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量子黑洞的阴影和光子环
尽管现在可以通过classical的一般相对论很好地描述了引力，但存在一些问题的问题。奇异性是最基本的。penrose提出了第一个奇异定理的第一个版本[1]，而霍金和彭罗斯[2]证明了一个更一般性的定理[1]，该版本指出，在某些常见的物理条件下，不可避免的是，时空奇异性是不可避免的。一个人应该如何治疗时空奇点？我们可能期望重力理论可以治愈时空的罪行。量子重力的候选理论之一是循环量子重力（LQG），它是一种与背景无关和非扰动方案[3-10]。在循环量子宇宙学（LQC）的背景下，宇宙学大键奇异性在理论上和数字上得到了解决[11-15]。对于Schwarzschild Black Hole（BH）的奇异性，旨在通过使用LQG中开发的技术来量化BH内部的一些尝试[16-24]。此外，还研究了不同模型中BH形成或重力崩溃的LQG校正[25-35]。
RDP-爱沙尼亚、拉脱维亚、立陶宛、格鲁吉亚、摩尔多瓦、塞浦路斯和马耳他的影子经济：政策行动证据
外交、联邦和发展办公室 (FCDO) 研究委托中心 (RCC) 成立的目的是有效地委托和管理研究，以加强 FCDO 的发展和外交政策影响力。RCC 由国际影响评估倡议 (3ie)、伯明翰大学以及无与伦比的英国和全球研究合作伙伴联盟牵头，旨在委托 FCDO 关键优先领域的不同类型的高质量研究。RCC 委托的所有 FCDO 资助的研究和开发 (R&D) 投资都将采用严格而稳健的研究方法和质量标准来实施。这些研发标准包括满足 Frascati 定义要求和 FCDO 的研究评估和监测活动道德指导。1 为了这项研究，RCC 正在与英国驻里加大使馆合作。
Elon Musk的影子规则
原因很快就变得显而易见。“尽管马斯克在技术上不是外交官或政治家，但考虑到他对这个问题的影响，我觉得这样的对待他很重要。”卡尔告诉我。SpaceX是Musk的太空探索公司，几个月来一直在乌克兰提供互联网访问，使该国的部队能够计划攻击并为自己辩护。，但最近几天，当他们进入俄罗斯竞争的领土时，他们的连通性切断了。更令人震惊的是，SpaceX最近给五角大楼提供了最后通atim：如果它不承担在乌克兰提供服务的成本，该公司每年以约4亿美元的价格计算，它将削减访问权限。回忆说：“我们开始有些惊慌，”高级国防部官员（对我描述了我的待命的四个人之一）。马斯克“可以在任何给定的时刻转动它。这将对乌克兰人产生真正的运营影响。”
对雷达对象检测的对抗性阴影攻击
摘要 - 对象检测是一个关键函数，可从传感器获取的数据中检测对象的位置和类型。在自主驾驶系统中，使用来自摄像机和激光镜头的数据进行对象检测，并根据结果，控制车辆以遵循最安全的路线。但是，据报道，基于机器学习的对象检测具有对对抗样本的脆弱性。在这项研究中，我们提出了一种新的攻击方法，称为LIDAR对象检测模型“ Shadow Hack”。虽然先前的攻击方法主要添加了扰动点云到激光雷达数据中，但在这项研究中，我们引入了一种在激光雷达点云上生成“对抗阴影”的方法。特别是，攻击者从战略上放置了诸如铝制休闲垫之类的材料，以在激光雷达点云上重现优化的位置和阴影的形状。该技术可能会在自动驾驶汽车中误导基于激光雷达的对象检测，从而导致诸如制动和避免操纵之类的行动导致交通拥堵和事故。我们使用仿真来重现Shadow Hack攻击方法，并评估攻击的成功率。此外，通过揭示攻击成功的条件，我们旨在提出对策并有助于增强自动驾驶系统的鲁棒性。
对雷达对象检测的对抗性阴影攻击
近年来，自动驾驶汽车发动机传感器攻击的风险引起了人们的显着关注。这些攻击操纵传感器读数，对基于机器学习模型的对象识别系统构成威胁。非常关注的是“ LiDAR SPOOFENG攻击”，它向欺骗传感器注入恶意信号以检测非易于或缺失的对象[1，2]。这些攻击目标传感器，数据处理和机器学习模型，强调了增强传感器安全性并增强模型鲁棒性的要求。本研究提出了一个新的使用LIDAR的传感系统的攻击矢量，以“ Shadow Hack”，目的是应对其威胁并开发有效的对策。此攻击的概念在于利用激光雷达传感器捕获的点云数据中自然形成的“阴影”（见图1）。LIDAR传感器产生指示对象存在的点云数据，但该数据还包括对象后面形成的阴影。通常，这些阴影在对象检测模型的输出中被忽略，但是它们的存在为对象检测提供了重要的线索。影子黑客通过故意创建它们来欺骗对象检测系统并导致它们出现故障来利用“阴影”的属性。例如，通过放置“阴影材料”，例如在环境中，可以在激光雷达传感器捕获的点云数据中创建误差阴影，从而导致对象检测模型检测不存在的对象（请参见图2）。
揭开人工智能的阴影：探究大型语言的欺骗能力
Bakhtin, A.、Brown, N.、Dinan, E.、Farina, G.、Flaherty, C.、Fried, D.、Goff, A.、Gray, J.、Hu, H.、Jacob, AP、Komeili, M.、Konath, K.、Kwon, M.、Lerer, A.、Lewis, M.、Miller, AH、Mitts, S.、Renduchintala, A.、Roller, S. 和 Rowe, D. (2022)。将语言模型与战略推理相结合，实现外交博弈中的人类层面博弈。科学。doi：https://doi.org/10.1126/science.ade9097。
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 , Yurong Yu 4 , Ian Crawford 5 , Scott Archer-Nicholls 6 , Philip James 7 , Ann Gledson 6 , Gavin Shaddick 8,3 , Robert Haines 2, 6, , Loïc Lannelongue 2 ,9,10,11,12 , Emily Lines 3 ,13 , Scott Hosking 3 ,14 , David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将持续增加且成本将持续降低的隐含假设背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信，环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区——以及当地研究可能带来巨大好处的地区——不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为主要考虑因素还将催化科学研究的创新方法
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 、Yurong Yu 4 、Ian Crawford 5 、Scott Archer-Nicholls 6 、Philip James 7 、Ann Gledson 6 、Gavin Shaddick 8,3 、Robert Haines 2, 6, 、Loïc Lannelongue 2 、9,10,11,12 、Emily Lines 3 、13 、Scott Hosking 3 、14 、David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将继续增加且成本将继续降低的隐含假设的背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区 - 以及当地研究可能带来巨大利益的地区 - 不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为首要考虑因素还将催化科学研究的创新方法。通过将这些变化与基于领域的科学需求理解相结合，我们可以以战略方式为最佳实践制定标准。计算方法的能源需求净零被定义为人类向大气中排放的温室气体与人类从大气中清除的温室气体相平衡的状态。实现净零排放需要社会、政治、经济和技术领域的协调努力 1 。人工智能和数据科学将在这一复杂过程中发挥关键作用，帮助我们了解并最终优化人为能源使用 2 。与这一潜在优势相竞争的是，人工智能和数据科学本身具有巨大的能源和环境成本 3,4 。人工智能研究、开发和应用的资源需求不断增加，各国面临着投资更大规模计算设施以跟上步伐的压力 5 。将环境可持续性嵌入人工智能。人们认识到这种做法对环境的潜在影响，从而推动人们努力使计算更具可持续性，包括采用更节能的硬件、更好地管理数据中心以及使用可再生能源为系统供电 6 。人们还认识到软件架构的作用很重要，要取得进展，需要用户熟练编写高效的代码，以最大限度地减少对环境的影响 5 。有一些举措正在推广用于研究的节能软件（例如，https://greensoftware.foundation/ ），同时还努力为计算科学家制定高级原则 7 。尽管如此，方法的环境可持续性目前并不是计算科学研究界任何部分的主要考虑因素，而且对于那些希望以可持续的方式开发或使用人工智能和数据科学的人来说，几乎没有指导方针。艾伦图灵研究所环境与可持续发展兴趣小组首次会议于 2022 年 3 月 15 日在曼彻斯特举行，会议以一场关于
审查固定假牙
涉及固定的假肢，确保准确复制自然的牙齿对于取得结果和满足患者非常重要。但是，依赖判断的传统阴影匹配方法通常导致变化。技术的引入通过引入精确的技术彻底改变了这一领域。一个值得注意的进步是分光光度法，它通过测量光跨波长反射和传输的方式客观地分析颜色谱。这种方法已被证明有效地提高了阴影匹配的准确性，同时最大程度地减少了因素的影响。此外，具有照明条件的数字摄影通过允许在牙科专业人员之间进行准确的文档和沟通来提高颜色的确定。通过集成颜色管理系统，可以确保跨设备的一致性，这对于阴影匹配结果至关重要。人工智能的未来方面也在该领域发挥作用，因为机器学习算法有可能超越人类在识别颜色微妙变化方面的能力。数字阴影匹配的临床实施带来了解决方法局限性并提供自然牙色的更准确再现的精确性，效率和沟通。尽管挑战，例如标准化照明条件和牙齿色彩的复制差异，但很明显，这些进步已经积极地改变了固定的假肢。它提供了一种系统的方法来确定固定假肢中的颜色。管理数字阴影匹配涉及采用一种方法，其中包括合并实施强大临床方案的技术并为牙科专业人员提供持续的教育。但是，连续进展仍然存在一些困难，使数字阴影与解决方案相匹配。随着牙科实践的发展，技术和临床专业知识的协同作用有望重新定义审美牙科标准。
引文：Khan YA。使用货币方法调查和估计影子经济的规模：马来西亚案例研究。Front Manage Bus，2022 年，
摘要：本研究的目的是探索和估计马来西亚影子经济的规模。本研究使用了 1980 年至 2018 年的年度时间序列数据，首次引入贷款利率作为附加变量来估计影子经济，并重点研究了货币需求法（CDA），这是估计 SE 规模的最佳方法。还为此目的生成了 ARDL、单位根检验（ADF）和边界检验的结果。本研究通过 ARDL 调查了货币流通量与货币供应比率与 GDP、通货膨胀、利率和总税收之间的正相关关系，并估算了所需的影子经济，还探讨了马来西亚的影子经济并估计了 SE 的规模。本研究还得出了逃税社区的规模，这表明税收并不是衡量影子经济的唯一指标。
