这些微小的生物可以利用其软体体系来促进机车的促进,[5]持续记忆,[6]和计算。[7,8]这种模式在更大的生物中也存在:通过利用其肌肉骨骼系统的机制,脊椎动物也可以实现一种体力智力[9,10],从而将认知资源释放出来,以提高认知资源来获得高级理性。[1,11]软机器人技术的建立是出于设计能够类似地利用这种身体上的物理智力来简化其环境相互作用并减轻生活中的计算负担的明确目的。[12]然而,尽管软物质工程在生物启发的功能中取得了很大进步的发展,但这些材料的整体转移到具有真正生物启发的自主权的软机器人中,仍然在很大程度上未实现。在此障碍的核心是软机器人控制。软机器人的Chie量集中在功能性,可变形材料的制造[13,14]和致动[15,16] [17-19],[17-19]在每个区域中驱动了实质性的创新。相比之下,软机器人感知的发展较少,[20,21]学习,[22,23]和对照。[24 - 26]
•数据库组成的96 x 97均等水平网格和90个垂直级别•数据库存储一个金星日数据以说明昼夜行为•考虑多个太阳能和云反照率方案
过去十年,地缘政治发展以及世界各主要经济体对此的政策反应对经济开放和全球化进程提出了挑战,并对中央银行运作的经济环境产生了影响。欧洲再次爆发战争以及 2022 年俄罗斯入侵乌克兰引发的能源冲击是一系列事件中的最新事件,这些事件促使欧盟 (EU) 制定了其开放战略自主 (OSA) 议程。本报告是从中央银行的角度对这些发展进行广泛评估的尝试。它分析了欧盟的经济相互依存关系及其对贸易和金融的影响,重点关注能源、关键原材料、食品、外国直接投资和金融市场基础设施等具有战略重要性的方面。在此背景下,本报告讨论了欧盟 OSA 政策议程的相关方面,该议程涵盖贸易、工业和国家援助措施,以及欧盟加强和保护内部市场和进一步发展经济和货币联盟 (EMU) 的举措。本文重点介绍了在这种背景下出现的一些政策选择和权衡,以及对欧洲央行货币政策和其他政策的可能影响。
制定使用生成人工智能 (GAI) 的法律迫在眉睫。2022 年年底,OpenAI 向国际公众推出了其突破性的软件 ChatGPT,每月有 18 亿用户使用。从来没有一项技术应用如此迅速地取得成功。在本文中,作者概述了人工智能 (AI) 的历史,讨论了当今生成人工智能 (GAI) 技术的使用方式,并描述了 GAI 在所有学习领域的教育中的未来应用。重点是分析 GAI 的优点和缺点,特别关注人类代理与机器代理的考虑。作者研究了避免当前使用 GAI 出现问题的方法。还考虑了人类未来可以使用 GAI 的方式,同时保持自己的权力、自主权和控制力。为了支持这一点,马歇尔·麦克卢汉的电子媒体定律被修订为“生成人工智能定律”,以帮助从幼儿园到高等教育的教育工作者在“GAI时代”进行教学。
2011 年 12 月,来自马里兰州的 14 岁女孩 Anais Fournier(“Anais”)和朋友在商场里喝了一杯 24 盎司的 Monster 能量饮料。2 24 小时内,Anais 又喝了第二杯 24 盎司的能量饮料。2 Anais 喝的两杯 Monster 能量饮料总共含有约 480 毫克(“mg”)的咖啡因。3 喝下第二杯饮料几小时后,Anais 心脏骤停,随后死于心律失常。4 尸检发现,咖啡因中毒导致 Anais 心律失常 5 并阻碍了她的心脏泵血能力。6 事实证明,Anais 患有一种名为二尖瓣脱垂(“MVP”)的先天性心脏病 7 ,这种疾病会导致心脏瓣膜无法正常关闭。8 无论如何,这种疾病通常不会危及生命;有些人需要治疗,而有些人则不需要。9
摘要:脑机接口 (BCI) 可以检测特定的脑电图模式并将其转换为外部设备的控制信号,为患有严重运动障碍的人提供与外界沟通和互动的替代/附加渠道。许多基于脑电图的 BCI 依赖于 P300 事件相关电位,主要是因为它们需要的用户训练时间相对较短,并且选择速度更快。本文提出了一种基于 P300 的便携式嵌入式 BCI 系统,该系统通过基于 FPGA(现场可编程门阵列)的嵌入式硬件平台实现,确保灵活性、可靠性和高性能。该系统在用户视觉刺激期间获取脑电图数据并实时处理这些数据,以正确检测和识别脑电图特征。BCI 系统旨在允许用户执行通信和家庭自动化控制。
过去十年,人工智能 (AI) 在各个领域取得了指数级的进步。技术越来越智能,越来越自主,决策能力也越来越强。这些技术包括自动驾驶汽车、无人机、人形机器人等先进技术,以及语音代理、社交媒体或娱乐应用程序等我们每天接触的各种系统。自主智能系统的先进功能具有许多优势,例如自动执行冗余任务、支持更好的个性化、增强预测和提供决策支持。然而,在某些情况下,这些技术也对人类自主性构成威胁,因为它们过度优化了工作流程、超个性化,或者没有给用户足够的选择、控制或决策机会。此外,由于它们本质上是黑箱的,它们还带来了道德挑战,例如缺乏透明度和问责制。随着自主智能技术在我们的日常生活中越来越普及,这些问题导致了如何解决人类和机器自主性之间的摩擦的难题。以人为本的人工智能研究人员一直在开发模型和方法,以使用可解释性、玻璃盒 ML 模型和其他以用户为中心的方法来实现公平、透明和可追溯的人工智能技术。然而,在确定能够让我们开发基于人工智能的技术而不危及人类控制、代理和自主权的方法方面仍然存在差距。目前还不清楚人类和机器自主性之间的紧张关系在不同的应用环境中如何变化,以及来自不同领域的研究人员如何看待这种紧张关系(例如,计算机科学、哲学和伦理学、心理学、社会科学、人机交互等)。本文集是 2020 年 NordiCHI 会议上就同一研究主题举行的国际研讨会的延伸贡献(研讨会网站)。它通过将人机交互(A6)、临床决策支持系统(A4)、家庭自动化(A7)、无人机自主管理(A3)等各个领域的观点引入到人工智能的日常应用(A5),扩展了自主性的概念。此外,它还从监管角度 (A2) 和哲学角度 (A1) 深入了解了人工智能对人类自主性的挑战。下面我们将向读者简要介绍每一项贡献,从领域通用概念分析到领域特定实证研究。
本研究涉及人类自主权的社会技术基础。借鉴最近关于人工智能伦理的文献、关于自主权维度的哲学文献以及独立的哲学审查,我们首先提出了一个人类自主权的多维模型,然后讨论了人工智能系统如何支持或阻碍人类自主权。由此浮现出的是一幅具有哲学动机的自主权图景,以及个人自主权在算法系统背景下提出的规范性要求。从同意到数据收集和处理,到计算任务和界面设计,到制度和社会考虑,必须考虑与社会技术系统相关的各个方面,以便全面了解人工智能系统对人类自主权的潜在影响。很明显,人类代理如何通过强制或操纵来阻碍彼此的自主权,或者他们如何尊重彼此的自主权。人工智能系统可以促进或阻碍人类的自主性,但它们真的可以尊重或不尊重一个人的自主性吗?我们主张一种哲学观点,即人工智能系统——虽然不是道德主体或责任承担者,也不能真正尊重或不尊重——却受所谓的“应有规范”的支配。这解释了人工智能系统所面临的规范性。负责任的人(设计者、用户等)有职责和应有的规范,这些职责和规范与这些应有的规范相对应。