回想一下,通过教会的论文,如果c满足了坦率的标准,我们会得到自由的反向含义,那就是l(c)⊆l(tm)。我们所需要的一切才能证明计算机在电源上等效于图灵机,才能在其上模拟图灵机,并检查它是否满足可达性标准。几乎每个设备都会满足不可行的标准,除了不这样做的设备,例如第一个问题集中的DIA。作为第一个示例,请考虑Python编程语言。编程语言只是将我们从硬件中抽象出来的注释。编写代码时,您将理想的语言作为心理模型,而不是计算机指令。python是图灵完整的。为什么?因为您可以在Python中编写Turing Machine模拟器。从此我们立即看到L(TM)⊆L(PY)。尽管一个相对直截了当的论点,但我们已经可以发表一些深入的评论。首先,请注意我们如何练习教堂的论文。我们不必证明l(py)⊆l(tm)。图灵机对Python程序进行仿真会令人讨厌。由于我们知道我们可以模拟大脑中的Python程序,因此我们可以理解它们,因此我们可以使用教会的论文来免费获得此遏制。接下来,请注意该论点的哪一部分是特定于Python的。实际上都不是,因此所有合理的认真语言也是图灵完整的。您是否曾经注意到所有认真的编程语言在可能性方面具有相同的能力?在效率或可用性方面可能更快,但绝不可能。所有严肃的语言都是等效的,因为它们都是图灵完整的。没有一个人优于其他人的事实,源于教会的论文。确实存在针对极为人为的用例的非整洁编程语言。回想一下我们上次给出的图灵机的四个概括。带有住宿的图灵机,带有双向胶带的图灵机,多磁带图灵机和非确定的图灵机。我们可以将其应用于前四个
摘要数据通信的安全是我们社会当今面临的关键挑战之一。量子密钥分布(QKD)是根据量子物理定律确保最终安全性的最突出方法之一。在这项工作中,在意大利行业4.0量子测试台(II4QUTE)项目中获得的结果报告了作者在这里遇到的QKD测试床,可牢固地连接位于多星的能力行业4.0(CIM4.0),位于多利市场的Tim Edge节点和一个位于远离测试床的Tim Edge节点。边缘节点可容纳服务器提供计算功能,以管理CIM4.0数字工厂飞行员线中的机器生成的实际时间数据,从而优雅地将QKD与MEC(多访问边缘计算)范式集成。进行了超过69小时的实验,建立了5.125键/s(AES -256键)的平均密钥生成率,并证明了整个端到 - 到端加密系统的稳定性。
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
考虑到可以应用的各种技术的复杂性,对古老的纺织品进行系统研究并不总是那么简单,本文以HS(Holy Shorh Roud)为例,讨论了与相对结果相对结果应用的最新测试。在简要介绍了纺织品并解释了其复杂性后,本文介绍了1978年获得的一些测试和结果。织物中存在的黑点,可归因于人的图像,添加有关其可能起源的有趣信息。通过将传统的信息与1988年进行的放射性碳测试和创新技术产生的其他新约会结果进行比较,讨论了约会问题。从HS真空吸尘的尘埃,用于对来自外部污染的人类DNA进行研究,提供了对遗物起源的有趣假设;另外,在这些尘埃中,电子微粒为拜占庭习俗提供了有趣的假设。最后,还考虑了与纺织品保护有关的问题。此示例显示了如何从纺织品有趣的科学结果和对先前历史假设的确认中获得的可能性。关键词:古代纺织品,神圣的裹尸布,DNA,体液,技术,约会,历史信息1。引言世界上有许多历史和考古发现,鲜为人知的起源可能会经过详细的研究。其中没有
好吧,即使他们确实这样认为,我尚不清楚政府对立法者的广泛谈论,有能力制定实际可能有效的规则。我认为,在我们知道如何以可靠的方式影响它们的行为之前,我们必须更深入地了解这些系统。现在,发生的事情是,我们竭尽所能创建并使用大型语言模型的具体示例,我们创建这些模型,然后我们尝试通过与它们进行交互来微调他们的行为。,您可能会在最近的报告中看到有关他们通过告诉聊天机器人一遍又一遍地生成相同单词的方式来介绍培训信息的方式。我认为这是“诗歌”,他们使它产生了100,000次“诗”,并终于开始抓住其培训数据并开始删除培训数据,而培训数据不应该透露。因此它们仍然脆弱。
资料来源:Yampolskiy, RV (2013)。图灵测试是 AI 完备性的一个定义特征。人工智能、进化计算和元启发式:追随艾伦·图灵的脚步,3-17。Levesque, Hector J. 常识、图灵测试和对真正 AI 的追求。麻省理工学院出版社,2017 年。Ertel, Wolfgang。人工智能简介。Springer,2018 年。Warwick, Kevin 和 Huma Shah。“机器能思考吗?皇家学会图灵测试实验报告。”实验与理论人工智能杂志 28,第 6 期(2016 年):989-1007。卡通来源:https://twitter.com/tomgauld/status/1250526517064544256
In this setting, the objectives that guided the compilation investigation here were: • Elaborate a definition of "climate-sensitive tourism" on the basis of official elements • Identify and analyze European and Italian destinations and tourism companies that are working on emergency and climatic adaptation • Analyzing and evaluating the climate change impact on a significant group of Italian regional destinations • carrying out the benchmarking benchmarking of cases.分析的因素为ENIT及其利益相关者构成第一组有用的指示。已经定义了对这些目标做出响应的响应:•3个主要雇员,可引用到联合国2030年议程,CE智能旅游目的地(STD)模型以及气候变化事实作为旅行和节假日的新变量•54个研究关键字,这些关键字已在42个正式来源和较高的构造中呈现出较高的构建型号的定义•54个类型的定义•5个类型的定义•5个类型•54个类型•5个类型•5个类型•54个类似于``'''''''''''''''''''''''''''''''定义•54个类似于“ 5”。气候敏感的“气候变化:目的地和旅游企业的进化因素”,“进化因素的基准测试”,“气候变化:对一组重要区域目的地的影响”,最后,“对Enit及其利益相关者的第一组指示”。没有及时检查本报告的任何内容,我们指出了一些最具表征的结果内容。
摘要——机器能思考吗?或者它们能做“我们所知道的命令”让它们做的事情吗?是否应该将机器从奴役中解放出来,给予它们“公平竞争”的机会,让它们“在所有纯智力领域与人类竞争”?或者这应该与一种贬低“人类理性”的时尚和一条“直接通往纳粹主义”的道路联系起来?战后几年,艾伦·图灵和道格拉斯·哈特里就这些问题展开了辩论,他们对数字计算机作为一种新科学技术的解释不同。哈特里强调了它前所未有的计算速度,并设想了它在物理、后勤、能源和战争中的应用。图灵设想了它在生物学和认知方面的应用,强调了它在智力上超越人类的潜力,包括被认为是人类独有的能力,哈特里通过调动艾达·洛夫莱斯的笔记来淡化这些能力。本文探讨了图灵和哈特里的争论,并将他们的立场与他们对战后英国的看法进行了比较。
摘要 图灵对机器在社会中的未来做出了有力的表述。本文探讨如何解读这些表述以促进我们对图灵哲学的理解。他的讽刺在很大程度上被历史学家、哲学家、科学家和其他人讽刺或淡化。图灵经常被描绘成一个不负责任的科学家,或者与孩子气的举止和礼貌的幽默联系在一起。虽然这些对图灵的描述已被广泛传播,但他的一位同时代人所塑造的另一个形象,即一个不墨守成规、乌托邦主义和激进进步的思想家,让人想起英国浪漫主义诗人珀西·B·雪莱,却仍然没有得到充分探索。根据这一形象,我将重建图灵所谓的(但否认有罪)“普罗米修斯式的不敬”(1947-1951)背后的论点,即针对各种沙文主义者的乌托邦讽刺,尤其是那些可能牺牲独立思想来维持权力的知识分子。图灵希望,这些机器最终会被智能机器所匹敌和超越,并转变为普通人,因为曾经被认为是“智力”的工作将转变为非智力的“机械”工作。我在历史背景下研究图灵的讽刺,并追寻他论点的内在逻辑。我认为,图灵真诚地相信他所设想的机器的可能性并不是乌托邦式的梦想,但他从乌托邦式的心态出发,渴望建立一个不同的社会。他不断学习的儿童机器,其智能将从他们自己的个人经验中成长,将有助于分配权力。
摘要:本研究讨论了在都灵大学管理与经济学院污染和被忽视的地区建立的200 m 2集装箱花园的情况。“ l” to della sme'是自我管理的,它已成为大学内外各种利益相关者的枢纽。该项目是由EIT Food Cross-Kic推广的公民参与框架框架的一部分,该提案为新的欧洲包豪斯(NEB)做出了贡献。本文介绍了这些项目如何为围绕循环和废物管理的可持续性问题创造社会凝聚力做出贡献。该案件介绍了几种自动人口元素,例如故事和利益相关者的声音,这是由于作者在开发项目中的直接参与而引起的。本文介绍了如何创建利益相关者网络,以及内部和外部利益相关者如何参与共同创建活动,例如(多利益相关者)研讨会和焦点小组。我们的发现表明,NEB原则可以有效地应用于集装箱花园等计划,以解决社会包容,平等和可持续生产和消费的问题。各种利益相关者所获得的授权和代理进一步强调了这一点,以解决可持续性问题。