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经济自由对妇女和家庭有害吗？
“从来没有一个民族能够在没有私有财产的情况下，在与动物几乎没有区别的最压迫性的贫困和野蛮条件下生存下来。”路德维希·冯·米塞斯，2005 年，第 37 页。“一个仆人抵得上一整套家用电器。”——约瑟夫·熊彼特“经济增长是一种道德要求。”彼得·博特克，2020 年。
好和坏微生物louna colaert
您向我们展示了幼苗中的微生物群多样性与初始接种物和种子中的幼苗不同。实验是使用未杀伤的土壤进行种子进行的。在调查与幼苗相关的社区时，您是否在播种之前/播种后播种之前曾看过土壤社区？土壤对菌群种子对种子演变的变化的可能影响如何？LCS：谢谢！的确，幼苗微生物群是由种子菌群和环境（包括土壤菌群）的植物组装的。我们在播种前后都表征了土壤社区。我们的接种菌株在土壤中没有发现，但是接种似乎在植物的第一个发育阶段会影响根际群落（Arnault等人2024 FEMS）。我们目前正在研究影响合成群落对植物的鲁棒性的鲁棒性的条件，而土壤微生物群是我们将考虑的一个因素。关于种子健康图像数据库平台，您将启动。ISTA将如何包括参与种子病理学的每个人并验证图片是否与确定的名称相关？看到种子主要由农民使用，这将如何与他们共享？rb：种子健康图片数据库（DB）是一个数据库，其目标是作为科学家的1个教育数据库，也可以作为种子科学家的参考DB。对好图片的监视是在输入提交时提供帮助的专家和审阅者的帮助。请在右侧放大图片以获取更多信息。
不良数据分析-Alisson Sol
来自巴西联邦米纳斯Gerais大学的计算机科学和剑桥大学大学的一般管理培训。不编码时，他喜欢跑步半程马拉松，踢足球，拆卸硬件，将其重新工作并重复使用其他地方的备件！
人工智能与商业模式：好的、坏的和丑陋的
过去五年来，人们对人工智能 (AI) 的兴趣日益浓厚。这种兴趣受到多种因素的激发，包括大量数据（结构化和非结构化）的可用性、存储和处理大量数据的成本大幅下降以及云计算和平台的可用性。毫不奇怪，一些政府已经开始向大型人工智能研究项目投入大量公共资金。1 人工智能到底是什么？简而言之，人工智能试图通过计算机系统模拟人类智能：更具体地说，智能系统试图模仿人类学习（或获取新信息）、推理和自我纠正的能力 (Calo, 2017 )。重要的是，人工智能作为一个术语涵盖了各种各样的技术，从可以识别物体和做出预测的机器到具有意识并能处理当前状态的系统。从经济学角度来看，人工智能被视为通用技术 (GPT)，一旦大规模部署，就可以提高生产力 (Brynjolfsson 等人，2017 年)。我们对人工智能如何实现以下目标的大部分理解
贸易财务中的区块链：好，坏和判决
在快速技术进步的时代，金融格局正在深刻地改变。贸易融资是全球贸易的关键组成部分，对于促进国际贸易至关重要，通过提供金融基础设施和工具来降低风险并改善流动性。但是，它传统上受到低效率，高昂的成本和缺乏透明度的困扰。整合新的和创新的技术就必须成为必要，企业不断寻求提高生产力并获得竞争优势的方法。在这些技术中，区块链是革命力量和最具破坏性的，能够重塑贸易融资过程的。但是，尽管这项技术取得了进步，但仍缺乏全面的研究，以解决区块链如何专门提高贸易
机器学习对自然科学好还是坏？
抽象的机器学习（ML）方法对所有科学产生了巨大影响。但是，ML具有强大的本体论（只有数据存在），并且是一个强大的认识论，其中模型在持有培训数据上表现良好，则认为该模型被认为是好的。这些哲学与自然科学中的标准实践和关键哲学持强烈冲突。在这里，我们在自然科学和认识论具有有价值的自然科学中确定了ML的一些位置。例如，当在因果推理中使用表达的机器学习模型来表示混杂因素的效果，例如前景，背景或仪器校准参数，ML的模型容量和宽松的哲学可以使结果更加值得信赖。我们还表明，在某些情况下，ML的引入引入了强烈的，不必要的统计偏见。对于一个，当使用ML模型模拟物理（或第一原理）模拟时，它们会扩大确认偏见。对于另一个，当使用表达回归来标记数据集时，这些标签不能在下游关节或集合分析中使用而无需进行不受控制的偏见。标题中所有自然科学的问题都在问。也就是说，我们呼吁科学社区退后一步，并考虑ML在其领域的作用和价值。我们在这里给出的（部分）答案是从物理学的特定角度出发的。
好，坏的和关于CCS的丑陋现实（...
碳捕获和存储（CCS）是一项50年历史的技术，可在捕获和储存二氧化碳方面可变。大多数项目都使用CCS来增强石油回收（EOR），产生更多的石油和天然气以及更多的排放。
指导一个本身不良版本的扩散模型
图像生成扩散模型的主要轴是图像质量，结果的变化量以及结果与给定条件（例如类标签或文本提示）的对齐程度。流行的无分类器指导方法使用无条件模型来指导有条件的模型，从而以减少变化的成本，同时及时迅速排列和更高质量的图像。这些效果似乎固有地纠缠，因此很难控制。我们令人惊讶的是，可以通过使用模型本身的较小，训练较低的版本而不是无条件模型来指导生成，而不是通过指导生成来获得对图像质量的控制的控制，而不会损害变化的量。使用公开可用的网络，这会导致ImageNet生成的显着改善，为64×64的创纪录FID定为1.01，为512×512，为512×512的FID定为1.01。此外，该方法还适用于无条件扩散模型，可大大提高其质量。
好，坏，丑陋？ AI在金融中的机会
人工智能（AI）由于新兴技术而变得越来越流行，包括生成AI，大数据，深度学习等。它可以提供从人类角度来确定的数据中的见解。金融中的人工智能（AI）有助于为客户提供更多的个人和更安全的体验，并为公司开发最先进的解决方案。本文调查了将人工智能（AI）用于资金的挑战和机遇。它提供了对金融技术，算法交易和欺诈检测的最新审查。另外，本文还标识了两个研究主题。是如何在算法交易中使用生成AI。另一种是将其应用于欺诈检测的方法。最后但并非最不重要的一点是，本文讨论了生成AI所带来的挑战，例如道德考虑，潜在的偏见和数据安全。