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跳出固有思维模式：Box 诉计划生育案之后的植入前基因诊断、体外受精和残疾筛查
最近，巡回法院对禁止基于胎儿特征（如残疾）的选择性堕胎的州法律的合宪性产生了分歧。围绕性状选择的大部分讨论都围绕着这种堕胎是否具有优生性质，以及它们是否可以与其他形式的堕胎有所不同——无论是在罗诉凯西案还是多布斯开创的后罗诉制度下。然而，关于优生堕胎的争论中所存在的同样的担忧也同样适用于植入前基因诊断 (PGD) 和体外受精。由于 PGD 似乎肯定会成为生殖权利战争的下一个战场，本文深入探讨了性状选择和优生学的争论，并分析了未来的父母是否有实质性的正当程序权利使用 PGD 来筛查残疾或遗传疾病。在此过程中，本文解决并回答了几个相互关联的问题：如何定义使用 PGD 的权利；定义的权利是否是基本权利；如果这项权利被认定为基本权利，哪些政府法规能够经受住严格的审查？本文认为，法院应该对这项权利进行广泛定义；根据最高法院的判例、我们国家的历史和传统以及国际社会对该权利的认可，得出结论认为这项权利是基本权利；严格审查限制获取 PGD 的法律，同时坚持某些形式的监管，如控制获取该技术的专家机构、知情同意要求和等待期。最后，本文解释了这种方法如何最好地保障父母的生育自主权，维护政府在防止优生学和歧视方面的利益，并使法院能够避免艰难的划线练习。
对基于人工智能的黑盒问题进行评估的建议：基于访谈的研究 对基于人工智能的黑盒问题进行评估的建议：基于访谈的研究
摘要。组织越来越多地将人工智能 (AI) 用于业务流程。基于 AI 的建议旨在支持用户进行决策，例如通过预过滤选项。但是，用户通常很难理解这些建议是如何制定的。这个问题被称为“黑箱问题”。在人力资源管理的背景下，这引发了有关在招聘过程中接受基于 AI 的建议的新问题。因此，我们开发了一个基于计划行为理论的模型，该模型解释了用户对黑箱问题的感知与对基于 AI 的建议的态度之间的关系，区分了强制和自愿使用环境。我们对招聘和 AI 领域的专家进行了 21 次采访。我们的结果表明，由意识和评估的相关性概念化的对黑箱问题的感知与用户对基于 AI 的建议的态度有关。此外，我们表明使用环境对这种关系有调节作用。
黑箱人工智能的伦理和法律影响
在一项有争议的裁决（Loomis v. Wisconsin，2016）中，威斯康星州最高法院裁定，COMPAS 算法的建议并不是拒绝其假释请求的唯一理由，因此下级法院的裁决并未侵犯 Loomis 的正当程序权利。法院确认了推荐风险评估算法的合宪性，人们普遍认为法院忽视了“自动化偏见”的强度。一旦高科技工具提出建议，人类决策者就很难拒绝该建议。
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2021 年 1 月 31 日 — 对于国防部年度网络安全/IA 意识培训，承包商应使用此网站：https://twms.nmci.navy.mil/。对于那些需要初始培训的承包商...
系统开发c-桥箱| D2无线电
中介设备用于控制器和数据2系列可寻址设备之间的通信。控制面板配备了一个拆分器作为标准，但是可以选择将第二个信号分离器连接起来，从而将最大可能的灯具数量增加到4096。
盒子里的太阳日冕环：能量产生和加热
背景。日冕环是太阳高层大气的基本构成要素，在极紫外和 X 射线中可见。了解日冕环如何产生能量、构造和演化是理解恒星日冕的关键。目的。我们在此研究光球磁对流如何产生加热日冕环的能量，并将其传输到高层大气中，以及日冕磁环的内部结构如何形成。方法。在 3D 磁流体动力学模型中，我们使用 MURaM 代码研究了一个孤立的日冕环，其两个足点都位于对流区内的浅层中。为了解决其内部结构，我们将计算域限制为一个矩形框，其中包含一个日冕环作为拉直的磁通量管。考虑了场对准热传导、光球层和色球层的灰辐射传输以及日冕中的光学薄辐射损失。足点被允许与周围的颗粒物自洽地相互作用。结果。环被坡印廷通量加热，该通量是通过光球中单个磁场浓度的小尺度运动自洽产生的。由于足点运动，大气上层形成了湍流。我们几乎看不到来自给定足点的不同光球浓度的磁通量管大规模编织加热的迹象。合成发射，就像大气成像组件或 X 射线望远镜所观察到的那样，揭示了响应加热事件而形成的瞬态亮线。总体而言，我们的模型粗略地再现了在日冕环（子结构）内观察到的等离子体的性质和演化。结论。利用这个模型，我们可以建立一个连贯的图像，展示加热太阳表面附近高层大气的能量通量是如何产生的，以及这个过程是如何驱动和控制日冕环的加热和动态的。
塑料材质的风扇箱 - VRB 100 / 721
技术说明 风扇箱由一个圆柱形底座组成，叶轮安装在底座内。驱动电机直接用固体隔音材料固定在箱体上。所有用于空气引导的部件均由阻燃聚丙烯制成。下部外壳部分是吸入室，带有三个进气插座，其公称直径为 75 毫米，偏移 90 度。这意味着最多可以将三个吸入点直接连接到风扇上。不使用的插座用盖帽封闭。特殊的轴密封件可防止危险物质的流出。尺寸匹配的减震器和最下层带有封闭盖的孔是标准交付范围的元素。因此，风扇符合 DIN 1946 第 7 节的规定。
精神病学的机器学习：让医生在黑匣子上？
算法和硬件的最新进展已经对机器学习产生了巨大的希望（ML），以成为复杂问题的几乎通用解决方案。这种热情迅速接管了医学研究，导致越来越多的出版物强调了ML的潜力，并伴随着越来越强烈的主张进入临床实践[1]。关于脑成像，通常是创新的领先者，这种发展背后的动机似乎很明显：MRI是高度标准化的，并且已经建立了数十年的受试者之间的分析。此外，几个大型和开放的数据集为模型培训提供了相对良好的资源[2]。精神病学也有临床需求：神经精神疾病是全球发病率和残疾调整后的生活年份的主要原因，因此，希望ML能够加速精神病学的诊断和疾病进度。尽管ML对精神病学有潜在的影响，但目前的状态和轨迹是否与高期望和经常大胆的诺言保持一致，这似乎是有争议的[3]。尤其是在精神病学中，需要更多考虑先决条件和更多方向来翻译
在盒子里思考——用猫量子比特进行量子计算
十年后，当时就职于贝尔实验室的美国数学家彼得·肖尔 (Peter Shor) 设计出了最早的量子算法之一。对于传统（非量子）计算机来说，将两个数字相乘很容易，但执行逆运算（将数字分解为因数）却非常困难。事实上，随着数字越来越大，这个问题很快就会变得难以解决。这个问题非常困难，以至于现代数据加密利用了这种难解性来保护我们的信息。不幸的是，肖尔利用量子力学的特性发现了一种量子算法，可以大大加快这个逆问题的求解速度。一旦我们制造出足够强大的量子计算机来运行它，这一发现就会使当今的数据安全面临风险。