作者:M Dunn Cavelty · 2022 · 被引用 6 次 — 在政治竞争的背景下,网络行动缺乏作为获得持久政治或军事优势的独立工具的战略效用。在...
摘要:耐药性癫痫(DRE)约占癫痫病例的30%,其特征是无法用两种或多种抗癫痫药控制的癫痫发作。患病率估计为每1000人5至10例。传统治疗方法,例如手术切除和神经调节技术,在某些患者中有效,但适用性和不一致的结局。近年来,由于其可能修复神经网络,分泌神经营养因素并调节炎症的潜力,干细胞疗法已成为研究重点。动物模型研究表明,诱导多能干细胞(IPSC)和间质干细胞(MSC)的移植可以降低癫痫发作频率50-80%并改善认知功能。然而,干细胞疗法仍然面临挑战,包括选择细胞来源,移植后存活和功能整合以及长期安全。随着技术和跨学科合作的进步,Stem Cell Therapy有望成为DRE的重要治疗选择,为患者提供了新的希望。
在社会技术快速转型、政治权力和权威日益分散的世界中,网络安全已牢固确立为 21 世纪最重要的国家安全问题之一。在未来十年,管理网络不安全问题很可能进一步增加其复杂性和政治意义,一方面是正在进行的社会技术转型的加速,另一方面是相关政治反应的变化。本书的第一部分记录了网络空间向外太空的持续地理扩展,预测了新兴技术将如何增加基础设施和服务的互联互通,并预测了在社会技术系统日益紧密耦合和整合的背景下,网络威胁叙事将不可避免地扩展到国家和国际层面的更多政策领域。本书的第二部分讨论了国家行为者如何在网络空间中找到克制与利用之间的适当平衡,为什么他们需要坚持努力控制升级风险,以及为什么政府越来越多地与经济和社会行为者分担责任。
当一个人成为利他决策的对象时,尤其是当这一决策会给主体带来成本时,就会产生感激之情。在这里,我们研究了个体在有风险(已知概率的不确定性)和有模糊(未知概率的不确定性)成本的情况下如何评价他人的利他决策,并以感激和互惠做出反应。参与者在 fMRI 扫描仪中玩一个互动游戏,在游戏中他们会受到痛苦的电击。一位匿名的同伴有意(人类条件)或无意(计算机条件)决定是否通过承担一定程度的痛苦(即成本)来帮助参与者减轻一半的痛苦(确定、有风险、模糊)。然后,参与者可以将金钱积分转移给同伴,并且知道同伴不知道这次转移。从行为上看,在人类条件下,随着成本不确定性水平的增加,金钱分配和感激评级会增加;在计算机条件下,这些影响会降低。成本不确定性对感激的影响是由帮助背后感知到的善意所介导的。FMRI 揭示了在风险和模糊性条件下评估施恩者利他决策的共同和不同的神经认知基础:两者都与恐惧和焦虑相关的过程有关,涉及右侧眶额皮质和前脑岛;模糊性还引发了心理化和冲突监控相关的过程,涉及背内侧前额皮质和背前扣带皮层。这些发现强调了社会不确定性感知在感激之情产生中的关键作用。
公共和私人组织都制定了 160 多套不同的人工智能 (AI) 治理原则。这些原则旨在增强 AI 的变革潜力并限制其负面影响。这些原则和策略越来越多地使用“风险管理”作为阐明 AI 技术具体护栏的机制。不幸的是,“风险管理”在实践中的含义在很大程度上是不确定的,而且人们对此知之甚少。事实上,我们衡量风险有两种截然不同的方法。一种方法强调量化和确定性。另一种方法避开了量化的虚假确定性,而是采用通过利益相关者之间的社会和政治对话表达的固有定性(相应不精确)风险衡量标准。本文认为,新兴的人工智能治理领域应该采用更具响应性、包容性和定性的方法,以更好地适应人工智能技术及其社会影响固有的不确定性和动态性。然而,本文还描述了这样做的困难之处,因为计算机科学和数字技术(以及管理这些技术的努力)本质上推动着确定性和消除歧义。本文借鉴了其他科学领域的经验,这些领域长期以来一直在努力解决如何最好地管理新技术的风险,以表明尽管存在不可预测性和不确定性的潜在权衡,定性风险方法如何更好地适应人工智能等新兴技术的挑战。
近年来,出现了许多论文讨论不同模型(如 CFT、结点理论等)的 magic 和 mana 属性 [1–3]。这些量表征此类模型中定义的某种量子力学状态与 Clifferd 群元素的距离 [4]。根据 Gottesmann-Knill 定理 [5],Clifferd 群元素可以在经典计算机上进行有效建模。因此,有人声称“magic”实际上是某种状态的非经典性,而 mana 则衡量这种非经典性。如果结合量子计算讨论这些属性,这些属性可能很重要。Gottesman-Knill 定理基于以下事实:Clifferd 群是所研究群 G 的一个有限子群,而 G 是几个 SU(N) 的张量积。然而,它并不是唯一的有限子群。对于同一个群 G ,可以定义无数个这样的子群。其中,克利福德群的定义性质是它与 sigma 矩阵的联系。从量子计算的角度来看,没有必要要求这一点。因此,根据想要向量子计算机呈现的问题集,可以对 mana 进行不同的定义。我们认为 mana 实际上是一种相对属性,而不是绝对属性。在本文中,我们将介绍克利福德群的通常定义方式以及如何对其进行修改以获得其他有限子群。我们将应用这个新的 mana 定义来研究结点状态。结点理论是一个被广泛研究的课题,与其他理论有很多关系。其中,结点理论与量子计算之间存在联系,它既提供了使用量子算法计算结点多项式的方法,也提供了将量子算法描述为有效拓扑场论中的一些结点配置 [14]- [19]。这涉及通过 Reshetikhin-Turaev 算法 [6]- [13] 使用酉矩阵计算结点。具体来说,对于某些特定的结点系列,任何量子算法都可以描述为一系列结点的连续近似 [18,19]。然而,在本文中,我们讨论了结点理论的不同方法。法力和魔法是量子态(密度矩阵)的属性,而不是酉运算。有一种方法可以定义对应于结点的量子态 [2],使用拓扑场论的思想 [20,21]。这个密度矩阵的矩阵元素由特殊点处的结点多项式构成。因此,这种状态的经典性为我们提供了有关如何在经典计算机上计算这些结点不变量的一些信息。论文组织如下。在第 2 章中,我们定义了 Clifferd 群,它是 SU ( N ) 群的一个有限子群。在第 3 章中,我们提供了 mana 的定义,就像其他关于该主题的论文(如 [1–3])中给出的那样。在第 4 章中,我们讨论了 mana 定义中的歧义,并展示了如何修改定义以给出与 SU ( N ) 的不同有限子群相关的 mana。在第 4 章中,我们根据 [2,20,21] 定义了描述不同结的量子力学状态。在第 5 章中,我们研究了结状态下的 mana 是什么样子,以及如何通过不同的 mana 定义来改变它。
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