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World File Search System革命
在第四次工业革命中抢购专利
论文应作为pdf或Word文件提交给swps@sussex.ac.uk。首页应包括：标题，摘要，关键字和作者的名称和分支机构。副编辑将考虑该论文出版，后者可能会要求两名裁判提供审查。我们的目标是在提交后三周内发送裁判报告。可以要求作者提交该论文的修订版，并回复裁判的评论，向swps@sussex.ac.uk。编辑们就本系列中包含该论文的最终决定做出了最终决定。提交时，作者应指示论文是否已经进行了同行评审（在其他系列，期刊或书籍中），在这种情况下，编辑人员可以决定跳过审核过程。一旦将纸包含在SWP中，作者就会维护版权。
爱尔兰的分治、革命和另类未来
本文在跨学科和全岛框架内讨论了爱尔兰女性的分治小说。通过仔细阅读经历过爱尔兰分治的女性创作的小说，本文追溯了她们如何记录这一时期并展望替代的未来。将她们的作品置于更广泛的机构记忆关系中，本文旨在增进我们对持久创伤及其后记忆的理解。在百年纪念十年（2012-2023）之后，突出女性的分治叙事如何改变或取代关于爱尔兰革命的主导元叙事？2023 年是《贝尔法斯特/耶稣受难日协议》签署 25 周年。在英国脱欧和爱尔兰边界争议持续不断的背景下，这些重要纪念日的交汇引发了关于如何从爱尔兰的角度处理这段紧张历史的问题。
Viva的时尚解决方案：革命性的内部和外部空间
“在建筑覆层和室内设计的动态世界中，Viva在铝制复合板（ACP）的领导者（ACP）中雕刻了一个利基市场。，该品牌拥有丰富的遗产，跨越了二十年，是质量，创新和风格的代名词。通过与建筑师和室内设计师合作，Viva开发了一种产品组合，可满足各种口味和趋势。是饰面饰面，石材纹理还是木制外观，Viva的ACP系列将美学与功能性结合在一起。通过强大的研发，广泛的自定义选择以及对可持续性的承诺，Viva不仅改变了内饰，而且还随着其在出口市场中日益增长的影响而产生了全球影响。”
密苏里州植物园：革命性物种识别（RSI）项目情况说明书
●密苏里植物园是世界上最大的草药之一的所在地，是植物学最伟大的发展之一。●草药是世界上保存的植物标本的图书馆，提供了有关植物多样性，分布，地理和生态学的基本信息。●革命性物种识别（RSI）项目是一项变革性的计划，旨在将密苏里植物园广泛的植物标本室收藏数字化。该项目将利用最先进的人工智能（AI）技术来加速植物物种识别识别，这将为全球的恢复和保护工作提供依据。●AI技术将自动检测到独特的植物特征，该特征将用于创建植物特征的在线参考库。然后，科学家将能够将图像和其他数据从不明的工厂上传到一个新的项目网站，以快速自动化物种识别。●除了加速全球恢复和保护工作外，该项目还可以通过在植物分类学和制药室创建植物分类法和制造植物分类方面提供宝贵的培训计划来开发下一代植物专家。●这项具有里程碑意义的计划是由匿名$ 1440万美元的赠款（近年来植物学最大的赠款）在未来六年内将600万个植物标本在线上带来600万个植物标本的可能性，使全球科学家，保护主义者和政策制定者可以免费访问关键数据。
认知神经科学革命的困境
神经结构表示是脑图或模型样结构，在结构上类似于它们所代表的内容。这些表示绝对是“认知神经科学革命”的核心，因为它们是与革命者的机械承诺兼容的唯一类型。至关重要的是，这些同样的承诺必须在神经元活性的漩涡中观察到结构表示。在这里，我认为，无论观察的时空尺度如何，我们的神经元活性中都没有观察到结构表达。我的论点首先引入了“认知神经科学革命”（第1节），并勾勒出对结构表现形式的突出，广泛采用的说法（§2）。然后，我将咨询各种在各种时空尺度上描述我们的神经元活动的报告，认为它们都没有报告存在结构表示的存在（§3）。在对我的分析（第4节）中偏转了某些直觉异议之后，我将得出结论，在没有神经结构表达的情况下，代表性和机制不能融合在一起，因此“认知神经科学革命”被迫放弃其主要承诺之一（§5）。
绿色AI：人工智能和能源革命的政策议程
2024年5月Kenddrick Chan Devorah West Marie Teo Harriet Harriet Brown Tom Westgarth Thomas Smith
伊拉克战争和美国的军事革命
关于所谓的美国“军事事务革命”或RMA的辩论自世界电视屏幕以来一直在激光指定飞机的瞄准交叉和CNN新闻报道的目的地，在1991年的海湾战争中。现在，在最近十年关注中东的反企业（硬币）行动之后，跨大西洋越来越重视中国崛起的挑战，并重返了熟悉的地理政治思想以及美国技术提供的军事优势。被称为“第三偏移战略”的东西试图维持美军的技术优势，尽管具有巨大的资本投资。因此，Shimko讨论的问题与美国的盛大战略和当前的“重新平衡亚洲”政策特别相关。
2024-2025 CRA QUAD纸：启用医疗保健的AI革命
尽管美国已投资于无障碍健康的数据集（例如，我们所有人目前包括近一百万参与者的基因组和临床数据），但需要更多代表性的数据来为所有美国人创建个性化医学。当前数据集的大小不足以发现症状或状况不经常观察到的患者的医学相关模式。有充分的理由相信，从chatgpt到dall-e的生成型AI的课程在其中培训更多的数据导致了极大的结果，同样适用于AI的医疗应用。当我们为医疗保健数据创新AI时，我们必须通过遵循既定的指南和标准（例如，《卫生AI AI的保证标准指南》）来确保质量数据是从个人中提供的。
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