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![arxiv：2403.19793v8 [cond-mat.mtrl-sci] 2024年10月23日](/simg/4\4cd5856beb8f06657b805ac7d54b7b3602939b03.webp)
arxiv：2403.19793v8 [cond-mat.mtrl-sci] 2024年10月23日
在局部状态的单电子密度和可变范围跳动电导率的ES定律中，Efros-Shklovskii（ES）库仑差距是50年前。该理论及其第一个确认已在40年前出版的SE专着中进行了审查。本文回顾了ES法律的随后的实验证据，理论进步和新颖的应用。在多种材料范围内的数百种实验验证中，我专注于动态电导率范围超过四个数量级的那些。这些包括零磁场和高磁场下的三维半导体，量子大厅效应中的局部相，颗粒金属，纳米晶体阵列和导电聚合物。此外，我讨论了绝缘子 - 金属过渡附近的非荷花ES定律和库仑间隙。还讨论了SE书籍其他概念的最新发展。
为斯里兰卡制定切实可行的人工智能政策
人工智能 (AI) 领域的创始人之一约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 于 1955 年创造了该术语 (McCarthy et al., 1955)，并将其定义为“制造智能机器，尤其是智能计算机程序的科学和工程”(McCarthy, 2007)。在过去的二十年里，人工智能领域呈指数级增长，2019 年同行评审出版物超过 120,000 份，占当年所有同行评审出版物的 3.8% (Zhang et al., 2021)。这种增长导致了大量有利应用的开发，例如灾害预警、疾病地图绘制、农作物检测、自然语言处理等。在过去几年中，随着各国政府试图利用人工智能的潜力实现各种国家目标，国家人工智能政策不断涌现。Dutton (2018) 对“人工智能政策”的定义如下：
Chedrawi 和 Haddad：人工智能驱动的组织中准人类的崛起，终极
人工智能 (AI) 技术正在彻底改变每个行业，旨在复制人类的能力，包括学习和适应能力、感官理解和交互、推理和规划、程序和参数优化、自主性、创造力以及从大量多样化数字数据中创造知识的能力 (Yeung, 2018)。今天，人工智能 (AI) 在组织中的应用已显著增长 (Zaza et al., 2019)，学术界和工业界也越来越多地对其进行探索 (Riera & Ijimia, 2019)。事实上，我们正在目睹无数新数字技术不断取代正在使用的技术的例子，这种现象被称为技术转型和定制信息系统 (IS) (Doolin & McLeod, 2017 ; Tarhini et al., 2018; Thakurta et al., 2018)；然而，许多公司仍在努力实现“数字化转型” (Barthel & Hess, 2020)。
就业歧视索赔的替代性争议解决方案
然而，直到最近几年，这种形式的 ADR 在很大程度上仅限于工会部门。1964 年，《民权法案》第七章以国家劳工关系委员会和联邦劳动法为基本模式，制定了 EEOC 和联邦就业歧视法。但是，出于对强大的联邦反歧视机制的恐惧，国会妥协了，拒绝授予 NLRB 的停止和终止权力 9 或独立诉讼权给 EEOC。相反，它要求这个刚刚起步的机构尝试调解所有经调查并认定有理的指控。'0 因此，在私人、非正式争议解决系统通常局限于集体谈判环境的时代（实际上“ADR”一词尚未被创造出来），EEOC 的行政程序是在公共支持下利用一种 ADR 形式来快速和双方满意地解决投诉。
海洋生物多样性和渔业环境管理
跨越了从基因到生态系统的所有级别的生物组织。“生物多样性”一词由沃尔特·罗森（Walter G Rosen）于1985年创造。后来，它成为保护生物学和环境科学的基石，强调了地球上的相互联系和各种生活形式。海洋生物多样性是指海洋中生命形式的多样性和变异性。它包含跨大小的生物范围从显微镜病毒泛兰顿到居住在海洋栖息地的大型哺乳动物，从日光沿海水域到最深的海洋沟渠（Ormond等人（Ormond等），1997）。根据海洋物种（WORMS）2022人口普查的世界登记册，到目前为止，大约242,000种海洋物种被描述，甚至继续发现并以目前的平均2332种新物种命名。海洋生物多样性通常在多个层面上分类，以反映海洋中的复杂性和种类，包括，
循环经济及其对发展中国家和新兴国家的影响。一项探索性研究
循环经济是线性经济的替代方案，经常被视为解决这一资源危机的关键解决方案。循环经济的确切定义尚无共识，但大多数人将其描述为减少、再利用和回收活动的结合。10 2013 年，艾伦·麦克阿瑟基金会将循环经济定义为“[…] 一个通过意图和设计实现恢复或再生的工业系统。它用恢复取代了‘报废’概念，转向使用可再生能源，消除了影响再利用的有毒化学品的使用，旨在通过材料、产品、系统以及商业模式的卓越设计来消除浪费。” 11 这个定义强调对上游流程的重新思考，并没有提到回收利用。12 2015 年第一个欧盟循环经济行动计划 (CEAP) 提出的定义侧重于保留价值和减少浪费。CEAP 将循环经济描述为
1.人工智能的概念
AI 是最新的学科之一。它于 1956 年正式启动，当时这个名字被创造出来，尽管那时工作已经进行了大约五年。然而，智力研究是最古老的学科之一。2000 多年来，哲学家们一直试图理解如何或应该如何进行观察、学习、记忆和推理。20 世纪 50 年代初可用计算机的出现，将这些心理能力的学识但空谈的猜测变成了一门真正的实验和理论学科。许多人认为新的“电子超级大脑”具有无限的智能潜力。“比爱因斯坦更快”是一个典型的标题。但计算机不仅提供了创建人工智能实体的载体，还提供了测试智能理论的工具，而许多理论未能经受住考验。事实证明，人工智能比许多人最初想象的要困难得多，因此现代思想更加丰富、更加微妙、更加有趣。
人工智能的法律问题 (v. 3.0)
1.变化的速度。摩尔定律——计算机芯片上可容纳的晶体管数量每两年翻一番的观察结果——长期以来一直是计算机技术变化速度的代名词。但摩尔定律并没有捕捉到人工智能（“AI”）当前变化速度的程度。训练最复杂算法所需的计算机处理能力（通常称为“计算”）现在每 3.5 个月翻一番。2012 年至 2018 年间，最苛刻模型的计算要求增加了 300,000 倍 2，到 2019 年中期，估计训练单个复杂算法的成本（以计算和电力计算）可能超过 300 万美元。3 这种飞速的变化意味着人工智能正在成为“第四次工业革命”的主要驱动力，这一术语（继蒸汽、电力和计算之后）由达沃斯创始人克劳斯·施瓦布为目前正在进行的深度数字化转型而创造。4
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然而，人工智能自 20 世纪 50 年代以来一直在发展。艾伦·图灵在 1950 年提出了能够思考的机器的概念。[7] 被广泛称为人工智能之父的约翰·麦卡锡在 1956 年创造了这一术语。[8] 人工智能是指使用计算机模仿人类智能和批判性思考能力。[8] 鉴于人脑、神经系统和批判性思维过程的复杂性，人工智能在多个层面上都面临着技术挑战。将逻辑、推理、感知、联想、规划、预测、自然语言处理和运动控制等人类认知功能融入人工智能技术非常复杂。在医疗保健领域实现这一点更具挑战性，因为医疗人工智能在错误成本方面是无情的，但这也有可能带来最大的影响和机遇。因此，人工智能和大数据分析在医学领域无处不在，并正在跨多个学科改变医疗保健、医学研究和公共卫生，这并不奇怪。