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欧盟为何在人工智能发展方面落后于中国
随着未来几年数据可用性呈指数级增长，人工智能 (AI) 将成为决定未来经济体竞争力的决定性因素。凭借中国巨大的消费市场、更灵活、更宽松的监管规定以及更多的风险投资，中国更有可能在这场科技竞赛中胜出。虽然人工智能发展不是一场零和游戏，但如果欧盟希望继续塑造全球规范并保持技术主权，那么在人工智能领域处于领先地位至关重要。本政策简报概述了人工智能的主要趋势和事实，并在此基础上为欧盟提供了量身定制的解决方案，从而为这一问题做出了贡献。欧盟现在可以采取的三个最重要的步骤是：第一，通过吸引更多的人工智能教师来提高培训人工智能学生的能力。第二，增加公司以匿名方式使用数据来训练人工智能的灵活性，特别重视知情、直接同意的概念，如果出于某些研发目的，应该允许偏离这一概念。第三，欧盟应该鼓励企业将人工智能研发部分转移到东欧。这将把欧盟东部较低的工资和经济发展需求与欧盟西部对人工智能人才和工人的需求联系起来。这些政策建议结合起来，解决了人工智能专家的短缺、人工智能发展的法律障碍和欧洲工业的竞争力问题。对于人工智能来说，就像中国成语“逆水行舟，不进则退”，如果我们不
热门 AI 基准测试背后的研究社区动态
实验基准是近年来人工智能 (AI) 惊人进步的核心。在机器学习等领域，科学贡献的相关性通常与流行数据集或竞赛所取得的性能水平相关。与此相关，人工智能的技术贡献不仅限于同行评议期刊或会议上的单篇科学论文，而是一个更复杂的团队和社区项目生态系统，这些团队和社区项目开发架构或系统，并不断更新报告（通常在 arXiv.org 和其他开放存储库上）、源代码、预训练模型和结果（通常在 github.com 上）。这项活动通常由基准驱动。传统的科学计量研究很少捕捉到基准对影响人工智能研究的重要性，因为它们主要关注已发表的论文及其之间的引用。在本文中，我们分析了基准如何影响人工智能的研究动态以及从学术界到科技巨头等不同参与者的行为方式。我们对 25 个流行的 AI 基准进行了分析，总共有 1,943 个结果条目。我们从书目存储库中提取了合著者社区，并绘制了它们随时间变化的性能结果。对于每个基准，“成功”与它们对 SOTA 前沿的贡献有关，SOTA 前沿是一条由二维图上的性能跳跃定义的最先进曲线，以时间和性能为维度。我们探索了一系列假设，这些假设涉及在基准上进行重复尝试的社区与进行更多孤立尝试的社区的行为、成功社区的组成（单一机构与多个机构）、它们的多样性（行业、学术界或混合）以及每个社区活跃成员数量的时间动态。最近的研究 1、2 表明“小团队会破坏，而大团队会发展”，但这一发现在
六个建筑物信托的运营背后的安全措施
安全治理六人致力于维护强大的信息安全治理框架，以确保高标准的治理和有效的风险管理。理事机构设定了明确的方向，并定义了组织的风险食欲，平衡风险，成本和敏捷性与业务成果。综合信息安全策略支持组织的战略目标，而利益相关者的参与促进了协作安全文化。这种方法在三种防御模型的支持下确保了安全管理活动始终支持组织的成功并与其风险承受能力保持一致。三条防御线包括运营管理，风险管理和合规职能以及内部审计，提供全面的监督和保证。
从铁窗到造车 - 沃什特瑙之声
当生活变得艰难时，只要你留心并且不急于放弃，生活就会在你需要的时候给你所需要的东西。沃什特瑙社区学院定制汽车和概念项目的实验室技术员埃里克·吉斯克拉 (Eric Jiskra) 有一个故事可以证明这一点。“过去几年，我生活中发生的一系列事情真的很奇怪，”34 岁的伊普斯兰蒂人吉斯克拉说道。“四年前我开始了这个项目，但在此之前的四年，我戴着肚镣铐在去监狱的路上。”吉斯克拉在因与酒精有关的罪行入狱前从事建筑工作。在监禁期间，他花时间学习如何锻炼。获释后，他来到沃什特瑙社区学院并报名参加护理项目，以便学习物理治疗。“对我来说，出狱后最重要的事情是，我希望找到一种方式来回报公众，因为我是一个败类，”吉斯克拉说道。 “就社会而言，我已经付出了代价，服刑完毕，然后就离开了。从意识层面上看，就因果报应而言，我还没有得到解脱。我以为物理治疗会很好。”
欧盟未能建立... 的原因
俄罗斯对乌克兰的侵略战争再次引发了关于欧洲共同防御的争论，迫使欧洲人承认冲突重新回到了曾经和平的大陆。欧洲一体化进程的军事支柱长期以来一直是欧洲政治中很少受到关注的一个方面，因为人们认为北约的保护足以应对当代的威胁和挑战。然而，当前的地缘政治重组和许多对抗战场凸显了重新关注欧洲防御的重要性。本文将阐明欧洲军队概念的历史演变，然后分析现有的机构和政策，以及北约和欧盟在国防领域合作的方式。最后，在当前俄罗斯与乌克兰的战争和最近通过的欧盟战略指南的背景下，评估了建立欧洲军队的障碍。
落后还是前进？可能的自我和……的影响
潜在自我和实现潜在自我的策略是否对资源匮乏的儿童普遍有用？我们在中国农村测试了这个问题。中国农村儿童通常被“留守”（LB）儿童所困扰，因为父母通过外出打工抓住了经济机会，希望家庭能够“进步”，他们的孩子能够实现他们注定的更好的未来。媒体、教师和同龄人都把LB儿童描绘成不守规矩、不守纪律、命运不佳的儿童，这使得LB成为一个包含命运或宿命观念的负面刻板印象。事实上，突出LB观念会增加儿童的宿命论（研究1 n = 144，研究2 n = 124）。但是，制定实现未来可能的自我的策略可以预测更好的课堂行为、更少的抑郁症状以及更好的考试成绩，即使一年后，并且控制了之前的表现（研究 3 n = 176，研究 4 n = 145）。可能的自我有混合效应，并不总能预测更好的成绩，并且会削弱 LB 儿童的自我控制能力。© 2015 由 Elsevier Ltd 代表服务专业人员基金会出版
了解加利福尼亚气候智能农业背后的科学：
改善土壤结构并增加SOM是气候智能农业的关键目标，因为既倾向于增加浸润和排水，改善曝气，增强水和养分持有能力，并降低压实和侵蚀性损失的风险（Steenwerth等人。2014; Lal等。2018）。传统上，土壤和农业科学家将这种有机物的构建过程视为简单的碳等式，碳输出。SOM只能通过增加总碳输入来增加（即根，残基或有机修正案）或减少总损失（来自耕作，侵蚀等）。对SOM的更细微的理解强调了其保存是由土壤结构，微生物生理和土壤生物能够发挥作用的整体效率所决定的生态系统特性（Schmidt等人。2011）。土壤中的所有有机碳都是微生物分解的“公平游戏” - 仅通过与粘土和/或物理遮挡的络合而稳定
世界上最成功的实验室之一的策略
世界上最成功的实验室之一背后的战略，一个英国研究所全面产生了十几个诺贝尔奖获得者和生物医学的突破。剑桥的分子生物学实验室如何做？我们的研究发现。英国剑桥的医学研究委员会的分子生物学实验室（LMB）是基本生物学研究的先驱。自1950年代以来，这家研究所 - - 目前有700名员工 - - 生产了十几个诺贝尔奖获奖者，包括DNA破译者James Watson，Francis Crick和Fred Sanger。在过去的15年中，LMB已授予其科学家Venki Ramakrishnan，Michael Levitt，Richard Henderson和Greg Winter的四项诺贝尔奖。从DNA的结构，蛋白质到遗传测序，核糖体的功能，结构生物学的新计算方法，冷冻电子显微镜（Cryo-EM）的发展和抗体的演化（见图1和文本框）。在2015 - 19年间，其产量的三分之一以上（36％）位居全球最引用的论文的前10％（LMB Quinquennial Review，2020年）。LMB成功的秘诀是什么？许多研究人员和历史学家都指出了其起源于英国剑桥大学物理系的卡文迪许实验室，研究人员带来了X- Ray晶体学等技术，以在生物学的凌乱世界中承受。它的杰出人才库，再加上医学研究委员会（MRC）的慷慨和稳定的资金，无疑发挥了作用。但是，还有更多。这些发现都不是偶然的：实验室是以增加发现可能性的方式组织的（请参阅“新问题，新技术”）。找出如何与高级科学家进行了12次访谈，以提供对组织的见解。我们还分析了60年的档案文件，包括研究出版物，会议记录，外部评估报告和内部管理报告，以确定管理方法中的共同主题。
欧洲与人工智能：领先、落后还是开创其未来……
欧盟努力的核心是“欧洲制造”的人工智能概念，这种人工智能注重伦理和以人为本的考虑，符合核心人权价值观和民主原则。鉴于需要应对人工智能带来的社会、伦理和监管挑战，欧盟声称的附加值是利用其强大的监管和市场力量——所谓的“布鲁塞尔效应”——在“值得信赖的人工智能”的旗帜下获得竞争优势。这一人工智能技术愿景旨在减轻潜在危害并允许问责和监督，可以使欧洲从全球竞争对手中脱颖而出。它还可以作为提高欧盟数字主权的关键组成部分，确保欧洲用户拥有更多选择和控制权。