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时空中的纠缠和意想不到的量子现象
我喜欢从另一个角度来思考：用 Van Raamsdonk [1] 的话来说，纠缠是时空的结构。当你纠缠单个量子比特时，你就创建了一个二维网络，类似于引力理论中时空内部如何从纠缠边界中出现。在这种全息方法中，纠缠生成时空的几何形状，而不是坍缩空间或时间。同时，纠缠是检测相变或诊断意外现象（如纠缠不对称和量子姆潘巴效应）的基本工具 [2,3]。此外，纠缠构建的几何形状可用于量子信息科学的应用。例如，如果爱丽丝拥有一个特殊用途的设备来准备她最喜欢的状态，她可以通过量子网络将其量子传送到几个遥远的地方 [4]。根据这个观点，纠缠不仅构建了地铁系统的轨道，而且还充当了将信息从一个车站传送到另一个车站的火车。
通过分离行为相关的神经信号揭示运动皮层中意想不到的复杂编码但简单的解码机制
摘要 在运动皮层中，行为相关的神经反应与不相关的信号纠缠在一起，这给编码和解码机制的研究带来了复杂性。目前尚不清楚行为无关信号是否可能隐藏一些关键真相。一种解决方案是在单神经元和单次试验水平上准确分离行为相关和不相关信号，但由于行为相关信号的实际情况未知，这种方法仍然难以实现。因此，我们提出了一个框架来定义、提取和验证行为相关信号。通过分析三只执行不同伸手任务的猴子的分离信号，我们发现以前被认为包含很少信息的神经反应实际上以复杂的非线性方式编码了丰富的行为信息。这些反应对于神经元冗余至关重要，并揭示了运动行为占据了比以前预期更高维的神经空间。令人惊讶的是，当结合经常被忽略的神经维度时，行为相关信号可以线性解码，其性能与非线性解码相当，这表明线性读出可以在运动皮层中进行。我们的研究结果表明，分离行为相关信号可能有助于发现更多隐藏的皮层机制。
人工智能与政府的未来：意想不到的影响和严峻挑战
基于可观察到的事实，本政策文件探讨了人工智能 (AI) 可能影响公共部门及其作用的一些不太为人所知但至关重要的方式。我们的重点是那些目前可能低估人工智能影响但对未来政府政策和行动具有重大影响的领域。我们确定了四个主要影响领域，这些领域可能会重新定义公共部门的作用，需要它提供新的答案，或两者兼而有之。这些领域是基于语言的新数字鸿沟的出现、公共行政部门的工作岗位流失、收入动员中断以及政府响应能力下降。这一讨论不仅确定了关键领域，而且强调了超越传统方法解决这些领域的重要性。在研究这些挑战时，我们阐明了它们的重要性，力求让政策制定者和利益相关者了解人工智能可能悄无声息但深刻地改变公共部门格局的微妙方式。
通过分离行为相关的神经信号揭示运动皮层中意想不到的复杂编码但简单的解码机制
摘要 在运动皮层中，行为相关的神经反应与不相关的信号纠缠在一起，这使编码和解码机制的研究变得复杂。目前尚不清楚行为无关信号是否可能隐藏一些关键真相。一种解决方案是准确地分离行为相关和不相关的信号，但由于行为相关信号的实际情况未知，这种方法仍然难以捉摸。因此，我们提出了一个框架来定义、提取和验证行为相关信号。通过分析三只执行不同伸手任务的猴子的分离信号，我们发现以前被认为无用的神经反应以复杂的非线性方式编码了丰富的行为信息。这些反应对于神经元冗余至关重要，并揭示了运动行为占据了比之前预期更高维的神经空间。令人惊讶的是，当结合经常被忽略的神经维度时，行为信息的线性解码可以与非线性解码一样准确，这表明线性读出是在运动皮层中进行的。我们的研究结果提示，分离与行为相关的信号可能有助于发现更多隐藏的皮质机制。
推荐引用 推荐引用 Sahar Takshi，《意想不到的不平等：人工智能对医疗决策的不同影响》，34 JL & Health 215 (2021)，网址为 https://engagedscholarship.csuohio.edu/jlh/vol34/iss2/6
随着医疗行业采用人工智能和算法驱动 (AI) 工具，监管机构解决医疗歧视问题至关重要。医院、医生和保险公司越来越多地使用 AI 工具来做出临床和行政决策，但目前还没有专门规定 AI 用户必须履行非歧视义务的框架。食品药品管理局对 AI 的监管权力有限，也没有试图将反歧视原则纳入其指导方针中。《平价医疗法案》第 1557 条尚未用于强制执行医疗 AI 中的非歧视规定，民权办公室也未充分利用该条款。医疗许可委员会或医疗事故责任的州级保护同样未经检验，尚未将非歧视义务扩展到 AI。
通过分离行为相关的神经信号揭示运动皮层中意想不到的复杂编码但简单的解码机制
摘要 在运动皮层中，行为相关的神经反应与不相关的信号纠缠在一起，这使编码和解码机制的研究变得复杂。目前尚不清楚行为无关信号是否可能隐藏一些关键真相。一种解决方案是准确地分离行为相关和不相关的信号，但由于行为相关信号的实际情况未知，这种方法仍然难以捉摸。因此，我们提出了一个框架来定义、提取和验证行为相关信号。通过分析三只执行不同伸手任务的猴子的分离信号，我们发现以前被认为无用的神经反应以复杂的非线性方式编码了丰富的行为信息。这些反应对于神经元冗余至关重要，并揭示了运动行为占据了比之前预期更高维的神经空间。令人惊讶的是，当结合经常被忽略的神经维度时，行为信息的线性解码可以与非线性解码一样准确，这表明线性读出是在运动皮层中进行的。我们的研究结果提示，分离与行为相关的信号可能有助于发现更多隐藏的皮质机制。
通过分离任务相关的神经信号揭示运动皮层中意想不到的复杂编码但简单的解码机制
摘要 在运动皮层中，任务相关的神经反应与无关信号纠缠在一起，这使编码和解码机制的研究变得复杂。目前尚不清楚任务无关信号是否可能隐藏一些关键真相。一种解决方案是准确地分离任务相关和无关信号，但由于任务相关信号的基本事实未知，这种方法仍然难以捉摸。因此，我们提出了一个框架来定义、提取和验证任务相关信号。通过分析执行不同伸手任务的三只猴子的分离信号，我们发现以前被认为无用的神经反应以复杂的非线性方式编码了丰富的任务信息。这些反应对于神经元冗余至关重要，并揭示了运动行为占据了比之前预期更高维的神经空间。令人惊讶的是，当结合经常被忽略的神经维度时，任务信息 24 可以像非线性解码一样准确地进行线性解码，这表明线性读出是在运动皮层中进行的。我们的研究结果提示，分离与任务相关的信号可能有助于发现更多隐藏的皮层机制。27
经济增长的终结？ 意想不到的后果……
注：总生育率是指假设一群女性在其一生中都受到特定时期生育率的影响，且不受死亡率影响，则她们在其生育期内活产的平均数量。每个数据点对应一个五年期。资料来源：联合国（2019 年）。
发现意想不到的事物
理解复杂、冲突和动态信息的需求推动了新工具和技术的出现，这些工具和技术将可视化的优势与强大的底层算法和创新的交互技术相结合；这些工具构成了新兴的可视化分析领域。2 可视化分析是抽象的视觉隐喻与人类信息话语（通常是某种形式的交互）的结合，能够在大量动态变化的信息空间中检测预期并发现意外。它是科学和信息可视化领域的产物，但包括许多其他领域的技术，包括知识管理、统计分析、认知科学、决策科学等。计算、视觉表示和交互式思维的结合支持深入分析。其目标不仅是允许用户检测预期事件（例如模型可能预测的事件），而且还帮助用户发现意外事件——令人惊讶的异常、变化、模式和关系，然后对其进行检查和评估以产生新的见解。 “可视化时间线”侧栏简要总结了与