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人工智能影响评估：政策原型实验
政策理解评估 ..�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.32 定义（第 2-3 条） ..�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.32 自动决策系统.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.32 高风险 .�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.33 参与者.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.34 风险评估（第 4 条） .�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.35在任何情况下都需要签订 ADIA 的风险（第 4.3 条） .�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.35 ADIA 的最低要求（第 4.4 条） .�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.37 剧本.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.43 关于政策理解的结论 .�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.45 政策有效性评估.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.45 用户是否能够识别他们的应用可能对受试者的权利和自由造成哪些风险？ .�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.46 用户是否能够确定所识别的风险有多大（例如高或低）？ …………………………………………………………47
LACIE 卫星辅助监测实验... - 范围
计算机处理数据和使用数学模型及时获取信息。1977 年 8 月，该实验得出了后来被证明是准确的苏联春小麦缺口估计值。这一观察结果远早于苏联公布有关该作物的确切信息。此外，对苏联另外两个作物年度的春小麦和冬小麦产量的分析得出的估计值支持了该实验的绩效目标。LACIE 实验的成功得到了对美国冬小麦地区三个作物年度产量的准确估计的支持。该实验在预测加拿大小麦产量方面不太成功，但原因很容易理解。原因是加拿大的有效田地面积通常非常接近 LANDSAT 的分辨率极限，而且春小麦很难与某些其他作物区分开来。LACIE 导致开发了一种基于面积和产量估计来估计小麦总产量的技术、一种在不使用地面数据的情况下估计作物面积的可接受精度的技术以及一种估计作物产量的可接受精度的技术。改进 LANDSAT 数据分析程序可以进一步提高卫星识别小麦种植面积的准确性。通过结合使用 LANDSAT 数据和天气数据，可以改进产量模型，以更好地定义作物对自然条件的反应。还可以改进估计作物生长阶段的模型，以提供有助于区分小麦和类似作物（如大麦）的数据，从而改善预测。LACIE 是对已确定的国家需求和特定需求的及时响应。它是十多年研究和开发的成果，它汇集了一批特殊的人员和设备，并进行了大规模的严格测试。LACIE 令人鼓舞的结果促使人们进一步努力确定美国农业部和其他用户的需求，并将该能力扩展到其他重要问题。该实验于 1974 年启动，旨在将卫星遥感及其相关通信技术融入实验系统，并使用该系统对重要作物的产量进行估计。之所以选择小麦作为实验对象，一方面是因为小麦具有重要的经济价值，另一方面也因为它与太空技术的发展相契合。美国和苏联大片地区都种植小麦，印度和中国也有小块土地种植。世界上某些地区一年四季都有小麦生长。从农业角度来看，小麦是最简单的作物之一，也是最适合遥感的作物之一。为更准确地预测小麦产量而开发的技术似乎也适用于其他作物。农业生产变化很大，因为它取决于
p300心脏和脑尖峰盒实验指南
- 与先前的脑电图实验一样，该放大器的过滤器设置就在房屋电气系统的最佳位置，因此在此实验中，您必须非常警惕噪声。让您的笔记本电脑和Spikerbox远离任何电源插座，远离任何荧光灯等。还可以让您的笔记本电脑仅在电池电源上运行。如果信号似乎过于嘈杂且不稳定，请在头带电极和头皮之间添加更多的导电凝胶。
实验 HP-6：视觉诱发电位 (VEP)
视觉诱发电位测试 (VEP) 通过测量从视神经到视觉皮层的视觉通路传导来检查从视网膜到大脑枕叶皮层的视觉通路的功能。VEP 是由视觉刺激（例如计算机屏幕上交替的棋盘格图案）引起的反应。反应由放置在头上的电极记录下来，并在计算机上以图形形式观察。这些反应通常源自枕叶皮层（靠近头部后部），这是大脑中负责接收和解释来自眼睛的视觉信号的区域。VEP 测试测量视觉刺激从眼睛传播到大脑枕叶皮层所需的时间。它可以显示神经通路是否存在任何异常。
使用脉冲电子束的主动实验
20 世纪 70 年代和 80 年代是使用主动电子束实验探索日光层和天体物理环境中发生的一些基本物理过程的鼎盛时期。电子束实验用于研究航天器充电和航天器-等离子体耦合、束-等离子体相互作用物理、磁反弹和漂移物理、极光物理、波的产生以及军事应用。虽然这些实验取得了巨大的成功，但它们也受到当时可用技术的限制。空间仪器、数据收集和加速器技术的新进展使使用电子束在太空中进行革命性的新一代主动实验成为可能。在本文中，我们讨论了这样一个实验，即束等离子体相互作用实验 (Beam PIE)，这是一项探空火箭实验，旨在 (a) 推进基于高电子迁移率晶体管的射频 (RF) 线性加速器电子技术在空间应用方面的发展，以及 (b) 研究调制电子束产生的哨声和 X 模式波。
新型 Dy 量子气体实验的发展
自 20 世纪末首次在原子气体中实现玻色-爱因斯坦凝聚以来，超冷原子气体已成为研究各种量子现象的广泛采用的平台。近年来，人们越来越关注具有大磁偶极矩的物质，因为这些物质与更常见的碱金属相比表现出更强的长程相互作用。镝的磁矩约为 10 𝜇 𝐵 ，是磁性最强的原子物质，因此已成为研究长程（偶极-偶极）相互作用与接触相互作用竞争或占主导地位的系统的理想平台。在本文中，我描述了一种新型镝量子气体机的设计和优化。除了详细描述该装置的组件及其性能外，我还详细描述了用于提高磁光阱 (MOT) 负载率的“角度减速”技术的特性和优化。我还详细描述了使用该装置生产和检测第一个玻色-爱因斯坦凝聚体 (BEC) 的过程。本论文还详细描述了用于镝实验的新控制硬件和软件的开发，但可以（并且已经）用于其他量子气体实验。在硬件方面，我讨论了高性能模拟电压控制通道的设计，这些通道比市售的替代方案更具优势。在软件方面，我讨论了我设计的实验室控制和记录数据库系统，它既扩展了我们的控制软件的功能，又简化了实验室数据的存储和可访问性。
火星氧气 ISRU 实验总结报告 (...
• 事实证明，MOXIE 设计可以从实验室转移到火星，性能不会下降。• MOXIE 超出了生产的开发要求 2 倍，并实现了不可测量的低氧杂质水平。• MOXIE 展示了品质因数，特别是 iASR 和简单的纯度测量，它们将成为未来系统的基准。• MOXIE 通过表征鲜为人知的属性（包括引线和串联电阻、堆栈 ASR 和交叉泄漏）来消除风险。• MOXIE 验证了更安全的操作模式，包括固定电压、阴极压力反馈和电压前馈。• MOXIE 团队开发了准确的性能预测模型。• MOXIE 学生模拟了一个全尺寸、高度节能的系统设计。 • MOXIE 团队证明，在一个完整的系统中，灰尘并不是什么大问题。• 通过专业和公众宣传，MOXIE 向工程界和公众证明了 ISRU 是一种安全、可靠、有效的方法，可以降低载人探索的成本和复杂性。
大语模型的道德机器实验
随着大型语言模型（LLM）已变得更加深入地整合到各个部门中，因此了解它们如何做出道德判断已经变得至关重要，尤其是在自动驾驶领域。本研究使用道德机器框架来研究包括GPT-3.5，GPT-4，Palm 2和Llama 2在内的突出LLM的道德决策趋势，以将其反应与人类偏好进行比较。虽然LLMS和人类的偏好，例如将人类优先于宠物优先考虑，而偏爱挽救更多的生命是广泛的，但Palm 2和Llama 2，尤其是证据，尤其是证据明显的偏差。此外，尽管LLM和人类偏好之间存在定性相似之处，但与人类的温和倾向相比，LLMS可能倾向于更加毫不妥协的决策。这些见解阐明了LLM的道德框架及其对自主驾驶的潜在影响。