基于相机的计算机视觉对于自动驾驶汽车的感知至关重要。本文提出了一种使用发光二极管的攻击,并利用相机的滚动快门效果,以在捕获的图像中创建对抗条纹,以误导交通标志识别。攻击是隐秘的,因为传统标志上的条纹对人来说是看不见的。为了使攻击威胁,识别结果必须在连续的图像框架上保持稳定。为了实现这一目标,我们设计和实施了GhostStripe,这是一个攻击系统,该攻击系统控制了调制光的时间,以适应摄像机操作和受害者车辆的运动。在实际测试床上进行了评估,当受害者车辆通过道路部分时,GhostStripe可以稳定地欺骗多达94%的框架到错误类的交通标志识别结果。实际上,这种影响效应可能会使受害者车辆陷入威胁生命的事件中。我们讨论了相机传感器,感知模型和自动驾驶系统级别的对策。
更好地了解异质性对捕获机制的影响,并揭示了低到中级的异质储层(具有足够的孔隙率)可能是CO 2存储的有前途的选择,因为它会增加溶解度捕获。26•Gershenzon等。 对小级异质性对深盐含水层中CO 2捕获过程的影响进行了研究。 他们发现,各种材料的毛细管压力入口点的变化可能导致CO 2被困在异质介质中。 他们得出的结论是,高度异质储层中的毛细血管捕获机制可能显着胜过那些在较不异质的储层中的毛细管捕获机制。 27最终压力26•Gershenzon等。对小级异质性对深盐含水层中CO 2捕获过程的影响进行了研究。他们发现,各种材料的毛细管压力入口点的变化可能导致CO 2被困在异质介质中。他们得出的结论是,高度异质储层中的毛细血管捕获机制可能显着胜过那些在较不异质的储层中的毛细管捕获机制。27最终压力
癌症是全球死亡的主要原因之一。1仅在2024年,据估计,由于黑色素瘤,将有8,000多名美国患者死亡。 2我们的技术试图利用患者自己的免疫细胞来提供个性化的方法来抗癌。 检测到癌症时,免疫系统会产生称为肿瘤浸润淋巴细胞或TIL的细胞,以定位,攻击和破坏体内的癌细胞。 如果癌症占上风,则无法执行其预期功能。 那是我们进来的地方。 在费城海军院子的IOVANCE细胞治疗中心(ICTC)中,我们的员工是通过使患者肿瘤浸润淋巴细胞(TIL)细胞恢复并成倍增加的过程中生产新颖的癌细胞疗法的,因此可以将它们归还给患者抗癌。1仅在2024年,据估计,由于黑色素瘤,将有8,000多名美国患者死亡。2我们的技术试图利用患者自己的免疫细胞来提供个性化的方法来抗癌。检测到癌症时,免疫系统会产生称为肿瘤浸润淋巴细胞或TIL的细胞,以定位,攻击和破坏体内的癌细胞。如果癌症占上风,则无法执行其预期功能。那是我们进来的地方。在费城海军院子的IOVANCE细胞治疗中心(ICTC)中,我们的员工是通过使患者肿瘤浸润淋巴细胞(TIL)细胞恢复并成倍增加的过程中生产新颖的癌细胞疗法的,因此可以将它们归还给患者抗癌。
我们提出并分析了一种样本效率高的协议,用于估计实验准备状态与理想目标状态之间的保真度,该协议适用于没有高级时空控制的多种模拟量子模拟器。我们的协议依赖于我们在本研究中发现的通用哈密顿动力学中出现的普遍涨落。它不需要对状态准备、量子演化或读出能力进行微调控制,同时实现接近最佳的样本复杂度:通过 ∼ 10 3 次测量获得百分比级精度,与系统大小无关。此外,随着系统规模的增加,我们的保真度估计精度呈指数级提高。我们在各种量子模拟器平台中用数字方式演示了我们的协议,包括量子气体显微镜、捕获离子和里德堡原子阵列。我们讨论了我们的方法在量子态和过程的多参数估计等任务中的应用。
关于人工智能 (AI) 伦理的争论十分激烈,涉及多个方面。一些作者指出了人工智能系统的设计、使用和部署方面的伦理问题,以及它们对商业和社会的影响 (Coeckelbergh, 2021 ; Martin, 2019 ; Tollon, 2021 )。其他人则讨论了应赋予机器什么样的道德地位 (Awad et al., 2019 ; Smith & Vickers, 2021 ),以及在没有明确一方对人工智能系统所执行的操作负责的情况下如何处理“责任差距” (Orr & Davis, 2020 )。其他贡献者讨论了人机交互 (Losbichler & Lehner, 2021 ; Miller, 2019 )、隐私保护 (Guha et al., 2021 ; McStay, 2020 ) 所带来的挑战,或对特定领域(如商业战略)的影响。后者的一个例子是 Callanan 等人(2021 年),他们专注于数据挖掘和自动预测策略。这些文献的不断增长可以归因于人工智能和 4.0 革命工具在商业和整个社会日常生活中的不断普及(Schwab,2016 年;世界经济论坛,2023 年)。虽然这些技术及其改进从许多角度来看都是有益的,但它们也不可避免地引起我们对它们可能引起的问题和担忧的关注。鉴于人工智能伦理中的主题和观点的数量和多样性,对这一庞大的知识体系进行系统化是一项特别可取的贡献。因此,许多有价值的努力都致力于获得文献的净系统化。然而,他们中的大多数倾向于将重点放在对与特定领域相关的伦理问题进行分类(Borges 等人,2021 年;Hunkenschroer 和 Luetge,2022 年;Morley 等人,2020 年)或指导原则(Jobin 等人,2019 年;Khan 等人,2021 年)。但这些贡献未能提出处理这些问题的解决方案,或者即使提出了,也忽略了对支撑这些问题的伦理方法的任何分析。这种分析很重要,因为它代表了学术研究和商业实践之间的桥梁,利用人工智能技术改善社会和人类福祉。此外,通过理解潜在的道德哲学,我们可以就人工智能伦理进行更有意义、更连贯的讨论,它可以帮助我们识别和解决现有方法中的弱点,使它们更有效地应对人工智能复杂的伦理挑战。出于这些原因,本文进行了系统的文献综述,以调查普遍存在的担忧、拟议的解决方案和突出的伦理方法,旨在加强解决人工智能伦理中伦理问题的方式。因此,本文所述的工作实现了三重目的。首先,它确定了人工智能文献中最相关的伦理问题。其次,它描述了现有学术文献中处理这些问题的主要建议和解决方案。第三,本文探讨了这些解决方案所基于的伦理方法。为了实现这些目标,本文遵循系统文献综述的方法,分析了 1986 年至 2021 年 12 月 31 日的 309 篇文章。本文围绕 Rowley 和 Slack (2004) 建议的阶段进行:(i) 给出主题的基本定义;(ii) 阐明为什么该主题令人感兴趣;(iii) 阐述已经对该主题进行了哪些研究;(iv) 清晰地总结从文献综述中得出的研究机会和目标。按照这种结构,第 2 节简要介绍了人工智能伦理的定义和重要性。然后,它讨论了现有的关于人工智能伦理的评论,以确定研究差距。接下来是对本文采用的协议、搜索、标准和质量评估的分析。第 3 节对样本中的 309 篇学术文章进行了定量和主题分析,描述了在文献中发现的管理人工智能相关伦理问题的解决方案。它还考察了——作为文献中的一项新内容——道德
摘要 - 当人们形成不合适的机器人的心理模型时,机器人设计师和人机互动(HRI)的实践者可能会面临挑战。尽管机器人技术领域将从设计师的广泛代表中受益匪浅,但目前尚无全面的方法,即在设计过程中包括许多人,也没有关于机器人设计功能可能引起的期望的理论。我们试图通过创建机器人设计平台来解决这些挑战,这是一种在线工具,类似于视频游戏中的角色创建界面,用户创建机器人设计。通过从用户那里收集大量的机器人设计,我们试图能够识别机器人设计的各个方面,从而影响人类归因于机器人的心理模型。为了最大程度地提高平台的通用可用性,我们进行了三部分调查,以评估应使用哪些图标以视觉上表示归因于该平台上用户创建的机器人的精神状态。在评估中,我们发现了九个符合我们在平台中使用的标准的图标,以及其他应该进一步评估的图标。
在聚合矩阵中掺入二维纳米结构的复合材料具有多种技术(包括气体分离)的功能成分。前瞻性地,使用金属有机框架(MOF)作为多功能纳米燃料,将显着扩大功能范围。但是,事实证明,以独立纳米片的形式合成MOF是具有挑战性的。我们提出了一种自下而上的合成策略,用于可分散的铜1,4-苯二甲基甲酸MOF MOF薄片,层层层和纳米尺寸。将MOF纳米片掺入聚合物矩阵中赋予所得的复合材料,具有与CO2/CH4气体混合物的出色二氧化碳分离性能,以及与压力分离选择性的异常和高度期望的提高。通过层压板浓缩的离子束扫描电子显微镜揭示,与各向同性晶体相比,MOF纳米片对膜横截面的优越占用源于膜横截面,从而提高了分子歧视的效率,并消除了无可生度的持续性途径。这种方法为各种应用打开了超薄MOF - 聚合物复合材料的门。
埃默里大学(包括埃默里医疗保健)是位于亚特兰大的一所顶级私立教学、医疗和研究机构。埃默里是一所顶级研究型大学,拥有世界一流的医疗保健系统。埃默里在高等教育领域的卓越声誉得益于其尖端研究、全球健康计划以及医疗保健服务交付方面的进步,所有这些都致力于服务人类并改善当地和全球的社会状况。