Mimi Zou 和 Lu Zhang 详细分析了中国对生成人工智能 (GenAI) 的监管回应,重点关注 2023 年 7 月出台的《生成人工智能服务管理暂行办法》(“暂行办法”)。这些办法标志着中国在规范包括法学硕士在内的 GenAI 技术快速发展和部署方面迈出了重要一步。5 作者强调了这些措施的双重目标:促进技术创新以保持中国在全球人工智能竞赛中的竞争优势,同时应对这些技术带来的风险——特别是在内容安全、国家安全和社会稳定方面。事实上,暂行办法反映出一种谨慎但雄心勃勃的方法,它制定了规则,要求 GenAI 提供商确保其服务遵守中国严格的内容监管标准。这包括防止生成有害或非法内容的机制,并要求服务提供商在部署其技术之前进行安全评估。与此同时,《办法》旨在通过提供清晰的监管体系并鼓励企业为国内人工智能生态系统的发展做出贡献来促进创新。然而,这种平衡之举也揭示了技术发展与降低社会和政治风险之间的内在冲突,这并非中国独有的挑战,而是全球法律硕士(LLM)监管斗争的缩影。作者认为,尽管中国的监管框架侧重于内容控制和安全,但它可能会对全球人工智能治理产生重大影响。
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1。Xu J,Yang X,Yang L,Zou X,Wang Y,Wu Y等。239例Covid-19患者的临床课程和60天死亡率的预测因素:来自中国武汉的多中心回顾性研究。重症监护(英国伦敦)。2020; 24(1):394。2。Wu Z,McGoogan JM。2019年冠状病毒病(COVID-19)爆发的特征和重要经验教训:中国疾病控制与预防中心的72例314例报告的摘要。JAMA。 2020; 323(13):1239-42。 3。 Yan L,Zhang H-T,Goncalves J,Xiao Y,Wang M,Guo Y等。 一种基于机器学习的模型,用于严重Covid-19感染患者的生存预测。 medrxiv; 2020。 4。 Lai CC,KO WC,Lee Pi,Jean SS,Hsueh PR。 COVID-19的呼吸外表现。 国际抗菌剂杂志。 2020; 56(2):106024。 5。 Long B,Brady WJ,Koyfman A,Gottlieb M. Covid-19中的心血管并发症。 美国急诊医学杂志。 2020; 38(7):1504-7。 6。 asadi-pooya aa,Simani L. Covid-19的中枢神经系统表现:系统评价。 神经科学杂志。 2020; 413:116832。 7。 Wolff L,Parkinson J,White PD。 捆绑分支块,易于健康的年轻人JAMA。2020; 323(13):1239-42。3。Yan L,Zhang H-T,Goncalves J,Xiao Y,Wang M,Guo Y等。 一种基于机器学习的模型,用于严重Covid-19感染患者的生存预测。 medrxiv; 2020。 4。 Lai CC,KO WC,Lee Pi,Jean SS,Hsueh PR。 COVID-19的呼吸外表现。 国际抗菌剂杂志。 2020; 56(2):106024。 5。 Long B,Brady WJ,Koyfman A,Gottlieb M. Covid-19中的心血管并发症。 美国急诊医学杂志。 2020; 38(7):1504-7。 6。 asadi-pooya aa,Simani L. Covid-19的中枢神经系统表现:系统评价。 神经科学杂志。 2020; 413:116832。 7。 Wolff L,Parkinson J,White PD。 捆绑分支块,易于健康的年轻人Yan L,Zhang H-T,Goncalves J,Xiao Y,Wang M,Guo Y等。一种基于机器学习的模型,用于严重Covid-19感染患者的生存预测。medrxiv; 2020。4。Lai CC,KO WC,Lee Pi,Jean SS,Hsueh PR。 COVID-19的呼吸外表现。 国际抗菌剂杂志。 2020; 56(2):106024。 5。 Long B,Brady WJ,Koyfman A,Gottlieb M. Covid-19中的心血管并发症。 美国急诊医学杂志。 2020; 38(7):1504-7。 6。 asadi-pooya aa,Simani L. Covid-19的中枢神经系统表现:系统评价。 神经科学杂志。 2020; 413:116832。 7。 Wolff L,Parkinson J,White PD。 捆绑分支块,易于健康的年轻人Lai CC,KO WC,Lee Pi,Jean SS,Hsueh PR。COVID-19的呼吸外表现。 国际抗菌剂杂志。 2020; 56(2):106024。 5。 Long B,Brady WJ,Koyfman A,Gottlieb M. Covid-19中的心血管并发症。 美国急诊医学杂志。 2020; 38(7):1504-7。 6。 asadi-pooya aa,Simani L. Covid-19的中枢神经系统表现:系统评价。 神经科学杂志。 2020; 413:116832。 7。 Wolff L,Parkinson J,White PD。 捆绑分支块,易于健康的年轻人COVID-19的呼吸外表现。国际抗菌剂杂志。2020; 56(2):106024。5。Long B,Brady WJ,Koyfman A,Gottlieb M. Covid-19中的心血管并发症。美国急诊医学杂志。2020; 38(7):1504-7。6。asadi-pooya aa,Simani L. Covid-19的中枢神经系统表现:系统评价。神经科学杂志。2020; 413:116832。7。Wolff L,Parkinson J,White PD。捆绑分支块,易于健康的年轻人
静息状态是指受试者不执行任何任务的状态。在这种状态下,大部分能量都用于大脑的自发活动,这会导致大脑局部区域的血流和血氧水平发生变化( Lv et al., 2018; Raimondo et al., 2021 )。功能性磁共振成像 (fMRI) 能够检测到大脑的变化,这些变化定义为血氧水平依赖性(粗体)信号( Lee et al., 2013 )。区域同质性 (ReHo) 基于 Kendall 系数一致性 (KCC),用于测量给定体素与其最近邻之间的时间序列的相似性( Zang et al., 2004 )。低频波动幅度(ALFF)测量每个体素在0.01~0.08Hz范围内时间序列的波动幅度,而低频波动分数(fALFF)测量低频波动对整个可检测频率范围的相对贡献(Zang等,2007;Zou等,2008)。与揭示脑区间时间相关性的功能连接(FC)相比,ReHo、ALFF和fALFF不需要事先假设来确定种子区域,同时,根据ReHo、ALFF和fALFF结果确定的异常脑区可以作为FC分析的种子。 ReHo、ALFF 和 fALFF 值用于评估自发性大脑活动,并已成功应用于各种神经和精神疾病的研究,如注意力缺陷多动障碍 (Shang et al., 2016, 2021)、阿尔茨海默病 (Song et al., 2021)、精神分裂症 (Sun et al., 2021) 和帕金森病 (Yue et al., 2020)。
11 阿尔凯西和麦克法兰,2023;阿塔鲁里等人。 2023;基督教 2023;法郎 2023;胡赛尼、拉斯穆森和雷斯尼克 2023;吉等人。 2023;基德和比尔汉 2023; Lee、Bubeck 和 Petro 2023;莱特曼等人。 2023;刘、张、梁 2023;梅加赫德等人。 2023;梅策、莫兰丁-雷斯、罗兰-梅策和弗洛林多 2023 年; OpenAI 2023 年 3 月 27 日;波里茨 2023;韦斯和梅斯 2023 年;威瑟 2023;张,等人。 2023;赵,等人。 2023; Zhavoronkov 2023。12 Busch 2023;电子隐私信息中心 2023;Huang 2023;Hosseini 和 Horbach 2023;Lauer、Constant 和 Wernimont 2023;Meskó 和 Topol 2023;美国国立卫生研究院 2023;Schwartz 和 Rogers 2022。13 请参阅 registrar.uky.edu/ferpa 和 registrar.uky.edu/ferpa/ferpa-faculty-and-staff-faq。14 请参阅 www.research.uky.edu/office-research-integrity。15 Bender、Gebru、McMillan-Major 和 Shmitchell 2021;Brown 等人 2020;Caliskan、Bryson 和 Narayanan 2017;Hovy 和 Prabhumoye 2021; Liang, Wu, Morency 和 Salakhutdinov 2021;Najibi 2020;Nazer 等人 2023;Nicholas 和 Bhatia 2023;Schwartz 等人 2022;Small 2023 年 7 月 4 日;Whittaker 等人 2019;Zhuo, Huang, Chen 和 Xing 2023。16 Appel、Neelbauer 和 Schweidel 2023;Lucchi 2023;Saveri 和 Butterick 2023;Sobel 2018;Strowel 2023;Thorbecke 2023;Zirpoli 2023。17 Chen, Zaharia 和 Zou 2023。
z , Jinbao Lyu is , Jong-Lyel Roh bb , Enyong Dai cc , Gabbor Juhasz dd,ee , Wei Leu's , Jai' Piacentini mm,n , Wen-Xing Ding' Zhivotovsky xx,yy,ys , Sébastein Besteiro horror , Dmitry I. Gabrilovich bbb , Do-Hyung Kim CCC,Valerian E. Kagan DDD,HülyaBayiree,Guang-Cho Chen FF,Skot Ayton Ggg',Masaki Comatsu,Stefan Krautwadd JJJ Michael Thumm,Martin Campmann vv,Martin Campmann VV, BBBB,Helbert J. Zeccc Guido Croemer’
Wong,W。K.(ed。)。(2017)。计算机视觉在时尚和纺织品中的应用。Woodhead Publishing。论文文章:Al-Rawi,M。和Beel,J。(2020)。朝着可互操作的数据协议,旨在将时装行业与AI公司联系起来。ARXIV预印型ARXIV:2009.03005。Cheng,W。H.,Song,S.,Chen,C.Y.,Hidayati,S.C。,&Liu,J. (2021)。 时尚符合计算机视觉:调查。 ACM计算调查(CSUR),54(4),1-41。 锣,W。和Khalid,L。(2021)。 美学,个性化和建议:时尚深度学习的调查。 ARXIV预印型ARXIV:2101.08301。 Kashilani,D.,Damahe,L。B.和Thakur,N。V.(2018年8月)。 图像识别和检索服装的概述。 在2018年国际工程智能和计算研究国际会议(rice)(pp。) 1-6)。 IEEE。 Liu,S.,Liu,L。,&Yan,S。(2014)。 时尚分析:当前技术和未来方向。 IEEE多媒体,21(2),72-79。 Mohammadi,S。O.和Kalhor,A。 (2021)。 聪明的时尚:对时尚和服装行业中的AI应用程序的评论。 ARXIV预印ARXIV:2111.00905。 Sha,T.,Zhang,W.,Shen,T.,Li,Z。,&Mei,T。(2021)。 深人发电:从面部,姿势和布综合的角度进行调查。 ARXIV预印ARXIV:2109.02081。 Song,S。,&Mei,T。(2018)。 当多媒体遇到时尚时。Cheng,W。H.,Song,S.,Chen,C.Y.,Hidayati,S.C。,&Liu,J.(2021)。时尚符合计算机视觉:调查。ACM计算调查(CSUR),54(4),1-41。锣,W。和Khalid,L。(2021)。美学,个性化和建议:时尚深度学习的调查。ARXIV预印型ARXIV:2101.08301。Kashilani,D.,Damahe,L。B.和Thakur,N。V.(2018年8月)。 图像识别和检索服装的概述。 在2018年国际工程智能和计算研究国际会议(rice)(pp。) 1-6)。 IEEE。 Liu,S.,Liu,L。,&Yan,S。(2014)。 时尚分析:当前技术和未来方向。 IEEE多媒体,21(2),72-79。 Mohammadi,S。O.和Kalhor,A。 (2021)。 聪明的时尚:对时尚和服装行业中的AI应用程序的评论。 ARXIV预印ARXIV:2111.00905。 Sha,T.,Zhang,W.,Shen,T.,Li,Z。,&Mei,T。(2021)。 深人发电:从面部,姿势和布综合的角度进行调查。 ARXIV预印ARXIV:2109.02081。 Song,S。,&Mei,T。(2018)。 当多媒体遇到时尚时。Kashilani,D.,Damahe,L。B.和Thakur,N。V.(2018年8月)。图像识别和检索服装的概述。在2018年国际工程智能和计算研究国际会议(rice)(pp。1-6)。IEEE。 Liu,S.,Liu,L。,&Yan,S。(2014)。 时尚分析:当前技术和未来方向。 IEEE多媒体,21(2),72-79。 Mohammadi,S。O.和Kalhor,A。 (2021)。 聪明的时尚:对时尚和服装行业中的AI应用程序的评论。 ARXIV预印ARXIV:2111.00905。 Sha,T.,Zhang,W.,Shen,T.,Li,Z。,&Mei,T。(2021)。 深人发电:从面部,姿势和布综合的角度进行调查。 ARXIV预印ARXIV:2109.02081。 Song,S。,&Mei,T。(2018)。 当多媒体遇到时尚时。IEEE。Liu,S.,Liu,L。,&Yan,S。(2014)。 时尚分析:当前技术和未来方向。 IEEE多媒体,21(2),72-79。 Mohammadi,S。O.和Kalhor,A。 (2021)。 聪明的时尚:对时尚和服装行业中的AI应用程序的评论。 ARXIV预印ARXIV:2111.00905。 Sha,T.,Zhang,W.,Shen,T.,Li,Z。,&Mei,T。(2021)。 深人发电:从面部,姿势和布综合的角度进行调查。 ARXIV预印ARXIV:2109.02081。 Song,S。,&Mei,T。(2018)。 当多媒体遇到时尚时。Liu,S.,Liu,L。,&Yan,S。(2014)。时尚分析:当前技术和未来方向。IEEE多媒体,21(2),72-79。Mohammadi,S。O.和Kalhor,A。(2021)。聪明的时尚:对时尚和服装行业中的AI应用程序的评论。ARXIV预印ARXIV:2111.00905。Sha,T.,Zhang,W.,Shen,T.,Li,Z。,&Mei,T。(2021)。 深人发电:从面部,姿势和布综合的角度进行调查。 ARXIV预印ARXIV:2109.02081。 Song,S。,&Mei,T。(2018)。 当多媒体遇到时尚时。Sha,T.,Zhang,W.,Shen,T.,Li,Z。,&Mei,T。(2021)。深人发电:从面部,姿势和布综合的角度进行调查。ARXIV预印ARXIV:2109.02081。Song,S。,&Mei,T。(2018)。当多媒体遇到时尚时。IEEE多媒体,25(3),102-108。Zou,X。和Wong,W。(2021)。时尚时尚:时尚的报告。ARXIV预印ARXIV:2105.03050。
近年来,随着可再生能源的快速发展,储能系统在电力系统中发挥着越来越重要的作用。储能技术是利用新型清洁能源的关键技术。目前,储能技术主要由化学储能、电化学储能、热质量储能以及储能系统集成与安全组成(如图1所示),这些技术都对热管理和热安全提出了长期挑战。随着储能技术的进步,其安全性特别是热安全性受到广泛关注。有效管理储能系统中的热量,确保其安全运行成为当前研究和应用的热点。本期以此为基础,探讨储能、热安全与管理领域的新技术发展,共包含6篇文章。在环保排放标准和能源危机的驱动下,氢能已成为零碳清洁能源(Zou等,2023)。近年来,燃料电池汽车(FCV)成为未来汽车产业发展的重要焦点,加氢站在氢能技术融入日常交通中扮演着至关重要的角色(Miao et al.,2024)。尽管取得了这些进展,但氢气密度低导致泄漏时扩散迅速,在储存、运输和使用过程中存在火灾、爆炸等重大安全风险。这些问题阻碍了全球氢能应用的普及和相关基础设施的发展(Wang et al.,2022)。尽管已经有大量研究关注氢气泄漏在各种环境中的扩散特性,但大多数研究集中在开放空间。在封闭空间(如天花板)中,明显缺乏关于氢气泄漏扩散的可靠数据。此外,虽然先前对自由射流的研究已经确定了特定的模式,但对封闭空间的研究通常提供了广泛的数据。
随着世界上常规的石油和天然气资源的消耗,非常规石油和天然气资源已成为勘探与开发的重点和热点(Li等,2019; Yin等,2020a; Fan.fan等; 2020; Li,20222a)。近年来,在中国已经探索和开发了一系列非常规的石油和天然气资源(例如,砂岩气,页岩气,煤层甲烷和水合物)在中国进行了探索和开发,其中已经对砂岩气和页岩气进行了商业开发(Wu等人,2022222; Xie等,2022)。紧密的砂岩气体是中国最早开发的非常规的气体,在中国的总天然气储量和生产中起着重要作用,总资源约为17.4×10 12 - 25.1×10 12 m 3,其可回收资源约为8.8×10 12-12.1×10 12 M 3(Zou等,2018年)。在过去的十年中,中国在页岩气中取得了显着的探索和发展成就。在四川盆地内外建造了八个页岩气场(例如Fuling,Luzhou,Changning,Weiyuan和Zhaotong)。在2021年,中国的页岩气产量达到230 m 3×10 8 m 3,主要来自较浅的页岩地层。深层页岩气资源(超过3500 m)将是超过80%总资源的长期勘探和开发目标(Li J.等,2022a)。紧密的砂岩和页岩储层具有超低孔隙度和渗透率的特征,并且页岩储层具有最差的物理特性(Li J.等,2022b; Fan.fan et al。,2022)。因此,这种储层的多尺度孔和断裂特征的定量表征对紧密的油气和天然气具有很大的意义。
研讨会联合主席 杨英子博士,哈佛大学 美国华人生物学家协会会长 刘山璐博士,医学博士,俄亥俄州立大学 美国华人生物科学家学会会长(2022-2023 年) 苏丽山博士,马里兰大学医学院 美国华人生物科学家学会会长(2024-2025 年) 联合规划委员会 CBIS 组织委员会: 高波博士,香港中文大学 何川博士,芝加哥大学 王东博士,加州大学圣地亚哥分校 杨菁博士,加州大学圣地亚哥分校 杨英子博士,哈佛大学 张晓明博士,西湖大学 邹莉博士,杜克大学 SCBA 组织委员会: 冯根生博士,加州大学圣地亚哥分校 朱辛西娅博士,德克萨斯大学休斯顿健康科学中心 李仁峰博士,医学博士,匹兹堡大学医学中心 刘山璐博士/哲学博士,俄亥俄州立大学州立大学 苏丽山,博士,马里兰大学医学院 余敏,博士,马里兰大学医学院 查珊,博士,哥伦比亚大学 联合项目委员会联合主席: 冯根生,博士,加州大学圣地亚哥分校 王东,博士,加州大学圣地亚哥分校 成员: 何川,博士,芝加哥大学 金东燕,博士,香港大学 金一帆,硕士,贵州医科大学 李竹睿,博士,贵州大学 刘珊璐,医学博士,哲学博士,俄亥俄州立大学