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最终我们成为自己的化身：对人工智能和数字来世的探索
本文深入探讨了人工智能“数字来世”计划这一新兴行业，该计划旨在延续个人在物理存在之外的数字形象。本文采用数字民族志方法和媒体批评，研究了这些数字来世计划的文化含义、道德考量和用户体验。通过研究用户互动、媒体报道和人工智能驱动的死后再现的不断发展，本文试图阐明当代技术与数字来世领域精神之间的复杂相互作用。本文特别关注目前市场上或正在生产的三个最著名的数字来世计划：Eternime、HereAfter 和 Project December。这项研究为人工智能、文化实践和数字时代人类意识不断发展的本质之间的交集的持续讨论提供了见解。
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 , Yurong Yu 4 , Ian Crawford 5 , Scott Archer-Nicholls 6 , Philip James 7 , Ann Gledson 6 , Gavin Shaddick 8,3 , Robert Haines 2, 6, , Loïc Lannelongue 2 ,9,10,11,12 , Emily Lines 3 ,13 , Scott Hosking 3 ,14 , David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将持续增加且成本将持续降低的隐含假设背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信，环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区——以及当地研究可能带来巨大好处的地区——不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为主要考虑因素还将催化科学研究的创新方法
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 、Yurong Yu 4 、Ian Crawford 5 、Scott Archer-Nicholls 6 、Philip James 7 、Ann Gledson 6 、Gavin Shaddick 8,3 、Robert Haines 2, 6, 、Loïc Lannelongue 2 、9,10,11,12 、Emily Lines 3 、13 、Scott Hosking 3 、14 、David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将继续增加且成本将继续降低的隐含假设的背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区 - 以及当地研究可能带来巨大利益的地区 - 不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为首要考虑因素还将催化科学研究的创新方法。通过将这些变化与基于领域的科学需求理解相结合，我们可以以战略方式为最佳实践制定标准。计算方法的能源需求净零被定义为人类向大气中排放的温室气体与人类从大气中清除的温室气体相平衡的状态。实现净零排放需要社会、政治、经济和技术领域的协调努力 1 。人工智能和数据科学将在这一复杂过程中发挥关键作用，帮助我们了解并最终优化人为能源使用 2 。与这一潜在优势相竞争的是，人工智能和数据科学本身具有巨大的能源和环境成本 3,4 。人工智能研究、开发和应用的资源需求不断增加，各国面临着投资更大规模计算设施以跟上步伐的压力 5 。将环境可持续性嵌入人工智能。人们认识到这种做法对环境的潜在影响，从而推动人们努力使计算更具可持续性，包括采用更节能的硬件、更好地管理数据中心以及使用可再生能源为系统供电 6 。人们还认识到软件架构的作用很重要，要取得进展，需要用户熟练编写高效的代码，以最大限度地减少对环境的影响 5 。有一些举措正在推广用于研究的节能软件（例如，https://greensoftware.foundation/ ），同时还努力为计算科学家制定高级原则 7 。尽管如此，方法的环境可持续性目前并不是计算科学研究界任何部分的主要考虑因素，而且对于那些希望以可持续的方式开发或使用人工智能和数据科学的人来说，几乎没有指导方针。艾伦图灵研究所环境与可持续发展兴趣小组首次会议于 2022 年 3 月 15 日在曼彻斯特举行，会议以一场关于
1个社区财富建设策略持有我们自己的
吸引居民，他们有权对我们许多低收入家庭产生很大的影响。IMAX团队帮助居民最大化其收入，声称任何适用于其情况的权利。在2022/23，IMAX团队帮助居民又获得了573.5万英镑的年度福利权利。所声称的前五名辅助福利是个人独立付款日常生活，退休金信用，个人独立支付流动性，通用信贷和出勤津贴。IMAX团队是居民直接使用的推荐服务，议会部门和合作伙伴组织也参考IMAX。这是根据退休金信贷完成的，三个养老金信贷承担活动的竞选活动已为伊斯灵顿养老金领取者家庭获得了196.2万英镑的额外年度福利权利。这三个养老金信贷运动的总体经济影响为94.86亿英镑，是当地经济中额外收入的总数。
IDS 2935：在人工智能时代找到自己的声音 - 探索 1
声音通常被称为第一乐器，而且可以说，它是我们最熟悉的乐器。从我们出生的那一刻起，我们都非常擅长用我们的声音来表达我们想要的东西，通过各种各样的发声方式，随着时间的推移，这些发声方式变得越来越复杂，最终塑造了我们是谁以及我们如何与周围的世界互动。然而，尽管我们非常熟悉并且技术娴熟，但声音也是最难以分类和理论化的工具——尤其是技术复制和中介。人工智能正在彻底改变语音技术的格局，并随之改变我们与自己和周围人的关系。除了看似无限的表达能力外，声音还是个人和社会身份构建和交流的最重要场所之一。我们将共同通过声音的背景及其与我们不同身份的许多方面的交集来探索体现、代理和权力的问题，包括（但不限于）种族、民族、性别、阶级、宗教、年龄、性取向和（残疾）能力，以加深我们对我们的声音如何影响我们自己和他人在日益多样化和技术介导的全球社会中对自己的理解的理解。
创建自己的个人恢复计划
2。CHALLENGES可能会带来我成功的最大障碍？我目前的应对技巧不足？我需要改进它们吗？我是否需要帮助或鼓励的时候，我是否有支持系统（家人朋友，支持小组）？我是否需要解决法律或财务问题？3。我可以承诺遵循我将创建的步骤，以便改变自己的生活吗？我可以诚实地说，我准备做出这一重大的积极变化，以拥抱康复？愿意尽一切努力使我的康复发生？
NEP-233：种植自己的蔬菜：堆肥
可以将某些动物粪便添加到您的堆肥中，但必须安全地进行。您不想将有害的微生物引入花园。您的家庭邮政不需要动物肥料对您的花园有帮助。如果您想堆肥动物粪便，请参阅肯塔基大学合作推广出版物堆肥：管理院子废物的指南（HO-75），并联系您的县代理商以获取更多信息。
关于在学习过程中道德使用人工智能工具的指导简单规则：道德使用人工智能工具=在学习过程中使用人工智能工具进行自己的学习
本文件对学术不端行为给出了明确的定义，并在剽窃定义中特别提到了人工智能工具的使用，如下所示：如果您对这些问题或评估目标有任何疑问，您应该参考以下图书馆指南之一，或者在提交之前联系您的讲师。有用的资源和 IC 图书馆指南图书馆使用生成式人工智能工具指南生成式人工智能指南 | 管理和支持服务 | 伦敦帝国理工学院图书馆参考管理指南参考管理 | 管理和支持服务 | 伦敦帝国理工学院图书馆剽窃和学术诚信指南剽窃、学术诚信和考试违规 | 管理和支持服务 |伦敦帝国理工学院 IC 学生会 -> 剽窃、串通及其他违法行为的定义 https://www.imperialcollegeunion.org/advice/academic-issues/academic-misconduct 考试与评估：学术诚信 版本 1.0 2023.10.09
什么是带您自己的设备（BYOD）？
使用数字技术是维多利亚时代课程F-10的强制性组成部分。安全，适当地使用数字技术，包括互联网，应用程序，计算机和平板电脑，可以为学生提供丰富的机会，以多种方式支持学习和发展。通过增加对数字技术的访问，学生可以从互动，协作，个性化，引人入胜和变革性的学习中受益。数字技术使我们的学生能够与学生互动并创建高质量的内容，资源和工具。它还可以针对学生的特定需求和兴趣量身定制个性化学习，并改变评估，报告和反馈，推动新形式的协作和沟通形式。Maffra中学认为，在学校使用数字技术可以发展有价值的技能和知识，并使学生在我们的全球化和相互联系的世界中蓬勃发展。我们学校的愿景是授权学生安全地使用数字技术
选择计划时要问自己的问题
将市场上的健康计划与每个计划的质量评级（或“星级”评级）进行比较。计划的评级为 1-5 级。这些评级让您客观地了解每个计划与您所在州和全国其他 Marketplace 计划的比较情况。五星表示该计划质量最高。在某些情况下，可能无法提供星级评定，例如当计划是新计划或注册人数较少时。没有星级评定并不意味着计划质量评级低。有关星级评定的更多信息，请访问 HealthCare.gov/quality-ratings。
找到我自己的路径信息文本14 tex
阿尔茨海默氏病（AD）是一种神经退行性疾病，其特征是记忆力和其他认知功能的前期下降，最终导致痴呆症。根据2019年世界阿尔茨海默氏症的报告，据估计，目前有5000万人患有AD和相关疾病的人，由于人口越来越老化，预计到2050年，这一数字预计将增加到1.5亿。AD是由Alois Alzheimer在1907年描述的，他将广告与大脑中的组织病理学标志相关联：老年斑块和神经纤维缠结（NFTS）。仅在1980年之后才发现斑块主要由淀粉样蛋白β肽的凝集组成（Aβ）（Glenner and Wong 1984），而神经纤维缠结的主要组成部分是错误折叠的tau蛋白（TAU）（tau）（grundke-iq bal et a e e eT al。1986）。 In 1992, Hardy and Higgins (Hardy and Higgins 1992 ) formulated the so-called amyloid cascade hypothesis for the progression of AD: “the deposition of A β , the main component of the plaques, is the causative agent of Alzheimer's pathol- ogy and the neurofibrillary tangles, cell loss, vascular damage, and dementia follow as a direct result of这个沉积”。 随后，这一假设经过了多年的修订：尽管老年斑块与AD相关，但它们的存在与疾病的严重程度并不严格相关。 高水平的可溶性Aβ与认知降低的存在和程度更好地相关。 的确，弥漫性淀粉样蛋白斑块通常存在于认知完整的老年人的大脑中。 类似地，已经证明β单体缺乏神经毒性（Shankar等人 2002）。1986）。In 1992, Hardy and Higgins (Hardy and Higgins 1992 ) formulated the so-called amyloid cascade hypothesis for the progression of AD: “the deposition of A β , the main component of the plaques, is the causative agent of Alzheimer's pathol- ogy and the neurofibrillary tangles, cell loss, vascular damage, and dementia follow as a direct result of这个沉积”。随后，这一假设经过了多年的修订：尽管老年斑块与AD相关，但它们的存在与疾病的严重程度并不严格相关。高水平的可溶性Aβ与认知降低的存在和程度更好地相关。的确，弥漫性淀粉样蛋白斑块通常存在于认知完整的老年人的大脑中。类似地，已经证明β单体缺乏神经毒性（Shankar等人2002）。2002）。一些作者（例如，参见Haass和Selkoe 2007）推翻了传统观点，并声称β的大骨料实际上可能是惰性的，甚至可以保护健康的神经元。2008），实际上被认为是神经保护作用（Giuffrida等人2009; Zou等。此外，实验数据表明，淀粉样蛋白级联假说无法对AD的演变提供完全令人满意的描述，因为β和Tau似乎以协同的方式起作用以引起细胞死亡（例如，参见Ittner和Götz，2011年； Ricciarelli 2011; Ricciarelli and Ricciarelli and ricciarelli and ricciarelli and rricciarelli and ricciarelli and rricciarelli and ricciarelli and 2017）。在这些结果的基础上，已经假定在AD进程中，“Aβ是触发因素，而Tau是子弹”（Bloom 2014）。因此，尽管β和tau目前仍然是AD治疗的主要治疗靶标（但到目前为止缺乏有效的疗法），但我们将在Sect中看到。2最近的文献表明，两种蛋白质之间的相互作用对于疾病的发展至关重要，必须考虑到不应分别针对两种蛋白质的新疗法的发展。我们提到的是Bertsch等。（2021b）讨论当前的医学文献。数学模型是计算机模拟的基础，该模拟是在体内和体外研究中有效补充的硅研究中所谓的。在Carbonell等人中可以找到有关2018年现有数学模型的详尽历史概述。（2018）。在对宏观建模的最新贡献中，我们提到（Bertsch等人。2020; Raj等。2020，2021a; Fornari等。2019，2020; Franchi等。2020; Goriely等。2020; Kevrekidis等。2021;汤普森等。2020，2021; Weickenmeier等。2019）及其参考。Bertsch等人讨论了几种数学模型，它们的困难，利弊。（2021b），作者提出了一个高度灵活的数学模型，旨在考虑