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训练你的大脑
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自动化的讽刺及其对公共服务自动化的影响
公共服务规定的自动化已引起了人们的重新关注，因为据说新兴技术可以自动化以前被视为需要人类参与的任务。但是，这些自动化技术的优点经常被夸大。需要更多关于公共服务自动化的知识，并且可以从研究人自动互动的相邻研究领域中学到很多知识。以身作则，这项工作应用了贝恩布里奇（Bainbridge）（1983）的自动化概念。目的是（1）呈现自动化的讽刺，（2）在公共服务环境中实施自动化系统时，阐明了这些讽刺意味的如何发挥作用，以及（3）概述对公共服务自动化的含义。这是通过将自动化讽刺与瑞典地方政府的机器人过程自动化（RPA）开发的当代研究联系起来来实现的。该分析产生了五个讽刺和对公共服务自动化的影响。对公共服务自动化的讽刺和影响直接关注未来自动化实施中必须承认的关键挑战，并表明需要进一步的调查和理论发展，例如，自动化引入的问题；自动化遵循的任务，角色和职责；如何以促进监视，接管和维护的方式设计人与自动化系统之间的接口；以及评估自动化系统影响和质量的工具和方法。因此，本文为未来的实证研究和公共服务自动化的进一步发展奠定了基础。
罗伊特的基本免疫学
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气候变化和错误/虚假信息：清除空气
“科学战争”气候否定主义现象可以比作加尔文和霍布斯的嬉戏而又严肃的主题。作者肖恩·奥托（Shawn Otto）将其描述为“科学战争”，导致人们称之为“专业知识之死”。诸如揭穿手册之类的资源揭示了错误信息的传播是多么容易由个人驱动，而不仅仅是机器人。像YouTube这样的平台有助于传播奇异的理论，而AI在打击气候虚假信息时构成了挑战。气候否认气候否定主义的根源加剧了气候变化从未来的关注转变为直接的关注点。这种否认的目的通常是为了防止有意义的行动，创建一个“ whack-a摩尔”场景，在解决旧问题时会出现新的错误信息。“怀疑商人”和“石油文件”的作用说明了既得利益如何使混乱永久性，将错误信息构建为意识形态驱动的解决方案厌恶的一种形式。政治两极分化和错误信息错误的信息与政治信仰无关，具有讽刺意味的是，尤其是在具有较高科学教育的个体中，他们可以更好地证明自己的信仰是正当的，并且可能变得更加两极分化。这种现象在发达国家中发音，在发达国家，那些接受气候变化的人与那些不接受气候变化的人之间存在分歧。强大的行业，例如石油和天然气，抵制变化并模糊的科学真理，使前进的道路变得复杂。
关于澳大利亚国家的气体负荷电气化...
2024年12月的抽象脱碳我们的电力系统要求燃煤电厂退出并由间歇性可再生能源代替，以及多元化的弹性上限植物容量（即电池，抽水，燃气轮机）。它也需要电气市场电气化。在澳大利亚国家电力市场中，某些司法管辖区试图同时追求电力系统脱碳和电气化。使用平行电力和天然气市场模型中的40年的天气重新分析数据，我们确定了满足原始能源政策任务所需的生成植物投资任务，这些任务是可靠性和CO 2排放限制的成本最小化。出色的可再生投资任务是非常重要的，并且加速电气化可能会产生越来越多的燃煤电厂的意外影响。此外，在可再生能源遇到年度最低点时，需要较大的燃气轮机机队来应对间歇性。然而，在关键事件冬季，较大的燃气轮机机队会产生急性峰（气）负荷问题。气体客户的电气化减少了年度天然气需求，但具有讽刺意味的是，燃气轮机产量上升意味着最大需求的变化很小。这是一个悖论 - 电气化政策标志着气体网络的结构下降，但燃气轮机对于维持供应安全至关重要。需要仔细的投资计划和政策排序。关键字：电气化，可再生能源，天然气，唯一能源市场，可调度工厂容量。JEL代码：D52，D53，G12，L94和Q40。
社论：为下一代物联网应用提供动力
大脑是一个重达 3 磅、可以轻松握在手掌中的组织，它具有固有的计算复杂性，这一直激励着人们努力为具有大脑某些卓越特性的机器背书。具有讽刺意味的是，尽管大脑与模拟或数字计算机共享关键概念，但与模拟或数字计算机相比，大脑的计算方式却独树一帜。大脑采用模拟计算，但通过脉冲进行数字通信，这两种方式都提高了对噪声的鲁棒性。这种独特的组合定义了一种我们刚刚开始探索的新型计算范式。神经形态系统成为增长最快的应用之一的原因不仅仅是科学，而主要是技术。50 年来，指导计算的原理一直是摩尔定律，这是一个宏观观察，我们将始终找到方法来设计更快、更小、更便宜的芯片。但有几个原因导致摩尔定律不再适用。首先是物理学：随着我们将晶体管缩小到接近原子尺度，调节电子流变得越来越困难。电子不一定遵循牛顿物理学，可能会穿过晶体管屏障，这种现象称为量子隧穿。这使我们的计算机架构效率低下。其次，我们早就接受了计算速度更快和功耗更低之间存在权衡这一事实，但直到我们开始接近制造晶体管的物理极限，这才成为问题。而摩尔定律的最后一颗钉子是由深度学习打下的。我们的
科技无处不在
在 CP Snow 的《两种文化与科学革命》首次出版 35 年后，人们尚未广泛认识到，Snow 普遍认为工程和技术是第三种文化，不同于他所关注的两种文化，即科学和人文。在他的书中很少被引用的段落中，他承认科学家对工程师和其他技术专家的态度可以和对人文主义者一样傲慢。正如 Snow 所说，“纯粹的科学家对工程师和应用科学大体上是愚昧的。他们不感兴趣。他们不会认识到许多问题在智力上与纯粹的问题一样苛刻，许多解决方案与科学家的解决方案一样令人满意和美妙。”相反，科学家们总是认为“应用科学是二流头脑的职业”。正如 Snow 所理解但遗憾的是没有充分强调的那样，技术既是一项智力事业，也是一项机械事业，从事这项事业的人不是科学家的仆人。如果像有些人所指出的根本区别那样，科学是发现，而工程是设计，那么设计活动本身就具有高度的创造性。将技术视为一种智力和创造性追求，是梅尔文·克兰兹伯格在 20 世纪 50 年代末和 60 年代初创立的技术史领域的主要贡献。克兰兹伯格创办并编辑多年的该领域的领先期刊名为《技术与文化》（芝加哥大学出版社），这并非偶然。具有讽刺意味的是，这本期刊的创办是因为科学史学家不愿在自己的期刊中留出足够的空间。
提议的物理教学大纲345春季2021年（课程将...
本课程旨在针对本科物理学，化学，工程，计算机科学，统计学和数据科学以及数学专业，以寻求量子信息科学介绍。现在正在进行第二次量子革命和一场全球竞赛，以基于量子原理建立强大的新型计算机，并为加密通信开发新技术，其安全性由量子力学定律保证。本课程对这些主题的方法将剥夺许多传统物理细节，以关注量子系统的信息内容，测量的性质以及为什么某些测量结果的真正随机性可以是一个功能而不是错误。我们将学习同时0和1（从某种意义上说）同时量子位（'Qubit'）的含义。我们将了解量子纠缠和相关的“远距离怪异作用”，使爱因斯坦相信量子理论必须是错误的。具有讽刺意味的是，现在每天都使用这种奇异的效果，以证明量子力学确实是正确的，并用作常规工程测试，以确保量子计算机正常工作并且真正的量子。在本课程中要涵盖的特定主题包括：量子状态的数学表示为复杂的矢量，叠加原理，纠缠和铃铛不平等，量子计算机的量子门和算法，量子误差校正，密集编码，传递，传递，传递，封闭式和安全量子通信。例如，请参见：https：//www.ibm.com/quantum-computing/。在本课程中，您将学习足够的基础知识，以便能够基于编程和操作公共访问的基于云的量子计算机进行问题集。
建立 - 易感性 - 敏感性 -
引言在医疗保健和农业中，抗生素的广泛使用导致了抗生素耐药性的生产力的出现，从而降低了我们有效治疗常见感染的能力。通过预测抗生素耐药性达到了临界点，我们必须开发新的，抗生素的药物，以避免由于可治疗的常见常见感染而导致死亡率增加的未来。在美国，预先描述了15％的抗生素治疗尿路感染（UTIS）（1）每年影响数百万妇女。对于那些患有急性UTI的人，25％的经历了复发性UTI（RUTIS）（1），每年涉及多种感染，需要多种抗生素课程。UTI的近期历史是RUTI的已知危险因素（2），但是导致复发的机制大多未知。加上抗生素的耐药性使UTI更难治疗，并且通常需要使用广谱抗生素。具有讽刺意味的是，抗生物使用也是UTI的重要危险因素（3），这可能是由于对肠道微生物群的相关删除作用，其中大多数尿道病均居住。大约50％的rutis是由引起初始感染的相同菌株引起的（4），主张与当前处理没有充分清除的宿主相关的疗程。因此，迫切需要更好地理解与宿主相关的储层中的尿路病动力学，以开发限制发病率和抗生素消耗的治疗方案。此过程utis最常见的是肝病大肠杆菌（UPEC）引起的，它位于肠道中，可以升高尿路以引起感染。
走向科学中的错误哲学
概述[从序言中摘录]对于许多哲学家来说，科学的核心目的是产生可靠的知识。但具有讽刺意味的是，科学的历史散布着错误。对于许多人来说，也许这些只是令人尴尬的失败，可以轻松地承认并投入阴影。相比之下，在本书中，我庆祝了这些错误。它们是科学过程和进步的组成部分。新知识的成本是错误的风险。传统上，哲学家专注于科学的独特方法和纪律处分，以建立可靠的知识。错误似乎是一个烦人的 - 在真正的知识方面的分心。在这里，我详细介绍了科学家的反应和确定错误。基于历史分析，我还建议从更务实的角度（展望未来），科学家如何有效地管理不可避免的错误。尽管许多哲学家（以及历史学家和社会学家以及科学家本身）对错误进行了不同的评论，但我们需要一种全面而系统的方法来组织我们的理解和指导科学家实践：科学错误的哲学。因此，本书对科学错误进行了深思熟虑的思考。的确，一项协调的研究得出了一些意外的结论。例如，“负”知识具有“积极”的作用。也就是说，我们应该对比true-or-False（已知）与不确定性（未知）进行对比。错误导致在多个级别上改善方法。因此，证明标准升级。理解特定的错误有助于加深知识的准确性和准确性，即使某些较早的概念被放弃为“错误”。因此，我们可以概念化知识，而不是“真实”与“错误”，而是拥抱两种形式的知识。知识的质量有所提高。展望未来，我们可以通过对错误的更系统的关注来改善科学实践。我们可以通过故意探索可能未解决的错误来源来培养一种加深知识的习惯。