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已发表版本的引文（APA）：Quist, JS, Pedersen, HE, Jensen, MM, Clemmensen, KKB, Bjerre, N., Ekblond, TS, Uldal, S., Størl
哥本哈根 Steno 糖尿病中心、哥本哈根大学医院、赫尔勒夫、丹麦（JS Quist PhD、HE Pedersen PhD、MM Jensen PhD、KKB Clemmensen PhD、N Bjerre PhD、TS Ekblond MSc、S Uldal MD、J Størling PhD、ME Nyeland PhD、D Vistisen PhD、Prof ME Jørgensen PhD、Prof G Finlayson PhD、MB Blond PhD、K Færch PhD）；丹麦哥本哈根大学生物医学科学系（JS Quist、NJ Wewer Albrechtsen PhD、Prof JJ Holst DMSc、Prof SS Torekov PhD、J Størling、K Færch）、食品与资源经济学系（N Bjerre）、Bispebjerg 医院临床生物化学系（NJ Wewer Albrechtsen）、诺和诺德基金会基础代谢研究中心（Prof JJ Holst）和公共卫生系（D Vistisen）；英国利兹大学心理学院（JS Quist、Prof G Finlayson）；丹麦哥本哈根南丹麦大学国家公共卫生研究所（Pedersen 先生、Jørgensen 教授）； iMotions，丹麦哥本哈根（HE Pedersen）;丹麦奥尔堡大学临床医学系（MM Jensen、Prof C Brock PhD）；诺和诺德、索博格、
应对人工智能道德困境和道德立场选择？
摘要：这篇概念文章的目的是证明提出措施，行动和决定以改善人工智能的伦理（AI）取决于所选择的伦理理论立场。为了实现这一目标，我们在两个阶段进行。首先，我们对AI提出的三个不同的道德问题进行了表征和综合。其次，我们选择了哲学文献提出的两个主要道德立场。最后，我们证明了每种AI道德问题的道德理论立场的选择会导致不同的决定。我们证明，对于每个道德问题的每个类别，道德决策及其后果都取决于所选择的道德理论。本文的价值是要强调，关于AI伦理的文献经常忽略选择伦理立场的含义。为了尝试解决道德问题，有必要达成协议并进行讨论，以考虑不同的道德理论立场及其在决策方面的后果。
根据能量三元组指数调整能量策略
为了应对气候变化所带来的挑战，全世界的政府正在逐步将其能源系统转向绿色，清洁和可持续的转型。然而，这种能源过渡过程不仅要面对多方面的挑战，这不仅是极端天气条件的直接影响，而且还来自地缘政治和经济复杂性。因此，决策者必须制定理性和灵活的能源政策，以解决这些复杂的能源问题。为了帮助决策者制定和调整能源政策以应对能源部门的复杂而动态的挑战，先前的研究经常采用全面的评估方法来评估能源系统作为能源政策的反馈。在这些研究中，世界能源委员会（WEC）提出的能源三元理论引起了广泛关注[1]。该理论强调，能源政策不仅应考虑能源安全，而且还应同时解决能源公平和环境可持续性。能源安全涉及评估一个国家确保安全和稳定的能源供应并建立弹性能源系统的能力。能源股权评估能源系统是否可以覆盖足够数量的公民，并以负担得起的价格为他们提供服务。环境可持续性表示建立能源系统的能力，该能源系统具有节能，绿色和低碳。在基于能量三元学理论的相关研究中，几位学者进行了应用研究[2-4]。通过提议能量三元理论在这三个目标之间提出了复杂的三角关系，这对能源政策在追求过程中平衡和权衡了这些目标的挑战，这已成为研究人员注意的重点。例如，Heffron应用了能源三元理论来研究印度尼西亚的能源价格。
乳腺癌的三种CDK4/6抑制剂
妈妈癌症是全球女性最常见的癌症[2019年招标]，每六个癌症与乳腺癌的死亡[RKI 2021]相关。仅在德国，每年大约70,000名刚开始的乳腺癌女性[RKI 2021，2019年招标]，这显着影响了每位第八名妇女在她的生命中受到影响[RKI 2021，2019年招标]。男人的普遍性要少得多；它们仅占所有乳腺癌病例的1％。除了性别外，高级年龄和家庭祈祷是重要的危险因素，但内源性和外源性激素因素或生活方式也起着作用[Harbeck等。2019]。在最初诊断时，大约94％的受影响的早期乳腺癌被诊断出来，只有大约6％的乳腺癌已经患有转移性乳腺癌[Waks and Winer 2019]。
关于阿克塞尔罗德的迭代囚徒困境 (IPD) 锦标赛的注释
• 生态锦标赛：第二届锦标赛的参赛者（加上随机）用作由 1000“代”组成的“进化”锦标赛的初始条件。第 G 代开始时种群池中 T 类策略的数量设置为等于上一代 G-1 中 T 类策略赢得的总分数。
反复针对机器人对手的囚犯的困境
重复互动中的合作对于许多社会经济活动很重要。在本文中，我们将受试者置于最简单的动态环境中，该设置可以使合作行为合理化，同时消除了混杂因素，例如多重均衡，战略不确定性以及其他问题 - 我们让他们与他们扮演严峻策略的计算机上的比赛，并且受试者已知。我们发现，在所有超级游戏中，只有1-2％的受试者与理性选择预测完全一致，而在标准主题库中和更具代表性的在线主题库中，只有3-5％的人与理论至少有95％的时间持续一致。我们记录，尽管大多数受试者做出了主导的选择，导致桌子上留下的钱，但大量的少数人能够通过“终结”或最终的超级游戏来赚取超过理性选择预测的回报。
Gemma：基于 Gemini 研究和技术的开放模型
Gemma 有两种规模：一种是用于在 GPU 和 TPU 上高效部署和开发的 70 亿参数模型，另一种是用于 CPU 和设备上应用程序的 20 亿参数模型。每种规模都旨在解决不同的计算约束、应用程序和开发人员要求。在每种规模下，我们都会发布原始的、预先训练的检查点，以及针对对话、指令遵循、帮助性和安全性进行微调的检查点。我们会根据一系列定量和定性基准彻底评估我们模型的缺点。我们相信，发布预训练和微调的检查点将有助于彻底研究和调查当前指令调整机制的影响，以及开发越来越安全和负责任的模型开发方法。
与人工智能共同创作？道德困境和人工智能
人工智能（“AI”）革命有可能改变法律文章的写作方式。以前必须筛选大量学术资料的作者现在只需单击按钮即可从算法中获得快速答案。虽然这可能会加快法律写作速度，但也可能对透明度带来重大挑战：编辑还能信任作者提交的内容吗？AI 是否也会影响编辑审查提交内容的方式？当前的提交指南是否足以应对 AI？我们的文章通过三个步骤解决了这些问题。首先，我们在 ChatGPT（历史上增长最快的消费者应用程序）发布仅几天后就与其进行了接触。通过向 ChatGPT 提出有关使用 AI 的道德问题并要求其将答案转换成文章，我们对 AI 提供相关答案的优势以及其“幻觉”来源和有限准确性的弱点有了新的认识。其次，我们使用类似的练习将 ChatGPT 与 Microsoft Bing Chat 的互联网连接版本进行了比较。通过这种比较，我们能够确定在哪些情况下使用 AI 是有用的。最后，我们将我们的见解应用于主要出版商的不同指南，这些指南在对 AI 编写的文本的方法上存在分歧。本文的贡献有两方面：(1) 它对生成式 AI 如何用于法律写作以及此类实践的道德界限进行了新颖的考察，(2) 它比较了现有的出版指南并确定了这些指南如何影响作者和编辑的行为。我们发现
大型域大小的采样lov。
𝑝代表每个约束的最大违规概率，而𝐷代表依赖关系程度，由约束可以与之共享变量的其他约束的最大约束数量给出。此情况（1）后来证明本质上是紧密的[SHE85]。随后的算法LOV'ASZ Local Lemma的工作试图通过有效的算法建设性地找到CSP解决方案。这导致了一系列研究[BEC91，ALO91，MR99，CS00，SRI08，MOS09，MT10]，最终在算法中达到了有效找到CSP解决方案（1）中的条件。在一起，这些贡献为CSP解决方案的存在/构建建立了尖锐的阈值。On the other hand, a considerable amount of work has been focused on the counting/sampling Lov ´ asz local lemma [ BGG + 19 , HSZ19 , Moi19 , GLLZ19 , FGYZ21a , FHY21 , JPV21a , JPV21b , HSW21 , GGW22 , QWZ22 , FGW22 , HWY22 , HWY23A，QW24]，旨在表征局部引理类型制度，在该方案下（大约）计数或（几乎均匀）采样CSP溶液的问题是可以处理的。硬度在[BGG + 19，GGW22]中导致表明，LLL的计数/采样变体需要更严格的条件𝑝𝐷2≲1，其中≲隐藏了低阶因子和构成。即使仅限于CSP的某些规范子类，例如𝑘 -CNF或HyperGraph Colorings也是如此。关于上限，当前的最新[HWY23A]表明，在条件𝑝𝐷5≲1的情况下，计数/采样CSP溶液可有效地求解。但是，计数/采样LLL的正确阈值尚不清楚。以下问题是我们对计数和采样CSP解决方案的关键现象的理解至关重要的：