取向,包括试图阻止人们成为或成长为跨性别者或酷儿 (Ashley 2021, 2022)。有执照和无执照的专业人士使用电击疗法、脑白质切除术和激素治疗,将患者带入顺性别异性恋规范的圈子——有时是征得他们同意的,有时并非如此——但结果往往是灾难性的 (Green et al. 2020; Madrigal-Borloz 2020)。尽管无数知名专业协会反对跨性别转换做法,但近年来,科学界和非专业理论家纷纷表示或直接提倡恢复这种敌视跨性别的做法。变性实践的支持者们制造了道德恐慌,将年轻人描绘成社会传染病的困惑对象,他们错误地认为自己变性是解决创伤或内化恐同和厌女症的简单方法(Ashley 2019, 2020)。尽管毫无根据,但这些说法得到了保守派立法者的广泛接受和推广(McGuire 2021)。
固体对低温的光冷却是一个重要的开放挑战。当前的方法[1-3]是稀土掺杂玻璃中的抗荧光[4]。在此过程中,稀土离子会吸收光,从而产生激发的电子状态,然后在以较高频率重新调用光之前吸收声子。尽管非辐射衰减和背景吸收的竞争加热,但仍达到了低至91 K的温度[3]。这已达到可以有效吸收的声子设置的50 - 100 K [4]的基本极限。相同的特征声子能量也限制了在室温半导体中报道的光学声子的吸收可能的冷却[5,6](另见参考文献[7]),尽管已经考虑使用各种技术来提高性能以及不同的冷却方案[2,3,6,8 - 10],但它们并未解决这个问题。达到较低温度的一条途径可利用半导体中的连续电子分散体[11-15],但尚未达到[7]。在这封信中,我们提出了一种机制,使用合适的缺陷状态的Quasiresonant激发可以克服固态激光冷却的温度底。我们专注于钻石的IV组颜色中心,尤其是带负电荷的硅空缺缺陷(SIV)。该缺陷的状态包括一个地面状态和激发状态歧管,并在两者之间进行偶极运动光学转变[16-19]。对于较弱的驾驶,此过程非常敏感。在足够低的温度下,光谱显示了四条线,其中两条可以互环驱动以产生一种抗孔的形式。但是,为了更强的驱动动力学,动力学会受到激光态的状态而不是原始的电子本征态的控制。通过自动镇效应[20]形成这些状态,导致更复杂的冷却过程,许多
介绍基于其起源和特征,皮肤伤口可以分为两种主要类型。首先,急性伤口来自各种情况,包括手术程序,创伤事件,辐射暴露,擦伤和浅表烧伤。另一方面,由于糖尿病性溃疡,由于固定性的长时间以及与静脉功能不全有关的静脉溃疡而导致的糖尿病性溃疡,压力性溃疡,导致慢性伤口。1这些类型之间的适当差异对于提供量身定制的护理和有效的管理策略至关重要,以最大程度地提高伤口愈合结果。为了促进细胞生长并促进有效的愈合,必须执行清创术以去除伤口中的任何碎屑或受损的组织。随后细心的清洁和擦拭
生成式人工智能的兴起引发了一波创新浪潮,并为组织向客户提供新颖服务创造了机会。尽管人们非常关注如何利用人工智能的潜力,但对其意外后果的研究却非常有限。本研究旨在调查在教育技术 (EdTech) 初创公司中实施生成式人工智能技术(如 ChatGPT)的意外结果。通过采用定性案例研究方法,我们研究了一家特定的法国 EdTech 初创公司将 ChatGPT 纳入其流程和活动的经验。我们的实证分析揭示了三个意外后果:数字敏捷性的受损、技术压力和流程再造(重新设计)。基于这些发现并采用人工智能双元性的独特视角,我们提出了一个全面的框架,解释了这三个主题的相互作用如何影响初创公司的社交、技术和认知层面。
Best Best & Krieger LLP 担任圣胡安卡皮斯特拉诺市(“市”)的市检察官,并代表该市参与加州能源委员会(“委员会”)案卷 24- OPT-02,该案涉及 Compass 储能项目(“项目”)。2024 年 4 月 12 日,Compass Energy Storage, LLC(“申请人”)提交了一份选择加入申请,寻求委员会根据委员会在议会法案(“AB”)205 下的所谓权力对项目进行审查和认证(“申请”)。1 然而,在提交申请之前,市议会于 2022 年 11 月 1 日有效地否决了同一项目,当时该项目作为重新分区研究的一部分提交给市政府,以制定一项综合开发计划(“CDP”),该计划将管理项目所在的财产,并允许项目根据有条件使用许可证在该财产上选址。鉴于先前的否决,委员会对该项目没有管辖权,并且由于本反对和异议中讨论的原因,无法认证该项目。此外,委员会对另一个先前被当地政府否决的项目的管辖权目前正在加州高等法院受到质疑,因此,该同一问题在州法院尚未解决。2 出于这些原因,市政府请求委员会驳回申请,理由是委员会对该项目没有管辖权。或者,市政府请求暂停 24-OPT-02 程序,直到州法院解决未决诉讼。
近年来,人工智能 (AI) 取得了重大进展,甚至超出了人们的乐观预测。利用数据驱动的人工智能,即深度学习技术,已经证明计算机现在可以具备范围广泛、质量卓越的能力,例如以人类的水平解决图像和文本处理任务。尤其是大型语言模型引发了关于这一快速发展领域的机遇和挑战的争论。如果将数据驱动的人工智能与知识表示和推理等符号人工智能技术相结合,那么数据驱动的人工智能剩下的基本挑战(例如事实或逻辑错误)是否会被彻底克服?通用人工智能 (AGI) 系统是否会从中脱颖而出,拥有常识,并事实上完成推动该领域在 20 世纪 50 年代兴起的数十年人工智能探索?鉴于这些问题,我们从混合人工智能的角度回顾了同样数十年关于计算机能力和局限性的哲学争论。在这里,我们讨论了混合人工智能如何更接近于反驳 Hubert Dreyfus 关于计算机不能做什么的著名论断。同时,我们揭示了混合人工智能面临的一个较少讨论的挑战:其开发者可能是其最大的限制因素。
斑马贻贝(Dreissena Polymorpha)和Quagga贻贝(Dreissena ugensis或Dreissena roustriformis ugensis),统称为dreissenids,是东欧Ponto-Caspian地区的淡水贻贝。他们于1980年代后期到达伊利湖,可能是在跨波亚船的压载水中(McMahon,1996)。dreissenids可以在船只,电动机和拖车中生存几天的干燥条件。他们还搭便车上的水族馆植物,例如在PET和水族馆商店提供的苔藓球(美国地质调查局,2021年)。斑马贻贝是第一个到达并建立的人。存在两个物种的地方,Quagga贻贝经常取代斑马贻贝,因为它们更大。自入侵以来,斑马贻贝已经扩散到31个州和Quagga贻贝到18个州(美国地质调查局,2023年)。Bilge和Livewell水的娱乐船和运输船的压载水一直是传播的主要向量。
注:为保持数据可比性,2023 年和 2022 年的数据仅限于持续经营范围,不包括终止经营。有关终止经营的数据,请参阅本年报第 167 至 168 页。为了补充我们根据 IFRS 呈现的合并财务报表,我们还使用年度调整后的损益作为额外的财务指标,通过消除我们认为不代表我们业务表现的项目的影响来评估我们的财务表现。我们本年度的调整后损益源自我们持续经营业务本年度的损益(不包括股权激励费用、金融资产的公允价值损益、采用权益法核算的联营公司投资的减值、以公允价值计量且其变动计入损益的金融负债的公允价值变动、可转换债券的利息费用、因提前赎回而对可转换债券摊余成本的调整、企业合并产生的商誉减值准备、无形资产减值准备、金融资产减值准备、预付款项减值准备和净汇兑损益。
摘要 - 由肉手辅助的调味料可以深刻地提高成年人身体残疾的生活质量。为了实现这一目标,机器人可以从视觉传感和力传感中受益。前者使机器人能够确定人体姿势和服装变形,而后者有助于在着装过程中保持安全性和舒适性。在本文中,我们引入了一种新技术,该技术利用视觉和力量方式来完成这项辅助任务。我们的方法首先在模拟中使用强化学习的身体尺寸,姿势和类型的服装训练基于视觉的着装政策。然后,我们学习一个针对行动计划的力动力学模型,以确保安全。由于模拟精确的力数据的局限性在与人体相互作用时,我们直接从现实世界数据中学习了力动力学模型。我们提出的方法结合了基于愿景的策略,通过在现实世界中训练了仿真的训练,通过解决限制的优化问题来推断行动,从而促进了促进敷料过程而不对人施加过多的力量,从而在现实世界中学到了力量动力学模型。我们在模拟和现实世界中的研究中评估了我们的系统,其中有240次敷料试验中的10名参与者,这表明它的表现极高。视频演示可在我们的项目网站1上找到。