人工智能(AI)结合了计算机科学和强大的数据集,以解决问题。AI于1985年首次由McKinion和Lemmon在农业中使用,以开发一种名为Gossym的棉花作物仿真模型,该模型使用AI来利用大量的农业数据来优化棉花生产,并应用先进的分析技术来找到模式,并发现新颖的见解。今天,AI在农业中起着至关重要的作用,以确定最佳的灌溉时间表,养分施用时间,监测植物健康,检测疾病,识别和清除杂草,并建议有效的害虫控制方法和合适的农艺产品。在作物管理中,这些解决方案可以进一步分为农作物疾病诊断,产量预测,作物建议,价格预测和市场设计等领域。但是,由于这些技术的复杂性和缺乏专门针对农业领域的用户友好平台的复杂性,印度农业景观中的AI和机器学习(ML)仍然有限。
斯蒂芬森或 Q 在麦克卢汉出版的作品中被提及,包括他的信件。在斯蒂芬森未发表的论文中,几页关于麦克卢汉的《机械新娘:工业人的民间传说》(1951 年)以及麦克卢汉的背景、书籍和概念的手写笔记提供了描述性评论,但没有对他的理论进行评价。此外,在密苏里大学的研究生课程讲座(1987b 年)中,斯蒂芬森讨论了麦克卢汉和他的导师哈罗德·伊尼斯与 Q 的关系,他的录像采访(1988 年)包括关于意识的评论,这些评论与麦克卢汉的个人观念产生了共鸣。然而,在《广告量子理论》中,斯蒂芬森大大扩展了麦克卢汉与量子理论、互补性原则、传递性和实质性思维、传播和意识以及游戏理论的相关性,特别是通过麦克卢汉的“热”和“冷”媒体概念、他的三种不同的媒体文化——口头、印刷和电子——以及标题所暗示的他在广告方面的工作。本文将从斯蒂芬森发表的关于麦克卢汉的评论、他的私人笔记、他的演讲和录像采访中推断,以探索麦克卢汉和斯蒂芬森的传播理论在以下四个领域的融合:(1)探索与事实;(2)自我与媒介;(3)量子理论、互补性和实质性思维与传递性思维;(4)大众传播中的传播乐趣和游戏。根据斯蒂芬森 (1986) 的说法,麦克卢汉探索了传递性思维的起源,为传播方法论蒙上了一层阴影,而其余的传播研究则以实质性思维进行。麦克卢汉和他的导师哈罗德·伊尼斯是“传播研究最深刻的两位先驱”,他们探索了口头、印刷和电子媒体的影响。在证明了口头、印刷和电子媒体在我们的文化中的普遍性之后,斯蒂芬森的核心问题是如何继续进行传递性思维而不是印刷中的实质性表达。斯蒂芬森将麦克卢汉的新认识论等同于尼尔斯·玻尔的量子理论概念,斯蒂芬森认为 Q 方法论的“核心主观性”为麦克卢汉和玻尔的认识论提供了一种新的量子力学方法论。在他的号召中,斯蒂芬森认为 Q 方法论是“麦克卢汉和尼尔斯·玻尔认识论必将迎来的第一股风”。本文将比较斯蒂芬森和麦克卢汉传播理论的核心概念,希望
数字经济被视为提高国家竞争力和高生活水平的工具。提高全体公民福利和整个国家经济增长的经济基础是劳动生产率的提高。同时,劳动生产率增长的主要因素之一是总体上的科学技术进步,以及数字技术的引入和劳动计算机化。本文旨在研究影响俄罗斯联邦各地区劳动生产率水平的数字化关键因素,并评估其重要性。研究的方法基础是建立计量经济模型。研究了俄罗斯联邦各地区的劳动生产率和数字因素数据。使用的控制变量是区域经济中的雇员人数和固定资产折旧份额,反映了劳动力和资本等因素对生产率的影响。近十年来数字化的发展导致统计观察涵盖的数字经济指标范围扩大。因此,我们利用两组数值指标建立了模型:2011 年至 2017 年和 2006 年至 2017 年。我们开发了随机和固定效应面板回归模型。豪斯曼规范检验表明,随机和固定效应模型之间存在显著差异。我们发现,在需要高度自动化的组织中,工作场所的计算机化、服务器设备的使用、移动用户设备的应用以及工作场所的宽带互联网连接等因素具有显著的积极影响。无论公司是否拥有网站或大多数 PC 是否具有互联网连接,对劳动生产率水平几乎没有影响。
我们将量子资源理论的工具扩展到存在多个量(或资源)的场景,它们的相互作用决定了物理系统的演化。我们推导出这些资源相互转化的条件,这些条件概括了热力学第一定律。我们研究了多资源理论的可逆性条件,发现与理论不变集的相对熵距离在资源的量化中起着根本性的作用。一般多资源理论的第一定律是一个单一关系,它将状态转换过程中系统属性的变化与交换资源的加权和联系起来。事实上,这个定律可以被看作是将不同状态集的相对熵的变化联系起来。与典型的单一资源理论相比,自由状态和不变状态集的概念在多重约束的情况下变得截然不同。此外,亥姆霍兹自由能、绝热和等温变换的推广也应运而生。因此,我们有了一套通用量子资源理论定律,这些定律概括了热力学定律。我们首先在具有多个守恒定律的热力学上测试这种方法,然后将其应用于能量限制下的局部操作理论。
这是一篇 PLOS 计算生物学教育论文。大脑以最小化某些成本的方式运作的想法在理论神经科学中普遍存在。由于成本函数本身并不能预测大脑如何找到最小值,因此需要对优化方法做出额外假设来预测生理量的动态。在这种情况下,最速下降(也称为梯度下降)通常被认为是大脑可能实现的优化算法原理。在实践中,研究人员通常将偏导数的向量视为梯度。然而,梯度的定义和最速方向的概念取决于度量的选择。由于度量的选择涉及大量自由度,因此基于梯度下降的模型的预测能力必须受到质疑,除非对度量的选择有严格的限制。在这里,我们对梯度下降的数学进行了教学回顾,并通过文献中的例子说明了使用梯度下降作为大脑功能原理的常见缺陷,并提出了限制度量的方法。
跨大脑区域分布的功能相互作用模式被认为为有意识的信息处理提供了支架,在意识丧失时观察到明显的拓扑变化。然而,要在宏观尺度的大脑网络组织和有意识的认知之间建立牢固的联系,需要直接研究意识系统性减弱过程中神经心理学相关的结构修改。在这里,我们评估了一组健康参与者在基线静息状态 fMRI 以及两种不同水平的丙泊酚诱导镇静下的脑图整体和区域干扰。我们发现了一种持久的模块化架构,但构成更广泛的富人俱乐部集体一部分的大脑中枢发生了显著的重组。此外,富人俱乐部连接强度的降低与参与者在语义判断任务中的表现显着相关,表明这种高阶拓扑特征对有意识认知的重要性。这些结果强调了大脑功能相互作用的整体和区域特性在支持有意识认知方面的显著相互作用,这与我们对意识临床障碍的理解有关。
摘要 基于经济激励的部署政策是加速清洁能源技术传播的最有效工具之一。上网电价等政策工具在推动太阳能光伏发电的增长方面发挥了关键作用,并可以加速其他对能源系统脱碳至关重要的技术的采用。然而,历史经验表明,如果不能根据技术价格下降调整经济激励措施,可能会从根本上破坏这些政策的有效性和成本效益。本文通过评估三种新颖的政策设计来应对这一挑战。基于控制理论原理,所提出的机制根据部署、政策成本或采用者的盈利能力的变化来调整激励措施。我们评估了每种政策设计在 2000 年至 2016 年期间应用于德国太阳能光伏上网电价时将取得的结果。为此,我们开发了一个基于代理的模型,使我们能够模拟个人家庭和中型和大型企业的采用决策,以及技术价格的演变。我们的结果表明,受控制理论启发的响应设计可能会产生更紧密地遵循其目标且成本更低的政策。此外,我们的分析表明,所研究的设计可以大大减少政策结果和意外利润的不确定性。这项研究还强调了政策目标的时间分布,并确定政策设计的权衡,为未来部署政策的设计得出相关启示。
最近,引入了一种新颖的实空间重正化群 (RG) 算法。通过最大化信息论量,即实空间互信息,该算法可确定相关的低能自由度。受此启发,我们研究了平移不变系统和无序系统的粗粒化程序的信息论性质。我们证明,完美的实空间互信息粗粒化不会增加重正化汉密尔顿量中的相互作用范围,并且对于无序系统,它会抑制重正化无序分布中相关性的产生,从这个意义上讲是最优的。我们通过对干净随机的伊辛链进行任意粗粒化,通过经验验证了这些复杂性度量作为 RG 保留信息的函数的衰减。结果建立了 RG 作为压缩方案的性质与物理对象(即汉密尔顿量和无序分布)性质之间的直接且可量化的联系。我们还研究了约束对通用 RG 程序中粗粒度自由度的数量和类型的影响。
近年来,人们对用量子力学语言来制定决策理论的可能性产生了浓厚的兴趣。在书籍 [ 1 – 4 ] 和评论文章 [ 5 – 8 ] 中可以找到大量关于此主题的参考资料。这种兴趣源于经典决策理论 [ 9 ] 无法遵循真实决策者的行为,因此需要开发其他方法。借助量子理论技术,人们有望更好地表征行为决策。有多种使用量子力学来解释意识效应的变体。本评论的目的不是描述现有的变体,因为这需要太多篇幅,可以在引用的文献 [ 1 – 8 ] 中找到,而是对作者及其同事提出的方法进行概述。这种方法被称为 [ 10 ] 量子决策理论 (QDT)。在本综述中,我们仅限于考虑量子决策理论,而不会涉及量子技术其他应用趋势,例如物理学、化学、生物学、经济学和金融学中的量子方法、量子信息处理、量子计算和量子博弈。显然,一篇综述无法合理地描述所有这些领域。尽管量子博弈论与决策理论有相似之处,但量子博弈的标准处理[11-15]与本综述中提出的量子决策理论的主要思想之间存在重要区别。在量子博弈论中,人们通常假设玩家是遵循量子规则的量子设备[16,17]。然而,在量子决策理论[10]的方法中,决策者不一定是量子设备,他们可以是真实的人。QDT 的数学类似于量子测量理论中的数学,其中观察者是经典人类,而观察到的过程则以量子定律为特征。在 QDT 中,量子理论是一种用于描述决策过程的技术语言。量子技术被证明是一种非常方便的工具,可以描述现实的人类决策过程,包括
