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军事人工智能与区分原则
军事人工智能 (AI) 技术可能仍处于相对起步的阶段，但关于如何规范其使用的辩论已经如火如荼地展开。大部分讨论都围绕着自主武器系统 (AWS) 及其表面上可能产生的“责任差距”展开。本文认为，虽然一些军事人工智能技术确实可能在个人责任领域造成一系列概念障碍，但它们并不会在国家责任法下引发任何独特问题。以下分析考虑了后一种制度，并列出了将其应用于因使用人工智能军事技术而导致的可能违反国际人道主义法 (IHL) 基石——区分原则——的关键环节。它表明，在涉及 AWS 的案件中归咎责任的任何挑战都不会由人工智能的纳入引起，而源于国际人道主义法先前存在的系统性缺陷及其下错误不明确的后果。文章重申，国家对 AWS 部署的影响承担的责任始终由指挥官根据国际人道法授权部署武器承担。然而，有人提出，如果所谓的完全自主武器系统（即基于机器学习的致命系统，能够在预定框架之外改变自己的操作规则）投入使用，将其行为归咎于部署国可能更为公平，将其概念化为国家代理人，并将其视为国家机关。
区分创新的标准和监管...
某些有影响力的创新影响研究并没有将标准与监管明确区分开来。是否需要差异化？它们有何不同？他们工作和锻炼吗？本文适用并扩展了监管模式的框架，以打开直接创新效果的黑匣子。它包括标准作为单独的监管模式在仔细考虑替代方案之后，即，将它们作为特殊实例或法律、规范、市场和架构的混合体。作者抓住了标准和法律之间的本质区别。他们调和了莱西格的观点。通过区分监管模式和特定模式的直接通用效应的直接固有约束效应，强调创新研究中启用和约束效应发现的约束，与间接效应相反。他们的结论是标准和法律优点在创新研究中进行单独治疗，并推荐补充框架以发现未解决的问题。
可区分性：- Adecco 职位
但在谈论 DE&I 时，人们经常忽略这个流行词的全部含义。例如：公司可以多元化，但他们是否忘记更加重视打造包容性环境？包容性工作场所对求职者有多重要？我们作为组织，是否可以从一开始就在发布招聘广告时启动这一流程？现在是时候解决较少被谈论的话题，如更年期或职场年龄歧视？深入了解我们的最新一期，探索关于 DE&I 的重要性的新见解——以及这个词的真正广度。我们很乐意听取您的意见，并欢迎您对未来期刊的反馈和建议。给我发电子邮件：maria.lsantamaria@adeccogroup.com
区分解决方案和悬浮>的实验方法
溶液[1,2]是自发形成[3]（混合的负吉布斯自由能，∆ g mix <0）的单相系统，而悬浮液[4,5]是具有亚稳态的两相系统[6]（∆ g mix> 0）。溶液的平衡性能[7,8]遵守等库热力学。 [9]悬浮液已通过Der- Jaguin – Landau – Verwey-Overbeek（DLVO）理论成功解释，[8,10]也可以琐碎地修改以建模一些解决方案。 [2,4,5,11]鉴于混合的自由能（∆ g混合）是形成溶液的关键驱动力，因此已广泛使用量热法来准确测量与溶剂中混合分子相关的热力学量化。 缓慢的沉降提供了一种可视化悬架系统中相对不稳定性的简便方法。 [12]然而，对于纳米尺度对象，例如纳米颗粒以及生物大分子，尤其是蛋白质，溶液和悬浮液之间的区别变得非常复杂。 量热标志通常太小而无法现实地测量，并且同样的分散时间变为多年，因此观察到它在实验上是不合理的（例如，因为可能发生其他现象，例如降解等其他现象）。 因此，按单次确定纳米尺度中具有特征大小的物体的分散是否形成解决方案或悬架仍然是一个开放的研究问题。 这对于纳米材料和蛋白质尤为重要。 关于该主题有大量文献。 Bergin等。 lin等。 Yang等人也采用了一种激光散射方法。溶液的平衡性能[7,8]遵守等库热力学。[9]悬浮液已通过Der- Jaguin – Landau – Verwey-Overbeek（DLVO）理论成功解释，[8,10]也可以琐碎地修改以建模一些解决方案。[2,4,5,11]鉴于混合的自由能（∆ g混合）是形成溶液的关键驱动力，因此已广泛使用量热法来准确测量与溶剂中混合分子相关的热力学量化。缓慢的沉降提供了一种可视化悬架系统中相对不稳定性的简便方法。[12]然而，对于纳米尺度对象，例如纳米颗粒以及生物大分子，尤其是蛋白质，溶液和悬浮液之间的区别变得非常复杂。量热标志通常太小而无法现实地测量，并且同样的分散时间变为多年，因此观察到它在实验上是不合理的（例如，因为可能发生其他现象，例如降解等其他现象）。因此，按单次确定纳米尺度中具有特征大小的物体的分散是否形成解决方案或悬架仍然是一个开放的研究问题。这对于纳米材料和蛋白质尤为重要。关于该主题有大量文献。Bergin等。lin等。Yang等人也采用了一种激光散射方法。[13]使用扫描探针显微镜证明碳纳米管（CNT）可以在稀释后自发去角质。这可能表明CNT正在解决方案中，但是总是很难排除热能的效果。[14]使用动态光散射来确定金纳米颗粒中热驱动的溶解/降水循环的可逆性（AUNPS）。他们发现该过程在温度[15]中完全可逆，并得出结论认为他们的AUNP正在溶液中。测量CDSE-稳定性纳米晶体 - 配体复合物的溶解度。[16]可再现和完全可逆的温度驱动的尖锐浊度变化（±1 K之内）表明它们的颗粒正在溶液中。Centrone等。[17]使用光密度测量来确定其AUNP的饱和浓度。此测量还意味着颗粒在溶液中。Doblas等。 [18]Doblas等。[18]
区分真菌和细菌ker
微生物角膜炎的结论管理仍然是全世界的重大挑战，在医疗保健资源不足的低收入和中等收入国家中。尽管治疗的结果有了显着改善，但尽管可以提供最好的治疗方法，但许多患者仍继续恶化。持续抵抗不断扩展的抗微生物范围的微生物菌株的持续出现构成了额外的挑战。与预防微生物角膜炎和增强宿主抗性有关的进一步研究是要追求的两个值得的目标。大规模的公共教育计划应提醒那些有微生物角膜炎风险的人，并鼓励早期介绍。加上这一点，从业人员，一般医生和其他卫生工作者以及一般眼科医生的教育将在确保正确的诊断，适当的治疗和及时转介的情况下，在发生严重损害的角膜之前，将大有帮助。几项研究表明，预防低收入和中等收入国家角膜溃疡的最佳方法是在受伤后48小时内治疗初级保健环境中的角膜擦伤。3-6这可以在任何人群中采用，对健康提供者和患者都具有成本效益。
“当然AI区分”：识别交流...
本文主张在评估现实生活中AI设计，开发和部署的社会影响时，需要将反歧视性视为独特的视角。该论点基于对挪威公共部门约200个组织的调查以及19次深入的访谈，并提出了将“歧视”翻译为跨学科和话语环境中社会相关概念的挑战。本文在我们的研究中提出了对歧视风险的六个话语回应，以预示着专注于歧视如何使人们能够应对其他概念（例如偏见和隐私）无法解决的独特挑战。通过将歧视与其他辅助问题（例如偏见和隐私）区分开来，我们提出了我们对在实际实践和情况下对AI设计，开发和部署的批判性理解的必要性，并敦促AI开发人员积极采用反歧视性镜头，而在其实践中不替代临床概念，例如bias exprivation efformenty of topersipers of诸如bias或其他偏见，或其他相同的概念。
如何使用量子不可区分混淆
量子复制保护由 Aaronson [ 1 ] 提出，它能够给出无法被有效复制的量子程序描述。尽管经过十多年的研究，但人们知道只有极少数程序能够实现复制保护。作为我们的第一项贡献，我们展示了如何为所有程序实现“最佳”复制保护。我们通过引入量子态不可区分混淆 ( qsiO ) 来实现这一点，这是用于经典程序量子描述的混淆概念。我们表明，将 qsiO 应用于程序可立即实现最佳复制保护。我们的第二项贡献是表明，假设存在单向注入函数，qsiO 是一大类可穿孔程序的具体复制保护 — — 大大扩展了可复制保护程序的类别。我们证明中的一个关键工具是不可克隆加密 (UE) 的新变体，我们称之为耦合不可克隆加密 (cUE)。虽然在标准模型中构建 UE 仍然是一个重要的未解决的问题，但我们能够从单向函数构建 cUE。如果我们另外假设 UE 的存在，那么我们可以进一步扩展 qsiO 是复制保护的可穿孔程序类。最后，我们相对于一个有效的量子预言机构建 qsiO。