XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System角度看
从...角度看通信协议和 QECC
代理-环境边界上的纠错码（QECC）。此类 QECC 可被视为在此类边界上实现或诱导时空的出现。在本文中，我们研究了代理间通信与时空之间的这种联系，利用了 TQFT 的不同实现。我们深入研究了在其边界上支持自旋网络作为计算系统的 TQFT：这些被称为拓扑量子神经网络 (TQNN)。TQNN 具有张量网络的自然表示，可实现 QECC。我们将 HaPPY 代码视为一个典型示例。然后，我们展示了通用 QECC 作为体边界代码如何诱导有效时空。QECC 中发生的有效空间和时间分离使得空间分离的观察者之间能够实现 LOCC 协议。然后，我们考虑 QECC 在 BF 和 Chern-Simons 理论中的实现，并表明 QECC 诱导的时空提供了 LOCC 所需的经典冗余。最后，我们考虑拓扑 M 理论作为 QECC 在更高时空维度中的实现。
从客户角度看循环商业模式
IEA，《2015-2023 年全球清洁能源和化石燃料投资》，IEA，巴黎 https://www.iea.org/data- and-statistics/charts/global-energy- investment-in-clean-energy-and-in-fossil-fuels-2015-2023，IEA。许可证：CC BY 4.0
从性别角度看人工智能对国家安全的风险
尾注 1. 根据即将发布的报告《妇女、和平与安全、技术与国家安全：我们正在建设什么样的世界？》，作者：Sahana Dharmapuri 和 Jolynn Shoemaker 2. Dan Hendrycks、Mantas Mazeika 和 Thomas Woodside，《灾难性人工智能风险概述》，人工智能安全中心，2023 年 10 月 9 日，https://arxiv.org/pdf/2306.12001.pdf 3. 联合国裁军研究所，《算法偏见和日益自主的技术武器化》，2018 年，https://unidir.org/files/publication/pdfs/ algorithmic-bias-and-the-weaponization-of-increasingly-autonomous-technologies-en-720.pdf 4. Zachary Arnold 和 Helen Toner，《人工智能事故：一种新兴威胁：可能造成什么后果？》会发生什么以及该怎么办”，安全与新兴技术中心”，2021 年 7 月，https://cset.georgetown.edu/publication/ai-accidents-an-emerging-threat/ 5. Ray Acheson，“性别与偏见：性别与杀手机器人有什么关系？”，阻止杀手机器人，2021 年，https://www.stopkillerrobots.org/wp-content/uploads/2021/09/Gender-and-Bias.pdf 6. Dan Hendrycks、Mantas Mazeika 和 Thomas Woodside，“灾难性人工智能风险概述”，人工智能安全中心，2023 年 10 月 9 日，https://arxiv.org/pdf/2306.12001.pdf 7. Nina Jankowicz，“深度伪造的威胁不是假设的。女性每天都能感受到这一点”，《华盛顿邮报》，2021 年 3 月 25 日，https://www.washingtonpost.com/opinions/2021/03/25/threat-deepfakes-isnt-hypothetical-women-feel-it-every-day/ 8. Beatrice Nolan，“OpenAI 测试表明，最新版本的 ChatGPT 告诉 TaskRabbit 员工，它是视障人士，需要帮助解决 CAPTCHA”，《商业内幕》，2023 年 3 月 16 日，https://www.businessinsider.com/gpt4-openai-chatgpt-taskrabbit-tricked-solve-captcha-test-2023-3?IR=T 9. Benjamin Weiser 和 Nate Schweber，“ChatGPT 律师自我解释”，《纽约时报》，2023 年 6 月 8 日， https://www.nytimes.com/2023/06/08/nyregion/lawyer-chatgpt-sanitians.html 10. Lucina Di Meco 和 Kristina Wilfore，“性别虚假信息是一个国家安全问题”，布鲁金斯学会，2021 年 3 月 8 日，https://www.brookings.edu/articles/gendered-disinformation-is-a-national-security-problem/ 11. Nina Jankowicz，“深度伪造的威胁并非假设。女性每天都能感受到这一点”，《华盛顿邮报》，2021 年 3 月 25 日，https://www.washingtonpost.com/opinions/2021/03/25/threat-deepfakes-isnt-hypothetical-women-feel-it-every-day/ 12. Victoria Krakovna 和 Janos Kramar，“对于受过训练的智能体来说，权力寻求是可能且具有预测性的”，DeepMind，2023 年，https://arxiv.org/abs/2304.06528 13. Dan Hendrycks、Mantas Mazeika 和 Thomas Woodside，“灾难性人工智能风险概述”，人工智能安全中心，2023 年 10 月 9 日，https://www.safe.ai/ai-risk#Deception 14. Ray Acheson，“性别与偏见：性别与杀手机器人有何关系？”，Stop Killer Robots，2021 年， https://www.stopkillerrobots.org/wp-content/uploads/2021/09/Gender-and- Bias.pdf 15. 克里斯蒂安·阿隆索、悉达思·科塔里、西德拉·雷曼、“人工智能如何扩大富国与穷国之间的差距”，国际货币基金组织博客，2020 年 12 月 2 日，https://www.imf.org/en/ Blogs/Articles/2020/12/02/blog-how-artificial-intelligence-could-widen-the-gap-between-rich-and-poor-nations 16. Leonardo Nicoletti 和 Dina Bass，“人类有偏见。生成式人工智能甚至更糟糕”，彭博社，2023 年，https://www.bloomberg.com/graphics/2023-generative-ai-bias/
从深度学习角度看对齐问题
在未来的几年或几十年里，通用人工智能 (AGI) 可能会在许多关键任务上超越人类的能力。我们认为，如果不付出巨大的努力去阻止它，AGI 可能会学会追求与人类利益相冲突 (即不一致) 的目标。如果像今天最强大的模型那样进行训练，AGI 可以学会采取欺骗行为以获得更高的奖励，学习不一致的内部表示目标 (这些目标可以超越其微调分布)，并使用寻求权力的策略来追求这些目标。我们回顾了这些特性的新证据。具有这些特性的 AGI 很难对齐，即使实际上并非如此，也可能看起来是对齐的。最后，我们简要概述了部署不一致的 AGI 可能会如何不可逆转地破坏人类对世界的控制，并回顾了旨在防止这种结果的研究方向。
从气候变化角度看意大利银冷杉种源的干旱响应
从气候变化的角度来看，地中海森林生态系统的恢复力与其应对干旱和气温升高的能力密切相关。这种能力可能受到物种或种源之间和种源内的遗传差异的影响。在不断变化的环境中，管理指南应权衡与当地和/或非当地种源相关的风险，以促进对恢复力强的森林遗传资源的有效保护和可持续管理。在本研究中，我们分析了托斯卡纳-艾米利亚亚平宁国家公园天然林和人工林中银冷杉 (Abies alba) 对干旱的生长反应，比较了该物种在意大利三个种源的生长表现：(a) 西阿尔卑斯山 - (b) 北亚平宁山 (当地) - (c) 南亚平宁山。干旱严重程度由标准化降水蒸散指数 (SPEI) 定义。我们通过评估气候-生长关系并应用基于树木年轮宽度的干旱“恢复力指数”(RRR) 进行了树木年轮学分析。人工林的平均生长速度比高度破碎的天然林更快，对严重干旱的恢复力更强，对严重干旱的恢复率也显著更高。冷杉种源的平均生长速度没有差异，而亚平宁南部种源的恢复力 (rec) 和恢复力 (resl) 明显优于西阿尔卑斯山种源，尤其是在中度 (rec + 5 – 15%, resl + 13 – 15%) 和极端 (rec + 20% %, resl + 22%) 干旱年份。当地种源表现出中间行为。与西阿尔卑斯山种源相比，南部和当地种源对干旱的恢复力更强，在气候变化应对战略的背景下，它们是非常重要的森林遗传资源。最后，根据 SPEI6 确定的年份计算的 RRR 指数趋势通常显示种源和再生模式之间的差异大于 SPEI12 确定的年份，这可能是由于生长季节山区反复发生的短期干旱增加所致。这些结果提供了有关气候变化下不同银冷杉种源的干旱反应的重要信息，强调了在森林管理和规划中考虑森林繁殖材料遗传背景的重要性。得益于与国家公园和当地森林管理者的密切合作，这些结果可能会得到具体的应用，例如，通过正确评估国家公园森林中种源辅助迁移的实用性，以及更好地管理剩余的银冷杉天然林。
![HTRF少数结合。套件-10k pts
HTRF鼠标刺激wt结合。套件-500 pts
l-3,5,3' - [125 I] -triioodothyine [i] -t3
使用现象细胞绘画和多机械染色试剂盒的表型歧视。
确保敏感的宿主细胞污染物检测
DNA使用Omni Bead Ruptor 12珠磨机均质器从大麻sativa中提取DNA，以进行样品制备。
充满信心地创建自己的荧光素酶细胞系。
针点定制GRNA设计工具
从新的角度看您的研究。
体外转录指南（IVT）和DSRNA检测的重要性
使用化学技术推动精度肿瘤学。](/simg/0/0c26db813ac8255cbdbccbd02747bde95861dfd7.webp)
HTRF少数结合。套件-10k pts HTRF鼠标刺激wt结合。套件-500 pts l-3,5,3' - [125 I] -triioodothyine [i] -t3 使用现象细胞绘画和多机械染色试剂盒的表型歧视。 确保敏感的宿主细胞污染物检测 DNA使用Omni Bead Ruptor 12珠磨机均质器从大麻sativa中提取DNA，以进行样品制备。 充满信心地创建自己的荧光素酶细胞系。 针点定制GRNA设计工具 从新的角度看您的研究。 体外转录指南（IVT）和DSRNA检测的重要性 使用化学技术推动精度肿瘤学。
本文档中提供的信息对于指定的批号和分析日期有效。此信息仅用于参考目的，不构成产品适用于任何特定用途的保证或保证。Revvity，Inc。，其子公司和/或分支机构（统称为“ REVVITY”）对使用本文档或本文所述的产品造成的任何错误或损害均不承担任何责任。REVVITY明确否认所有保证，包括对特定目的的适销性或适用性的保证，无论口头还是书面，明示或暗示，据称是由于任何贸易或任何交易的用法而引起的，与此处包含的信息或产品本身有关。
从性别角度看供应链脱碳
目前，近 40% 的《财富》500 强公司已经设定了净零目标。此类目标要求公司不仅要审查其直接（范围 1 和 2）排放，还要审查其间接（范围 3）排放——其中大部分来自其供应链。4 对于许多企业而言，范围 3 排放量占其总碳足迹的 70% 以上。5 例如，H&M 集团 2022 年的范围 3 排放量占其总排放量的 99.2%。6 虽然越来越多的公司投入资源以更好地了解、核算、管理和减少其供应链排放，但很少有人关注干预措施对这些供应链中工作人员的作用和影响。拥有复杂全球供应链的大型跨国公司的脱碳战略对世界各地的工人都有积极和消极的影响。在公司的供应链中，无论处于哪一层（按靠近最终产品定义），全球南方国家往往有大量工人，在某些行业，如服装和农业，这些工人中许多是女性。然而，目前大多数脱碳战略并未考虑脱碳举措对这些全球南方国家女性工人的影响。
从伦理、法律和社会角度看脑类器官和类器官智能
人类大脑类器官，又称大脑类器官或早期的“迷你大脑”，是重现人类大脑发育各个方面的 3D 细胞模型。它们在促进我们对神经发育和神经系统疾病的理解方面显示出巨大的希望。然而，前所未有的体外模拟人类大脑发育和功能的能力也带来了复杂的伦理、法律和社会挑战。类器官智能 (OI) 描述了将此类类器官与人工智能相结合以建立基本记忆和学习形式的持续运动。本文讨论了有关大脑类器官和 OI 的科学地位和前景、意识的概念化和心脑关系、伦理和法律层面的关键问题，包括道德地位、人与动物嵌合体、知情同意和治理问题，例如监督和监管。需要一个平衡的框架来允许重要的研究，同时解决公众的看法和道德问题。科学家、伦理学家、政策制定者和公众之间的跨学科视角和积极参与可以为类器官技术提供负责任的转化途径。可能需要一个深思熟虑、积极主动的治理框架来确保这一有前途的领域在道德上负责任的进展。
从伦理、法律和社会角度看脑类器官和类器官智能
人类大脑类器官，又称大脑类器官或早期的“微型大脑”，是重现人类大脑发育各个方面的 3D 细胞模型。它们在促进我们对神经发育和神经系统疾病的理解方面显示出巨大的潜力。然而，前所未有的体外模拟人类大脑发育和功能的能力也带来了复杂的伦理、法律和社会挑战。类器官智能 (OI) 描述了将此类类器官与人工智能相结合以建立基本记忆和学习形式的持续运动。本文讨论了有关大脑类器官和 OI 的科学地位和前景、意识的概念化和心脑关系、伦理和法律层面的关键问题，包括道德地位、人与动物嵌合体、知情同意以及监管等治理问题。需要一个平衡的框架来允许重要的研究，同时解决公众的看法和道德问题。科学家、伦理学家、政策制定者和公众之间的跨学科观点和积极参与可以为类器官技术提供负责任的转化途径。可能需要一个深思熟虑、积极主动的治理框架来确保这一有前景的领域取得合乎道德的负责任的进展。
从伦理和健康社会决定因素的角度看人工智能和精准医疗：最新文献综述方案
背景：精准医疗是一个快速发展的领域，主要由人工智能 (AI) 相关解决方案的发展推动。人工智能有助于对大量健康数据进行复杂分析、风险评估、疾病的早期发现以及及时启动高度个性化的预防性健康干预措施。尽管前景广阔，但人工智能相关技术的快速发展和使用引发的道德问题已导致国家和国际框架的发展，以解决人工智能的负责任使用问题。目标：我们旨在解决研究空白并提供新知识，涉及：(1) 现有人工智能应用的示例及其在精准医疗方面发挥的作用，(2) 可以使用哪些显着特征对它们进行分类，(3) 有哪些证据表明它们对精准医疗结果有影响，(4) 这些人工智能应用如何遵守既定的道德和负责任框架，以及 (5) 这些人工智能应用如何解决公平和健康的社会决定因素 (SDOH)。方法：本方案描述了精准医疗领域基于人工智能的新应用的最新文献综述。从 6 个电子数据库中检索了已发表和未发表的研究。本研究纳入的文章涵盖了数据库建立之初至 2023 年 1 月期间的文章。审查将涵盖主要将 AI 用作人类精准健康目的的主要或支持系统或方法的应用。它包括任何地理位置或环境，包括互联网、社区和急性或临床环境，报告临床、行为和心理社会结果，包括检测、诊断、促进、预防、管理和治疗相关结果。结果：这是迈向全面、最先进的文献综述的第一步，其中包括数据分析、结果和研究结果讨论，这些内容也将发表。将从 SDOH 的角度分析对公平的预期后果。关键字集群关系和分析将可视化，以表明哪些研究重点正在引领该领域的发展以及研究差距所在。结果将根据数据分析计划呈现，包括主要分析、来源可视化和二次分析。将讨论对未来研究和以人为本的公共卫生的影响。结论：审查结果将有可能指导人工智能应用的持续发展、未来缩小知识差距的研究以及与精准医疗相关的实践改进。关于现有人工智能应用示例、其显著特征、其在精准医疗方面的作用以及其存在的现有证据的新见解