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法庭之友陈述
Do No Harm, Inc. 是一个非营利性会员制组织，其中包括 10,000 多名医生、护士、医学院学生、患者和政策制定者。Do No Harm 致力于确保医疗实践以科学证据而非意识形态为驱动力。近年来，尽管这些医疗干预造成了严重伤害，并且完全缺乏可靠的证据证明其带来任何好处，但生物学否定干预（美其名曰“性别肯定护理”）的实践却变得越来越普遍。事实上，Do No Harm 最近发布了一个数据库，显示 2019 年至 2023 年期间，美国有近 14,000 名未成年人接受了生物学否定干预。请参阅《Do No Harm 推出首个揭露儿童跨性别行业的国家数据库》，DONOH ARM（2024 年 10 月 8 日），https://bit.ly/4f2AJPt。 Do No Harm 的使命之一是确保法院正确理解这些医疗干预的危险性以及支持这些干预的证据不足。为此，Do No Harm 提交了这份简报，以向法院提供准确的分析，说明缺乏证据证明使用青春期阻滞剂、跨性别激素和手术治疗性别焦虑症是合理的。
从自然互动和大型语言模型中对人形机器人行为的增量学习
摘要 - 自然语言对话框是直观人类机器人相互作用的关键。，它不仅可以用来表达人类的意图，而且可以传达改进的指示，如果机器人无法正确理解命令。非常重要的是，将机器人赋予以渐进的方式从这种互动经验中学习的能力，以使他们能够改善自己的行为或避免将来犯错。在本文中，我们提出了一个系统，以从自然相互作用中实现复杂行为的增量学习，并证明其在人形机器人上的实现。基于最新进展，我们提出了一个系统，该系统基于使LLM能够在交互式控制台中生成Python语句以调用机器人感知和动作的互动式陈述的想法，从而将大型语言模型（LLMS）用于机器人行为的高级编排。通过将人类指示，环境观察和执行结果馈送到LLM，从而封闭了交互环路，从而告知下一个陈述的生成。具体来说，我们引入了增量提示学习，这使系统能够从错误中进行交互学习。为此，LLM可以将另一个负责基于人类反馈的当前交互的LLM调用。然后将改进的交互作用保存在机器人的内存中，从而在类似的请求中检索。我们将系统集成到人形机器人ARMAR-6的机器人认知结构中，并通过证明广义的渐进学习知识来定量（模拟）和定性（模拟和现实世界中）评估我们的方法。
基于行业和区域因素的竞争战略选择问题
根据行业和区域因素选择竞争战略的问题 Bogdanova Tatiana 1*，Karlik Mikhail 2 1 彼得大帝圣彼得堡理工大学（SPbPU），工业管理，经济与贸易学院，工业经济研究生院，195251，29，Polytechnicheskaya 街，圣彼得堡，俄罗斯 2 圣彼得堡国际管理学院（IMISP），会计和金融系，199004，50，瓦西里岛第九线，圣彼得堡，俄罗斯 摘要。制定适当且适当的战略是企业可持续发展和保持长期竞争力的必要条件。战略决策应基于对管理者进行的系统分析结果的正确理解，以形成可持续的竞争优势。考虑了以下方面：组织战略活动和利益领域内的行业和区域条件、战略互动的现行形式和类型、行业和区域的创新潜力水平以及宏观和微观层面的具体影响因素。然而，不仅决策本身的社会经济意义（效率和合理性）非常重要，而且决策的速度，甚至更确切地说是决策的及时性也很重要，这些都由行业因素的动态决定。本文研究了向公司推荐的创新战略与行业生命周期阶段以及地域和区域因素的具体关系。有人认为，使用经典竞争工具或使用创新工具（包括激进的战略方法）取决于行业和区域因素的具体情况。例如，考虑了能源公司的创新解决方案的逻辑和方向。关键词：商业模式；竞争优势；激进的竞争战略；战略
枪支行业免疫力的轮廓：分离权力，联邦制和第二修正案
2005年，国会通过了《武器法》（PLCAA）的保护，授予了枪支行业，从而避免了民事诉讼的豁免权。但是，PLCAA免疫力不是绝对的。本文表明，在裁定涉及枪支行业免疫范围的案件时，州和联邦法院在裁定案件时都会从根本上误读PLCAA。正确理解，PLCAA允许针对枪支行业提起诉讼，只要它们基于法定行动原因而不是普通法。虽然广泛提高州普通法的主张，但PLCAA为州立法机关提供了自治，以决定如何规范其边界内的枪支行业。此外，本文解决了有关枪支行业法规的宪法限制的未解决问题。PLCAA明确达到三个宪法原则之间的平衡。它通过保护枪支行业免受民事诉讼的侵害，保护个人保留和承担武器的权利，这将不足以削弱平民访问枪支的机会。坚持认为，权力的分离要求枪支行业法规应源于立法，而不是普通法裁决。它使州政府在决定如何规范枪支行业方面具有自治权，并认识到有关如何最好地减少与枪支相关的暴力行为存在区域差异。我们向对《第二修正案》申请枪支行业法规的申请的解释提供咨询，该法规将扩大保留和承担武器的权利，而牺牲了其他重要的宪法原则，例如分离权力和联邦制。
量子力学中的麦克斯韦妖
摘要：麦克斯韦妖是 JC 麦克斯韦于 1867 年设计的一项思想实验，目的是证明热力学第二定律不具有普遍性，因为它有一个反例。由于许多人认为第二定律提供了时间之箭，对其普遍性的威胁也威胁着时间方向性的解释。多年来，人们通过证明由于这样或那样的原因麦克斯韦妖不可能存在来“驱除”麦克斯韦妖，但无一成功。我们已（在许多出版物中）通过一般的状态空间论证证明麦克斯韦妖与经典力学兼容，而基于兰道尔论文的最新解决方案并不具有普遍性。在本文中，我们证明麦克斯韦妖也与量子力学兼容。我们通过分析一个特定的（但高度理想化的）实验装置并证明它违反第二定律来做到这一点。我们的讨论是在标准量子力学的框架内进行的；我们在有和没有投影假设的量子力学框架中给出了两个独立的论证。我们在分析中讨论了测量和擦除相互作用之间的联系，并展示了这些概念如何应用于微观量子力学结构。我们讨论了经典“宏观状态”概念的量子力学对应物，从而解释了为什么我们的量子恶魔设置不仅在微观层面上有效，而且在宏观层面上也有效，这是正确理解的。我们的分析的一个含义是，第二定律不能为时间箭头的解释提供普遍的类似定律的基础；这个解释必须在别处寻找。
量子场论讲座1
量子场论是描述几乎所有基础物理现象的现代理论框架。这包括基本粒子物理的标准模型，其中有电磁力、弱力和强力，而且很可能以某种方式包括暗物质和引力。量子场论与量子力学有着密切的联系，历史上，当人们清楚地认识到相对论版本的量子力学不一致时，量子场论就发展成为无限多自由度的量子理论。在现代理解中，量子场论实际上是非相对论量子力学的基础，后者在极限上遵循前者。还有一种非相对论版本的量子场论，它可以描述非相对论粒子的少体物理，但也可以很好地用于描述多体物理和凝聚态物质。另一个非常有趣的联系是量子场论和统计场论之间的联系。相对论量子场论所需的许多概念只有从统计物理学的角度才能正确理解，而且，同样的概念也可用于描述随机理论，其中波动不是量子起源，而是有不同原因。这甚至超越了物理学和自然科学。相对论量子场论与群论、对称理论也有有趣的交集。具体来说，各种李群在理解基本粒子物理标准模型的现象方面起着重要作用。这里还可以提到时空对称性的后果，如守恒定律或粒子实际上的基本概念。它与（量子）信息论还有一个非常有趣的关系，目前正在更详细地探索。未来几年，很有可能对量子场动力学有进一步的了解。
益生菌在预防中的有益作用...
腹泻代表接受化学疗法的癌症患者的常见病情，可能会严重影响生活质量和治疗结果。化学疗法相关的腹泻是一种复杂的疾病，需要正确理解其潜在机制和预防和管理的有效策略（1）。腹泻是由各种因素引起的，主要是由癌症的侵略性和治疗性干预措施（如化学疗法）的副作用引起的。胃肠道粘膜是一种保护消化系统的关键屏障，它因破坏正常细胞过程的处理而易受损害。化学疗法诱导的腹泻是一种常见的表现，其特征在于抗癌药对肠壁上快速分裂的细胞的毒性作用。此外，肠道微生物群的改变，炎症和各种信号分子的释放进一步有助于破坏生理肠功能（1）。在预防和管理腹泻中使用益生菌是基于理论考虑和众多临床试验的结果（2-6）。乳酸细菌通过竞争致病细菌，产生细菌蛋白并增强跨皮性耐药性来解决营养不良中的关键作用（7）。它们的酶活性影响负责诱导腹泻的代谢物的激活或失活（8）。这种副作用不仅给患者带来不适，还可能导致剂量降低或此外，短链脂肪酸的产生，对于肠粘膜细胞的福祉至关重要，进一步有助于益生菌的抗diarheal作用（9，10）。与其他化学治疗剂相比，在包括大肠癌在内的各种癌症（包括大肠癌）的培养酶I抑制剂（包括结直肠癌）的治疗率更高的腹泻发生率有关（11）。
颌面外科中的人工智能。未来还是现在？
人工智能 (AI) 是当今医学领域的主要驱动力之一，在临床诊断领域具有明显的实用性，并且在改善患者治疗结果方面发挥着作用。机器学习技术（“机器学习” [ML]）源于人类的感受、学习和推理能力 1，基于逻辑算法的训练，通过这些算法，如果我们给机器一系列一般规则，机器就会在特定情况下做出决策。如今，人工智能应用已经非常多样化，已被用于改进诊断过程、识别罕见病症以及控制治疗后的结果。此外，由于 ML 技术具有很高的数据处理能力，创建具有多个记录的数据库可以帮助我们检测给定实体中的主要预后指标。毫无疑问，在医疗保健中纳入来自人工智能的元素正变得越来越频繁。主要包括：改善与患者沟通的计划、医疗监测系统、药物开发，以及最重要的是，在手术中，促进手术干预的机器人系统 2。尽管这些新技术在颌面外科领域的应用仍存在一定的局限性，但当今的外科医生需要正确理解它们的可能性、局限性和未来的挑战。在去年于巴塞罗那举行的世界移动通信大会上，展示了第一个能够通过与 5G 技术连接远程指导手术的 AI 平台（外科手术的进步 - TeleSurgeon 平台）。该系统可靠地减少了手术室中的错误，并在过程的最关键阶段依靠机器的建议。这些进步预示着一个非常光明的未来，尽管很难预测这些系统何时会在外科手术领域达到人类的能力；大多数预测都指向这发生在 2050 年代初。
人工智能机器的刑事责任
现代法律体系中的刑事责任概念以代理概念为基础，其中包括自主性、意向性和个人责任等概念。然而，随着技术的不断进步以及人工智能在我们日常生活中的使用日益增多，重要的任务被委托给人工智能驱动的系统。随着人工智能实体从经验中学习，它们会获取更多数据并提高编写自己算法的能力。因此，人工智能将逐渐独立于人类运行。人工智能和复杂的机器人越“聪明”，它们就越有可能对冲动做出反应。因此，我们逐渐使用代理而不是工具来处理问题，因此，不小心部署的先进人工智能系统将成为未来担忧的根源，因为人工智能系统已经自主地从事了对人类而言被视为非法的活动。因此，可能没有人应该为它们的行为的负面影响负责——尤其是当人们考虑到一台自学机器时。由于发现了问责漏洞，本论文探讨了将犯罪心理（犯罪心理）归咎于人工智能实体（特别是机器人等自主系统）的可行性。除了作为刑事责任的先决条件之外，承担责任的能力在现代刑法下也至关重要。然而，人工智能实体不具备人格——因为它们是机器，缺乏意识——因此，它们不能承担刑事责任。此外，考虑到人工智能实体可以犯罪，刑法是否可以包容自主机器行为的问题也随之而来。这个问题过于复杂，因为我们处理的是我们无法正确理解的算法，因此本论文将需要从机器角度与哲学方法相结合进行分析。通过假设人工智能实体具有自己的意识程度，将它们视为有罪心理持有者的可能性使未来变得不可想象。
白金汉郡严重暴力应对战略 2023 ...
目录 前言 严重暴力对受害者、他们的家人、社区和整个郡都会造成毁灭性的影响。它会让人感到恐惧，影响他们的幸福感，并带来经济损失。不良的童年经历，包括童年时期的创伤经历，可能会产生持久的影响，并导致成年后容易受到严重暴力问题的伤害。在全国范围内，自 2014 年以来，英格兰和威尔士的严重暴力事件有所增加。在白金汉郡，我们致力于在严重暴力开始之前就将其制止，并减少严重暴力问题的影响和受影响的人数。解决严重暴力的驱动因素需要我们与合作伙伴和社区共同努力。我们需要正确理解问题，并解决增加某人成为罪犯或受害者可能性的风险因素。预防是我们方法的核心。这一战略及其支持计划的实施重点是早期干预的重要性，以便为年轻人提供技能，让他们过上没有暴力的富有成效的生活。白金汉郡议会决心结束严重暴力可能造成的痛苦。我们将与合作伙伴共同努力，持续减少严重暴力事件，改善白金汉郡居民、工作人员和游客的健康和生活质量。 Cllr Arif Hussain 社区事务内阁成员 Craig McArdle 公司总监 – 成年人和健康 白金汉郡议会 介绍 我们很高兴推出 2023-2026 年严重暴力应对战略，该战略列出了我们未来 3 年的优先事项，目标是减少和预防严重暴力事件。该战略中的优先事项是根据对一系列白金汉郡合作组织的数据进行深入分析得出的。