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推荐引用 推荐引用 Gittens，Lester G.。“Casitas 对巴哈马龙虾生物学和渔业可持续性的影响”（2017 年）。哲学博士 (PhD)，论文，生物科学，Old Dominion 大学，DOI：10.25777/2pc4-3t27 https://digitalcommons.odu.edu/biology_etds/18
II.CASITAS 对巴哈马 Panulirus ARGUS 死亡率、生长和疾病易感性的影响 ................................................................................................11 简介 ................................................................................................................................11 方法 ................................................................................................................................16 结果 ................................................................................................................................24 讨论 ......................................................................................................................................34 III.与巴哈马龙虾渔业陷阱相比，Casitas 中龙虾和其他分类群的尺寸选择性和兼捕死亡率 ................................................................................................................................41 简介 ......................................................................................................................................41 方法 ......................................................................................................................................46 结果 ......................................................................................................................................50 讨论 ......................................................................................................................................58 IV.使用遥感技术探测巴哈马加勒比海刺龙虾 ( Panulirus ARGUS ) 渔业中利用的 casitas 的可行性 ................................................................................................................69 简介 ......................................................................................................................................69 方法 ......................................................................................................................................75 结果 ......................................................................................................................................78 讨论 ......................................................................................................................................91 V. 结论 ......................................................................................................................................101
物理研究学院有限责任公司 ψ - Lester Ingber 的档案
摘要背景：路径积分算法 PATHINT 以前用于多个系统，现已从 1 维推广到 N 维，并从经典系统推广到量子系统，即 qPATHINT。以前的出版物将 qPATHINT 应用于作者开发的两个系统，用于新皮质交互和金融期权。经典 PATHINT 也已发布，展示了欧洲美元期权在工业应用中的发展。目标：使用来自 Strike 数据的历史波动率 (HstVol) 或隐含波动率 (ImpVol)（交易者首选）并需要它们来为金融期权定价。该提案创建了 ImpVol 表，首先是针对经典和量子旧（大约 2000 年）欧洲美元，将所有代码与以前的出版物进行基准测试，然后是针对波动性最大的货币之一的量子比特币。这里的所有计算只需要经典（超级）计算机。方法：该系统是使用量子空间中路径积分的数学物理方法开发的。使用 XSEDE.org 和 StonyBrook.edu Ookami 资源的超级计算机试点研究测试了各种维度的扩展限制。在这项研究中，ImpVols 和所有交易希腊值都是针对量子货币空间中的期权计算的，包括实际冲击（股息等）。结果：这项研究的数学物理和计算机部分对两个系统都取得了成功。两个系统的 qPATHINT 的三维路径积分传播都在超级计算机上的正常计算范围内，但这里只需要一维路径积分。结论：所考虑的两个系统中的每一个都为 qPATHINT 在另一个系统中的应用做出了贡献，从而产生了新的算法，展示了相互作用的量子和经典尺度的时间相关传播。
非人类人道主义：当人工智能的善举变成坏事时 Mirca Madianou 伦敦大学金史密斯学院 2018 年，有超过 1.68 亿人需要人道主义援助，同时有超过 6900 万人成为难民，人道主义部门面临着重大挑战。人工智能 (AI) 应用可以成为人道主义危机的潜在解决方案的提议受到了热烈欢迎。这是“人工智能用于社会公益”大趋势的一部分，也是“数字人道主义”更广泛发展的一部分，“数字人道主义”指的是公共和私营部门为应对人道主义紧急情况而使用数字创新和数据。聊天机器人、声称可以预测未来流行病或人口流动的预测分析和建模以及依赖于采用机器学习算法的先进神经网络的生物识别技术，都是在援助行动中越来越受欢迎的例子。本文建立了一个跨学科框架，将殖民和非殖民理论、人道主义和发展的批判性探究、批判性算法研究以及对人工智能的社会技术理解结合在一起。人道主义在这里被理解为一种复杂的现象：不仅仅是通常定义的“减少痛苦的必要性”（Calhoun，2008），而且是一种行业、一种话语和一种源于 19 世纪和 20 世纪殖民主义的历史现象（Fassin，2012；Lester & Dussart，2014）。人工智能同样是一个多面现象：不仅仅是基于先进计算和机器学习算法的技术创新，而且是一个行业以及关于技术的特定话语。人工智能只能与数据和算法一起理解——这三者是不可分割的，因为人工智能依赖于机器学习算法，而机器学习算法是特定数据集的产物。鉴于“大数据”本质上是不完整的，且具有本体论和认识论的局限性（Crawford & Finn，2014），人工智能应用会重现并可能放大大型数据集中发现的现有偏见（Benjamin，2019；Eubanks，2018；Noble，2018 等）。
非人类人道主义：当人工智能的善举变成坏事时 Mirca Madianou 伦敦大学金史密斯学院 2018 年，有超过 1.68 亿人需要人道主义援助，同时有超过 6900 万人成为难民，人道主义部门面临着重大挑战。人工智能 (AI) 应用可以成为人道主义危机的潜在解决方案的提议受到了热烈欢迎。这是“人工智能用于社会公益”大趋势的一部分，也是“数字人道主义”更广泛发展的一部分，“数字人道主义”指的是公共和私营部门为应对人道主义紧急情况而使用数字创新和数据。聊天机器人、声称可以预测未来流行病或人口流动的预测分析和建模以及依赖于采用机器学习算法的先进神经网络的生物识别技术，都是在援助行动中越来越受欢迎的例子。本文建立了一个跨学科框架，将殖民和非殖民理论、人道主义和发展的批判性探究、批判性算法研究以及对人工智能的社会技术理解结合在一起。人道主义在这里被理解为一种复杂的现象：不仅仅是通常定义的“减少痛苦的必要性”（Calhoun，2008），而且是一种行业、一种话语和一种源于 19 世纪和 20 世纪殖民主义的历史现象（Fassin，2012；Lester & Dussart，2014）。人工智能同样是一个多面现象：不仅仅是基于先进计算和机器学习算法的技术创新，而且是一个行业以及关于技术的特定话语。人工智能只能与数据和算法一起理解——这三者是不可分割的，因为人工智能依赖于机器学习算法，而机器学习算法是特定数据集的产物。鉴于“大数据”本质上是不完整的，且具有本体论和认识论的局限性（Crawford & Finn，2014），人工智能应用会重现并可能放大大型数据集中发现的现有偏见（Benjamin，2019；Eubanks，2018；Noble，2018 等）。