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软失败
回想起来，早在 20 世纪 60 年代或 70 年代，人们就预测到微量放射性可能导致计算机电路出现软故障。十年来，电子元件变得越来越小，电压越来越低，电荷包中指示零或一的电子越来越少。随着 1977 年 16Kb 内存芯片的推出，内存单元中的存储电荷已从 4Kb LSI（大规模集成电路）电路的约 4M 个电子减少到约 1M 个电子。最令人不安的放射性衰变粒子是阿尔法粒子，这种衰变产物主要来自铀或钍原子的衰变链。阿尔法粒子可以在半导体中导致 1M 个电子在几微米的路径长度内突然爆发。这是新的 16Kb FET 内存单元的尺寸。这是第一次，内存单元信息量子能够被放射性衰变产物改变。
网络法律主义：失败的原因及解决方法
作者：L Kello · 2021 · 被引用 45 次 — 让安全和情报从业人员参与新兴的网络制度综合体。网络防御评论 2016；1：81–。94。46。Brantly AF。最...
人工智能为何失败：视差 - 杨伟凯
摘要《人工智能为何失败：视差》是“人工智能为何失败”系列中的一个互动视觉艺术装置。这件作品旨在通过滑动屏幕展示人工智能从无法解释的“黑匣子”到可解释的“白匣子”的转变。其目的是让人们，无论他们对人工智能的了解程度如何，都能直观地理解人工智能错误分类背后的原因。通过与滑动屏幕交互，用户可以点击他们感兴趣的错误分类图像，探索影响分类的主要因素。他们还可以比较有偏见的人工智能实例和正常的人工智能实例之间的数据和模型差异。这个装置是跨越技术差距的桥梁。与各种AI模型集成，帮助艺术家和设计师更深入地了解AI如何做出与艺术设计风格、特征、图像、材料、音乐节奏、旋律和和弦相关的决策。
英国能源政策如何辜负工薪家庭
绿色和平组织 2021 年的研究得出结论，英国需要“激励措施、税收改革和对消费者的支持，尤其是对低收入消费者的支持”，以扩大热泵的使用。环保人士报告说：“补助金应该覆盖低收入家庭热泵的全部费用。对于其他所有人，补助金的水平应使安装热泵和补充能源效率措施的前期成本与更换燃气锅炉相同。”但即使在引入 BUS 补助金之后，英国距离以这种方式帮助低收入家庭还有很长的路要走。
分析“为什么？”和“哪里”招聘过程有时会失败：焦点
irm/dvs/mba/ma-econ摘要：本研究的主要目的是分析招聘过程的复杂性，该过程在选择候选人时会导致过程偏见，并提出一种可能的方法，该方法可以缓解一个关键步骤之一，即在招聘过程中招募合适的候选人，即在招聘过程中简称或筛选。这个过程，如果不仔细研究，则应导致人力资源管理（HRM）招聘团队在筛选合适的候选人进行面试时的决策不良。数据源是通过办公桌调查从现有文献和知识体系中收集的，以及对各种组织和商业公司的招聘人员的访谈。在本研究中采用了定性研究方法。收集信息的方法是结构化的和非结构化的问卷。判断抽样技术。“ NC”组织（南苏丹共和国的一个监管机构），“ NP”政府公司以及公司“ JN”公司，该公司是互联网服务提供商（ISP）和组织“ ARD-AF”，这是南苏丹即将到来的民间社会组织的样本。为了本研究的目的，研究人员决定利用Excel表进行数据分析。强调了受访者的专业成就及其对在招聘过程中应用的入围方法的认识程度已得到强调。简介HRM部门在组织结构中非常重要。关键字：招聘，偏见，问卷调查，调查，判断，数据分析，筛选，入围，裙带关系，HRM，组织和样本。可以确保该组织招募合适的工作候选人，并为官员提供与他们的时间，精力和专业知识相称的适当薪酬（Szalados，2021年）。该部门进一步指导组织遵守组织和运营国家的法律文书。在人力资源管理部门内确定了工作需求，启动了能力建设计划并进行了绩效评估，进行了精神和其他挑战的官员的咨询，以确保工作场所的安全和公平治疗方面的安全措施（Radin等人，2019年）。这些是提高组织中生产率，减少时间和资源浪费，限制周转率并维持运营方面的关键练习。招聘是由组织的需求指导的，这是由于对现有劳动力无法进行的庞大或不断增加的工作活动所产生的劳动需求的增加，或者从事新业务
当技术无法实现价值时，普华永道将采取行动
作者：Patrick M. Heffernan (patrick.heffernan@tbri.com)，首席分析师 Boz Hristov (bozhidar.hristov@tbri.com)，首席分析师 Kelly Lesiczka (kelly.lesiczka@tbri.com)，高级分析师 2024 年 1 月 8 日 技术使用起来更容易，但要让它变得有用却更难——而且仍然没有飞行汽车 2023 年 11 月下旬，TBR 和普华永道转型咨询解决方案负责人 Tom Puthiyamadam 继续了关于咨询业务模式的长达十年的讨论，反思了大流行、技术生态系统合作伙伴关系和生成式人工智能 (GenAI) 带来的变化。 根据普华永道的评估，技术投资并未带来企业在过去十年中所期望的商业价值或变革效果。 实施最新的 ERP 本身并不能带来增长，将工作负载转移到云端并不能坚持不懈地降低成本。正如通勤者未能乘坐《杰森一家》中承诺的飞行汽车一样，企业领导者也未能看到技术带来的变革性成果。对于普华永道来说，新的一年和热门新技术 GenAI 提供了一个机会，让我们重新评估咨询公司和 IT 服务供应商如何为客户带来价值，首先要定义可信、有意义的业务成果，然后在技术、流程和运营堆栈中创建价值链。这到底意味着什么？据 Puthiyamadam 和其他参与与 TBR 讨论的普华永道领导人称，起点是定义业务价值转型（理想的最终状态），然后实现信任、透明度和速度。从 10,000 英尺的高度来看，普华永道领导人指出，技术作为一个整体变得越来越容易，在 GenAI 时代可能更是如此。无代码和低代码平台、可视化以及支持 GenAI 的程序（如 Microsoft 的 Copilot）都支持使技术更易于理解和部署的趋势。值得注意的是，正如 Puthiyamadam 所说，“过去的困难仍然是困难。你能把所有事情拼凑起来吗？你能让人们以不同的方式工作吗？你能推动企业的行为改变吗？”而最关键的是，一家咨询公司能否“在 12 周而不是 12 个月内实现 CFO 级别的成果？”普华永道咨询部门的领导者们一再回到一个根本问题上
为何90%的临床药物研发都会失败以及如何改善？
摘要 尽管实施了许多成功的策略，但仍有 90% 的临床药物开发失败，这引出了一个问题：靶点验证和药物优化中是否忽略了某些方面？目前的药物优化过分强调使用结构-活性关系（SAR）的效力/特异性，而忽略了使用结构-组织暴露/选择性关系（STR）的疾病/正常组织中的组织暴露/选择性，这可能会误导候选药物的选择并影响临床剂量/疗效/毒性的平衡。我们提出结构-组织暴露/选择性活性关系（STAR）来改进药物优化，它根据药物的效力/选择性、组织暴露/选择性和平衡临床疗效/毒性所需剂量对候选药物进行分类。I 类药物具有高特异性/效力和高组织暴露/选择性，需要低剂量即可实现卓越的临床疗效/安全性和高成功率。 II类药物特异性/效力高，组织暴露/选择性低，需要大剂量才能达到临床疗效，但毒性大，需要谨慎评估。III类药物特异性/效力相对较低（足够），但组织暴露/选择性高，需要低剂量才能达到临床疗效，毒性可控，但经常被忽视。IV类药物特异性/效力低，组织暴露/选择性低，疗效/安全性不足，应尽早终止。STAR可以改善药物优化和临床研究，以确保临床药物开发的成功。
机器学习辅助的蒙特卡洛在抽样中失败了计算困难问题
为了使这些研究更加系统，并真正评估了方法的性能，重要的是具有良好的基准，即当地MCMC确保很难采样的问题。在90年代初期，必须面对同样的问题，以评估寻找优化或满足性问题解决方案的本地搜索算法的性能[21]。在这种情况下，通过引入研究的随机实例的集合来解决生成良好基准的问题[21 - 24]。随后在数值和分析上都显示了这些随机优化/满足性问题需要在N中成倍缩放，以在某些参数空间的某些区域在足够低的温度下进行适当的采样[2]。因此，它们为采样算法提供了很好的基准。然而，最近将机器学习方法应用于加速抽样的尝试尚未考虑这些基准。在本文中，我们考虑了一个典型的难以样本的随机问题，即随机图的着色，我们表明所有提出的方法都无法解决。我们的结果证实，这类问题是抽样方法的真正挑战，甚至在智能机器学习的动作的帮助下。[20]中研究的模型可能属于此类。此外，我们讨论了一些实际问题，例如学习辅助模型时的模式崩溃，当目标概率分布具有多个峰值时，并且辅助模型仅学习其中一个（或一个子集）。
配对联想刺激无法诱导自由行为完整大鼠的可塑性
摘要 配对联想刺激 (PAS) 已被用于人类，作为一种非侵入性工具来驱动可塑性并促进神经损伤后的恢复。需要更彻底地了解 PAS 诱导的可塑性，以充分利用它作为临床工具。在这里，我们在清醒大鼠模型中测试了具有多个刺激间隔的 PAS 的有效性，以研究联想可塑性的原理。通过在运动皮层和前肢长期植入电极，我们探索了 PAS 参数以有效驱动可塑性。我们使用闭环 EMG 控制的皮质刺激范式评估了皮质运动兴奋性的变化。我们测试了 11 个 PAS 间隔，选择这些间隔来强制大鼠运动皮层和脊髓中的神经元活动与与赫布尖峰时间依赖性可塑性原理相关的时间相一致。然而，尽管刺激配对数量相对较多（300），但没有一个测试间隔能够可靠地改变皮质脊髓兴奋性相对于控制条件。我们的研究结果对这些条件下 PAS 的有效性提出了质疑。
如果世界不能保护好经济，新冠肺炎疫情不仅会损害现在的健康，还会损害未来的健康
高优先级测试。如果决定相反，则应尽最大努力减少远程教育造成的明显不平等。此外，处于工作年龄但 COVID-19 风险较高的人应免于返回工作场所的义务。需要根据每个国家特定的人口和社会经济背景，并在不同利益相关者的积极参与下，透明地定义不同的目标群体，以最大限度地提高社会接受度，这将是成功实施的关键。在存在医疗保健财务可及性问题的国家，需要补贴检测费用，以便成本不会成为其广泛应用的障碍。虽然最初只有接种疫苗但没有病毒的人才能恢复正常生活，但当疫情消退时，逐渐地，年轻人（年龄是关键风险因素）没有病毒但未接种疫苗的人也可以被考虑。应优先考虑在被视为必不可少的行业工作的低风险人群。这种方法将慢慢建立“群体免疫”，从而降低未来疫情的强度。目标应该是让每个人最终恢复正常生活，从而避免两类公民的污名：一类是接种疫苗且无风险的人，另一类不是。无论如何，这种风险不是永久性的，