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商业技术要利用，但不要依赖
让销售专业人员寻找垂直市场并进行外拨探矿电话以及与潜在买家安排销售约会（亲自！）仍然是增加销售额的最佳方式——就是这样。世界上所有的技术都无法比与决策者见面达成更多的交易，所以请放弃那些电子邮件营销技术、传真销售宣传和自动语音邮件呼叫系统。今天并不比 20 年前更难；我们只是有了新的借口。现在的看门人是带有删除按钮的语音邮件，而不是接待员和粉红色的留言板。写给决策者的长篇手写信件和垃圾箱已经被具有自动垃圾邮件程序的电子邮件系统所取代。潜在客户总是太忙或对他们当前的产品或服务太满意而无法见面。今天获得新销售的原则和纪律与 20 年前相同；获得约会所需的工具和技能是新的。
航空业还能继续依赖卫星导航吗？
朝鲜的 GPS 干扰 2012 年，朝鲜对韩国发动了大规模的 GPS 干扰。干扰始于 4 月下旬，持续了两个多星期。不到一天的时间就确认信号来自朝鲜，主要针对韩国首都（首尔）。干扰对城市内部影响不大（地面干扰信号被建筑物和山丘阻挡），只有数百架在当地机场起降的飞机和一百多艘在沿海航行的船只注意到了干扰。在所有这些情况下，船只和飞机都有备用导航系统，当 GPS 变得不可靠时就会启用。2012 年的事件是朝鲜第三次对韩国使用 GPS 干扰。在 2011 年 3 月的大部分时间里，朝鲜越过边境向首尔发射了 GPS 干扰信号。一个单独的干扰器已针对手机通信。GPS 干扰信号可以在 DMZ 以南一百公里处检测到
机器理论：人们何时依赖算法？
Jennifer M. Logg，哈佛大学哈佛商学院 作者感谢 Don A. Moore、Leif D. Nelson、Cameron Anderson 和 Michael A. Ranney 提供的有益评论和见解。还要感谢 Clayton Critcher、Linda Babcock 和 Rick Larrick，以及哈佛商学院谈判、组织与市场部门、宾夕法尼亚大学沃顿商学院运营、信息与决策系、卡内基梅隆大学社会与决策科学小组、伦敦政治经济学院公共政策系和加州大学洛杉矶分校安德森管理学院行为研讨会提供的深思熟虑的反馈和讨论。感谢 Jeff Hannon 慷慨招募在国家安全领域工作的参与者。感谢 Berkeley Dietvorst 慷慨分享实验材料。感谢情报高级研究计划活动 (IARPA)、加州大学伯克利分校哈斯商学院论文奖学金和哈斯商学院行为实验室的慷慨资助。感谢 Isaac Weinberg 和 Julia Prims 的研究协助。有关本文的通信请寄至 Jennifer M. Logg，哈佛商学院，哈佛大学，贝克图书馆，彭博中心 433，哈佛商学院，马萨诸塞州波士顿 02163。电子邮箱：jlogg@hbs.edu
人类的感知和元认知决策依赖于不同的大脑网络
感知决策取决于利用可用感官信息从一组备选方案中选择最具适应性的选项的能力。此类决策取决于生物体的感知敏感性，而感知敏感性通常伴随着对所做选择的相应程度的确定性。在这里，通过使用旨在诱导可塑性变化的皮质皮层配对联想经颅磁刺激方案 (ccPAS)，我们根据目标网络塑造了运动辨别任务中的感知敏感性和元认知能力，证明了它们的功能分离。旨在增强 V5/MT+ 到 V1/V2 反向投影的神经刺激增强了运动敏感性而不影响元认知，而增强 IPS/LIP 到 V1/V2 反向投影提高了元认知效率而不影响运动敏感性。这种双重分离为人类感知敏感性和元认知能力的不同网络提供了因果证据。
您信赖的安全。 - 选择您的 CEAG 产品 | 伊顿
应用示例和适用设备分类：0 区 0 区主要包括诸如密闭容器、管道和设备内部等区域，这些区域内含有易燃液体。此处相应的工作温度高于闪点。潜在爆炸性气体位于液体表面之上，而不是液体中。易燃液体的大多数气体比空气重，扩散方式与液体类似。诸如坑或泵池之类的空腔通常可以在较长时间内容纳这些爆炸性气体，因此这里也有必要预期 0 区区域。对于 0 区设备，即使发生故障的概率很小，也应保护点火源以免发生爆炸。因此，设备应满足以下要求：应满足一种保护类型
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稳健的深度学习对象识别模型依赖于自然图像中的低频信息
机器学习模型很难推广到它们所训练的分布之外的数据。特别是，视觉模型通常容易受到对抗性攻击或常见损坏的影响，而人类视觉系统对此具有鲁棒性。最近的研究发现，将机器学习模型正则化以支持类似大脑的表示可以提高模型的鲁棒性，但原因尚不清楚。我们假设模型鲁棒性的提高部分归因于从神经表征中继承的低空间频率偏好。我们通过几种频率导向分析测试了这个简单的假设，包括设计和使用混合图像来直接探测模型频率敏感性。我们还研究了许多其他公开可用的鲁棒模型，这些模型是在对抗性图像或数据增强上训练的，发现所有这些鲁棒模型都表现出对低空间频率信息的更大偏好。我们表明，通过模糊进行预处理可以作为防御对抗性攻击和常见损坏的机制，进一步证实了我们的假设并证明了低空间频率信息在鲁棒物体识别中的效用。
强大的深度学习对象识别模型依赖于自然图像中的低频信息
机器学习模型很难推广到他们接受过分布之外的数据。特别是，视力模型通常容易受到对抗性攻击或共同腐败的影响，而人类视觉系统对此是可靠的。最近的研究发现，将机器学习模型正式化以偏爱大脑的表示可以提高模型鲁棒性，但目前尚不清楚为什么。我们假设增加的模型鲁棒性部分是由于从神经表示遗传的低空间频率偏好。我们通过几个面向频率的分析测试了这个简单的假设，包括设计和使用混合图像以直接探测模型频率灵敏度。我们还检查了许多其他公开可用的健壮模型，这些模型接受了对抗图像或数据增强的培训，并发现所有这些强大的模型都表现出对低空间频率信息的偏爱。我们表明，通过模糊的预处理可以作为对抗攻击和常见腐败的防御机制，进一步确认了我们的假设，并证明了在强大的物体识别中低空间频率信息的实用性。