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孟加拉国发展研究doi：10.57138/tymh4251卷。 45，2022年9月至12月，第3和4号出版日期：2024年11月25日TH
*孟加拉国孟加拉国发展研究所，孟加拉国。**美国华盛顿特区国际食品政策研究所。***孟加拉国孟加拉国发展研究所，孟加拉国。****国际食品政策研究所，华盛顿特区，美国。这项研究是由IFPRI和BIDS进行的，作为CGIAR研究倡议的一部分。作者感谢所有通过对CGIAR信托基金的贡献来支持这项研究的资助者。也通过政策，分析和参与办公室，弹性和粮食安全办公室提供的支持，美国国际发展机构，根据政策，证据，分析，研究与学习（PEARL）奖＃720RFS22 IO00003。作者还要感激地感谢新兴迪亚奥，卡尔·波瓦（Karl Pauw）和詹姆斯·瑟洛（James Thurlow），他们开发了本分析中使用的可计算的一般均衡模型代码，并提供了有用的评论和建议。
JHEP02（2025）165
摘要：最近在参考文献中讨论了可计算的交叉规范或重组（CCNR）。[1]作为在凝结物情况下的多部分纠缠的量度。在此简短说明中，我们指出它与（2，n）-Rényi反映的熵密切相关，该熵已在ADS/CFT的背景下进行了研究。我们讨论了随机张量网络和全息CFT中CCNR的计算。全息二重奏涉及由Rényi-2 Cosmic Branes产生的几何形状中的反反应纠缠楔形截面。我们在双曲线随机张量网络中进行两个间隔的显式计算，以及2D全息CFT的真空状态，并分析连接到截止性相位过渡的发生。该示例说明了对Rényi参数的任意值n的全息图的提议的有效性。我们对此数量的对称分解的概括进行评论。
图灵机无法模拟人类思维
图灵机能模拟人类思维吗？如果假设丘奇-图灵论题是正确的，那么图灵机应该能够模拟人类思维。在本文中，我将通过提供强有力的数学论据来反驳丘奇-图灵论题，以此来挑战这一假设。首先，我将说明，有些决策问题对于人类来说是可计算的，但对于图灵机来说却是无法计算的。接下来，我将通过一个思想实验来说明，配备图灵机作为控制单元的人形机器人无法执行所有人类可完成的物理任务。最后，我将说明，涉及顺序量子波函数坍缩的量子力学计算设备可以计算图灵机无法计算的序列。这些结果推翻了丘奇-图灵论题，并得出了图灵机无法模拟人类思维的结论。结合这些结果，我认为，人类大脑中的量子效应是人类思维计算能力的基础。
生物学和健康方面的AI：机遇与挑战
讨论涵盖了AI的短期和长期应用，并包括AI对生命科学的可能好处，以及需要进行周到考虑的方面 - 例如，社会偏见在健康数据集中的作用。成功的AI的开发需要四个关键组成部分：（1）才华横溢的AI研究人员，经常在与计算知觉学科专家的跨学科团队中工作； （2）具有适当的元数据和格式的大型计算数据； （3）具有适当硬件加速的大型计算基础架构； （4）强大的治理和政策环境，使使用负责人的AI。欧洲拥有或具有所有四个组成部分的必要条件 - 在前两个中具有特殊优势。讨论承认，要使欧洲回应AI的进步，必须提供两个基本需求：（1）能力建设，以确保适当的劳动力，鉴于需要适当架构的计算； （2）继续公开访问高质量，多样化的数据。
瑞士科学展，2024 年 8 月至 9 月
（苏黎世联邦理工学院，2024 年 9 月 17 日）9 月 14 日，位于卢加诺的瑞士国家超级计算中心 (CSCS) 推出了他们最新的技术奇迹——“Alps”超级计算机。“Alps”目前是全球最快的计算机之一，是科学界、公共部门和工业界共同努力的成果。苏黎世联邦理工学院和保罗谢尔研究所等机构已准备好利用这一新基础设施的非凡能力。Alps 超级计算机专为满足极端数据和计算需求而开发，拥有云原生架构和多功能软件定义集群 (vClusters)，可根据用户社区的特定要求量身定制，同时保持机密性。这种最先进的基础设施将使瑞士各地的科学家能够利用人工智能，将复杂的科学研究转化为可计算的解决方案，从而推动研究的重大进展，并直接造福社会。 /web/2024/00-240917-bf 芯片上的整个脑机接口
凸的可行性； Dykstra的算法；布雷格曼预测
摘要。我们提供了关于Dykstra的算法与Bregman预测的渐近行为的定量结果，著名的Dykstra算法的组合以及循环Bregman预测的方法，旨在确定最佳近似值，并在非正式设置中解决凸的可行性问题。我们提供的结果是通过证明挖掘的镜头，这是一种数学逻辑中的程序，可以从非效率证明中提取计算形式。具体而言，我们提供了低复杂性亚稳定性的高度均匀和可计算的速率，而且，我们还指定了一般情况，在这些情况下，人们可以获得充分和有效的收敛速率，尤其是欧几里得空间中Polyhedra的情况。作为我们定量分析的副产品，我们也是第一次建立了Dykstra方法与Bregman Projections的强烈收敛性。
尼日利亚2050年议程
宏观经济框架《尼日利亚 2050 年议程》介绍了 2021-2050 年期间的宏观经济和部门前景。宏观经济结果、部门前景以及相关的就业和贫困影响来自以下互补分析： • 一项基准测试，重点关注到 2050 年已实现尼日利亚期望的经济和社会发展水平的选定中上收入国家。从这些基准测试中得出的目标和指标作为动态可计算一般均衡 (DCGE) 模型的输入，该模型用作《尼日利亚 2050 年议程》的主要分析框架。 • DCGE 使用部门增值和产出来确定部门就业影响。分配与贫困模块也是使用尼日利亚贫困与不平等报告 (国家统计局，2019 年) 中的信息开发的。DCGE 生成的家庭收入、消费和部门价格信息与此模块相链接，以评估贫困状况。
材料科学与工程
计算方法在所有科学和工程领域都越来越重要，计算材料科学利用了这些领域的进步，包括高通量方法和机器学习。材料科学与工程应用范围从材料的电子和结构特性的理论预测到化学动力学和平衡或模拟材料加工操作中的化学动力学和平衡，到现在预测新材料的存在及其特性。计算技术的这些进步使人们对材料行为，特别是在纳米尺度上的行为有了深刻的了解。在有利的情况下，现在只需求解薛定谔著名的方程，就可以精确地预测纳米尺度（一纳米 = 十亿分之一米）材料的许多特性。这些进步使该部门的研究人员能够非常积极地为材料项目 https://materialsproject.org (https://materialsproject.org/) 开发数据，该项目旨在为所有已知材料构建一个包含所有可计算特性的数据库。
在高中物理课程中引入理论计算机科学
理论计算机科学是一个非平凡的主题，可以激励和教学计算机科学学位的学生。在物理课程的背景下，在高中层面上解决此主题，并将该主题中的实际问题与理论计算机科学问题联系起来，可以使对计算性理论的研究更加易于访问，并吸引了大学一级的学生。该海报描述了一种在高中物理课程的背景下，将理论计算机科学概念（例如可使用和算法复杂性）以及各种教育活动以及实施这种方法的各种教育活动的背景下进行整合的方法。这部小说促进了我们在熟悉的主题和更自然和直观的方式中扩大学生在理论计算机科学中的复杂思想的曝光。所有问题和活动都是在物理课程中构建的，但与K-12课程中其他学科的计算问题显然有关。
加固学习的安全利润
摘要 - 在某些情况下，任何自主控制器都会不安全。定量确定这些不安全情况何时即将发生的能力对于及时的人类监督，例如货运运输应用至关重要。在这项工作中，我们证明了代理人情况的真正批判性可以牢固地定义为鉴于某些随机行动的奖励的平均减少。可以将实时计算的临界指标（即，不实际模拟随机动作的效果）与真正的临界性进行比较，我们展示了如何利用这些代理指标来产生安全边际，这直接将潜在不正确的行动与预期的损失联系起来，以使其在整体绩效中造成预期损失。我们在ATARI环境中评估了从APE-X和A3C学习的策略的方法，并证明了随着代理的接近故障状态，安全利润如何降低。将安全利润集成到监视部署的代理的程序中，可以实时识别潜在的灾难性情况。