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黑暗英里加里东尼亚松林计划
加里东尼亚松林是苏格兰高地古老的苏格兰本土松林残余仍然存在的地区。它曾经是一片横跨苏格兰高地的广阔森林。由于气候变化、农业、燃料、建筑和人工林的清理，它已经枯竭了数千年。黑暗英里加里东尼亚松林是苏格兰国家森林中 22 个独立松林之一。苏格兰林业和土地局 (FLS) 内的所有松林的所有权均由“生命之树”的詹姆斯·雷尼 (James Rainey) 于 2021 年作为加里东尼亚松林恢复项目的一部分进行评估。该项目的目的是进一步了解加里东尼亚松林，改善利益相关者之间的关系并促进积极的场地管理。评估考虑了健康和恢复力的四个特征：
英国达勒姆光明与黑暗策略
我们的研究被称为“光明与黑暗策略”。这是一种开创性的方法，因为我们认识到，达勒姆非凡的夜间环境不仅取决于其黑暗的自然景观，还取决于其标志性景点的照明——例如 12 世纪的大教堂和城堡，以及构成城市结构的著名狭窄小巷系统（称为 Vennels）。
有关我们黑暗和安静的天空的最新空间政策声明
compasse代表了与黑暗和放射奎特天空的保护，外太空的安全和可持续使用以及相关问题的利益，并使AAS成员成为保护美国天文学的有效拥护者。compasse.aas.org
呼吁保护黑暗宁静的天空免受卫星星座有害干扰
低地球轨道 (LEO) 卫星数量的不断增加增强了全球通信和地球观测，支持太空商业是许多政府的首要任务。与此同时，低地球轨道卫星数量的激增对天文观测和研究以及暗夜静谧天空的保护产生了负面影响。这些卫星将阳光反射到光学望远镜上，其无线电发射影响射电天文台，危及我们通过天文学获得重要科学发现的机会。天空外观的变化也影响着我们的文化遗产和环境。地面天文台和低地球轨道上的太空望远镜都受到影响，由于卫星星座的全球性，地球上没有任何地方可以逃脱其影响。受干扰最小的暗夜静谧天空 1 对于开展天文学基础研究以及行星防御、技术开发和高精度地理定位等重要公共服务至关重要。
研究人工智能作为 B2B 关系新参与者的黑暗力量后果
工业营销中的人工智能 (AI) 已从各种理论视角引起了广泛研究关注，其中新兴的研究主题是研究 AI 的阴暗面。研究人员对 AI 营销解决方案的购买者和供应商进行了 34 次半结构化访谈，以调查 AI“黑暗势力”对 B2B 关系的影响。我们将 AI 视为一种新的参与者，它模糊了参与者-资源-活动模型的界限。研究结果表明，AI 现在被认为是 B2B 网络中的新参与者，它具有算法守门等黑暗势力后果，从而引发了非人性化效应。此外，AI 依赖于对数据集的访问，这推高了资源成本。AI 营销解决方案缺乏问责制，导致机会主义行为损害参与者关系。我们的概念模型反映了我们对黑暗势力后果的理解，并为提高对黑暗势力的认识和缓解提供理论和管理含义和建议。
来自宇宙微波背景的片状黑暗筛选的深色光子极限
简介 - 宇宙微波背景（CMB）是光子的精心校准来源。它具有接近完美的黑体频谱和小的“主要”各向异性（各向异性释放的各向异性），与高斯统计数据一致。这些适当的方法可用于隔离CMB光子与大规模结构（LSS）在宇宙历史上的相互作用引起的“次级” CMB各向异性。例如，从LSS中的自由电子散射可引起非高斯和非剥削的温度和极化各向异性（Sunyaev-Zel'Dovich或sz，sz的影响[1,2]），可以与初级CMB区分开。如果光子与标准模型（BSM）以外的粒子具有相互作用，则相关的二级CMB各向异性是一种强大的发现工具，可以搜索新的物理学[3,4]。标准模型的最简单扩展之一是一种光，巨大的矢量玻色子[5,6]，即暗光子（DP）A 0，它可以通过动力学混合将其逐渐成光子γ。DP作为弦理论[7 - 9]，暗物质候选者[9-11]的低能性结果，以及与较大的黑暗扇区相互作用的调解人（见[12]和内部的参考）。DP的质量范围跨越了许多数量级，产生了不同的
糖尿病性酮无生为：糖尿病紧急情况的黑暗，洪水马
糖尿病性酮无生病（DKALK）是糖尿病紧急情况的罕见但显着的变体，其特征是代谢碱中毒，而不是糖尿病性酮症酸中毒（DKA）中典型的酸中毒。尽管其临床重要性，但由于文献有限的呈现和生化变量，DKALK经常无法认识到。这项工作研究了病理生理学，临床表现，诊断挑战，管理策略以及对DKALK临床实践的影响，从该领域的案例研究和研究差距中获取见解。值得注意的案例研究强调了诊断挑战，并强调了量身定制的管理策略对DKALK的重要性。风险评估涉及识别诱人的因素，例如严重的呕吐，酗酒或随之而来的利尿剂使用。及时的识别和干预对于防止与DKALK相关的潜在威胁生命的并发症至关重要。继续进行研究工作，以完善诊断标准，优化治疗方法并提高对DKALK的早期认识，最终在这种挑战性的临床情况下改善患者的结果。
黑暗，超越深层：具有类人常识的认知人工智能的范式转变
深度学习的最新进展主要基于“大数据用于小任务”范式，在该范式下，大量数据用于训练单个狭窄任务的分类器。在本文中，我们呼吁进行一次彻底颠覆这一范式的转变。具体而言，我们提出了“小数据用于大任务”范式，其中单个人工智能 (AI) 系统面临发展“常识”的挑战，使其能够用很少的训练数据解决各种任务。我们通过回顾综合了机器和人类视觉方面的最新突破的常识模型来说明这一新范式的潜在力量。我们将功能性、物理性、意图、因果关系和效用 (FPICU) 确定为具有类似人类常识的认知 AI 的五个核心领域。当将 FPICU 视为一个统一的概念时，它关注的是“为什么”和“如何”的问题，超越了理解视觉的主流“什么”和“哪里”框架。它们在像素方面是不可见的，但却推动了视觉场景的创建、维护和发展。因此，我们将它们称为视觉的“暗物质”。正如我们的宇宙不能仅通过研究可观测物质来理解一样，我们认为，如果不研究 FPICU，就无法理解视觉。我们展示了如何观察和应用 FPICU 来解决各种具有挑战性的任务，包括工具使用、规划、效用推理和社会学习，从而展示了这种观点在开发具有人类常识的认知 AI 系统方面的强大作用。总之，我们认为下一代 AI 必须采用“暗”的人类常识来解决新任务。
地狱充满了良好的意图：认知偏见与黑暗模式之间的复杂关系
在过去的十年中，HCI的研究已经确定了数字界面中黑暗模式的许多情况。这些努力导致了一个良好的类型学，描述了有害策略用户难以宣传的策略[33]。但是，对欺骗，胁迫或操纵用户的基础机械主义的深入理解是缺失的。我们探讨了认知偏见与黑暗模式之间的相互作用，以解决这一差距。为此，我们在心理学和黑暗模式学术方面与专家（𝑁= 15）进行了四个焦点小组，询问他们如何概念化认知偏见与黑暗模式之间的关系。基于我们的恢复，我们构建了“认知偏见和黑暗模式的关系模型”，该模型说明了认知偏见和欺骗性设计模式如何相关联并确定伦理重新审议和用户保护机制的机会时刻。我们的见解通过强调道德设计决策及其在HCI领域的影响，从而有助于当前的论述。
在黑暗档案中寻找光明：利用人工智能连接电子邮件中的上下文和内容
摘要 电子邮件档案是重要的历史资源，但访问此类数据带来了独特的档案挑战，许多数字化的收藏品仍然处于黑暗之中，而如何有效地提供这些收藏品的问题仍然存在。本文通过满足用户的需求，为日益增长的保存电子邮件访问权的兴趣做出了贡献，为此类收藏品的广泛使用做好准备。我们认为，要使电子邮件的内容有意义地被访问，电子邮件的上下文必须成为这种访问的一部分。在探索这个想法时，我们专注于在大型、多保管人的组织电子邮件档案中进行发现，其中电子邮件的网络特征尤为明显。我们介绍了我们的原型搜索工具，它使用基于人工智能的方法来支持用户驱动的电子邮件探索。具体来说，我们集成了两个不同的人工智能模型，它们系统地生成不同类型的结果，一个基于简单的短语匹配，另一个基于更复杂的 BERT 嵌入。它们共同为上下文发现提供了一种新途径，该途径考虑了未来档案用户的多样性、他们的兴趣和经验水平。