在本文中,我们构建了一个可解的球形黑洞内部量子动力学玩具模型,该模型具有下降球形标量场激发。我们首先讨论了当关注深层内部区域 r ≪ M(包括奇点)时,如何使用无质量标量场的康托夫斯基-萨克斯解来模拟发射霍金辐射的实际黑洞的量子引力动力学的某些方面。此外,我们表明,在 r ≪ M 范围内,在合适的变量中,KS 模型在经典和量子层面上都变得精确可解。重新审视受圈量子引力启发的量子动力学。我们提出了一种自然的聚合物量化,其中旋转群轨道的面积 a 被量化。聚合物(或圈)动力学与远离奇点的薛定谔动力学密切相关,具有从聚合物处理中自然出现的连续极限形式。与质量相关的狄拉克可观测量被量化,并显示具有与所谓的 ϵ 扇区相关的无限退化。这些的适当连续叠加是基本希尔伯特空间中明确定义的分布,并满足连续薛定谔动力学。
史瓦西黑洞内部包含将其与类空奇点分隔开的测地线边界。任何跨越测地线边界向奇点迁移的信息都会因因果关系而不可挽回地丢失。如果史瓦西奇点吸收信息,则相应的演化将被视为悖论,因为它违反了信息处理的神圣规则 [1] 。人们通常认为时空涨落会变形其测地线边界附近的史瓦西几何,从而产生一致的量子演化。虽然这种动力学正则化机制的细节尚不清楚,但它们对于黑洞量子信息处理的整体方面(例如黑洞信息悖论 [2 – 4] )非常重要。在本文中,我们表明史瓦西奇点毗邻渐近静默时空区域,即无论初始场配置如何都会抑制空间量子关联的区域。更重要的是,它们适应所谓的 Zeno 边界,该边界标记了由测地线边界终止的超曲面堆栈,具有以下属性:在堆栈中填充量子信息的概率测度朝着奇点单调递减,并在测地线边界处消失。因此,量子事件无法探测测地线边界,量子信息也无法迁移
过去几年,神经成像分析在计算环境中的可重复性引起了广泛关注。虽然已经部署了 Docker 和 Singularity 等软件容器化解决方案来掩盖软件引起的变化的影响,但硬件架构的变化仍然以不明确的方式影响神经成像结果。我们研究了硬件变化对 FSL FLIRT 应用程序(神经成像数据分析中广泛使用的软件组件)产生的线性配准结果的影响。使用 Grid'5000 基础设施,我们研究了使用两个软件包系统(Docker 和 Guix)的九种不同 CPU 模型的影响,并将由此产生的硬件变化与用随机舍入测量的数值变化进行比较。结果表明,硬件、软件和数值变化会导致类似幅度的扰动
工具路径独立于机器人或机器人而创建。然后,针对特定机器人单元,通过PRI(Powermill机器人接口)处理每个工具路径,这也是外部定位器的控制。工具或火炬的方向,避免碰撞和避免奇异性的方向发生在此过程的这一步骤中。所有这些机器人运动信息均与焊接参数,沉积进料速率和其他参数一起记录,并保存在Robsim文件中。
摘要 裂纹的存在会导致结构钢在临界屈服强度以下失效。本文的主要目的是简化和整合应力集中、断裂应力、应力强度因子、裂纹尖端张开位移和 J 积分参数的数学推导,从第一原理开始,并应用于疲劳。本文解释了从理论概念中断裂力学参数的数学推导,包括使用基于应变的方法预测疲劳寿命的替代方法。只有当缺口半径远大于零时,缺口周围的应力集中才会发生,当裂纹尖端半径等于零时,尖锐裂纹处的应力场会显示奇异性。此外,钝化裂纹尖端违反了应力奇异性,而裂纹尖端张开位移和 J 积分参数显示了裂纹延伸超过零裂纹尖端半径的解,因此用于表征具有钝化裂纹尖端的材料应力场。本文强调了使用 J 积分和裂纹尖端张开位移参数而不是应力强度因子来表征疲劳裂纹扩展的好处。本文将主要使核能、航空、石油和天然气行业的工程师和专家受益。
许多一般相对论中的许多经典定理都基于基础Lorentzian时空的局部几何形状结合。这些局部约束通常具有曲率平衡(如ricci张量)和通过爱因斯坦方程(Einstein方程)的下限形式,它们被解释为能量条件。这样的条件是无效的条件,需要在零向量方向上ricci张量无负。The null energy condition plays a crucial role in the Penrose Singularity Theorem about in- completeness of null geodesics [ Pen65 ] which forshadowed the existence of black holes and in Hawking's Area Monotonicity Theorem [ Haw72 ] which as- serts that the area of cross-sections of a black hole horizon is non-decreasing towards the future provided the horizon is future null complete.在本文中,我们介绍了沿未来指导的未来指导的测量无效的无效凸出的熵凸度的零兹歧管的零能量条件的表征。
法律界。机器学习算法和自然处理语言已经在国外用于协助法院作出判决。据称,IBM 的 Ross 等应用程序可以惊人地准确回答用户提出的法律问题,甚至提供引文和进一步阅读的建议。美国一家律师事务所最近也宣布,他们正在使用 IBM 的人工智能 Ross 来处理他们的破产业务 1 。一些法律未来学家,如 Benjamin Alarie,他预测人工智能将带来法律奇点(一个假设的点,计算智能和决策能力超过人类律师、法官和其他决策者),借用 Vernor Vinge 的“奇点”一词,他认为人工智能将通过政府、律师、公司的算法系统之间的自动交互过程取代现有的法律制度,并在此过程中解决所有法律困境 2 。未来生命研究所联合创始人、物理学家马克斯·泰格马克 (Max Tegmark) 对此表示:“由于法律程序可以抽象地看作是计算,输入有关证据和法律的信息并输出判决,因此一些学者梦想通过机器人法官实现法律程序的完全自动化;人工智能系统会孜孜不倦地将相同的高法律标准应用于每一项判决,而不会屈服于偏见、疲劳或缺乏最新知识等人为错误。3”尽管最近取得了进展
摘要:这次简短交流的目的是,劳动力市场已经变得非常难以预测,很难预测五年、十年甚至更长时间后会是什么样子。新的工作出现了,而其他工作则消失了。所有这些都发生在人工智能(AI)发挥越来越重要作用的背景下,我们很难想象没有它我们的生活会是什么样子,尤其是因为机器人如今拯救了生命。技术已经成为一种必需品,许多工作因机器人技术而发生了变化,我们必须随之发展和适应,尽管由于新型冠状病毒大流行在全球范围内蔓延,劳动力市场的限制和变异带来了新的规则。主要思想反映了奇点假说所反映的可能性,因为新的智能技术可能会改变我们人类的生活,消除一些工作,改变其他工作并创造全新的工作类别,但只要我们知道机会就在我们身边,我们就需要积极主动地提供未来的技能。关键词:劳动力市场;未来工作;Covid-19影响;人工智能;技能;奇点假说。引用方式:Briciu, V.-A. 和 Briciu, A. (2020)。COVID-19 对劳动力市场的影响以及人工智能的未来前景。BRAIN。人工智能和神经科学的广泛研究,11 (2Sup1),21-28。https://doi.org/10.18662/brain/11.2Sup1/90
通用人工智能/人工智能(AGI,奇点):代表一种理论形式的人工智能(AI),可以使用类似人类的认知能力解决任何任务。AGI 旨在在广泛的认知功能中表现得与人类一样好或更好。AGI 的确切定义仍存在争议:GPT-4o、CoPilot 和 Gemini 等现代大型语言模型 (LLM) 是 AGI 的早期、不完整(工业 4.0)形式,仍然能够通过一些(图灵)测试。在科幻小说和未来研究中,AGI 是一个常见话题,人们对其对人类的潜在影响(AI 风险)存在争议。
1“在一个键AI.I.指标,中国领先于美国:人才”,《纽约时报》,访问,2024年5月25日,https://www.nytimes.com/2024/03/03/22/technology/china-ai-ai-talent.htalent.html。2艾伦,托马斯。“人工智能和国家安全”。哈佛肯尼迪学校贝尔弗科学与国际事务中心,2020年4月。3 Kania,Elsa B. “战场奇点:人工智能,军事革命和中国未来的军事力量。” 新美国安全中心,2019年11月。 4中国国务院。 “新一代人工智能发展计划”。 2017年7月20日。3 Kania,Elsa B.“战场奇点:人工智能,军事革命和中国未来的军事力量。”新美国安全中心,2019年11月。4中国国务院。 “新一代人工智能发展计划”。 2017年7月20日。4中国国务院。“新一代人工智能发展计划”。2017年7月20日。