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北极在俄罗斯能源战略中的作用
在过去的几十年中，北极在国际一级引起了新发现的兴趣。北极冰的侵蚀导致了大国之间的紧张局势和竞争的加剧，也加强了他们在该地区的军事存在。1此外，尽管高北部的特殊情况需要北极国家及其他地区之间的合作，但地缘政治发展也与该地区产生了新的相关性。2在2023年6月，该地区领先的政府间论坛北极委员会在俄罗斯在乌克兰战争后一年停赛3后恢复了工作。此外，北约和俄罗斯之间日益增长的对抗加剧了高北部的潜在竞争，从而更新了国家战略。例如，美国于2022年10月更新了其国家北极地区的国家战略，并将北极作为其2022年国家安全战略的优先领域。4出于气候和安全原因，北极越来越多地与欧盟相关。5
了解 GPU 并行管理和控制单元中永久故障的影响
图形处理单元 (GPU) 承受着过大的压力，以加速高性能计算应用程序，并用于加速多个领域的深度神经网络，这些领域的预期寿命长达数年。这些条件使 GPU 硬件面临（过早）老化，导致在通常的制造结束测试之后出现永久性故障。因此，迫切需要评估 GPU 永久性故障影响的技术，从而可以估计可靠性风险并可能减轻它。在本文中，我们提出了一种评估永久性故障对 GPU 调度器和控制单元（最特殊、压力最大的资源）的影响的方法，以及可以量化这些影响的第一个数字。我们描述了门级 GPU 模型的调度器和控制器中超过 5.83x10 5 个永久性故障效应。然后，我们通过检测 13 个应用程序和两个卷积神经网络的代码，在软件中映射观察到的错误类别，注入超过 1.65x105
使用机器学习技术的糖尿病预测模型（尼日利亚的一项研究）
糖尿病 (DM) 是一种代谢紊乱，当体内血糖水平过高时就会发生，从而导致体内胰岛素不足，引发无数并发症。世界卫生组织在 2021 年指出，2019 年，糖尿病是 150 万人死亡的直接原因。尽管高收入国家在糖尿病预测领域开展了一些研究，但尼日利亚等中低收入国家并没有做太多研究，而是利用了其环境特有的因素。因此，本文旨在开发一种机器学习模型，以在早期预测个人的糖尿病。该研究确定了九个糖尿病属性，并使用三种监督学习算法，即 K 最近邻 (KNN) 决策树和人工神经网络 (ANN)，从尼日利亚本地收集的数据集预测糖尿病。结果表明，ANN 的准确率最高，为 97.40%。
使用原型量子计算机模拟磁分子的静态和动态特性
摘要：磁分子是研究特殊量子机械现象的典型系统。因此，由于系统尺寸的指数增加，模拟其静态和动力学行为对于经典计算机来说本质上很难。量子计算机通过提供适合描述这些磁系统的固有量子平台来解决此问题。在这里，我们表明，基于超导端子的原型量子计算机，都可以在原型量子计算机上模拟磁性分子的基态性能和自旋动力学。特别是我们研究了小型的抗铁磁性旋转链和环，这是这些开拓设备的理想测试床。我们使用各种量子本质量算法来确定基态波功能，并用靶向的ansatzes填充了所研究模型的自旋对称性。通过计算动力学相关函数来模拟相干自旋动力学，这是提取许多实验可访问属性（例如无弹性中子中子横截面）的重要成分。
量子不确定性和整体论似乎使量子语义变得无关紧要
摘要：我们考虑一种基于量子形式主义的独特整体特征的语义。语言的任何公式都会产生一个量子电路，该电路以可逆的方式将与公式相关的密度算子转换为与原子子公式相关的密度算子。该过程违背了组合性原则，从整体到部分，并产生了一种新形式的量子逻辑的语义特征，这种逻辑被称为“Łukasiewicz 量子计算逻辑”。将基于量子比特语义的逻辑与基于量子比特语义的逻辑进行比较是很有趣的。考虑到经典逻辑和 Łukasiewicz 多值逻辑之间的关系，人们可以预期前者比后者的片段更强大。然而，事实并非如此。从直观的角度来看，这可以通过回想前者是一种非常弱的逻辑形式来解释。许多重要的逻辑论证，无论是在伯克霍夫和冯诺依曼的量子逻辑中还是在经典逻辑中都是有效的，但通常都被违反。
谎言、煤气灯效应和宣传
2017 年 1 月 21 日，肖恩·斯派塞作为特朗普政府首位白宫新闻秘书首次亮相。1 他的表现独特而令人难忘，严厉批评媒体对前一天举行的特朗普总统就职典礼的报道。2 斯派塞对新闻报道中强调参加就职典礼的人群规模感到尤为愤怒，他对此次就职典礼人数明显少于 2009 年参加奥巴马总统首次就职典礼的人群的说法表示反对。3 从可比角度拍摄的照片清楚地显示 2009 年聚集的人群要多得多，华盛顿地铁的客流量记录也与照片相符。4 尽管如此，尽管有大量证据，斯派塞仍然愤怒地坚称特朗普总统的就职典礼“是世界上亲眼见证就职典礼人数最多的一次”。 5 不仅如此，与此相反的报道是“可耻和错误的”，是试图“淡化对特朗普总统的巨大支持”。6
地下水动物区系有特别风险吗？
地下地下是我们星球上最大的可用淡水储量：尤其是浅水含水层是广阔但不足以探索的生物多样性的家园。在过去几十年中，生物多样性研究获得了强大的动力，但对地下水生态系统的威胁也增加了，我们可能会在发现和正式描述之前就失去物种。对地下水动物区系的负面影响包括地下水污染，变暖和栖息地丧失。鉴于它们对通常的黑暗和能量较差的环境的特殊适应，包括缓慢的元素和繁殖率较低，以及地下水动物区系（例如它们零散的分布）的进一步特殊特征，以及大量的特有物种，地下水无脊椎动物似乎具体有风险。我们坚定地建议在常规地下水监测中建立生态措施，并在生物多样性保护策略和地下水生态系统保护方面采取行动。
对话式人工智能的增量语音识别和分类的综合评估
自动语音识别 (ASR) 系统功能越来越强大，越来越准确，但数量也越来越多，目前已有多种服务可供选择（例如 Google、IBM 和 Microsoft）。目前，此类系统最严格的标准是在对话式 AI 技术中使用和为对话式 AI 技术而制定的。这些系统有望实时逐步运行，响应迅速、稳定，并且对对话式语音中普遍存在但又特殊的特征（例如不流畅和重叠）具有鲁棒性。在本文中，我们将使用根据这些标准设计的指标和实验来评估其中最受欢迎的系统。我们还评估了相同系统的说话人分类 (SD) 功能，这对于旨在处理多方交互的对话系统尤为重要。我们发现，Microsoft 拥有领先的增量式 ASR 系统，该系统可以保留不流畅的材料，而 IBM 除了对语音重叠最鲁棒的 ASR 之外，还拥有领先的增量式 SD 系统。Google 在两者之间取得了平衡，但这些系统都不适合实时可靠地处理自然自发对话。