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美国威慑思想的巨大分歧 - 空军大学
本文通过研究支持维持威慑相对简单性与复杂性的对立叙述，评估了核威慑争论的不同方面。*“简单威慑”叙述认为，稳定的相互威慑的基本要求并不难理解或满足，相互威慑的运作在很大程度上可以被认为是可预测和可靠的。与这种简单威慑叙述形成鲜明对比的是，另一种叙述认为威慑难以建立和维持，可能需要更强大的核能力、应急计划，甚至战略防御能力。本文强调了对威慑预测的推测性，但指出“困难威慑”叙述似乎是当代威胁环境中最审慎的，因为它推荐了一系列威慑威胁选项，并注重可信度。简单威慑叙事对威慑抱有相当大的信心，因为所有理性或明智的领导人在面临社会毁灭威胁时都应该谨慎行事，而困难威慑叙事则认为，这种期望可能是一个“致命错误”。困难威慑既不能提供解决核武器威胁的明确解决方案，也不能提供便利。它没有提供合作性的全球转型和裁军，也没有提供威慑将随着时间的推移轻松且可预测地发挥作用的信心。相反，困难威慑叙事面临着简单威慑概念所避免的困境。
量子技能差距 对不久的将来的思考
从理查德·费曼教授提出量子计算机的设计到现在已经过去了 40 多年，而它距离成为现实已经越来越近，并且越来越接近于应用于解决数字时代传统技术无法解决的实际、复杂或无法解决的问题。尽管我们无疑沉浸在期望的泡沫中，但事实上这项技术的潜力在科学、工业和社会的多个领域都具有非常重要的意义。不可否认的是，就像在生物信息学领域以及更重要的人工智能领域（特别是在机器学习和深度学习领域）发生的那样，很明显存在这样的风险：技术进步的速度将远远超过为培养未来的专业人员而进行的教育工作，这可能会导致那些必须创建、使用、操作、管理或维护基于量子技术的系统的专家在技能和知识方面出现差距。
通过数字化转型课程授权边缘化社区
当我移动手臂时，我觉得我是身体运动的作者。当我认为我会乘坐电车而不是公共汽车时，我觉得我是我的思想的作者，或者我是产生这些想法的人。这两种经历可以用单数机制来解释吗？对代理意识的统一说明（SOA简称）将确定一种理论，即一种机制可以解释身体运动和思维中的SOA。本文的目的是表明，应对SOA的这种统一比较者说明。传统上将SOA的机制传统上理解为不同的，而举证责任是在统一帐户的支持下，随着一次又一次的一次又一次，对SOA的统一比较者说明的论点已被提出。我们将在本文中逐一重新审视他们。总而言之，他们认为预测我们的行为与我们的思想过程之间存在明确的区别。也就是说，思想和行动太差异了，无法由单个预测机制支配。首先，让我们重新审视统一比较器模型和原始介绍的理由。
对反事实思维的学习链，以偏见的视觉语言推理
摘要。尽管大型视力语言模式（LVLM）在各种任务上取得了显着的成功，但由于训练数据而继承的对知识偏见的敏感性阻碍了它们概括为新场景并限制其现实世界中适用性的能力。为了解决这一挑战，我们提出了反事实偏见推理（COBRA）数据集，该数据集通过提供新颖的VQA示例来解决知识偏见，以评估和减轻LVLMS中的偏见。这些例子通过提供编辑的知识图和图像内容来鼓励反事实思考，并详细介绍了理性过程的注释，以促进对示例的全面理解。基于数据集，我们介绍了一系列反事实思想（COCT）方法，该方法学习了偏见的推理过程，并提供了在上下文中的示例，以证明现有推理如何推广到反事实场景。这使LVLMS能够逐步阐明原因，而不是依靠有偏见的知识，导致更具概括性的解决方案。我们广泛的评估表明，CoCT在需要知识偏见下需要推理的任务上的现有方法优于现有方法。我们的工作可从https：//github.com/superjohnzhang/cobra获得。
思想的食物：自闭症谱系障碍筛查婴儿的机器学习
自闭症谱系障碍（ASD）的诊断通常是通过检查行为模式在幼儿时进行的。早期对ASD的识别可以实现早期的干预和更好的结果。 机器学习提供了一种以数据为导向的方法，可以在更早的年龄诊断自闭症。 本评论旨在总结使用基于机器学习的策略的最新研究和技术，以筛选ASD 18个月以下的婴儿和儿童，并确定将来可以解决的差距。 我们根据我们的搜索标准审查了九项研究，其中包括过去10年内进行的主要研究和技术，这些研究检查了ASD或ASD高风险的儿童，其平均年龄少于18个月大。 研究必须将ASD行为特征的机器学习分析作为主要方法论。 审查了九项研究，其中敏感性从60.7％到95.6％不等，特殊的五个研究范围从50％到100％，准确性范围为60.9％至97.7％。 导致不一致发现的因素包括患者之间ASD的不同表现和研究设计差异。 先前的研究表明，在18个月以下的ASD和非ASD个体的差异中，适度的准确性，敏感性和特异性。 正如可供审查的数据的粒度所观察到的，机器学习和人工智能在婴儿筛查中的应用仍处于起步阶段。 因此，在将上述技术应用于临床实践中以促进ASD的早期筛查之前，需要做很多工作。早期对ASD的识别可以实现早期的干预和更好的结果。机器学习提供了一种以数据为导向的方法，可以在更早的年龄诊断自闭症。本评论旨在总结使用基于机器学习的策略的最新研究和技术，以筛选ASD 18个月以下的婴儿和儿童，并确定将来可以解决的差距。我们根据我们的搜索标准审查了九项研究，其中包括过去10年内进行的主要研究和技术，这些研究检查了ASD或ASD高风险的儿童，其平均年龄少于18个月大。研究必须将ASD行为特征的机器学习分析作为主要方法论。审查了九项研究，其中敏感性从60.7％到95.6％不等，特殊的五个研究范围从50％到100％，准确性范围为60.9％至97.7％。导致不一致发现的因素包括患者之间ASD的不同表现和研究设计差异。 先前的研究表明，在18个月以下的ASD和非ASD个体的差异中，适度的准确性，敏感性和特异性。 正如可供审查的数据的粒度所观察到的，机器学习和人工智能在婴儿筛查中的应用仍处于起步阶段。 因此，在将上述技术应用于临床实践中以促进ASD的早期筛查之前，需要做很多工作。导致不一致发现的因素包括患者之间ASD的不同表现和研究设计差异。先前的研究表明，在18个月以下的ASD和非ASD个体的差异中，适度的准确性，敏感性和特异性。正如可供审查的数据的粒度所观察到的，机器学习和人工智能在婴儿筛查中的应用仍处于起步阶段。因此，在将上述技术应用于临床实践中以促进ASD的早期筛查之前，需要做很多工作。
发人深省 (FFT) 论文：新冠疫情后的全球安全格局
在全球安全领域，COVID-19 有可能成为一场改变系统的事件。西方大国可能会继续相对衰落。中国可能会在政治和经济上继续崛起，并将继续努力改变国际秩序，使其更符合其对世界的看法。俄罗斯可能会继续争取政治地位和权力，并寻求加强与中国的关系。欧盟可能会继续在相互竞争的国家优先事项和共同的欧洲优先事项之间挣扎。同样，在疫情后的环境中，联盟的凝聚力将受到压力；然而，联盟的团结、凝聚力、团结和与欧盟的合作对于应对挑战至关重要。这场危机还可能导致美国全球领导地位继续相对衰落，随着各国将注意力集中在内部挑战上，构成当前世界秩序基础的国际和多边机构可能会被削弱。
来自Theravāda和Mahāyāna的一些教训
在快速发展的计算机伦理领域中的许多工作都依赖于西方贫血的概念和理论。在本文中，我的目的是帮助刺激借助更广泛的道德观点的征服。我是基于最近的工作，基于注意力经济的统治行动可能侵犯了我们的关注权，而我通过寻找一系列Theravāda和Mahāyāna佛教文本来做到这一点。正如我所说的，这些文本应该激发我们意识到，我们不仅有权按照我们的意愿引起我们的注意力，也有权摆脱干扰。这是因为最近的文献忽略了第三个权利，即加强我们通常较弱的能力控制我们注意力的权利。
评估数据处理中的人类和人工智能思维模式
几十年来，人类认知与人工智能 (AI) 的交集一直是人们着迷和研究的主题。随着人工智能系统在我们生活的各个方面变得越来越先进和普遍，我们很自然地想知道它们的思维模式与人类在数据处理过程中的思维模式相比如何。了解这些思维模式对于优化人工智能系统、增强人机协作以及推动人工智能领域的发展至关重要。在本文中，我们深入研究了人类思维模式与人工智能在数据处理过程中的思维模式的比较，研究了它们的相似之处、差异以及这些观察结果的含义。人类思维模式是各种认知过程的复杂相互作用，包括感知、记忆、推理和决策。虽然人类和人工智能都会接收数据输入，但人类的感官知觉是多模态的，并且富含感官信息 [1,2]。人工智能传感器通常仅限于它们旨在收集的特定数据。人类可以同时感知和处理各种感官数据，例如看到、听到和感觉到一个物体，而人工智能系统可能一次只能处理一种类型的数据。人类记忆具有高度的联想性和情境依赖性。我们可以回忆起来自各种情境的信息，并在看似不相关的数据之间建立联系。相比之下，人工智能记忆虽然精确，但缺乏人类记忆的丰富性和联想能力[3,4]。
科林·S·格雷的宏伟战略思想 - USAWC 出版社
2 然而，大多数学者都热情地接受了它。克里斯托弗·莱恩断言：“大战略是关于确定一个国家的切身利益——那些重要到值得为之战斗的利益——以及它在世界上的角色。”3 最近，查理·马特尔认为：“实际上，战略告诉我们要推行什么政策，而外交政策则是关于如何推行政策。忽略了一个广泛的问题，即国家为什么要使用特定的战略来推行这些政策，而这正是大战略的确切功能。”4 在将大战略置于政策之上时，作者们基本上把它变成了意识形态；特定的大战略是与世界其他国家互动的具体方式，目的是以那种特定的方式与世界互动。5 一个关键的副作用是，“学者——而且往往是政策制定者——有时会跳过这个步骤[执行大战略]，因为他们隐含的假设是，如果计划足够好，实施就会顺利进行。”6
我们如何决定？思想架构决策？
决策的研究是一门智力纪律；数学，社会学，心理学，经济学，政治学，人工智能，神经科学和物理学。传统决策理论告诉我们，如果我们遵循某些公理，则应做出哪些行为选择。科学的好奇心指示我们重新考虑我们定义自己的任何领域。我们在金融贸易中设计了大脑，遗传学，系统发育学以及人工和神经网络的交织在一起，以找到金融交易中参数值的最佳组合，并将其纳入ANN模型中，以进行股票选择和交易者识别。本文的目的和目标是在大脑，遗传学，系统发育学和人工神经网络的交织中做出财务决策，重点是开放新的基础，从而深入了解该土壤下面的基础岩石。