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意识理论有什么用处？
也非常明确地希望找到组合问题的解决方案。然而，目前尚不清楚这样的科学是否可能，或者如果可能的话会取得什么成就。我采用了另一种激进的泛心论，即 Fields、Glazebrook 和 Levin (2021) 的最小物理主义 (MP)，与 Goff 探索这些问题的方法形成对比。虽然 Goff 的泛心论从根本上讲是本体论的，并且基于物质性，但 MP 从根本上讲是功能性的，并且基于将物理交互描述为信息交换 (Fields、Glazebrook 和 Marcianò，2021)。由于 MP 采用数学形式，即量子信息论，因此在 Goff 的意义上它是伽利略式的。由于它将意识的内容表示为受定量物理约束的约束，因此它具有相当大的预测能力。然而，它对感质本身没有任何预测，并且如下所述，它将大多数版本的组合问题视为不适定的。
打击恐怖主义和暴力极端主义国家战略概述
描述 极端主义 存在于社会大部分群体广泛接受的信仰体系之外的宗教、社会或政治信仰体系，往往被社会大部分群体视为令人反感的。极端意识形态可能寻求从根本上改变政府、宗教或社会的性质，或建立一个以他们的意识形态为基础的社会。 暴力极端主义 为从根本上改变政府、宗教或社会的性质而对暴力进行辩护。这种暴力行为通常针对被视为威胁暴力极端分子成功或生存或破坏其世界观的团体。 恐怖主义 根据新西兰法律，恐怖主义行为是指出于意识形态、政治或宗教动机的行为，包括造成死亡或严重身体伤害的行为，目的是在民众中引起恐慌，或迫使政府做或不做某些事情。
学术资本主义与英国公立高等教育的占领
影响声明本文展示了管理咨询公司（尤其是四大）如何利用其地位成为英国高等教育的关键经纪人，从而扩大其在多个治理和管理领域的影响力。在旨在促进竞争并使营利性提供者能够获取公立高等教育提供的租金的立法变化的帮助下，这些公司推动了市场化和私有化的形式，从根本上改变了公立大学的使命。大学资产的拆分和金融化是该项目的核心。本文揭示了咨询公司如何利用 Covid 19 危机不仅增加了其影响力，而且通过一系列“危机叙述”报告，倡导从根本上改变整个公立大学系统的战略，锁定与公立高等教育原则格格不入的管理主义的永久性变化和结构。这篇文章警告政策制定者要警惕这些咨询公司所提倡的自由市场幻想和自私自利的方案。
全球前5名银行现代化低潜伏期贸易基础设施
大量数据是AI时代的数据平台软件公司。加速工作量密集型应用程序的时间，庞大的数据平台可扩展性能，从根本上简单的数据管理和增强的生产率。成立于2019年，VAST是历史上发展最快的数据基础设施公司。
ALS 的 CHiPPS EFRC
高精度图案科学中心 (CHiPPS) 的使命是从根本上理解和控制图案材料和工艺，实现节能、大面积原子级精度的图案化，从而实现未来一代微电子技术（如量子计算、自旋存储器和逻辑器件）的大规模先进制造。
Andrei P. Kirilyuk。通用心智科学：基于复杂性的人工智能能否拯救危机中的世界？。2020 年。�hal-02882097�
尽管人工智能领域的实践努力呈指数级增长，但是传统科学框架仍然缺乏对智能和意识底层现象的真正科学和数学精确的理解。对于那些极其复杂的现象，不可避免地占主导地位的经验主义和反复试验的方法效率极低，最终只能从根本上有限地模仿智能行为。我们对大脑中未简化的多体相互作用过程进行了第一性原理分析，揭示了其新的定性特征，这些特征导致了严格定义的混沌、不可计算、智能和有意识的行为。基于获得的未简化动态复杂性、智能和意识的普遍概念，我们推导出适用于任何与环境交互的智能系统的普遍智能定律。我们最终展示了为什么以及如何这些从根本上得到证实且在实践中有效的智能系统动力学定律对于正确的人工智能设计和训练是不可或缺的，而这在全球朝着真正可持续发展迈进的关键变革时期是迫切需要的。
研究调和了主要的衰老理论 | IDEKER LAB
“主要研究机构和公司都押注于逆转表观遗传时钟作为逆转衰老影响的策略，但我们的研究表明，这可能只是治疗衰老的症状，而不是根本原因。如果突变确实是导致观察到的表观遗传变化的原因，这一事实可能会从根本上改变我们未来抗衰老的方法。”
将数据驱动计算应用于大脑神经调节的患者特定模拟
健康和患病的组织以及特定患者中肿瘤和其他病变的存在。通过造影剂，显微镜和弹性学技术的最新进展，例如磁共振弹性摄影（MRE）[13]，使个人在个体患者中的粘弹性反应的体内表征成为可能。的确，MRE技术目前允许在体内汇编的脑部组织粘弹性特性的个性化地图集，包括存储和损耗模量作为频率的函数[1，14]。目前的MRE技术仅涵盖声音频率范围，但预计最终也涵盖了超声范围。这些进步从根本上从数据饥饿到数据丰富的领域进行了从根本上转移的脑生物力学，这种转换以基本和深远的方式挑战理论和计算实践。可以根据这些挑战和机遇来采取几种可能的策略。一种当前流行的策略使用监督的机器学习（ML）回归来拟合数据，例如使用神经网络代表[15]。但是，无论是基于神经网络还是基于