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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]。
人工智能的最新进展是否会导致范式转变？...
计算机性能和编程技术的稳步发展引发了人们对计算机能力超越人脑的担忧，这一现象被称为“奇点”。将人脑的大小与计算机容量的进步进行比较，人们估计奇点将在几十年内出现，尽管传统计算机的容量可能在不久的将来达到极限。然而，在过去几年中，人工智能取得了迅速发展。已经有一些程序可以进行模式识别和自我学习，至少在国际象棋和其他游戏等有限领域，这些程序比最优秀的人类玩家更胜一筹。此外，预计将大大提高计算机容量的量子计算革命已经迫在眉睫。现在看来，奇点将在可预见的未来到来是不可避免的。地球、外星行星及其卫星上的生物生命可能会像以前一样继续存在，但人类可能会被计算机“取代”。更古老、更先进的智慧生命形式可能在宇宙的其他地方进化，它们可能很久以前就超越了奇点。奇点后生命可能不是基于生化反应，而是基于电子。它们的通信可能使用量子纠缠等效应，而我们无法察觉。这或许可以解释费米悖论，或者至少可以解释 SETI 中的“大沉默”问题。
量子理论复兴简介
上述结构可以扩展到更一般类型的奇点，例如具有分支切割结构。现在我们可以理解“复苏”这一名称的由来。我们已经看到，Borel 变换的奇点会导致新的幂级数。事实证明，当 k 很大时，这些新级数通过系数 ak 的行为在原始级数中“复苏”。就 Borel 变换（在原点处解析）而言，这本质上是 Darboux 的一个古老定理，它将解析函数系数在原点处的大阶行为与最接近奇点附近的行为联系起来（参见例如 [ 2 ]）。让我们首先陈述结果。让 ϕ ( z ) 成为一个简单的复苏函数，如 ( 2.19 ) 中所示。假设 A 是复平面上最接近原点的 Borel 变换奇点（为简单起见，我们假设只有一个奇点，尽管推广很简单）。假设该奇点附近的行为如 (2.29) 所示，ζ ω = A 。为简单起见，我们假设 ξ = 0 处的留数为零，即 a = 0。然后，系数 ak 具有以下渐近行为，
技术的蝴蝶效应：各种因素如何加速或
摘要本文探讨了技术奇异性的概念以及可能加速或阻碍其到来的因素。蝴蝶效应被用作一个框架，以了解复杂系统中看似很小的变化如何具有明显且无法预测的结果。在第二节中，我们讨论了可以加快技术奇异性的到来的各种因素，例如人工智能和机器学习的进步，量子计算的突破，脑部计算机界面的进展以及人类增强的进步以及纳米技术的发展以及纳米技术的发展和3D印刷。在第三节中，我们研究了可能延迟或阻碍技术奇异性的到来的因素，包括AI和机器学习中的技术局限性和挫折，围绕AI的道德和社会关注，及其对就业和隐私的影响，缺乏足够的投资，对研究和发展的投资，以及监管性的和政治的不稳定。第四节探讨了这些因素的相互作用以及它们如何影响蝴蝶效应。最后，在结论中，我们总结了所讨论的要点，并强调考虑蝴蝶效应在预测技术未来中的重要性。我们呼吁继续研究技术，以塑造其未来并减轻潜在风险。关键字：技术奇异性，蝴蝶效应，人工智能，复杂系统，量子计算。这个概念首先是由数学家和计算机科学家Vernor Vinge在1993年的文章《即将到来的技术奇异之处：如何在后人类时代生存》中引入的（Vinge，1993）。1-引言技术奇异性是一个假设的未来事件，其中人工智能超过了人类的智力，并具有递归的自我完善，从而导致技术进步的指数增长。从那时起，这一直是科学和技术社区中许多辩论和讨论的主题。技术奇异性的观念是基于这样的观念：随着人工智能变得更加先进，它最终将变得有能力提高自身，从而迅速提高其能力（Kurzweil，2005年）。这种自我完善可能会导致智力爆炸，在这种情况下，AI变得如此先进，以至于它超过了人类的智能，并能够解决问题并创造人类无法理解的创新。技术奇点的关键特征之一是加速回报的想法。这意味着，随着技术的提高，其进度率也会增加，从而导致其能力呈指数增长（Kurzweil，2001）。这可能会导致失控的效果，其中
遵循零能量条件的宇宙时空中的拓扑和奇点
经典的霍金宇宙奇点定理 [ 10 ，第 272 页] 证明了空间封闭时空在未来某个阶段会膨胀时存在过去类时间测地线不完备性。该奇点定理要求时空的 Ricci 张量满足强能量条件，即对所有类时间矢量 X ，Ric ( X , X ) ≥ 0。在遵循爱因斯坦方程且具有正宇宙常数 > 0 的时空中，通常不满足此能量条件，因此该结论不一定成立；测地线完备的德西特空间就是一个直接的例子。但这不仅仅是真空时空的特征；具有正宇宙常数的充满尘埃的 FLRW 时空提供了其他例子。对于 [8，第 3 节] 中讨论的 FLRW 模型，共动柯西曲面被假定为紧致的，并且除了时间相关的尺度因子外，曲率均为常数 k = + 1 , 0 , − 1。这三种情况在拓扑上截然不同。例如，在 k = + 1（球面空间）的情况下，柯西曲面具有有限基本群，而在 k = 0 , − 1（环形和双曲 3 流形）的情况下，基本群是无限的。此外，只有在 k = + 1 的情况下，过去大爆炸奇点才可以避免。
第 1 讲 人工智能简介
1. 狭义人工智能，又称弱人工智能或人工智能（ANI），是指用于解决特定问题的人工智能。我们今天拥有的几乎所有人工智能应用都是狭义人工智能。例如，图像分类、对象检测、语音识别（如亚马逊的 Alexa、iPhone 的 Siri、微软的 Cortana 和 Google Assistant）、翻译、自然语言处理、天气预报、定向广告、销售预测、电子邮件垃圾邮件检测、欺诈检测、人脸识别和计算机视觉都是狭义人工智能。 2. 通用人工智能，又称强人工智能或人工智能（AGI），是指用于解决一般问题的人工智能。它更像人类，能够学习、思考、发明和解决更复杂的问题。奇点，也称为技术奇点，是人工智能超越人类智能的时候。根据谷歌的美国作家、发明家和未来学家雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil）的说法，人工智能将在2029年通过图灵测试，并在2045年达到奇点。狭义人工智能是我们迄今为止所实现的，而广义人工智能是我们在未来所期待的。3.超级人工智能，也叫超级智能，是指奇点之后的人工智能。没有人知道超级人工智能会发生什么。一种愿景是通过大脑芯片接口实现人机融合。2020年8月，美国最著名的创新型企业家埃隆·马斯克已经展示了一头脑中装有芯片的猪。虽然有些人对人工智能的未来比较悲观，但也有些人比较乐观。我们无法预测未来，但我们可以为此做好准备。
科学、技术与健康硕士
• 复杂机械系统描述（树状结构或闭环系统）， • 闭环结构机器人的几何和运动学模型、约束方程、移动性分析、奇异性分析（树状结构和闭环系统的 DHm 约定介绍） • 全移动性和低移动性并联机器人的工作空间分析 • 几何参数的校准 • 开环和闭环机构系统的动力学原理（牛顿-欧拉、欧拉-拉格朗日、虚功原理）的回顾 • 刚性树状结构机器人的动态建模：逆和正动态问题、基本惯性参数、地面力的计算。 • 无驱动冗余和有驱动冗余的刚性并联机器人的动态建模：逆和正动态问题、基本惯性参数、地面力的计算。 • 刚性并联机器人动态模型的退化条件分析和奇异性交叉 • 动态参数的识别
7- ...
七度（DOF）机器人臂具有一个冗余DOF，以避免障碍物和奇异性，必须将其参数化以完全指定给定端e ff ent ector姿势的关节角度。常用于ABB，Motoman和Kuka的常用7-DOF Revolute（7R）工业操纵器以及SSRMS或FREND（例如SSRMS）的空间操纵器通常由肩el-肘（SEW）角度参数列出，用于路径规划和远程运行。我们介绍了一般的缝纫角，该缝隙角可以通过任意参考方向函数概括传统的缝隙角度。冗余参数化（例如常规缝纫角度）沿工作区中的一条线遇到算法奇异性。我们引入了一个参考方向功能选择，称为立体缝隙角度，该角度仅沿着半线具有奇异性，该界限可能无法触及，从而扩大了可用的工作空间。我们证明所有参数化都有算法的奇异性。最后，使用一般的缝纫角度和子问题分解，我们提供了e ffi cient奇异性逆逆运动溶液，这些解决方案通常是封闭形式的，但可能涉及1D或2D搜索。基于搜索的解决方案可以转换为查找多项式根。可以在可公开访问的存储库中获得示例。