私人商业太空旅游将乘客送往外太空不再是一个遥不可及的幻想,相反,随着太空技术的迅猛发展,包括可重复使用运载火箭 (RLV) 的发展,以及维珍银河、SpaceX、蓝色起源等私营公司越来越多地参与太空旅游探索和应用的研究和资助,它即将成为负担得起的现实。它也受到了公众的极大关注。这些发展反映了太空旅游在不久的将来的无限可能性和必然性。然而,太空旅游也可能带来许多关键的法律问题,必须予以解决,以确保太空旅游的持续和可持续发展,并确保所有相关利益攸关方的权利,包括运营商、乘客、发射国等。本研究论文将重点介绍与太空旅游相关的关键法律问题。本文将批判性地分析现行国际空间条约在处理这些问题方面的效率。最后,本文还将尝试为这些与太空旅游有关的法律难题提供一些建议和解决方案。
除了可解释性(自去年以来,组织在这方面有所改进)之外,大多数其他维度要么保持不变,要么恶化。这令人担忧,因为从广义上讲,人工智能系统对结果的可解释性似乎有所改善,但在“展示”其工作方式(透明度)或“证明”其工作方式(可审计性)方面却没有相应的改善。如果组织通常可以在不展示或证明人工智能结果的情况下更好地解释人工智能结果,那么他们可能对可解释性过于乐观,或者更依赖解释而不是具体证据。独立非营利组织 Partnership on AI 发布的研究还发现,实践中的可解释性未能提高外部利益相关者(例如最终用户和客户)的透明度和问责制,因为它目前服务于内部利益相关者(例如工程师和开发人员)的利益。29
过去几年中,美国 12 个州、波多黎各、华盛顿特区以及 200 多个其他城市和县(这些地区的电力需求占美国电力需求的三分之一以上)都制定了实现 100% 无碳电力的目标。1 这些实体开始探索如何实现其目标时,出现了一个共同的主题:现有技术可以实现大幅脱碳,但需要稳定的零碳电力才能可靠且经济高效地彻底消除化石燃料。可靠性挑战在城市地区最为严峻,因为这些地区难以扩大输电能力以进口清洁能源,而且大量弱势群体面临着历史性的化石燃料发电厂污染风险。虽然当今的可再生能源和储能技术在平准化或平均基础上通常比化石燃料调峰发电厂便宜,但当今调峰发电厂的可靠性功能很难被取代。例如,纽约 75% 以上的调峰机组在调度以满足电网需求时运行时间超过 15 小时,远远超出了当今技术最具成本效益的一到八小时的持续时间。事实上,能源 + 环境经济学 (E3) 2019 年的一项研究发现,只有 6% 到 11% 的纽约调峰机组的运行在技术上可以用当今的商业存储技术取代,主要是因为需要长时间运行。2 然而,还没有研究检查过接近商业化的长时储能技术的影响。在这项研究中,我们检查了储能——特别是一类新兴的超低成本、长时储能——是否能在经济上与纽约的单位、小时运营相匹配。
这个公理并没有明确地宣称意识在时间上是离散的。3 个时间的确切值并不重要,重要的是不存在“叠加的时间体验”,这听起来可能是一个奇怪而琐碎的公理,但它的相关性将在后面更加清晰地显现出来。
主算法(算法 1)首先从我们需要解决的目标 6 实例(算法 2)创建一个子实例任务池,并可能从其他未解决的实例中创建子实例以进一步提高性能(选项 MIX)。通常,任务池包含 100,000 个任务或子实例。8 在每次迭代中,采样器/老虎机从池中挑选一批任务子实例并将其传递给 9 RL 代理。一批通常有 500 个任务或子实例(算法 3)。10 基于蒙特卡洛树搜索(算法 4)的 RL 代理,借助神经网络(CNN 或 11 GNN)进行增强,尝试解决这些实例。对于批次中的每个实例,MCTS 都会在给定的资源预算下寻找一个解决方案,对于生成的每个成功解决方案,MCTS 还会为策略/价值深度网络(训练器)生成一系列新的训练数据,以进一步更新其网络参数。每个实例的 MCTS 成功/失败状态都会发送回采样器/老虎机以调整其权重。每次成功的尝试不仅会生成一个有效的解决方案,还会为训练器改进策略/价值数据,以训练代理的深度网络。训练器会保留一个大小为 100000 的池子,用于存储 MCTS 生成的最新训练数据,并训练网络。每个训练批次都会均匀随机抽样。所有实验均在配备 2x18 19 核 Xeon Skylake 6154 CPU 和 5 个 Nvidia Tesla V100 16GB GPU 的机器上完成,所有训练组件均使用学习率为 0 的 Adam。 002作为默认优化器。MCTS模拟次数R设置为1600,Exp3每次迭代采样的batch size M设置为500。
关键词:颗粒介质;流体力学;流变学、CFD;DEM;人工智能;机器学习和神经网络。背景和目标:该研究项目是圣艾蒂安矿业学院(法国顶级工程学院)与世界核能领导者 Orano 长期合作的一部分。该项目专注于颗粒流建模。这些流体具有与传统流体不同的迷人特征。我们在自然环境(泥流、雪崩……)或工业过程(粉末混合、气动输送、筒仓排放……)中发现它们,其中有各种材料(金属、氧化物、有机化合物……)。我们的研究小组开发了数值策略来高效、快速地模拟涉及大量粒子(10 6 10 18 )的工业过程。在这篇博士论文中,候选人将探索人工智能的潜力,以减少使用离散元法 (DEM) 进行模拟生成的数据量,离散元法通常用于对颗粒物质进行建模。他/她将使用这种简化的信息(例如以本构方程的形式)来输入 CFD 模型。研究结果将发表在该领域的顶级期刊上,并由博士生在国际会议上发表。所需个人资料和技能:至少在以下领域获得硕士学位:流体力学、材料物理、软物质物理、数值模拟。您喜欢建模和解决难题。好奇心、严谨性、参与度、批判性分析能力、倾听能力,当然还有对科学和技术的热情,这些都是成功答辩优秀论文的关键资产。英语流利 + 愿意学习基础法语。申请:文件包括四项:求职信 + 简历 + 至少一封推荐信 + 硕士排名或学术成绩。其他:最好从 2020 年 10 月 1 日开始。在工业资助和合作下
摘要:当今所有的神经科学都是以皮质为中心的。一切都与大脑有关。思想留给哲学家或神学家去辩论。然而,产前和围产期心理学的支持者知道,我们不仅仅是细胞和激素。虽然毫无疑问大脑是物质的——也就是说,它可以看到、触摸和测量,因此遵循牛顿物理定律(经典物理学)——但这种唯物主义方法与量子物理学前沿学术研究的确凿科学数据相矛盾。量子物理学规定,所有物质都是由粒子和波以及称为波粒的中间状态组成的。它把我们从“常识”带到了“量子非局域性”——揭示了一个越来越令人困惑的现实。鉴于量子生物学领域的最新研究,特别是通过纠缠和非局域性现象、心身医学、安慰剂效应和心灵感应,可以理解母亲与孩子之间的产前交流以及产前和出生记忆。关键词:神经生物学、研究和理论、产前和围产期心理学、大脑、思维、意识、量子生物学、微管
在量子信息理论中,量子通道表示系统中离散时间的变化,在理想意义上,这些变化可以通过物理过程实现。从数学上讲,量子通道用完全正且保迹的线性映射表示,形式为Φ:L(C n)→L(C m),其中L(C n)是从C n到自身的线性映射或算子集,对于L(C m)也是如此。如果系统在通道Φ表示的动作之前的状态用密度算子ρ∈L(C n)表示,那么通道动作后的状态由密度算子Φ(ρ)∈L(C m)给出。本文主要研究n = m的通道,它们表示离散时间变化保持物理系统大小的常见情况。 (量子通道的输入和输出系统的大小由底层空间 C n 的维度反映
Eric G. Berman 于 2004 年加入小型武器调查,担任项目总监,并于 2016 年成为该机构的总监。他曾于 1990 年受聘于联合国裁军事务部,随后担任联合国柬埔寨过渡时期权力机构副发言人、联合国总干事特别助理。联合国日内瓦办事处和联合国国际调查委员会(卢旺达)政治问题专家。他发表了许多关于联合国和非洲安全问题(特别是关于维持和平任务和小武器扩散)以及军备控制措施以及安全和库存管理的文章。
南海是世界上最具争议的领土争端地区之一。七个沿海国家对南海重叠部分的主权存在争议,美国也保持着有影响力的海军存在。南海鱼类和碳氢化合物资源丰富,具有重要的军事价值,是投射力量的场所。全球三分之一的贸易每年经过南海。本文旨在揭示南海冲突对中国战略前景的影响,并从三个理论视角来探讨这一问题:建构主义、现实主义和分解主义。本文最后断言,中国在南海的行动表明了一种基于进攻性现实主义原则的战略前景。咄咄逼人的言论,加上海军现代化、岛屿建设、打破现状的意愿以及缺乏有意义的机构合作,表明北京主要关心的是积累权力并最终实现亚太地区的权力过渡。尽管进攻性现实主义认为国际体系的结构性环境是这种观点的主要因果机制,但本文认为国家历史和身份认同是北京更倾向于采取这种进攻性战略观点的因素。