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工作纸·没有。 2025-15降低了成本：全球电动汽车电池行业的DOA和政府政策
* Barwick：UW-Madison，NBER和CEPR，pbarwick@wisc.edu;权：芝加哥大学，hskwon@uchicago.edu；李：康奈尔大学，NBER和RFF，sl2448@cornell.edu； Zahur：皇后大学，nahim.zahur@queensu.ca。我们感谢在奥尔巴尼，亚利桑那州，布法罗，芝加哥，康奈尔州，达特·嘴，密苏里州，麻省理工学院，俄亥俄州，俄亥俄州，北京，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，普林斯顿，皇后皇后，皇后po，stan- ford，stan- ford，stan- ford，stan- ford，stan- ford，stan- Hunt All- cott, Abhi Ananth, Steve Berry, Chris Conlon, Ying Fan, Ken Gillingham, Penny Goldberg, Larry Goulder, Gautam Gowrisankaran, Phil Haile, Keith Head, Ken Hendricks, Kate Ho, JF Houde, Mark Jacobsen, Matt Kahn, Adam Ka- por, Jakub Kastl, Michael Keane, Chris Knittel, Ashley Langer, Jing Li, James MacKinnon, Thierry Mayer, Eugenio Miravete, Salvador Navarro, Aviv Nevo, Matthew Osborne, Jacquelyn Pless, Dave Rapson, Jon Scott, Alex Shcherba- chov, Jim Stock, Rich Sweeney, Chris Timmins, Bob Town, Min Wang, Matthijs Wildenbeest, Catherine Wolfram和Daniel Xu有用的评论。Yangsai Chen，Yulian Chen，Jack Collison，Chenyan Gong，Jason Huang，Binglin Wang，Feiyu Wang，Yucheng Wang，Yuerong Wang，Haohan Wenyan和Xin Zheng提供了出色的研究Ascancesance。Barwick和Li致谢国家科学基金会的资金支持（奖项2417173）; Zahur承认社会科学与人文研究委员会的资助支持；权感谢芝加哥大学能源政策研究所 - 中国的资金支持。
5 3.RAI-818智能移动机器人技术a。教科书
•自动移动机器人简介。Roland Siegwart和Illah R. Nourbakhsh，麻省理工学院出版社，2004年。•Howie Choset，Kevin Lynch，Seth Hutchinson，George Kantor Wolfram Burgard，Lydia Kavraki和Sebastian Thrun的机器人运动原理，理论算法和实施原理。b。参考书：•机器人运动计划，Jean-Claude Latombe，Kluwer学术出版商，1991年。•概率机器人塞巴斯蒂安·特伦（Sebastian Thrun）。•计划算法，史蒂文（Steven），M，拉瓦勒（Lavalle）。•机器人运动计划Jean Claude Latombe。•移动机器人技术的计算原理，Gregory Dudek和Michael Jenkin。•讲师也可以使用讲义和研究文章。c。目的：本课程侧重于运动计划，感知和推理的概念，这是移动自动驾驶汽车在跨越土地，海洋和空气的动态，非结构化的环境中智能操作所需的。在本课程中，学生将学习如何在非结构化环境中计划机器人的运动，并使用概率方法，这将使他们在不确定性的情况下自我定位并理解周围环境。这些方法将在模拟平台上实现，以关闭透明度循环，以在复杂领域的稳健交付，这些循环在复杂的字段中进行了强大的交付，这些循环通常不是为了容纳机器人而设计的。还将讨论智能机器人系统的案例研究。d。课程结果：完成该模块后，学生将能够：•了解各种运动计划算法并在各种环境中实施。•了解使用统计建模技术（例如高斯过程）的使用，以允许机器人解释传感器数据并理解其周围环境。•了解概率方法如何解决由于现实世界中非确定性而固有的不确定性。•能够适应并应用机器人概念来设计和开发针对不同应用领域的实用机器人解决方案。•了解如何使用Python语言和机器人中间件（例如ROS）在简单的移动机器人上实现概率方法。
综合征和非...
目的：本研究旨在使用100,000个基因组项目（100kgp）的数据来描述英国人群中综合征和非综合性听力损失（HL）的遗传格局。设计：队列研究环境：NHS英格兰参与者：2013年至2018年之间，有2,271个患有综合症和非综合症HL的家庭。包括至少一个人类表型本体论（HPO）术语“听力障碍”（HP：0000365）的后代；这相当于5,488个人，其中包括2,762个受影响的个体和2,726个未受影响的亲戚。主要结局指标：通过整个基因组测序确定的听觉表型的诊断率和不同基因诊断的患病率。结果：总体诊断产率保守估计为27.5％（625/2271），在273种不同的基因中鉴定出诊断。常见的致病基因包括USH2A，GJB2，COL1A1和MYO15A，约占诊断的20％。此诊断率不包括不确定意义的变体（VUS），基因中HL不能自信地归因于已确定的变体或仍在等待确认的变体。包含这些类别将使诊断产量增加到39.6％。这项工作描述了100kGP标准管道和补充分析，包括使用Exomiser。分层允许定量具有特定表型组合的遗传诊断可能性，并鉴定通过听觉表型遗传诊断的阳性预测因子。报告了先天性（33.2％），双侧（27％）和高频（32.4％）听证子类型的人的诊断率显着提高。此外，在仅限于听觉系统的HPO术语患者中，大约40％的诊断归因于可能具有更广泛综合征表型的基因（非综合模仿）。在耳朵和眼睛异常的患者中出现高诊断产量（56％），这在很大程度上是由与Usher和Wolfram综合征相关的基因驱动的。结论是，这项研究为综合和非综合征HL的复杂基因组和表型结构提供了宝贵的见解，该结构具有改善诊断管道和临床护理的潜力。
物质、能量、信息和意识之间的特殊关系
摘要 本文讨论了用信息和意识来描述宇宙或自然的优势。理论物理学家在寻求万物理论的过程中遇到的一些问题源于试图仅用物质和能量来理解万物的局限性。然而，如果用信息和意识来描述一切，包括物质、能量、生命和心理过程，那么在寻找宇宙的终极理论方面就会取得很大进展。尽管物理学和化学在过去两个世纪里取得了辉煌的成功，但重要的是不能只用物质和能量来看待自然。要解开她的秘密，还需要两个额外的组成部分。虽然有大量的著作描述了物质和能量之间的联系及其物理基础，但很少有人研究物质、能量、信息和意识之间的特殊关系。关键词意识、数字物理、电子、能量、信息、物质、粒子、关系、弦理论、万物理论。 1. 引言 绝大多数物理学家认为宇宙是由物质构成的，物质又由原子构成，原子由电子、质子和中子等粒子构成，质子和中子由夸克构成。简而言之，我们从物理学和化学中得知，一切都是由物质构成的。显然，大多数科学家认为亚原子粒子是我们宇宙的基础。此外，弦理论告诉我们，亚原子粒子不是标准模型所假设的点状物体，而是微小的弦。这些弦以不同的频率振动，每种不同的振动都会产生不同的粒子。弦理论是万物理论 (ToE) 最有希望的候选理论之一。它提出亚原子粒子是微小的弦，在我们看来它们就像点一样。尽管如此，尽管有这样的理解，仍有相当多的研究人员，包括 Seth Lloyd [1]、Stephen Wolfram [2]、Carlos Gershenson [3] 和 Michael Egnor [4]，提出信息是宇宙最基本的组成部分。宇宙由比特组成的观点正在科学界逐渐形成。比特是二进制数字的首字母缩写，是计算机中最小的数据单位。一个比特只有一个二进制值：零或一；或者说是信息的量子比特。量子比特代表量子比特。在量子计算中，这是量子信息的基本单位，是经典二进制比特的量子版本，物理上是用双态设备实现的，正如 Andrei Khrennikov [5] 正确指出的那样。在
产业政策与脱碳：法国核能案例
过去几年，气候政策制定发生了巨大转变。世界各国政府都将产业政策作为减少碳排放和促进国内经济发展的关键战略。除了碳定价等传统政策之外，他们还转向补贴、贷款担保和本地内容要求，在许多情况下，这些政策都取代了这些政策。最近的一个例子是《通货膨胀削减法案》——“美国历史上最大的气候法案”（汤普森，2022 年）——美国将通过该法案拨款 3900 多亿美元用于通过产业政策实现脱碳。然而，尽管发生了这种政治转变，我们对“绿色”产业政策的环境和经济有效性以及其政治经济却知之甚少（Rodrik，2014 年；麦肯齐，2023 年）。我们研究了法国梅斯默计划的案例，以深入了解大规模产业政策对碳排放和减排成本的影响，以及使这种改革在政治上可行的条件。 1974 年，为应对 1973 年的石油价格冲击，法国政府出台了梅斯默计划，旨在通过迅速、大幅扩大核能来改变法国电力行业。政府利用贷款担保和公共融资，使国有公用事业公司法国电力公司 (EDF) 获得了大量资金 (Campbell, 1986)。该计划宣布后的十年间，EDF 订购并开始建造 51 座新反应堆。结果，核电在电力生产中的份额从 1973 年的 8% 上升到 1990 年的 80%，而化石燃料的份额从 65% 下降到 7% (IEA, 2022a)。虽然梅斯默计划最初的目标并非减少碳排放，但我们认为，由于核能在现代气候政策话语中的复苏，该计划是一种早期的绿色工业政策。 2022 年，欧盟委员会认可核能为“绿色投资”，欧盟内部市场专员蒂埃里·布雷顿 (Thierry Breton) 强调了这一点，他强调核能在从化石燃料转型过程中的“根本性作用”（Gr¨ondahl，2022 年）。与此同时，法国总统埃马纽埃尔·马克龙 (Emmanuel Macron) 倡导“核能复兴”，作为他对欧洲低碳未来愿景的一部分（Alderman，2022 年）。在大西洋彼岸，美国已将核能生产税收抵免纳入《通胀削减法案》的气候条款中（Bistline、Mehrotra 和 Wolfram，2023 年）。然而，核能对气候政策的作用仍然存在分歧。批评者认为，核能建设速度太慢、成本太高，因此在应对气候变化方面不如可再生能源有效（Schneider 和 Froggatt，2021 年）。德国就是这种怀疑态度的典型代表，该国自 2011 年以来一直在退役其核反应堆，并于 2023 年关闭了最后一座反应堆。使用比较案例研究设计，我们根据有效气候政策的四大支柱来评估梅斯默计划的效果：减排、时间表
卡尔顿大学教学中的人工智能：机遇与挑战
简介 生成式人工智能 (AI) 工具已发展到可以生成越来越逼真、越来越难以与人类知识产权区分的内容的地步。其中一些工具 1 可以有效地生成各种类型的文本（例如 ChatGPT、Jasper、GPT、Google 的 Bard、Bing AI）、计算机代码（例如 GitHub Copilot）、方程式（例如 Wolfram）、带有参考文献的科学论文（例如 Elicit）或图像（例如 DALL-E、Midjourney、Stable Diffusion）。虽然目前有许多不同的生成式 AI 模型在运行，但 ChatGPT 在全球范围内获得了最多的关注，因为它可以免费向公众开放，具有简单、用户友好的界面，并且能够解释自然语言提示并根据已训练的预测模型生成独特的响应。ChatGPT 等生成式 AI 工具的输出质量和有效性可能有很大差异，具体取决于给出的提示和算法的训练方式。 ChatGPT 偶尔会生成听起来令人信服但包含事实错误和虚构信息 2 的文本（例如，不存在的参考文献、虚构的定义等）（Arya，2023 年）。此外，生成的文本通常是公式化的（温莎大学，2023 年）。随着模型的训练和获得更多不同的数据集，这种情况会越来越好。截至 2023 年 3 月，ChatGPT 可以访问训练数据以外的信息，包括访问互联网的能力（它已经集成到 Bing 搜索引擎中）、具有新的插件功能，并可以运行它编写的代码（Blain，2023 年；Hachman，2023 年）。微软宣布将很快将 ChatGPT 集成到其 Word、PowerPoint 和 Outlook 等 Office 应用程序中（Borup，2023 年）。尽管如此，重要的是要知道 ChatGPT“不会创造高级知识或整体概念；相反，它只是根据概率猜测下一个单词应该是什么，就像电子邮件客户端中现在很常见的自动完成功能一样”（Arya，2023 年）。 对教育的影响 这些最新的人工智能发展为高等教育机构提供了机遇和挑战。一方面，它们可能为教学创新、重新思考现有的教学和评估实践、创建定制的学习活动以及为学生和教师节省时间提供机会（Terwiesch & Mollick，2023 年）。此外，生成式人工智能工具迫使我们考虑它们对就业市场的影响，我们的毕业生需要哪些类型的技能和能力，以便他们为就业做好准备并保持竞争力，并重新审视课程和学位/项目层面的教学目标和学习成果（Arya，2023 年）。另一方面，生成式人工智能工具引起了与学术诚信标准相关的合理担忧和焦虑，因为生成式人工智能工具创建的作品可能更难检测，而使用检测工具并不是一个可行的策略。大学课程和学位深深植根于学生培养精确写作和批判性思维技能。如果不谨慎对待人工智能的诱惑，可能会削弱学生的写作和批判性思考能力。随着生成式人工智能工具的不断发展，关于它们对教育影响的讨论仍在继续。然而，在加拿大的背景下，许多教育工作者同意，与其试图禁止
科幻小说，尤其是时间和时间旅行...
14.78 Penrose, Roger: Shadow of the Spirit, Paths to a new physics of consciousness ............................................................................................................................................................................................................................................................. 118 14.80 Pinzani, Nicola and Gogioso, Stefano and Coecke, Bob: Categorical Semantics for Time Travel ........................................................................................................ .................................................................................................. 119 14.82 Porter, Bill: The mountains guard the secret - encounters with Chinese hermits ................................................................................................................................................................................... ................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................ & Fictions ..................................................................................................................................................... 120 14.86 Robbins, Tom: Pan Aroma (1984, English.14.78 Penrose, Roger: Shadow of the Spirit, Paths to a new physics of consciousness ............................................................................................................................................................................................................................................................. 118 14.80 Pinzani, Nicola and Gogioso, Stefano and Coecke, Bob: Categorical Semantics for Time Travel ........................................................................................................ .................................................................................................. 119 14.82 Porter, Bill: The mountains guard the secret - encounters with Chinese hermits ................................................................................................................................................................................... ................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................ & Fictions ..................................................................................................................................................... 120 14.86 Robbins, Tom: Pan Aroma (1984, English.原始标题：jitterbug香水）............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 121 14.87 ROBINSON，SPIDER：CALLAHAN SALOON的时间旅行者。嘿，科幻小说与幻想＃4321 ....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 121 14.88 ROBINSON，SPIDER：仅适用于时间旅行者对酒吧：Callahan Saloon的另一个晚上。
人工智能和神经形态计算的光子学
用于人工智能和神经形态计算的光子学 1 2 Bhavin J. Shastri a,b,g,h , Alexander N. Tait c,b,g,h , Thomas Ferreira de Lima b , Wolfram HP Pernice d , Harish 3 Bhaskaran e , C. David Wright f , Paul R. Prucnal b 4 5 a 加拿大皇后大学物理、工程物理与天文学系，加拿大安大略省金斯顿 KL7 3N6 6 b 普林斯顿大学电气工程系，美国新泽西州普林斯顿 08544 7 c 美国国家标准与技术研究所应用物理部，美国科罗拉多州博尔德 80305 8 d 德国明斯特大学物理研究所，德国明斯特 48149 9 e 牛津大学材料系，英国牛津 OX1 3PH 10 f 埃克塞特大学工程系，埃克塞特 EX4 4QF，英国 11 g 这些作者对本文做出了同等贡献。 12 h shastri@ieee.org；alexander.tait@nist.gov 13 14 由于光子集成平台上光电元件的激增，光子计算研究蓬勃发展。光子集成电路已经实现了超快的人工神经网络，为新型信息处理机器提供了框架。在这种硬件上运行的算法有可能满足医疗诊断、电信、高性能和科学计算等领域对机器学习和人工智能日益增长的需求。与此同时，神经形态电子学的发展凸显了该领域的挑战，特别是与处理器延迟相关的挑战。神经形态光子学提供亚纳秒级的延迟，为扩展人工智能领域提供了互补机会。在这里，我们回顾了集成光子神经形态系统的最新进展，讨论了当前和未来的挑战，并概述了应对这些挑战所需的科学和技术进步。 25 26 传统计算机围绕集中式处理架构（即具有中央处理器 27 和内存）组织，适合运行顺序、数字、基于过程的程序。这种架构对于分布式、大规模并行和自适应的计算模型效率低下，最明显的是用于人工智能 (AI) 中神经网络的计算模型。人工智能试图在这些对传统计算机来说具有挑战性但对人类来说很容易的任务上接近人类水平的准确度。基于神经网络的机器学习 (ML) 算法已经取得了重大成就 [ 1 ]，它以分布式 32 方式处理信息并适应过去的输入，而不是由程序员明确设计。机器学习已经影响了我们生活的许多方面，其应用范围从翻译语言 [ 2 ] 到癌症诊断 [ 3 ]。神经形态工程在一定程度上试图将机器学习和人工智能算法的元素转移到能反映其大规模分布特性的硬件上。将硬件与算法相匹配可能会使信息处理速度更快、更节能。神经形态硬件也适用于机器学习之外的问题，例如机器人控制、数学规划和神经科学假设检验 [4,5]。与其他计算机架构相比，大规模分布式硬件在很大程度上依赖于集中元件（即神经元）之间的大规模并行互连。每个连接都专用的金属线是不切实际的。因此，当前最先进的神经形态电子设备使用某种形式的时分复用的共享数字通信总线，用带宽换取互连 [4]。光互连可以消除这种权衡，从而有可能加速机器学习和神经形态计算。 43 44 光已成为电信和数据中心的通信媒介，但在信息处理和计算领域尚未得到广泛应用。光电元件在通信方面表现出色，但其特性与数字门的要求却相矛盾 [6]。然而，非数字计算模型（如神经网络）更适合在光子学中实现。神经形态光子处理器的目标不应是取代传统计算机，而应实现传统计算技术目前无法实现的应用，特别是那些需要低延迟、高带宽和低能耗的应用 [7]。超快神经网络的应用示例包括：51 52 • 实现基础物理学的突破：量子比特读出分类 [ 8 ]、高能粒子碰撞 53 分类 [ 9 , 10 ]、聚变反应堆等离子体控制 [ 11 ] 54 • 非线性规划：解决非线性优化问题（机器人、自动驾驶汽车、预测 55 控制）[ 12 ] 和偏微分方程 [ 13 ] 5643 44 光已成为电信和数据中心的通信媒介，但在信息处理和计算领域尚未得到广泛应用。光电元件在通信方面表现出色，但其特性与数字门的要求却相矛盾 [6]。然而，非数字计算模型（如神经网络）更适合在光子学中实现。神经形态光子处理器的目标不应是取代传统计算机，而应实现传统计算技术目前无法实现的应用，特别是那些需要低延迟、高带宽和低能耗的应用 [7]。超快神经网络的应用示例包括：51 52 • 实现基础物理学的突破：量子比特读出分类 [ 8 ]、高能粒子碰撞 53 分类 [ 9 , 10 ]、聚变反应堆等离子体控制 [ 11 ] 54 • 非线性规划：解决非线性优化问题（机器人、自动驾驶汽车、预测 55 控制）[ 12 ] 和偏微分方程 [ 13 ] 5643 44 光已成为电信和数据中心的通信媒介，但在信息处理和计算领域尚未得到广泛应用。光电元件在通信方面表现出色，但其特性与数字门的要求却相矛盾 [6]。然而，非数字计算模型（如神经网络）更适合在光子学中实现。神经形态光子处理器的目标不应是取代传统计算机，而应实现传统计算技术目前无法实现的应用，特别是那些需要低延迟、高带宽和低能耗的应用 [7]。超快神经网络的应用示例包括：51 52 • 实现基础物理学的突破：量子比特读出分类 [ 8 ]、高能粒子碰撞 53 分类 [ 9 , 10 ]、聚变反应堆等离子体控制 [ 11 ] 54 • 非线性规划：解决非线性优化问题（机器人、自动驾驶汽车、预测 55 控制）[ 12 ] 和偏微分方程 [ 13 ] 56