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Michael K. CahalanMichael K. Cahalan
犹他大学医学院麻醉学部门前主席Michael K. Cahalan博士于2019年3月9日去世，享年69岁，享年69岁。 他是麻醉学的巨人，也是麻醉中经食管超声心动图应用开发的先驱。 在所有传统的学术任务中，包括研究，教学，临床护理和行政管理，都取得了明显的成功，对麻醉学的专业做出了许多其他重要贡献。 在此摘要中，他的早期生活，教育以及他对麻醉学实践的贡献以及特定于心脏麻醉和超声心动图的贡献。 也描述了所有人都可以努力效仿的麻醉专业的属性。 2019 Elsevier Inc.保留所有权利。犹他大学医学院麻醉学部门前主席Michael K. Cahalan博士于2019年3月9日去世，享年69岁，享年69岁。他是麻醉学的巨人，也是麻醉中经食管超声心动图应用开发的先驱。在所有传统的学术任务中，包括研究，教学，临床护理和行政管理，都取得了明显的成功，对麻醉学的专业做出了许多其他重要贡献。在此摘要中，他的早期生活，教育以及他对麻醉学实践的贡献以及特定于心脏麻醉和超声心动图的贡献。也描述了所有人都可以努力效仿的麻醉专业的属性。2019 Elsevier Inc.保留所有权利。
人类与计算机之间的本体论边界及其对人机通信的影响
在人机通信中，人们与具有不同本体性质的通信伙伴进行交互。本研究探讨了人们如何概念化人类与计算机之间的本体论差异，以及这些差异对人机通信的影响。根据对 73 名美国成年人就非实体人工智能 (AI) 技术（基于语音的 AI 助手、自动写作软件）进行的定性访谈数据，研究结果表明，人们根据存在的起源、自主程度、工具/工具使用者身份、智力水平、情感能力和固有缺陷来区分人类和计算机。此外，随着技术模仿更多类似人类的品质（例如情感），这些本体论界限变得越来越模糊。本研究还展示了人们对人机鸿沟的概念化如何影响他们与通信技术的互动。
附件 1：CY24A 预备学校遴选委员会 (RSSB) 申请信息
1. 路由应紧密模拟评估路由链。2. 如果评估员也是高级评估员（Wg/CC 或同等职位），则不适用第 2 级路由。3. 分配到联合或作战司令部岗位且在姊妹服务中拥有评估员/高级评估员的成员可以选择通过相应的 AF 元素路由其申请（IMA 可以选择通过其各自的 RIO Det 协调其申请）。4. Wg/CC 将担任所有 SQ/GP/WG 级别申请人的高级评估员，除非该单位直接向 NAF 报告，在这种情况下，最终推荐人将是申请人评级链中的第一位 O-6。5. 仅在分配到 NAF 参谋职位的成员的申请中才需要 NAF/CC 协调。
由原位软和硬X射线光电谱图研究的基于HFO2的设备中的陷阱辅助的回忆开关
今天的数字计算机基于内存和计算的分离。因此，必须将数据从存储位置不断传输到传统计算体系结构中的计算位置，反之亦然，从而导致高潜伏期和能量能量。[1-3]一个为某些应用而克服这种所谓的von Neumann瓶颈的潜在概念是神经形态计算体系结构的发展，该构建体的目的是模仿人脑中的信息处理。[4-7]在生物学中，信息处理发生在庞大的神经元和突触网络中，而没有计算和记忆之间的身体分离，[8]在感觉处理，运动控制和模式识别等任务中产生了令人印象深刻的性能，[9]同一时间消耗较小的能量，比数字计算机要少的数量计算机需要进行类似的任务。[5,6,10,11]
人工智能风险管理框架
1 EO 14110 将生成式 AI 定义为“模拟输入数据的结构和特征以生成衍生合成内容的 AI 模型类别。这可以包括图像、视频、音频、文本和其他数字内容。”虽然并非所有 GAI 都源自基础模型，但就本文而言，GAI 通常指生成式基础模型。EO 14110 将“双重用途基础模型”的基础模型子类别定义为“在广泛数据上训练的 AI 模型；通常使用自我监督；包含至少数百亿个参数；适用于各种环境。” 2 本简介是根据 EO 14110 第 4.1(a)(i)(A) 节制定的，该节指示商务部长通过国家标准与技术研究所 (NIST) 主任为生成式 AI 开发 AI RMF 的配套资源 NIST AI 100-1。
仪器、代理和人工智能 - PhilSci-Archive
理解为什么这样的系统会做出这样的预测和分类。这种局限性在高风险决策环境中尤其令人担忧，例如医疗诊断和刑事司法，其中问责制、价值观一致和广泛的道德考虑是突出的 [Rud19、BC + 22、FS + 21、Hof17]。然而，DL 模型 (DLM) 的不可预测性在科学环境中也引起了认识论的关注，其中解释和理解 [RB22、Sul19] 代表了核心的认识论美德 [Kha17]。当然，在使用深度学习系统模拟易于理解但耗时的任务（例如识别星系或去噪数据）的情况下，纯粹务实的考虑（例如分类准确性或控制程度）通常足以满足给定模型的目的 [Par20]。此外，在许多此类情况下，DL 输出可以独立验证，从而使不透明度在认识论上变得无关紧要 [Due22]。
建议引用：Hermann, Erik (2021)：拟人化的人工智能、依恋和消费者行为，营销快报，ISSN 1573-059X，Springer US，纽约，第 33 卷，Iss。1，第 157-162 页，https://doi.org/10.1007/s11002-021-09587-3
人工智能 (AI) 是一种变革性的力量，正在（重新）塑造市场营销研究、战略和行动，可以概念化为“使用计算机器来模拟人类固有的能力，例如执行物理或机械任务、思考和感觉” (Huang & Rust, 2021 , p.31)。随着人工智能及其智能水平的稳步发展，人工智能的情感和社交能力以及人性化程度也有望提高。人工智能应用包括智能个人/数字助理（如 Siri 或 Alexa）、聊天机器人和服务机器人，已经具备人类的形态、名称和品质，例如人类的语音和交互以及情感感知能力（例如，Huang & Rust, 2021 ; Ramadan et al., 2021 ; Wan & Chen, 2021 ）。将类似人类的属性和特征赋予非人类主体和物体，是拟人化的核心（Epley 等人，2007 年）。拟人化
仪器、代理和人工智能 - PhilSci-Archive
理解为什么这样的系统会做出这样的预测和分类。这种局限性在高风险决策环境中尤其令人担忧，例如医疗诊断和刑事司法，其中问责制、价值观一致和广泛的道德考虑是突出的 [Rud19、BC + 22、FS + 21、Hof17]。然而，DL 模型 (DLM) 的不可预测性在科学环境中也引起了认识论的关注，其中解释和理解 [RB22、Sul19] 代表了核心的认识论美德 [Kha17]。当然，在使用深度学习系统模拟易于理解但耗时的任务（例如识别星系或去噪数据）的情况下，纯粹务实的考虑（例如分类准确性或控制程度）通常足以满足给定模型的目的 [Par20]。此外，在许多此类情况下，DL 输出可以独立验证，从而使不透明度在认识论上变得无关紧要 [Due22]。
人工智能开发中领域专业知识的低技能化
农民和放射科医生等现场工作人员在资源匮乏的环境中为人工智能模型的数据集收集发挥着至关重要的作用。然而，我们对现场工作人员的专业知识如何在数据集和模型开发中得到利用知之甚少。根据对 68 名为资源匮乏环境构建人工智能开发人员的采访，我们发现开发人员将现场工作人员降格为数据收集者。开发人员将数据质量差归咎于工人的做法，认为工人腐败、懒惰、不守规矩，他们自己就是数据集，他们追求监视和游戏化来训练工人收集更高质量的数据。尽管模型试图模仿现场工作人员的专业知识，但人工智能开发人员将工人视为非必需品，并降低了他们的专业知识以服务于构建机器智能。我们说明了为什么应该将现场工作人员视为领域专家，并重新想象领域专业知识是人工智能发展的重要伙伴关系。
收集热涨落能量的分子自旋电子引擎中的量子优势
经典发动机将热量从热源转移到冷源，方法是使用工作物质 (WS) 将热量依次与每个热源接触。这种热的上游流动在热力学上增加了发动机的熵。在此过程中，自然会限制发动机的最大效率，该效率不能超过由两个热源的温度比决定的理想值。卡诺于 1824 年证明了这一极限，体现了热力学第二定律。量子发动机可以通过重新调整其基本概念来超越这一限制。理论 [1–4] 和实验 [3,5–7] 都表明，可以从量子系统中获取额外的工作能力，称为“能效”。理论上，这些发动机的运行可以分为“冲程”，以模仿自然界的最小作用原理。[3] 冲程的作用以其持续时间和速率为特征