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新冠肺炎疫情与经济
2020 年的新冠肺炎疫情在许多方面都可以与一场冲突进行比较。在当前情况下，这个敌人尤其危险，因为它是无形的、传染性极强的，尽管它更频繁地袭击年轻人口，但它杀死的主要是老年人。各国的死亡率差异很大，例如意大利的死亡率远高于德国，这可能是因为意大利老年人比例较高，而且老年人与年轻人的接触较多。病毒学家表示，研制疫苗至少需要 18 个月，生产足够数量的疫苗则需要 24 个月，因此在此期间必须与病毒共存。为了实现这一目标，我们在本文中提出了一项大流行应对策略，该策略包含三个要素：对卫生部门的投资（特别是增加重症监护病房的床位数量）、有针对性地和非普遍地使用病毒和抗体检测以及追踪阳性病例的技术系统，以及最后限制在特定区域和规定时间内的封锁。只有这样，才有可能在合理的时间内恢复某种正常状态，恢复生产活动并避免不可持续的经济成本。
建立一支强大且具有代表性的野火缓解和管理队伍
野火救援人员一直是全球关注的焦点，这是有充分理由的。最近几年的灾难性火灾给野火响应系统带来了巨大压力，包括广泛的资源短缺以及消防员的疲劳和倦怠。人们越来越普遍地认识到，社会必须与火灾建立一种新的关系——这种关系需要创新的土地管理方法，以管理社会生态健康而不是火灾。为了打破火灾状况不断恶化、工作人员负担越来越重以及响应者和社区面临更严重风险的循环，有必要进行主动投资，以准备、减少和建立对建筑和自然环境以及人员的野火影响的抵御能力。然而，有许多挑战阻碍了这种模式转变的实现，包括劳动力能力不足以满足日益扩大的野火风险管理需求，而不仅仅是灭火；劳动力持续同质化；社区参与和影响火灾管理决策的机会不足；以及消防管理人员过度依赖灭火实践。
对比解释:结构模型方法
本文提出了一种使用结构因果模型的对比解释模型。近年来，随着研究人员和从业人员致力于增进对智能决策的信任和理解，人工智能中的因果解释主题引起了人们的广泛关注。虽然人工智能的不同子领域都以特定于子领域的视角研究了这个问题，但是很少有模型旨在更普遍地捕捉解释。一个通用模型基于结构因果模型。它将解释定义为一种事实，如果被发现为真，则将构成特定事件的实际原因。然而，哲学和社会科学的研究表明，解释是对比的：也就是说，当人们要求对某个事件进行解释时——事实——他们（有时是隐含地）要求相对于某些对比情况的解释；也就是说，“为什么是 P 而不是 Q ？”。本文扩展了结构因果模型方法，定义了两个互补的对比解释概念，并在人工智能中的两个经典问题：分类和规划上进行了演示。我们相信该模型可以帮助人工智能子领域的研究人员更好地理解对比解释。
生命、自由和人工智能的追求
随着政府越来越普遍地使用人工智能（“AI”），美国人面临着受到装备不良的AI系统的事实和法律调查结果影响的风险。人工智能接管司法部门的可能性对于一些挑战利用人工智能系统执行交通法规违规行为的法律和政府计划的人来说是一个不受欢迎的现实。本文考虑了人工智能系统在交通法规执行中的各种用途的程序公平性，隐私权和有效性。通过对纽约判例法进行彻底审查，本文还分析了人工智能系统在不同交通法规执行模式下的处理方式。根据美国最高法院目前就具有全国重要性的有争议问题征求开国元勋们的意见的趋势，本文进一步考虑了宪法制定者所理解的由人工智能控制的裁决者的伦理，道德和法律方面。最终，本文得出结论，纽约校车停车臂摄像头安全计划（车辆交通法（“VTL”）§1174-a）符合宪法，并通过了合理基础审查，并且制定者不太可能支持在司法部门广泛使用人工智能。
模拟由柔性吸引子对齐的网格单元
抽象的内嗅网格细胞以六边形周期性实现空间代码，这标志着动物在环境中的位置。网格图属于同一模块的细胞共享间距和方向，仅在相对二维空间相之间有所不同，这可能是由于路径积分引导的二维吸引子的一部分而导致的。但是，这种体系结构的构造和刚性的缺点，路径积分，允许与六角形模式（例如在各种实验操作下观察到的六边形模式）的偏差。在这里，我们表明一个较简单的一维吸引子足以使网格单元对齐。使用拓扑数据分析，我们表明所得的人口活动是圆环的样本，而地图的合奏保留了网络体系结构的特征。这种低维吸引子的灵活性使其能够用进料输入协议代表歧管的几何形状，而不是施加它。更普遍地，我们的结果代表了原理证明，即直觉，即吸引子的体系结构和表示歧管是具有相同维度的拓扑对象，这对整个大脑吸引者网络的研究含义。
亚洲国家向绿色经济迈进的速度有多快？对公共卫生的影响
监测绿色经济的进展一直是全球政策关注的重点。我们的研究旨在评估亚洲国家的绿色发展绩效以及随着时间的推移，绿色经济的进展情况。为了实现这一目标，我们提出了一个绿色发展指数（GDI）来评估亚洲国家的绿色发展水平和排名，然后我们采用基于复合年增长率（CAGR）的方法衡量绿色经济的进展。结果表明，东北亚国家以及新加坡和以色列在亚洲的绿色发展绩效方面处于领先地位，但绿色经济进展最快的国家是一些中等绿色发展水平的国家，如中国。远离绿色经济最快的国家是一些绿色发展绩效较差的落后国家，如叙利亚和也门。更普遍地说，领先的国家已经达到了较高的绿色发展水平，中等国家正在快速向绿色经济迈进，而一些落后国家则变得更糟。我们还讨论了环境保护、绿色消费和绿色生产对公共卫生的影响。
第三部分健康中AI的道德观点
自2010年代以来，机器学习2的快速进步2已实现了许多新的数字技术 - 从日益高级的自然语言处理系统和机器人到高度准确的图像分类算法和大数据分析。随着这些新技术的可能性，医疗保健和医学研究已成为实际应用的重要重点。例如，自然语言处理系统IBM Watson在2013年因在测验节目《 Jeopardy》中赢得了备受瞩目的胜利而闻名！随后，IBM开发了Watson的肿瘤学 - 该系统的一种旨在分析大量医学文献的系统，并向癌症护理中的医生提出治疗选择。3同样，Google DeepMind利用其在医疗应用中的开拓机器学习研究中享有声誉，例如图像分类以检测眼睛扫描中的糖尿病性视网膜病的早期迹象，4和Alphafold，该系统可以预测具有高准确性的蛋白质3D结构，并因此，可能会加快药物发现过程。5更普遍地，将机器学习应用于医疗问题的新研究通常会发表，报告的绩效与人类医疗保健专业人员相当或超过。6
创新政策实践者指南
创新传统上与科学和研发 (R&D) 有关。这种观点使许多国家在制定创新政策和机构时偏向于“线性”或“供应侧”方法，即研究被视为产生研发和发明，然后转化为企业在市场上推出的创新。这种创新观在制定创新政策方面具有很大的影响力，它优先考虑旨在创造新知识和更激进、颠覆性和新颖性创新的政策，而忽略了采用现有技术和技术的努力，更普遍地说，是创造和建立基本的创新能力。虽然更新颖或激进的创新当然很重要，但“线性”观点忽略了一个事实，即渐进式创新和升级更能体现发展中国家创新体系的特点。至关重要的是，发展中国家的大多数企业可以通过采用已经产生的知识和技术来大幅提高生产力。因此，需要以更广泛的创新视角来看待创新，包括渐进式创新和升级，以改进创新政策。
来自量子混沌动力学的精确涌现量子态设计
我们给出了一种新型的随机矩阵普适性的精确结果，这种普适性是无限温度下量子多体系统可以表现出的。具体来说，我们考虑一个纯态集合，该集合由一个小的子系统支撑，该子系统是通过对系统其余部分进行局部投影测量而生成的。我们严格地证明了，从一类经历淬火动力学的量子混沌系统推导出的集合接近于一种完全独立于系统细节的普适形式：它在希尔伯特空间中均匀分布。这超越了量子热化的标准范式，该范式规定子系统放松为一个量子态集合，该集合再现了热混合状态下局部可观测量的期望值。我们的结果更普遍地意味着量子态本身的分布与均匀随机态的分布变得难以区分，即集合形成了量子信息论术语中的量子态设计。我们的工作建立了量子多体物理学、量子信息和随机矩阵理论之间的桥梁，表明伪随机态可以从孤立的量子动力学中产生，为设计量子态断层扫描和基准测试的应用开辟了新方法。
韦科-麦克伦南县 2023
韦科-麦克伦南县公共卫生局在过去一年中努力编制了社区健康需求评估 (CHNA)。这份文件是我们社区成员和领导人用来了解社区健康状况的活工具。社区的健康状况通常通过居住在那里的人们的身体、心理和社会福祉来衡量。人们越来越普遍地认识到，社会经济地位、教育、建筑环境和人们获得医疗保健的能力等各种因素都会直接影响社区的生活质量和经济。本文件中提供的信息是通过多种方式收集的，包括 2022 年 10 月进行的上门调查、允许社区成员提供额外意见的在线调查、焦点小组和关键线人访谈。通过直接从社区收集信息，我们能够准确了解需求是什么，以及您辛勤工作的公共卫生团队可以做些什么来让您的生活更轻松。我们卫生局的目标是让麦克伦南县的每个社区成员都能轻松做出健康选择。我们通过提供公平、人人都能轻松享受的公共卫生计划和服务来实现这一目标。