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NSi8100/NSi8101：高可靠性双向 I2C 隔离器
产品概述 NSi810x 器件是与 I 2 C 接口兼容的高可靠性双向隔离器。NSi810x 器件符合 AEC- Q100 标准。NSi810x 器件通过 UL1577 安全认证，支持多种绝缘耐压（3.75kVrms、5kVrms），同时在低功耗下提供高电磁抗扰度和低辐射。NSi810x 的 I 2 C 时钟高达 2MHz，共模瞬态抗扰度 (CMTI) 高达 150kV/us。NSi810x 器件的宽电源电压支持直接与大多数数字接口连接，易于进行电平转换。高系统级 EMC 性能增强
摘要 - NPL 出版物
已在薄膜装置中演示了 77 K 下的 SQUID 行为。该装置相当稳定和坚固，可以作为功能性仪器的基础。这将需要结合超导通量变压器，这需要多层薄膜，目前超出了我们的能力。可以在基本 SQUID 图案上进行有用且简单的开发工作，以改善聚焦效果，并优化各向异性双晶技术中可用的参数。
媒体，文化与传播（MCC-GE）
MCC-GE 2027媒体和环境（4个学分）通常偶尔提供本课程，调查了媒体代表和技术的人类和自然环境的塑造方式，从报纸，摄影和流行文献延伸到电影，电视，电视和视频游戏。本课程整合生态核心，生态批评，环境沟通和环境研究，探讨了环境如何通过不同的历史和社会环境在视觉媒体中代表，从景观摄影的兴起开始，自然的科学表现，以及“野生媒体”，“野生媒体”在1960年代的互动，并在1960年代进行了``Recortive''的角色，分级：毕业生Steinhardt分级可重复以获得额外的信用：否
您的数字另一个自我——您（从未）想要的超越时空的超级英雄/恶棍？
超级英雄和反派拥有各种各样的力量。例如，根据 Pop Chart Lab（2017 年）的“超级力量大全”，Sage 拥有超级智慧；隐形女侠隐形且难以接触；夜行者可以瞬间移动；时间陷阱可以穿越时空；魔形女可以变形；疯狂珍妮拥有多重身份；绿巨人拥有超强力量。每个超级英雄或超级反派都拥有某种超人技能，使他们能够以凡人无法做到的方式完成任务。虽然这些漫画人物是虚构的，但在某种程度上，我们每个人都有自己的超人“数字分身”2——或者通过监控实践获取的数字信息体，它们在数字空间中凝聚在一起，从修辞上展示了这些超人的力量：传输大量数据的能力、隐身的能力、超越的能力
MIT 开放存取文章 AI 生成的字符......
机器学习的进步最近使超现实主义的散文、图像、音频和视频数据（称为 AI 生成媒体）的合成成为可能。这些技术为创造与个人数字形象的互动提供了新的机会，这些形象可以激发我们的灵感和好奇心。AI 生成的角色形象可以合成任何人的面孔、身体和声音，从虚构人物到历史人物，甚至是已故的家庭成员。虽然迄今为止，这项技术的负面用例占据了讨论的主导地位，但从这个角度来看，我们强调了 AI 生成角色的新兴正面用例，特别是在支持学习和福祉方面。我们展示了一个易于使用的 AI 角色生成流程来实现这样的结果，并讨论了道德影响以及包括可追溯性以帮助维护对生成媒体的信任的必要性。展望未来，我们预见生成媒体将成为不断发展的人机交互领域的重要组成部分。
摘要 - TigerWeb - 陶森大学
我们的演讲涵盖了美国精算师协会举办的 2024 年学生研究案例研究挑战赛。去年，来自全球 70 多所大学的 70 多支团队将他们的精算技能应用于商业环境中的现实问题，争夺决赛和半决赛的认可。今年，我们的探索深入到了虚构的国家 Lumaria，SuperLife 试图通过独特的人寿保险和健康激励方法来提高保单持有人的死亡率。作为外部顾问，我们的任务是制定一项全面的健康激励计划，以增强 SuperLife 的长期人寿保险产品。我们提出的计划旨在激励健康行为，降低预期死亡率，促进人寿保险销售，提高产品的适销性，并为 SuperLife 增加经济价值。演讲将详细介绍该计划的目标、设计、定价、假设、风险缓解策略和数据考虑因素，为实现 SuperLife 雄心勃勃的目标提供全新的视角。
集体蓝图，而非水晶球：期望和参与如何影响长期能源情景
能源系统的发展不是一个技术官僚的过程，而是由社会和文化力量共同塑造的。这一过程中的关键工具是描述未来能源系统的基于模型的情景。应用社会经济学中的虚构期望概念，我们展示了能源情景如何成为将政治、经济和学术努力引导到共同方向的工具。为了影响决策，情景不必准确——但要可信，并唤起不同利益相关者的一致期望。为了获得信誉，情景的作者与利益相关者互动，并诉诸机构或定量方法的权威。从这些关于能源情景的见解中，我们得出了开发和应用规划模型的后果，这是能源情景所依赖的定量工具。规划模型应该是开放的和可访问的，以促进利益相关者的参与，避免不必要的复杂方法以最大限度地减少专家偏见，并力求在大范围内与政策相关。情景开发不应试图在工程模型中模拟社会偏好和信念，而应追求所有利益相关者（包括公民）的广泛和积极参与。
人工智能竞赛：为什么当前基于神经网络的架构无法为通用人工智能奠定良好基础
通用人工智能是指，某一天，人工智能 (AI) 的发展将产生一个假想的智能体，它将远远超越人类最聪明、最有天赋的头脑。这个想法自人工智能早期发展以来就一直存在。从那时起，关于这种人工智能如何对待人类的情景就成为了许多虚构和研究作品的主题。本文分析了人工智能发展的现状，以及当前的人工智能竞赛如何随着令人印象深刻的新人工智能方法（可以欺骗人类，在我们仅仅十年前认为人工智能不可能解决的任务上超越人类，并颠覆就业市场）的快速发布引发了人们对通用人工智能 (AGI) 可能比我们想象的更快到来的担忧。特别是，我们专注于现代人工智能的 3 个特定家族，以发展这样一种观点：深度神经网络是目前几乎所有人工智能方法的支柱，但由于其存在许多局限性，它不适合任何 AGI 的出现，因此，最近人工智能竞赛带来的任何威胁都不在于 AGI，而在于我们当前模型和算法的局限性、用途和缺乏监管。
无聊是人工智能走向奇点的指标吗？假设引发思考
最迟随着天网 [1] 的虚构智能的出现，人工智能 (AI) 奇点问题得到了更广泛的关注。从冯·诺依曼的评论开始，由 Ulman [2] 转述（“一次谈话集中在技术的不断加速进步和人类生活方式的变化上，这给人一种接近人类历史上某些基本奇点的感觉，超出这个奇点，我们所知的人类事务就无法继续下去。”）和 Vinge [3] 的假设，技术进步的演变和加速引发了机器何时会比人类更智能的问题。根据 [3] 等人的说法，大型计算机网络可能“醒来后成为超人智能的实体”。关于达到人工智能奇点的观点多种多样。[4] 中对这些观点进行了回顾。由于普遍接受的、详细的智力定义仍然存在争议，从技术定义的角度来看，奇点已经很模糊——认知和情感是额外的问题。尽管在心理学中，无聊被认为是人性和人类智力的重要组成部分，但据我所知，在关于智力的讨论中，人类心理属性的一个特征并没有被考虑在内：无聊。在心理学中，无聊被认为是一种重要的心理状态，通常介于完全意识和/或精神紧张的工作和/或发现的时刻等状态之间。尽管在一些出版物中提到无聊，例如[8]，以提出更好的学习结果，但它并不被认为是人工智能系统在处理其设计的分配任务时可能陷入的状态。因此，假设一个关键特征