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新冠疫情对数字鸿沟的影响：快速回顾
摘要 目标 由于 COVID-19 大流行，人们越来越依赖数字技术来提供医疗保健，这意味着弱势患者群体中先前存在的数字获取和医疗保健利用方面的差距可能会加剧。这项快速审查的目的是确定这种“数字鸿沟”在大流行第一波期间是如何体现的，并强调在大流行的剩余时间及以后可能得到有效解决的任何领域。设计 快速审查和叙述综合。数据来源 在手动搜索参考书目的同时，搜索了包括 PubMed、Embase 和 Google Scholar 在内的主要医学数据库。资格标准 原始研究论文以英文提供，描述在 COVID 大流行第一波期间进行的研究，报告时间为 2020 年 3 月 1 日至 2021 年 7 月 31 日。结果 使用系统评价和荟萃分析的首选报告项目描述搜索，并确定了九项研究。结果呈现在一个完善的框架内，该框架描述了数字鸿沟的三个关键领域：(1) 数字访问，其中一项研究描述了英国弱势患者持续存在的互联网连接问题；(2) 数字素养，其中七项研究描述了少数民族和老年人在获得护理时不太可能使用数字技术；(3) 数字同化，其中一项研究描述了视频技术如何减少孤立感，另一项研究描述了老年黑人男性是最有可能在社交媒体平台上分享有关 COVID-19 信息的群体。结论 在发达国家疫情的早期阶段，老年人和少数民族在使用数字医疗方面仍存在着熟悉的困难。这进一步提醒我们，数字鸿沟是一个持续存在的挑战，需要紧急解决，因为在许多情况下，这些数字技术很可能仍是医疗保健服务的核心。
美国威慑思想的巨大分歧 - 空军大学
本文通过研究支持维持威慑相对简单性与复杂性的对立叙述，评估了核威慑争论的不同方面。*“简单威慑”叙述认为，稳定的相互威慑的基本要求并不难理解或满足，相互威慑的运作在很大程度上可以被认为是可预测和可靠的。与这种简单威慑叙述形成鲜明对比的是，另一种叙述认为威慑难以建立和维持，可能需要更强大的核能力、应急计划，甚至战略防御能力。本文强调了对威慑预测的推测性，但指出“困难威慑”叙述似乎是当代威胁环境中最审慎的，因为它推荐了一系列威慑威胁选项，并注重可信度。简单威慑叙事对威慑抱有相当大的信心，因为所有理性或明智的领导人在面临社会毁灭威胁时都应该谨慎行事，而困难威慑叙事则认为，这种期望可能是一个“致命错误”。困难威慑既不能提供解决核武器威胁的明确解决方案，也不能提供便利。它没有提供合作性的全球转型和裁军，也没有提供威慑将随着时间的推移轻松且可预测地发挥作用的信心。相反，困难威慑叙事面临着简单威慑概念所避免的困境。
塑造人工智能和教育科技以解决澳大利亚的学习鸿沟问题
与此同时，人工智能技术的市场覆盖范围正在迅速扩大。澳大利亚的《人工智能路线图》估计，到 2030 年，全球商业人工智能创新的价值将超过 22 万亿澳元（Hajkowicz 等人，2019 年）。“科技向善”的例子令人鼓舞，但数量有限，目前对具有社会目的的技术的投资很少。公共和社会部门对人工智能驱动技术的使用主要限于后台行政职能、面向普通民众的交易或分配服务以及一些数据分析。很少有技术用于改善弱势公民的服务，而弱势公民的需求最为复杂，可以通过自适应技术的优势来满足。
2024年代鸿沟：解决英国的住房危机
1。经济绩效中心（CEP）是伦敦经济与政治学院的独立研究中心。其成员来自英国和世界各地的LSE和众多大学。2。经济绩效中心由经济和社会研究委员会（英国研究与创新）（UKRI）https://www.ukri.org/esrc 3。关于作者•保罗·柴郡（Paul Cheshire）是LSE的名誉经济地理学教授，也是CEP社区健康和城市计划的助理。p.cheshire@lse.ac.uk•克里斯蒂安·希尔伯（Christian Hilber）是LSE经济地理学教授，苏黎世大学房地产财务和经济学教授，CEP的城市与社区与福利计划的助理。c.hilber@lse.ac.uk
欧盟基金如何解决欧盟经济差距问题
在评估成员国从欧盟预算中获得的收益时，它们主要关注的是各自的净头寸，即其国家贡献与从欧盟预算获得的转移之间的净余额。这种“公正回报”思维存在一些局限性和问题，完全忽视了成员国在与欧盟预算相关的纯资金流之外获得的收益。成员国可以享受与欧盟预算资助的各种干预措施和政策相关的间接收益。如果政策由欧盟协调和资助，取代或补充成员国层面的个别不协调行动，从而通过利用协同效应创造额外的附加值，那么整个欧盟也可能受益。成员国还受益于欧盟内部的直接投资、欧盟内部贸易和欧盟的网络效应。因此，净头寸观点可以通过其他指标来补充，这些指标可以更全面地反映成员国从欧盟成员国和预算中获得的总体收益，而欧盟预算中的几种改革方案可以帮助克服净头寸观点。
量子划分和计算：探索不同噪声源的效果
摘要我们最近的工作（Ayral等人。在IEEE计算机协会的会议记录中，ISVLSI，第138–140页，2020年。 Qubits和较浅的深度。这适应量子处理器的量子数量有限和短相干时间。本文研究了QDC过程的成功概率，研究了不同噪声源的影响 - 阅读错误，门错误和反应性。我们在ATOS量子学习机上执行详细的噪声建模，使我们能够理解权衡折衷方案，并提出有关哪些硬件噪声源的建议优先优化。我们还详细描述了我们用于在IBM的约翰内斯堡处理器上重现实验运行的噪声模型。本文还包括QDC程序中使用的方程式的详细推导，以从其片段的输出分布计算原始量子电路的输出分布。最后，我们通过张量 - 网络考虑分析了QDC方法的QDC方法的计算复杂性，并使用张量 - 网络模拟方法详细介绍了QDC方法的关系。
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新兴的大规模文本对图像生成模型，例如稳定扩散（SD），表现出了高忠诚度的压倒性结果。尽管取得了巨大进展，但当前的最新模型仍在难以生成完全遵守信息提示的图像。先前的工作，参加和激励，引入了生成语义护理（GSN）的概念，旨在优化推理时间期间的跨注意，以更好地纳入语义。它在产生简单的提示（例如“猫与狗”）时展示了有希望的结果。但是，在处理更复杂的提示时，其功效会下降，并且没有明确解决属性绑定不当的问题。要解决涉及多个实体的复杂提示或场景所带来的挑战并获得改进的属性绑定，我们提出了划分和绑定。我们介绍了GSN的两个新颖的损失目标：一种新颖的出席率损失和具有约束力的损失。我们的方法在忠实地合成所需物体的能力方面脱颖而出，并从复杂提示中提高了属性对齐，并在多个评估基准中展示出卓越的性能。项目页面和代码。
教育中的人工智能：它能够提升我们还是会进一步分裂我们？
目前用于监测教学和学习标准的机制（无论是在学校内部还是在整个教育部门）无法及时、切实地了解此类人工智能系统的影响。鉴于人类与人工智能系统之间互动的复杂性以及该技术固有的不可预测性，部署前的测试无法提供合理的保证。这种方法永远不够充分，因为目的不仅仅是测试人工智能系统，而是测试教师和学生在教育环境中使用人工智能系统如何改善结果。
2023 年大曼彻斯特社会影响报告中弥合数字鸿沟
疫情期间学校停课期间，大曼彻斯特地区约有五分之一的高中生（约 10 万名学生）缺乏在家有效学习所需的技术。尽管教育部和大曼彻斯特技术基金的国家计划有助于减少这种需求，但预计到 2020/21 学年末，仍将缺少 5,000 名需要合适设备的学生 15 。更广泛地说，这种需求水平在全国范围内都有体现，国家数字包容网络中 68% 的社区组织需要为被数字排斥的人提供更多设备 16 。
人为分歧：欧洲和美国将如何在人工智能领域发生冲突
人为的鸿沟：欧洲和美国如何在人工智能上发生冲突 – ECFR/367 2 人为的鸿沟：欧洲和美国如何在人工智能上发生冲突 – ECFR/367 2