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World File Search System悖论
生成式人工智能的悖论：对学术自由的希望与威胁
摘要 将生成人工智能 (AI) 融入教育为动态学习体验提供了有希望的机会，但也引发了有关数据隐私、算法偏见和学术自由威胁的道德问题。本文探讨了人工智能对学术机构的影响所产生的矛盾紧张局势，研究了教育工作者和行业面临的挑战。通过将悖论理论扩展到教育领域，该研究识别并分类了这些紧张局势，包括对人工智能取代人类角色和歧视的担忧。它以新颖的视角关注行业内的复杂问题，为教育工作者提供了一种结构化的方法来应对这些挑战，并使他们能够在课堂上负责任地利用技术进步。生成人工智能 (AI) 能够生成类似于人类生成材料的内容，越来越多地进入课堂 (Williams 等人，2023 年)。在 STEM 学科中，生成人工智能平台促进了解决问题的练习和模拟，为学生提供了动态的学习体验 (Alasadi 和 Baiz，2023 年)。教育工作者正在将生成式人工智能融入艺术和文学等创造性学科，学生可以共同创作新的艺术作品或叙事（Epstein、Hertzmann 和人类创造力调查者 2023）。一些学校系统甚至将生成式人工智能纳入学生评估实践中（Smolansky 等人 2023）。虽然这些不同的应用提供了提高学习成果的有希望的机会，但它们也引发了有关数据隐私、算法偏见和人类作为教育者的持续角色的道德考虑（Luckett 2023）。生成式人工智能对学术自由的影响问题尤为紧迫，因为反思性偏见和错误信息可能会无意中影响话语。因此，随着生成式人工智能渗透到我们的教育机构中，学者和政策制定者必须深思熟虑地、合乎道德地处理这些紧张局势，以确保负责任地将生成式人工智能融入实践。
黑洞信息悖论：全知是宇宙的基本属性吗？
我们试图研究解决黑洞信息悖论的本体论方面。我们对这一悖论的解决产生了几个现在对我们理解量子力学至关重要的概念，这些概念指出所有信息都是守恒的，即使是在量子层面上。如果量子信息是守恒的，永远不会被抹去或摧毁，那么这表明所有信息至少在理论上、最终都是可以从宇宙的事件视界中检索和了解的。从本体论上讲，这支持了宇宙中所有信息的储存库因此必须存在的论点。在此，我们追溯了这一争论的步骤，并得出结论，我们对宇宙的理解指向一个无所不知的实体的存在。
深入潜入心血管健康悖论 - 期刊
1非洲医学研究联盟（AMEDRA），医学生理学系，Cheikh Anta Diop University，Dakar，Dakar，塞内加尔，塞内加尔2大学，巴利斯大学，PARCC，PARCC，PARCC，PARCC，INSERM，INSERM，PARAS，PARAS，法国，医学院 DE, United States, 5 Johns Hopkins University School of Nursing, Baltimore, MD, United States, 6 Division of Cardiology, Johns Hopkins University School of Medicine, Baltimore, MD, United States, 7 Alliance for Medical Research in Africa (AMedRA), Barcelona Institute for Public Health (ISGlobal), Barcelona, Spain, 8 Universitat Pompeu Fabra, Barcelona, Spain, 9 CIBER of Physiopathology of Obesity and Nutrition (CIBEROBN), Institute of Health Carlos III, Madrid, Spain, 10 Heart Institute, Pitié Salpétrière Hospital, Sorbonne University, Paris, France, 11 National College of French Cardiologists, Paris, France, 12 Assistance Publique-Hôpitaux de Paris, Georges Pompidou European Hospital, Cardiology Department, Paris, France
Clausewitzian摩擦和二十世纪战争 - 技术的悖论
本世纪的前二十年已经看到了技术的出现，这些技术减少了对战争参与者的身体，认知和情感需求，同时增强了他们的感觉，沟通和决策能力。具有功率数据处理功能的移动电话的扩散以及连接它们的网络的扩展，可以使全球前所未有的信息瞬时传输。无人驾驶汽车（UAV）为州和非国家行为者提供一种以相对较低的成本和对运营商的风险来检测和打击特定目标的方法。人工智能（AI）可以以速度和准确性超过人类能力来分析大量数据。由AI提供支持的自主武器系统有能力在没有人类参与的情况下决定使用致命力量。
气候预测中的信号到噪声悖论
基于模型的气候预测中的信号到噪声悖论（SNP）是指违反直觉的情况，在这种情况下，合奏平均预测的时间序列与对现实世界的观察更好，而不是与模型预测合奏的各个成员。这意味着现实世界的可预测性超过了模型世界内的可预测性。观测值与预测集合平均值的预期相关性与单调但非线性方式的预测系统的信噪比有关（Kumar 2009）。在此，“信号”是指集合平均值的时间变异性，而“噪声”是指合奏成员对集合平均值的可变性。考虑到预测系统的信噪比，集合均值预测与观测之间的相关性大于预期时发生SNP。SNP通常通过真实世界和模型世界之间可预测组件（RPC）的比率进行量化。观测值的可预测组成部分是根据集合均值信号与观测值之间的相关系数估算的，并且模型的（平方）可预测组件是从信号方差的分数到总模型方差的估计。后一个部分与集合均值信号与单个集合成员之间的（平方）相关系数相同。如果RPC明显大于1，则观测值比构成SNP的模型集成实现更可预测。（2014）和Eade等。（2014）。Scaife等人首先提出了支持SNP在季节性和十年气候预测中存在的证据。他们描述了北大西洋上冬季大气循环的可预测组成部分有时在模型中低于观测值。尽管自Scaife和Smith（2018）进行全面评论以来，许多研究探讨了SNP的不同方面，但尚未解决该问题的最终解决方案。牛津车间提供了一个专门的平台，不仅是为了向专家的受众介绍我们当前的理解，而且更重要的是，批判性地讨论了我们知识状态的差距和问题。研讨会的主要目标是实现对悖论的更好，更完整的理解，并确定有关其解决方案的建议。在研讨会期间，很明显，我们的社区，包括本报告的作者，对该问题进行了一系列观点，我们的会议报告反映了会议上提供的思想和证据的多样性。
气候预测中的信号到噪声悖论
基于模型的气候预测中的信号到噪声悖论（SNP）是指违反直觉的情况，在这种情况下，合奏平均预测的时间序列与对现实世界的观察更好，而不是与模型预测合奏的各个成员。这意味着现实世界的可预测性超过了模型世界内的可预测性。观测值与预测集合平均值的预期相关性与单调但非线性方式的预测系统的信噪比有关（Kumar 2009）。在此，“信号”是指集合平均值的时间变异性，而“噪声”是指合奏成员对集合平均值的可变性。考虑到预测系统的信噪比，集合均值预测与观测之间的相关性大于预期时发生SNP。SNP通常通过真实世界和模型世界之间可预测组件（RPC）的比率进行量化。观测值的可预测组成部分是根据集合均值信号与观测值之间的相关系数估算的，并且模型的（平方）可预测组件是从信号方差的分数到总模型方差的估计。后一个部分与集合均值信号与单个集合成员之间的（平方）相关系数相同。如果RPC明显大于1，则观测值比构成SNP的模型集成实现更可预测。（2014）和Eade等。（2014）。Scaife等人首先提出了支持SNP在季节性和十年气候预测中存在的证据。他们描述了北大西洋上冬季大气循环的可预测组成部分有时在模型中低于观测值。尽管自Scaife和Smith（2018）进行全面评论以来，许多研究探讨了SNP的不同方面，但尚未解决该问题的最终解决方案。牛津车间提供了一个专门的平台，不仅是为了向专家的受众介绍我们当前的理解，而且更重要的是，批判性地讨论了我们知识状态的差距和问题。研讨会的主要目标是实现对悖论的更好，更完整的理解，并确定有关其解决方案的建议。在研讨会期间，很明显，我们的社区，包括本报告的作者，对该问题进行了一系列观点，我们的会议报告反映了会议上提供的思想和证据的多样性。
自动化增强悖论研究
摘要目的——本研究旨在从机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 部署的角度探究组织层面的技术压力现象。作者研究了 ML 和 AI 自动化增强悖论以及社会技术系统作为管理人员应对技术压力的机制的作用。设计/方法/方法——作者采用了探索性定性方法，并根据半结构化访谈问卷进行了深入访谈。数据来自 26 位主题专家。使用主题内容分析对数据记录进行了分析。发现——研究结果表明，由于 ML 和 AI 技术的部署，角色模糊、工作不安全感和技术环境导致了技术压力。复杂性、不确定性、可靠性和实用性是主要的技术环境相关压力。机器学习和人工智能自动化增强相互依赖性与社会技术系统的新集成可有效用于组织层面的技术压力管理。研究限制/含义——由于机器学习和人工智能技术部署的增加，本研究有助于理论探讨组织中的技术压力。本研究确定了主要的技术压力源，并为从机器学习和人工智能部署角度对组织技术压力管理应对机制的理论化提供了重要且新颖的见解。实际意义——机器学习和人工智能技术导致的技术压力现象可能会对组织绩效产生限制性影响。管理人员可以同时部署基于机器学习和人工智能技术的自动化增强策略以及社会技术措施，以
悖论的BRAF抑制剂PLIXORAFENIB（PLX8394
• A selective, potent paradox-breaker BRAFi that targets mutated BRAF monomers and homodimers and BRAF-CRAF heterodimers without inducing RAF dimer formation • Demonstrated robust anti-tumor activity as a single agent against BRAF-altered tumors including CNS tumors, with durable long-term tolerability, no dose limiting toxicities, infrequent symptomatic G3 AEs, infrequent fever, and no skin toxicities observed with approved BRAFi in clinical settings • This work evaluates the combination of plixorafenib and MEKi in nonclinical models and explored the feasibility of the combination for clinical use Methods • High-throughput cell-based functional assay quantifies MAPK signaling pathway activation using fluorescent imaging coupled with image analysis of cells expressing the mutated protein together with a荧光标记为ERK2为信号途径报道器（Zimmerman，L。et al。SCI。 Rep。63，4192（2020））•使用标准的Western印迹和细胞活力测定法验证了高通量测定结果SCI。Rep。63，4192（2020））•使用标准的Western印迹和细胞活力测定法验证了高通量测定结果Rep。63，4192（2020））•使用标准的Western印迹和细胞活力测定法验证了高通量测定结果