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不可能的梦想：自施肥谷物作物？
研究人员正在尝试做似乎不可能的事情，即使不是不可能的事情：将豆类中的氮的能力转移到包括谷物在内的更广泛的农作物中。，尽管不需要任何或更少额外施肥的谷物作物的现实至少在商业上至少要有10 - 20年的历史，但过去二十年的研究表明，这不仅仅是它不仅仅是一个幻想的梦想。自2013年以来的大部分研究都是通过一个跨国项目，由Aarhus University的Simona Radutoiu教授领导的农业营养共生（ENSA）。该项目的主要目的是目前由Bill和Melinda Gates农业创新提供资金，是为了使全球农业更具可持续性和公平性。
研究发现，可靠地检测人工智能生成的文本是不可能的
马里兰州学院公园市敲响了警钟。根据最近的一项研究，研究人员怀疑是否有可能可靠地检测出人工智能生成的文本。计算机科学教授 Soheil Feizi 与四名博士生一起研究了“人工智能生成的文本能被可靠地检测到吗？”不幸的是，他们的答案是否定的。鉴于大型语言模型 (LLM) 可用于抄袭、进行令人信服的社会工程攻击和大规模传播错误信息，这项研究绝对令人担忧。当前的人工智能生成文本检测工具还有很多不足之处 OpenAI 的人工智能生成文本检测器非常不准确。事实上，OpenAI 承认它并不可靠，因为该工具只能正确识别 26% 的人工智能书写文本（真阳性）。此外，有 9% 的时间，它会将人类编写的文本错误地标记为 AI 编写的文本（误报）。市场上另一种流行的工具 GPTZero 本质上是测量给定文本的随机性。根据 GPTZero 的 FAQ 页面，该工具能够在 99% 的时间内识别人类创建的文本，在 85% 的时间内识别 AI 生成的文本，尽管有些人可能对这种说法感到不满。可以可靠地检测 AI 生成的文本吗？通过实证分析，马里兰大学的学者研究了市场上几种流行的 AI 文本检测模型，发现它们并不可靠。通过研究水印方案、零样本分类器和基于神经网络的检测器，他们发现释义攻击可以帮助对手逃避人工智能检测。他们写道：“我们表明，释义攻击（将轻量级基于神经网络的释义器应用于人工智能生成模型的输出文本）可以逃避各种类型的检测器。”此外，他们声称基于水印的检测器很容易被欺骗，使其看起来像是人造文本被加了水印。这样的对抗性欺骗
欧拉的三十六名纠缠军官：经典难题的量子解
欧拉著名问题的 36 个官员问题的负解意味着不存在两个六阶正交拉丁方。我们证明，只要官员们相互纠缠，这个问题就有解，并构造出这种大小的正交量子拉丁方。结果，我们找到了一个长期难以捉摸的绝对最大纠缠态 AME(4,6) 的例子，它由四个子系统组成，每个子系统有六个级别，等效于一个大小为 36 的 2 酉矩阵，它可以最大化这个维度的所有二分酉门之间的纠缠能力，或者一个完美的张量，有四个指标，每个指标从一到六。这种特殊状态应该被称为黄金 AME 状态，因为黄金比率在它的元素中占有突出地位。这个结果使我们能够构造一个纯非加性六方量子误差检测码 ðð 3 ; 6 ; 2ÞÞ6，它饱和了单例边界并允许人们将六级状态编码为三重态。
双重作用抗生素可以使细菌抗性几乎不可能
“这种抗生素的美在于它通过细菌中的两个不同靶标杀死，” UIC的杰出药物科学教授亚历山大·曼金（Alexander Mankin）说。“如果抗生素以相同的浓度击中两个靶标，则细菌通过在两个靶标中的任何一个中的随机突变获得抗药能力而失去了抗性的能力。”
没有完整的生命周期评估，对于数字基础设施的可持续决策
这种对碳排放建模的整体方法可确保在生命周期的每个阶段整合可持续性考虑因素，从而使数字资产所有者能够做出前瞻性，数据驱动的决策，这些决策不仅满足监管要求，而且还将其定位为向低碳经济过渡的领导者。图2提供了两种不同网络技术的生命周期碳排放的说明性比较，并探讨了三种替代方案，即：基线场景反映了设备寿命，乡村电力组合，碳排放因子等方面的一组标准参数。;一种情况，反映了某些国家在某个时间点之前在电力组合中获得更高份额的可再生能源的承诺；考虑到更大的设备耐用性和寿命对碳排放的影响的情况。
消除“不可能”：量子场理论的局部测量理论的最新进展
Abstract: Arguments by Sorkin [100] and Borsten, Jubb, and Kells [14] establish that a nat- ural extension of quantum measurement theory from non-relativistic quantum mechanics to relativistic quantum theory leads to the unacceptable consequence that expectation values in one region depend on which non-selective measurement is performed in a spacelike sep- arated region.Sorkin [100]将这种情况标记为“不可能的测量”。我们将这些论点明确地呈现为不进行还原参数的逻辑形式，并研究了量子场理论（QFT）中测量的后果。sorkin型不可能的测量场景清楚地说明了一种道德，即在使用LUDERS规则的相对论量子理论中，微量子性本身不足以排除超光信号传导。我们审查了三种不同的方法来制定QFT量度的说明，并分析其对“不可能测量”问题的反应。这两种方法是针对QFT的测量理论的最新建议：基于Polo-G´omez，Garay和Mart´ın-Mart´ınez提出的检测器模型的测量理论[86]，以及在少数少数和Verch中提出的代数QFT的测量框架[41]。对QFT基础的特别感兴趣的是，尽管在精神上和细节上有很大的不同，例如国家更新规则所采取的形式，但它们可能具有有关如何代表QFT的一般道德的共同特征。仔细注意动态是解决“不可能测量”问题的两种策略的重要组成部分。都放弃了对可观察到的局部代数A（O）的传统操作解释，代表了在o区域进行的可能的操作。他们各自的状态更新规则不能从字面上解释为在任何时空中发生的测量时都表示系统状态的物理变化。
消除“不可能”：量子场理论的局部测量理论的最新进展
Sorkin [107]和Borsten，Jubb和Kells [14]的论点确定，量子测量理论的自然范围是从非统一量子力学到相对论量子理论的自然范围，导致一个不可接受的后果，一个区域的预期值依赖于哪个单独的独立操作在Spacaceelike SpaceCelike型区域中执行。Sorkin [107]将这种情况标记为“不可能的测量”。我们将这些论点明确地呈现为不进行还原参数的逻辑形式，并研究了量子场理论（QFT）中测量的后果。sorkin型不可能的测量场景清楚地说明了一种道德，即在使用LUDERS规则的相对论量子理论中，微量子性本身不足以排除超级信号传导。我们回顾了三种不同的方法来制定QFT测量的说明，并分析其对“不可能测量”问题的反应。这两种方法是：基于Polo-G´omez，Garay和Mart´ın-Mart´ınez [93]中提出的检测模型的测量理论，以及针对几个QFT的测量框架提出的少数QFT和Verch [44]。QFT基础的特别兴趣是，它们具有共同的特征，这些特征可能具有有关如何代表QFT中测量的一般道德。这些道德是关于动态在消除“不可能测量”的作用，放弃了对本地代数A（O）的操作解释，代表了在区域O中进行的可能操作以及对国家更新规则的解释。最后，我们研究了基于历史的方法所采用的“不可能测量”问题的形式，并讨论了其余的挑战。
建立基于尊重人权的致命人工智能的国际法律框架：不可能的使命吗？
本文考虑了在武装冲突中和外部武装冲突中的自动武器的潜在使用，包括执法。它从人权法的角度分析了现象，特别关注生命权。十多年来，国际社会一直在辩论是否要在国际人道主义法的框架内建立新规则的技术进步是否需要建立新规则。相比之下，尽管对生命权和其他人权的影响，但从人权法的角度考虑这种技术是有限的。同时，近年来已经出现了一些国际倡议，目的是建立基于尊重Human权利的人工智能（AI）的非约束和约束力规则。本文回顾了四个这样的举措：关于AI的经合组织建议，联合国教科文组织的AI伦理学建议，国际刑警组织和UNICRI工具包，用于执法的负责人AI创新以及欧洲AI公约。它检查了这些举措在多大程度上解决自动武器提出的具体问题。
长期以来，大多数人认为精神电子技术是不可能的，并被归类为科幻小说。事实上
人体就像计算机一样，包含无数的数据处理器。它们包括但不限于大脑、心脏和周围神经系统的化学电活动、从大脑皮层区域发送到我们身体其他部位的信号、内耳中处理听觉信号的微小毛细胞以及处理视觉活动的感光视网膜和眼角膜。身体不仅能够被欺骗、操纵或误导，而且还能被关闭或破坏——就像任何其他数据处理系统一样。身体从外部来源（例如电磁波、涡流或声能波）接收的“数据”或通过其自身的电或化学刺激产生的“数据”可以被操纵或更改，就像任何硬件系统中的数据（信息）可以被更改一样。