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Spring 运行机制：设计 - Think Grid |
断路器通过打开触点来保护系统；然后，为了尽快恢复电力供应，它会立即尝试再次关闭它们（第二次运动）。但是，如果故障仍然存在 - 例如，一棵倒下的树压倒了一条电线 - 则打开弹簧必须准备好再次做出反应（第三次运动）。断路器确实是电网中的安全元件。当控制系统发出命令时，其操作机构会在几毫秒内将重达几公斤到 80 公斤的触点加速到 3 到 14 米/秒的速度，然后在行程末端将其制动至停止。除了基本功能外，操作机构还必须满足有关质量、精度、可靠性和使用寿命的严格要求。高压断路器的设计使用寿命为 40 年，可循环 10,000 次，但每年仅激活一次或两次（架空线路）或每天激活三四次（例如发电厂）。即使累积活动
被动所有权份额是你想象的两倍*
我们估计，被动投资者在 2020 年持有至少 37.8% 的美国股市股份。这一估计是基于重组日指数增减的收盘量。37.8% 是之前被广泛接受的 15% 的两倍多，后者代表了所有指数基金的总持股量。此外，37.8% 是一个下限。美国股市真正的被动持股比例必须更高。这一结果表明，在为投资者的投资组合选择建模时，指数成员资格是最重要的考虑因素。此外，研究被动投资兴起的现有模型并没有暗示之前对被动持股比例的估计值太小了 50%。这种疏忽的规模限制了这些模型对政策制定者的用处。
如果周围没有人看到，计算机会思考吗？
我指出计算机无法明确地思考任何事物，即便是一个数字。如果思考是一种计算，那么计算机就会有不同的、甚至可能相反的想法，这些想法对应于它同时执行的许多计算。用户界面只允许我们看到其中之一。我指出了一些明确的情况，如果我们假设计算机可以思考一个数字，那么我们必须得出结论，它会并行思考一个范围内的所有数字。这些数字原则上可以通过非常昂贵的计算来提取。我给出了一个可以执行此操作的程序的明确示例，并提供源代码以供独立验证。使用指示论证，我指出人类思维不具有这种歧义性。因此，即使人类思维可以被计算机模拟（就像我们目前对计算机的理解一样），也不能将其简化为计算。
如何（以及为什么）认为大脑实际上是一台计算机
人们通常认为大脑和计算机之间的关系只是一种比喻。然而，真正的计算系统几乎可以在任何媒介中实现；因此，人们可以认真对待大脑确实可以计算的观点。但是，如果没有经验标准来判断什么使物理系统真正成为计算系统，计算就仍然是一个视角问题，尤其是对于那些没有明确设计和设计为计算机的自然系统（例如大脑）。从真实的物理计算机示例（模拟和数字、当代和历史）中考虑，可以清楚地知道这些经验标准必须是什么。最后，将这些标准应用于大脑表明了我们如何将大脑视为计算机（可能还是模拟计算机），这反过来又阐明了这一说法既具有启发性又可证伪。
“我认为 21 世纪最大的创新将是......
开发新疗法的固有风险，加上相对常见的高现金消耗率，提供了一个催化剂，可以快速区分赢家和输家。这为多头和空头都创造了大量机会。话虽如此，高现金消耗率并不像其他行业那样是一个直接的信号，因为这些公司的经济结构往往依赖于连续的资本筹集。一次积极的试验可以迅速让一家濒临破产的公司变成一家资金充裕的公司。同样，这实际上取决于对基础医学科学的深刻理解、市场的潜在规模以及对财务状况的基本分析。我们发现这是一种稀缺商品，因此我们与相对较少的信心十足的管理者一起投资这个领域。
为什么人工智能比我们想象的更难
自 20 世纪 50 年代诞生以来，人工智能领域经历了数次循环：乐观预测和大规模投资时期（“人工智能春天”），以及失望、失去信心和资金减少时期（“人工智能冬天”）。即使在今天人工智能突破的速度似乎很快的情况下，开发自动驾驶汽车、家政机器人和对话伴侣等长期备受期待的技术却比很多人预期的要困难得多。这些重复循环的原因之一是我们对智能本身的性质和复杂性的理解有限。在本文中，我描述了人工智能研究人员常见假设中的四个谬误，这些谬误可能导致对该领域的过度自信预测。最后，我将讨论这些谬误所引发的悬而未决的问题，包括让机器具有类似人类的常识这一古老的挑战。
办公室的未来：可能和你想象的不一样
最佳情况 韩国因其对 COVID-19 的应对措施和在限制病毒传播方面的成功而备受赞誉，而这一成功已扩展到办公楼。该国大多数员工已经返回工作岗位。事实上，与 COVID 之前的水平相比，我们在首尔的办公楼入住率约为 90%。全国各地的工人都愿意遵守健康和安全规程，例如戴口罩和经常洗手，并且感到足够舒适，可以乘坐公共交通工具上班——事实证明，在其他地区，这一障碍很高。尽管疫情肆虐，但我们仍然看到对高质量办公空间的需求，并保持了租赁活动。因此，我们对该国办公楼行业的长期前景充满信心。