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24-004-在家重新思考杂草管理
相对较少的研究研究了除草剂对传粉媒介的直接影响，因此不幸的是，我们不知道大多数除草剂可能对传粉媒介物种产生的影响。但是，研究发现一些常见的除草剂会造成伤害。特别是，通常使用的除草剂草甘膦和包含它的产品已被发现：•干扰蜜蜂的导航能力（Balbuena等人2015）并学习与食物来源相关的信号（MengoniGoñalons和Farina，2018年）。 这可能会影响蜜蜂有效觅食的能力。 •更改蜜蜂的肠道微生物组（Motta等人 2018，Dai等。 2018，Blot等。 2019），这可能会增加对有害疾病的敏感性。 •巨型燕尾，spicebush燕尾，黑色燕尾和君主蝴蝶卵暴露于草甘膦的可能性要小得多，孵化的可能性要小得多。 Spicebush燕尾鸡的卵损失最大，只有6％的裸露卵孵化，而100％的未暴露卵（Albanese 2019）。 可能会在经过处理的区域内及其周围发生巨大的燕尾卵损失。2015）并学习与食物来源相关的信号（MengoniGoñalons和Farina，2018年）。这可能会影响蜜蜂有效觅食的能力。•更改蜜蜂的肠道微生物组（Motta等人2018，Dai等。 2018，Blot等。 2019），这可能会增加对有害疾病的敏感性。 •巨型燕尾，spicebush燕尾，黑色燕尾和君主蝴蝶卵暴露于草甘膦的可能性要小得多，孵化的可能性要小得多。 Spicebush燕尾鸡的卵损失最大，只有6％的裸露卵孵化，而100％的未暴露卵（Albanese 2019）。 可能会在经过处理的区域内及其周围发生巨大的燕尾卵损失。2018，Dai等。2018，Blot等。 2019），这可能会增加对有害疾病的敏感性。 •巨型燕尾，spicebush燕尾，黑色燕尾和君主蝴蝶卵暴露于草甘膦的可能性要小得多，孵化的可能性要小得多。 Spicebush燕尾鸡的卵损失最大，只有6％的裸露卵孵化，而100％的未暴露卵（Albanese 2019）。 可能会在经过处理的区域内及其周围发生巨大的燕尾卵损失。2018，Blot等。2019），这可能会增加对有害疾病的敏感性。•巨型燕尾，spicebush燕尾，黑色燕尾和君主蝴蝶卵暴露于草甘膦的可能性要小得多，孵化的可能性要小得多。Spicebush燕尾鸡的卵损失最大，只有6％的裸露卵孵化，而100％的未暴露卵（Albanese 2019）。可能会在经过处理的区域内及其周围发生巨大的燕尾卵损失。
重新思考现代基于 DRAM 的系统中生产者与消费者的关系
摘要 半个世纪以来，商品 DRAM 的代际改进早已巩固了其作为整个计算行业主存储器的普及地位。然而，克服当今 DRAM 技术扩展挑战需要 DRAM 生产者和消费者共同推动的新解决方案。在本文中，我们观察到，行业范围的 DRAM 标准所规定的生产者和消费者之间的关注点分离正在成为解决扩展相关问题的负担。为了理解这个问题，我们研究了使用系统-内存协作克服 DRAM 扩展挑战的四个关键方向：（i）改善内存访问延迟；（ii）减少 DRAM 刷新开销；（iii）安全防御 RowHammer 漏洞；（iv）解决日益恶化的内存错误。我们发现，在这四种情况下，阻碍进步的最重要障碍是消费者对 DRAM 可靠性缺乏了解。基于对 DRAM 可靠性测试的分析，我们建议修改关注点分离以纳入生产者和消费者之间有限的信息透明度。最后，我们建议分两步实施此次修订，首先通过众包和出版的方式立即发布信息，最终对 DRAM 标准进行大规模修改。
重新思考人工智能的能源使用问题
使用 64 个高级图形处理单元 (GPU) 进行 79 小时的训练，大约排放 1,438 磅二氧化碳 (CO 2 )，这些芯片因其出色的并行处理能力而常用于训练 AI 模型。为了说明这一点，从纽约到旧金山的往返航班每位乘客大约产生 2,000 磅二氧化碳排放量。研究人员还估算了训练神经架构搜索 (NAS) AI 模型的碳排放量，神经架构搜索是一种为给定任务自动查找一个或多个神经网络架构的技术，这是机器学习中计算最复杂的问题之一。具体来说，他们评估了用于创建更好的英语-德语机器翻译模型的 NAS 的能耗。11 研究人员估计，训练该模型产生了 626,155 磅二氧化碳排放量（大约相当于从东海岸到西海岸的 300 次往返航班）。12
在确定论下重新思考人和机器智能
1英语学院，汉库克大学外国研究大学，107 Imun-ro，Dongdaemun-gu，首尔 *linkinswib@naver.com摘要本文提出了一个形而上学的框架，以区分人类和机器智能。具体来说，它提出了两个相同的确定性世界 - 一个包括人类代理，另一个包括机器代理。这些药物在因果关系上表现出明显的相同性，但它们表现出不同类型的信息处理机制。通过假设人类在机器智能上的独特性，本文解决了它所指的“有利位置问题”，即如何通过将确定源放置在宇宙中来使确定主义者对确定论的主张合法化。关键字：确定性；计算主义；模拟;状态描述；反事实引入当决定者断言宇宙是确定性的时，这需要假设一个假设的有利位置来描述宇宙。一见钟情，可以说这样的有利位置应该位于宇宙以外的某个地方。例如，维特根斯坦（Wittgenstein，1922）指出，“哲学i”是一个“形而上学主题”，它不是“世界的一部分”（第75页）。确定论是对世界的哲学判断。因此，决定主义者的推理思维可能必须与世界分开。但是，确定主义者本人是世界的一部分。根据Danielsson（2023）的说法，因为“ [W]无法站在世界外”，“我们总是从存在的唯一有利位置来看待世界：1。（第1章）”两者之间的上述特殊关系（即确定主义者与宇宙）可能会引起混乱。决定者是空间和时间内的有限人士。那么，她如何证明自己对确定论主张的意义是合理的，这似乎是需要达到上帝眼睛的观点的观点？本文中此问题将被称为本文中的“有利点问题”。要解决这个问题，本文提议讨论两种不同类型的确定性世界。如果读者耐心地遵循本文的论点到最后，他们将看到它如何建立一个合理的模型，该模型允许确定主义者有效地声称我们的宇宙为确定性，同时保留其一部分。确定性知识本文将使用以下关键定义：（1）确定性知识（d知识）：与确定性世界中所有过去，现在和未来事件相关的事实。
重新思考服务机器人的社会状况低下
当代机器人技术景观向我们介绍了旨在安全运输人类的自动驾驶汽车，远程敏感机器人，这些机器人用作代表人类的化身，以及能够在特定语境中执行人类任务的多功能服务机器人（例如，清洁和交货）。可以说这些应用和融合在多大程度上有所不同，（1）它们代表了人类的受益人，并且与之相关但不是完全耦合，（2）他们应得到或多或少类似人类的社会地位和待遇的程度。直觉上，我们可能会建议远程呈现机器人是人类运营商的100％代表，因此应得到相同的（人类般的）状态和待遇，一个人将授予其所有者。如果机器人自主执行直接用户命令，此更改会更改吗？答案可能取决于认为对机器人的使用程度被认为是合理的。
移动： - 重新思考运输和物流...
- 运输和物流公司一直处于供应链风险的急剧状态，并每天响应运营事件和平衡能力。他们认真对待风险：大量投资裁员，确保他们拥有强大的意外情况，共享资源并在行业内建立伙伴关系。在半导体行业，运输和物流公司在其行业内建立了深厚的合作伙伴 - 六个关键供应链风险和驱动因素目前处于运输和物流业务的最前沿：可持续性，脱碳和ESG；技术;劳动;商业模式；和监管。全球贸易，地缘政治和地理经济风险是我们与该行业的企业的讨论中强调的其他关键问题 - 我们交谈的大多数公司都表明，人们对风险的认识和复杂性的不断增长，因为公司获得了不同的模式来获得对交付的更大控制权，并继承了交付和继承其风险和法规责任。但是，我们的研究表明，与我们交谈过的公司中看到了一系列风险成熟 - 有些人在旅途中非常先进，有些则知道他们需要赶上。对供应商的弹性也有一系列了解，从高水平的信息到与竞争对手共享仓库到逐步共享仓库到资源 - 保险业可以在保护数十亿美元在运输和物流中的价值数十亿美元的投资中发挥重要作用。增加的协作可以为保险公司提供机会证明保险价值并与运输和物流部门合作增长。劳埃德（Lloyd）通过Futureset和Lloyd的实验室等平台，以及建议客户作为风险合作伙伴的经纪人可以帮助召集利益相关者并支持对话，并使新的合作伙伴能够建立
Haruna GS等。研究了Aloxan诱导的糖尿病白化病大鼠阳离子甲醇提取物的抗糖尿病潜力。 Clin J Dia Care Control 2024，6（1）：180049。
LADA是需要非常低胰岛素剂量的成年人中自身免疫性高血糖的诊断。LADA在T1DM和T2DM之间的频谱之间呈现，因此提出了诊断困难。我们提出了两例在胰岛素治疗案例1上被诊断为T1DM的兄弟姐妹，在24个月以上的胰岛素要求中，胰岛素的需求非常低，在疾病发作2年后，在正常情况下，C肽的胰岛素需求非常低。和第二种情况有类似的表现，在持续时间内没有任何胰岛素的情况。lada可以定义为成人发生的实体，但是在儿童中可能会出现类似的表现，并应在评估和治疗此类儿童时牢记，尤其是对低胰岛素剂量的长期需求。
重新思考人工智能使用治理的技术合同条款
人工智能——将计算机科学与数据相结合以解决问题，包括通过使用算法尝试根据输入数据进行预测或分类——正在蓬勃发展。ChatGPT 和 DALL-E 等人工智能工具已经引起公众关注[1]，全球最大的科技公司，包括 Google LLC、[2] Microsoft Corp.[3] 和 Amazon.com Inc.[4] 都已宣布对人工智能技术进行大量投资。由于人工智能技术市场瞬息万变且发展迅速，涉及人工智能交易的相关法律术语也在不断变化。在本文中，我们讨论了律师在涉及人工智能的交易中应仔细考虑和处理的几个高价值条款。人工智能交易中对新条款或不同条款的需求技术交易中现有的交易条款和传统考虑因素通常不足以应对人工智能。企业可能希望现有协议（包括采购方面的与谷歌、微软和亚马逊等主要技术提供商的协议）足以涵盖人工智能。同样，人们可能会认为现有的合同模板和谈判剧本可以进行调整以涵盖特定于人工智能的交易点。然而，供应商可能会（而且经常会）为人工智能技术引入新的合同条款，包括通过在线条款链接或注册流程，要求客户同意单独的法律条款才能使用人工智能产品。供应商还可能坚持将人工智能合同与现有的企业交易完全分开，尽管根据我们的经验，这种情况并不常见。企业使用人工智能技术需要技术律师重新审视，在许多情况下，需要重新构想从采购协议和数据许可到客户合同等所有相关合同范围内的现有条款。有几个关于管理人工智能提供和使用的条款和条件的例子，应该考虑和处理这些例子，以减轻人工智能技术带来的风险。
重新思考人工智能 (AI) 时代的评估策略
传统的评估策略，如考试、论文和多项选择题，传统上一直是评估学生学业成绩的基本手段 (Mislevy 等人，2012)。然而，随着 ChatGPT 等文本生成人工智能 (AI) 工具的普及，高等教育机构必须重新考虑这些方法的有效性。虽然技术可以显着增强学习过程，但它也带来了破坏学术诚信的风险。大学必须通过制定策略来应对这一挑战，以防止此类滥用。最近的一些研究表明，人们正朝着更连续、更真实和更具适应性的评估方向发展 (Swiecki 等人，2022)。在本文中，我们介绍了十大策略以及一些实践示例，以重新设计评估任务，以减少对 AI 工具的滥用。为了优化这些策略的教学效果，必须确保它们与查尔斯特大学的相关政策和指导方针保持一致，例如评估政策和程序、评估设计原则、学生工作量指导方针等。