简称海军），该司令部已根据《国家环境政策法》（NEPA）以及环境质量委员会和海军 NEPA 法规编制了本环境影响报告（EIS）。海军提议在东南联邦中心（SEFC）E 地块获得约 6 英亩土地，以改善华盛顿海军船厂（WNY）的整体反恐（AT）态势。由于目前已计划并批准在 WNY 西北边界附近的 SEFC E 地块上进行不兼容的私人开发，因此 WNY 的侵占是一个迫切的问题。通过获得 SEFC E 地块，海军将：通过减少计划中的私人开发对 SEFC E 地块的侵占威胁来改善 WNY AT 态势；保护在 WNY 进行的关键任务活动免受视觉监视和声音和电子窃听；并提高 WNY 人员、设施和基础设施的整体安全性。如果海军通过联邦对联邦转让 SEFC E 地块的方式从美国总务管理局获得所有权，海军将考虑对所购财产的三种替代用途：建造搬迁后的海军博物馆、建造行政设施或维持现状（不进行新的开发）。本环境影响报告评估了替代方案 1：通过土地交换获得土地、替代方案 2：直接获得土地和不采取行动替代方案可能带来的环境影响。评估了以下资源领域：交通、文化资源、土地使用/分区、危险材料和废物、水资源、建筑噪音、空气质量、社会经济、环境正义、公用事业和基础设施以及累积影响。
RRCA-常见问题解答.pdf
如果社区没有兼容的可再生能源条例（根据 PA 233，2023），而开发商选择利用州程序来许可其项目，那么资格将如何运作？简而言之，社区是否需要 PA 233 的兼容可再生能源条例（“CREO”）才能获得 RRCA 资格？如果在 PA 233 生效后，开发商选择利用州程序为其可再生能源项目获取证书，则该市将没有资格获得 RRCA。但是，受影响的地方政府单位有资格通过 MPSC 许可流程中的东道社区福利协议获得开发商提供的每兆瓦 2,000 美元。RRCA 专门用于与此配合使用，以增加流程双方的激励，以免抑制当地许可。RRCA 也适用于通过不兼容法令达成的当地许可。如果一项不兼容的法令被认为普遍有利于开发，仍然鼓励开发商首先通过当地程序，仅在必要时利用州选址。RRCA 通过鼓励社区找到与潜在开发项目的共同点来支持这一途径，从而使开发商避免昂贵的 MPSC 认证程序。如果市政当局通过任何当地许可程序批准或主办项目，则无论其分区法令如何，它们都有资格获得 RRCA。开发商和市政当局之间任何当地许可的协议都是可以接受的，这意味着通过 CREO 批准的项目与通过开发商接受的不兼容法令批准的项目一样有资格。但是，如果市政当局不颁布 CREO 并且开发商不愿意遵守市政当局的不兼容法令，则市政当局可能会失去在当地批准项目的机会。
心理靶向：推动或提升以促进正念和可持续的消费？
营销活动的燃料消耗，最终可能会损害消费者，社会和环境福祉。消费的过度增加破坏了对可持续性的转变，导致呼吁以足够的生活方式以及正念和可持续的束缚。在这种情况下，人工智能（AI）必须是调和看似不兼容的营销目标（例如销售和消费增长）的动力，另一方面是正念和可持续的消费。大量可用的消费者数据（即诸如搜索查询或社交媒体数据之类的数字记录）允许对消费者需求和需求有前所未有的了解。他们甚至可以用作进入助理心理学的窗口。通过AI驱动的消费者心理特征和国家的数字足迹的预测以及对沟通信息和干预措施的量身定制，可以（心理上）预处理和对正念和可持续的消费者（即心理上的目标）（即心理目标）。尤其是，与大数据结合使用的AI应用的复杂和计算能力可以解释个人和心理因素（例如人格，杂音，智力等）构成了消费者正念和可持续消费的进度和行为的障碍或驱动因素。因此，必须利用数据和AI驱动的营销来使消费者转移更加充实和可持续的消费行为。因此，营销中的AI为整个社会提供了双重优势相反，很容易上瘾和强迫性行为或强迫性购买的消费者可以通过消息或干预措施来针对缓解这些不利趋势的干预措施，例如，通过强调过度或强迫购买的个人或环境后果。
诊断后用于癌症途径的人工智能（AI）应用的前瞻性评估：系统评价
摘要人工智能（AI）在癌症护理中的作用在面对人口老龄化，劳动力短缺和技术进步的情况下发展了。尽管最近在AI研究和采用方面吸收了它，但迄今为止，它提高了癌症的质量，效率和护理的公平程度，迄今为止尚不确定。此后，我们系统评价的目的是通过评估诊断后的癌症护理中AI的前瞻性研究来评估AI的临床准备和可部署性。我们进行了系统的审查，以确定所涉及的AI类型及其各自的结果。2013年1月1日至2023年5月1日之间的PubMed和Web of Science搜索确定了15篇文章，详细介绍了对诊断后癌症途径AI的前瞻性评估。我们使用偏见评估随机对照试验的偏见和偏见的风险进行了评估，以确定AI的临床证据和现实世界中可行性的质量评估工具，以及有关时间，成本和资源的实施分析。结果表明，大多数AI肿瘤学研究仍然是实验性的，而没有预期的临床验证或部署。大多数研究未能建立临床有效性，并将测量的AI功效转化为有益的临床结果。AI研究受到缺乏研究标准化和卫生系统互操作性的限制。此外，AI的实施分析和公平考虑因素在很大程度上缺失。要克服低级临床证据的三合会，疗效结果差距和不兼容的AI研究生态系统，未来的工作应集中在多核算AI实施研究上，根据最新的研究标准和本地卫生系统设计和进行。
3D印刷具有子波纤维尖端上带有子波长度的玻璃微观镜头
摘要：光纤尖端上功能材料和结构的集成使在微观磁镜中的各种应用（例如感应，成像和光学诱捕）中的各种应用。直接激光写作是一种3D打印技术，有望在纤维尖端上制造高级微光学结构。迄今为止，材料的选择仅限于基于有机聚合物的光蛋白师，因为现有的3D直接激光编写无机材料的方法涉及与光纤不兼容的高温处理。但是，有机聚合物的稳定性和透明度与无机玻璃的稳定性和透明度相当。在此，我们演示了3D直接激光写入无机玻璃，并在光纤尖端上具有亚波长度分辨率。我们展示了两种不同的打印模式，可分别启用实心二氧化硅玻璃结构（“统一模式”）和自组织的亚波长光栅（“纳米式模式”）。我们通过打印两个功能设备来说明方法的实用性：（1）折射率传感器，可以在近边缘波长下测量丙酮和甲醇的二进制混合物的索引，以及（2）紧凑型极化光束旋转器在全纤维系统中进行偏光控制和光束转向。通过将玻璃的优质材料与光纤的插头性质相结合，该方法可以在诸如纤维传感，光学微电机机电系统（MEMS）和量子光子学等领域中实现有希望的应用。关键字：直接激光写作，微结构纤维，3D玻璃，光纤感应，极化束分配器i
量子仪器的不兼容性
测量不相容性捕获了这样一个事实，即并非所有（甚至并非所有成对的）量子测量都能够同时联合测量，它被广泛认为是量子理论最重要的非经典特征之一。不相容性的根源可以在海森堡 [ 1 ] 和玻尔 [ 2 ] 的著作中找到，最典型的例子是无法同时精确测量粒子的位置和动量。不相容性的概念一经认识到，便首先通过精确可观测量的交换关系来刻画，随后推广到具有合适边际的联合测量装置的存在，以涵盖通过正算子值测度（POVM）对量子测量的现代描述（有关简短的历史回顾，请参阅 [ 3 ]）。实际上，许多研究都将 POVM 的不兼容性与贝尔非局域性（因为只有使用不兼容的测量才能违反贝尔不等式）[4、5]、语境性 [6、7、8]、转向 [9]、各种量子信息任务（如状态鉴别 [10、11、12] 和随机存取码 [13、14]）以及一般而言操作理论的非经典性 [15] 联系起来。有关不兼容性的更详细评论，我们鼓励读者参阅 [3、16]。联合可测性的概念是一个操作概念，涉及具有各种类型输入和输出的任何准备、转换或测量设备，因此它不仅限于 POVM。事实上，量子通道（即描述量子系统间变换的装置）的（不）兼容性在 [17] 中被引入，随后在 [18,19,20] 中得到了研究。更一般地说，任何两个系统（经典、量子或混合量子-经典）之间通道的（不）兼容性在 [21] 中得到了考虑。特别是，量子仪器（即装置）的兼容性
![arxiv：2105.04602v1 [Quant-ph] 2021年5月10日](/simg/g:\will\search\icon\source\b\bf6f68b7817e095111038f8187ab74d2d1213279.webp)
arxiv：2105.04602v1 [Quant-ph] 2021年5月10日
量子纠缠是实施光学量子信息过程（QIP）[1-7]的必不可少的资源。传统上，两类的方法是通过根据波粒子二元性来利用两个不兼容的光方面的一个，并通过利用两个不相容的光方面的一个并行培养。conto，这些发展通过利用了有限维度（例如photon和光的极化）[1-4]或连续变量（CV）状态（例如，有效的希尔伯特空间）（例如，二维式希尔伯特空间）（例如，效果）（例如，五个）状态（例如，二维的希尔伯特空间（5 fimentientional）的含量（例如，均匀的希尔伯特空间），通过使用任何一个离散变量（例如photon数量和光极化），从而导致了两个不同的方向。在实践中，两个编码都显示了各自的贴生，但也暴露了个体弱点。对光子丢失的关注点较少，涉及单个光子的DV协议通常几乎具有单位有限态，但依赖于概率实现和高效的单光子检测器。相比之下，使用电磁场的正交组件的CV替代方案庆祝明确的状态歧视，无需进行操作和完美的同源性检测效率，但由于其偶数，因此从光子损失和固有的低状态损失和固有状态损失中获得了SUISCHER，因此由于其耦合而产生。最近，No-Tablee治[8-22]已致力于利用两种方法，以克服固有的个体局限性。在统一的混合体系结构中集成DV和CV技术的进展已经掌握了分布和互连光学DV和CV量子状态（或Qubits）的能力。一个人可以设想两个编码之间的异质量子网络需求传递。因此，这些混合技术为实现可扩展的QIP和量子通信提供了新的光。