主文本。我们将如何知道社交机器人(或任何其他类型的人工智能)是真正的社会代理人?也就是说,我们将如何知道它是有意识的,感觉到的,并理解听到或说的话?这是其他思想的哲学问题 - 我们如何知道其他人有思想的问题 - 对人类的创造有所了解(Harnad,1991)。目标文章提出了其他思想的新问题。Clark和Fischer建议,与其将社会机器人视为真正的社会代理人,而是将其视为对社会代理人的描绘。根据此描绘,人们在与社交机器人互动时会伪装(另请参见Rueben等,2020)。这个帐户可能是正确的,但是我们建议人们仍然有可能将社会机器人视为真正的社会代理人。这些帐户之间的测试引入了其他思想的新二阶问题:我们如何判断其他人是否认为他们正在与真正的社会代理人打交道或仅仅描绘一个人?其他思想的二阶问题可能很难解决。在处理描绘时,人们通常会退缩 - 他们的行动与他们对真实事物的行为不足。例如,假装吃塑料水果的孩子们避免了实际咬人(例如,莱斯利(Leslie&Happé),1989年;利拉德(Lillard),1993年),电影观众不会尝试干预电影活动。人们还会阻止社交机器人吗?可能很难说。尽管人们不会像对待同龄人那样准确地对待社交机器人,但这并不多。有许多不同的代理商,人们认为它们的精神能力有所不同(Gray等,2007; Weisman等,2017)和道德地位(Crimston等,2018; Goodwin,2015)。因此,虽然当人们在处理多种描述时退缩时可能很明显(例如,塑料水果),但社交机器人对此不太明显。看起来像退缩的样子可以反映出社会机器人具有有限的能力和道德地位的信念。为了说明这些观点,让我们将提供的证据视为对人们将社会机器人视为描述的想法的支持。一条证据是,人们没有看到社交机器人看到同胞的方式,而是将社会机器人视为一种财产。他们可以肯定社交机器人可以出售,如果一个社会机器人凹陷某人的汽车,汽车的所有者将向机器人的所有者而不是从机器人本身寻求赔偿。将社会机器人视为财产可能会遵循这样的信念,即它们是描述而不是真正的社会代理人。,但这也让人联想到人们如何对待被认为具有有限道德地位或有限的心理能力的真实代理人。例如,宠物和其他动物被购买和出售,其所有者在造成伤害时承担责任(例如Bowman-Smith等,2018; Nadler&McDonnell,2011)。类似的观点可能适用于如何看待被奴役的人和
本文提出了一种新颖的分析微观力学模型,用于逐步预测连续或不连续取向纤维增强复合材料的力学行为,该模型基于Curtin模型考虑了部件的非线性力学行为和纤维束的统计断裂。选择了PA6基单聚合物复合材料(SPC),并对12种可用的PA6纤维进行了大量的实验测量,并进行了足够的重复次数,以找到可靠的统计威布尔参数。此外,还测试了10种不同的PA6基质样品,这些样品与不同剂量的添加剂和原材料聚合而成。展示了纯PA6基质在提高强度和韧性方面的巨大潜力。结果表明,使用伸长率与PA6纤维数量级相同的坚韧基质可显著提高SPC的强度和韧性。所开发的渐进式微观力学模型为开发新型可回收SPC提供了分析参数框架和设计指南。
开发用于涂层和结构部件的新型高温材料是提高燃气涡轮发动机等设备的效率和可持续性的重要课题。NiAl 基合金是一种很有前途的新型高温材料。在本研究中,研究了具有不同 Cr 和 Ta 含量的 NiAl-Ta-Cr 合金的微观结构和显微硬度。通过基于激光的定向能量沉积利用原位合金化方法通过混合元素 Ta 和 Cr 以及预合金 NiAl 粉末制造了分级样品。进行了热力学计算以预先设计合金成分。采用基材的感应预热来应对因高脆性而导致的开裂问题。结果表明,开裂随预热温度的升高而减少。然而,即使在 700 ◦ C 时,开裂也无法完全消除。扫描电子显微镜、X 射线衍射和电子背散射衍射表明,在 NiAl-Ta 和 NiAl-Cr 合金中形成了 B2-NiAl、A2-Cr 和 C14-NiAlTa 相。对于 NiAl-Ta-Cr 成分,观察到计算和实验之间相形成的偏差。在 NiAl-Ta 和 NiAl-Ta-Cr 系统中,共晶成分在 14 at.-% Ta 时可获得最大硬度值,最大值高于 900 HV0.1。
•ECON 303是本课程的先决条件。•微积分:虽然不是正式的先决条件,但有时我们会使用微积分大致相当于大多数中级微观经济理论课程中使用的微积分。我会假设您对基础知识感到满意,并且愿意在课堂上拿起其余的东西。•统计:我将假设一些统计背景(平均值,方差,平均值比较,概括间隔,假设检验)。计量经济学不是先决条件,尽管它将是有用的背景知识。我们将介绍相关的计量经济学工具,以参与课堂上的经验发展微观经济学研究。
技术产品能力:开发RFC储能系统技术,该技术可以为月面和近表面任务提供持续可靠的电力,在这些传输中,光伏/电池或核选项可能是不可行的;对于月球表面应用,将RFC从TRL3提高到至少TRL5。
摘要该论文开发了一种方法,以使运输系统的微观模型可以访问统计研究。我们的方法不仅允许对历史损失的理解,而且还允许对可能发生的未来系统发生的事件进行理解。通过这样的反事实分析,从保险,也可以从工程学的角度来评估车辆和运输系统设计的变化对道路安全和功能的影响。在结构上,我们将总损耗分布近似为平均值混合物。这还产生了可以使用的估值程序,而不是蒙特卡洛模拟。特别是,我们基于开源式模拟器Sumo构建实现,并说明了反事实案例研究中该方法的潜力。
1伦敦帝国学院,英国伦敦帝国学院2先知设计,南旧金山,美国加利福尼亚州,美国3 F. Hoffmann-la Roche Ltd,巴塞尔,瑞士,瑞士4默克公司,南旧金山,加利福尼亚州南旧金山5美国马萨诸塞州剑桥大学的自然和人工智能,美国马萨诸塞州剑桥市9号大街和哈佛大学,美国马萨诸塞州剑桥市10哈佛大学数据科学倡议,美国马萨诸塞州剑桥
摘要肌萎缩性侧硬化症会影响上和下运动神经元,从而导致进行性神经病理学,从而在症状发展前很久就会导致受影响神经网络的结构和功能改变。某些遗传突变,例如C9ORF72中的扩张,使运动神经元群体诱发病理功能障碍。但是,尚不清楚潜在的病理倾向如何影响脆弱网络内的结构和功能动力学。在这里,我们研究了ALS患者衍生的运动神经元网络的微观和中尺度动力学。我们首次表明,ALS患者衍生出具有内源遗传易感性的运动神经元,以细胞质TDP-43夹杂物的形式发展出经典的ALS细胞病理学,并自组织为计算效率高效的网络,尽管具有与健康的对照组相比具有更高的代谢成本的功能标志。这些标志包括微观障碍和中尺度补偿,包括功能集中度增加。此外,我们表明这些网络通过表现出诱导的多动症而极易受到短暂扰动的影响。
(未通过同行评审认证)是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2024年1月2日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.01.02.573934 doi:biorxiv Preprint
