XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemEmergence
交替扭曲Quadrilayer石墨烯中相关性的出现
最近，交替的Twist多层石墨烯（ATMG）已成为Moiré系统家族，它们与扭曲的双层石墨烯共享几种基本特性，并有望在魔术角附近托管类似强的Electron-Electron相互作用。在这里，我们研究了交替的扭曲Quadrilayer石墨烯（ATQG）样品，扭曲角为1.96°和1.52°，它们从1.68°的魔法角度略微去除。在较大的角度，我们才发现仅当ATQG被掺杂而没有超导性的签名时，我们才能发现相关绝缘子的特征，而对于较小的角度，我们找到了超导性的证据，而相关绝缘体的符号则弱化。我们的结果提供了对ATMG相关相的扭曲角依赖性的见解，并阐明了魔术角范围边缘的中间耦合方案中相关性的性质，在魔术角范围的边缘范围内，分散和相互作用的相同顺序相同。
了解自动驾驶技术的长期出现
识别新兴技术一直对许多学者和从业人员表示兴趣。先前的研究引入了从书目记录中捕获出现概念的方法，包括最近提出的技术出现指标（Carley等人。2018）。此指标方法已显示适用于各种技术领域。但是，该指标使用有限的时间窗口，该窗口可以忽略新兴技术的潜在长期演变。现有方法具有可解释性，因为可能很难理解使用已确定的新兴术语的上下文。在本文中，我们提出了解决这些问题的技术出现指标的改进版本。这样做，我们在1991 - 2018年期间研究了自动驾驶技术领域内的新兴主题，并以关于新兴技术主题的长期扩散的主张为指导。结果表明，在分析的三个10年期间的每个10年中，每个自动驾驶汽车技术主题都出现了，包括了解周围环境和路径计划的初始时期，这是由DARPA大挑战赛的第二个时期，与城市环境和通信技术相关的DARPA大挑战动机，以及与机器学习和对象检测有关的第三个时期。在每十年中，与某些新兴技术主题的这种关联也具有数十年来持续或周期性结转的不同轨迹的特征。结果表明，从业人员可以在研究研究领域中使用的方法来了解哪些主题可能会持续到未来。
通过元...
为了处理外部世界的信息，大脑依靠处理系统的层次结构，该系统在早期的新皮层区域启动并在海马上汇聚。该层次结构的组成部分具有明显不同的计算特性，海马支持更快的可塑性并采用更稀疏的表示。在这些系统的属性上进行了广泛的工作，但尚不清楚这些系统首先出现了如何以及为什么。我们使用元学习方法探讨了人工神经网络中处理系统的层次结构的出现。随着网络对一组任务进行优化，它们同时使用的元学习超级参数可以调节层的学习率和稀疏性。我们发现，这种元学习促进了较高的稀疏度。我们证明，互补学习系统的关键方面在网络中出现，并且跨层的稀疏性和学习率的大脑样分化。此外，当经过两种途径并接受了对单个项目识别和分类需求的任务进行训练时，模型捕获了海马内途径之间的不同特性。一起，这些结果表明，大脑中异质学习系统的组织可能是由于优化控制学习率和稀疏性的生物学变量而引起的。
交叉反应免疫对SARS-COV-2变体出现的影响
当新的SARS-COV-2变体首次到达宿主人群时，政策制定者的关键问题是它是否会变得广泛。为此，需要两个步骤：介绍和入侵。首先，该变体必须通过从头突变或从其他地方进口（简介）到达寄主人群。第二，变体必须从人到人之间传播并引起大量案件，而不是淡出很少的案件（入侵）。引言后，一系列因素会影响新型变体将入侵的风险，包括其固有的传递性和引入位置的连接性（1，2）。此过程中的另一个关键因素是对寄主人群中新变体的免疫力的背景水平。例如，OMICRON（B.1.1.529）变体的特征是其广泛扩展的是其逃避过去感染或疫苗接种免疫力的能力，至少部分地意味着背景免疫水平较低（3-5）。数学建模通常用于探索病原体菌株之间交叉反应免疫对传染病暴发动力学的影响（6-11）。在19009年大流行期间，模型为新型变体带来的风险提供了实时见解。例如，Bhatia等。Dyson等。（16）分析了英格兰的流行病学数据，并预测了该国的爆发过程，如果出现了具有不同传输特征的变体。（12）扩展了估计病原体传播性（13 - 15）的扩展方法（13 - 15），以使新型变异能够进行评估，包括估计α（b.1.1.7），beta（b.1.351）和gamma（b.1.351）和gamma（b.1.351）和gamma（p.1）变体相对于野生型Virus（sars-virus）（SARS-COV）（sars-em-em em and em and） 中国）。他们警告说，具有高传递性或实质性免疫逃生特性的变体有可能产生大量的感染和住院治疗。
气候俱乐部：它们的出现和对贸易政策的影响
GSSA成员国的平均嵌入式排放量不得超过美国的一定百分比，而欧盟的平均钢和阿卢姆排放量减少了。根据两名成员国的履行，碳排放最低的义务强制考虑减少排放的其他措施
种子：模拟DNA存储中错误的出现
背景：DNA存储是一种非易失性存储技术，用于将数据作为合成DNA字符串存储，可提供前所未有的存储密度和耐用性。然而，将DNA用作实用的数字信息存储介质仍然是一个谜，因为这非常昂贵，并且需要大量时间将数据编码和解码数据与合成DNA进行编码和解码。更重要的是，DNA存储管道的各个阶段（例如，合成，测序等）是易误。此外，DNA会随着时间的流逝而衰减，合成DNA的可靠性取决于各个方面，包括保存介质和温度。允许信息的完美存储和恢复，从而使其与现有的基于闪光灯或磁带技术的竞争性，高级错误保护方案是必不可少的。然而，评估和比较现实模型条件下的各种DNA存储技术和错误纠正代码 - 包括广泛的合成培养基，测序技术，温度和持续时间 - 是非常时间的汇总和昂贵的。结果：在这项研究中，我们提出了种子，这是一种基于误差模型的模拟器，以模仿DNA存储不同阶段累积误差的过程。种子是第一个已知的模拟器，它结合了各种经验得出的统计（或随机？）错误模型，模仿DNA存储中各个阶段的不同类型的误差类型的产生和传播。它的有效性与许多已发表的湿lab实验的数据进行了评估。结论：种子易于使用，并提供灵活的和固定的参数设置，以模仿DNA存储中的误差模型。对体外实验结果的验证表明，其有望模仿DNA存储中错误产生和传播的随机模型。种子可作为带服务器端应用程序的Web界面以及便携式跨平台本机应用程序（可在givethelink中找到）提供。
人工智能聊天机器人在科学研究中的出现
最近，一场技术革命正在全球科学界引起轰动，那就是人工智能聊天机器人的出现，例如谷歌的聊天生成预训练转换器 (ChatGPT) 或 Socratic。OpenAI 的 ChatGPT 于 2022 年 11 月 30 日首次向公众推出，它将人工智能 (AI) 嵌入式系统提升到了一个全新的水平。虽然近年来人工智能通常被用作物联网 (IoT) 设备，但这些人工智能聊天机器人通过自学能力成倍地提高了模仿人类智能行为的能力。它们可以利用类似于人脑的数据处理系统来理解和与自然人类语言文本交互，从而使它们能够识别模式并根据文本输入做出预测。
人工智能在非洲的兴起及其影响......
例如，科技高管 Siobhán Lewington 认为，人工智能不会改变法律工作的性质，而是使律师能够专注于创建法律内容（例如，规划法律论据或起草定制合同），而不是手动完成死记硬背的工作。1 她举了 NextLaw Labs 的例子，这是 Dentons 的协作创新平台。Dentons 与 ROSS Intelligence 合作开发了一款法律顾问应用程序 (app)，利用 IBM Watson 的认知和自然语言处理能力来简化法律研究。在实践中，Dentons 的律师可以像问人类一样精确地向应用程序提问，应用程序会搜索法律以提供基于证据的答案。2 基于人工智能的技术还将道路上的交通传感器转变为智能代理，可自动检测事故并预测未来的交通状况。3 人工智能已被公认为对交通运输行业做出了重大贡献，尤其是提高了航空业的生产力。4
从符号涌现到可解释且有同理心的人工智能
摘要 —我们认为，可解释的人工智能必须拥有其决策的基本原理，能够推断观察到的行为的目的，并能够在受众理解和意图的背景下解释其决策。为了解决这些问题，我们提出了四个新颖的贡献。首先，我们根据感知状态定义任意任务，并讨论可能解决方案领域的两个极端。其次，我们定义内涵解决方案。根据某些智能定义，它是最佳的，它描述了任务的目的。拥有它的代理根据该目的对其决策有基本原理，并以基于硬件的感知符号系统来表达。第三，要传达该基本原理，需要自然语言，即一种编码和解码感知状态的方式。我们提出了一种意义理论，其中，为了获得语言，代理应该模拟语言描述的世界，而不是语言本身。如果人类的话语对代理的目标具有预测价值，那么代理将根据自己的目标和感知状态赋予这些话语以意义。在皮尔士符号学的背景下，代理社区必须共享符号、指称项和解释项的粗略近似值才能进行交流。意义只存在于意图的背景下，因此要与人类交流，代理必须具有可比的经验和目标。一个学习内涵解决方案的代理，在类似于人类动机的目标函数（如饥饿和痛苦）的驱使下，可能不仅能够根据自己的意图，而且能够根据受众的理解和意图来解释其原理。它形成了对人类感知状态的某种近似。最后，我们引入镜像符号假设，该假设认为，在类似人类的强迫下，代理作为内涵解决方案的一部分学习的符号表现得像镜像神经元。根据普遍的推测，这些神经元可能在促进同理心方面发挥重要作用。索引术语 — 内涵型人工智能、可解释型人工智能、同理心型人工智能
