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太空探索带来的好处 2024
尽管面临这些挑战，但越来越多的国家、航天机构和公司选择探索，因为它以非常现实和具体的方式使地球上的广大人民受益。科学家和研究人员利用太空任务期间收集的独特数据和样本来进一步了解宇宙以及人类在太空生活和工作的能力。企业家们在日益商业化的太空探索中看到了新的商业机会，并开发出适合广泛客户需求的新服务和产品。新一代宇航员冒险超越已知视野的勇气和卓越品格令他们着迷，并有动力继续从事科学和技术研究。各国和平合作，实现雄心勃勃的太空探索任务的共同目标，并将这一联合工作作为促进外交的工具。各国政府投资于尖端太空技术，以刺激发达经济并培养高技能劳动力。各国在太空领域取得非凡成就和创举时，产生了一种自豪感和归属感。太空探索为我们脆弱而共同的地球带来的新视角激励着全人类，并将他们团结在一起。
任务指挥和领导......
Mission Command是英国军队的指挥哲学，它同样适用于和平时期。任务命令重点是实现意图。它促进了分散的指挥，行动自由，主动性和速度。它依赖于所有层面上的信任，相互理解和倡议，所有这些都由良好的领导力和合理的判断而平衡。陆军领导学说（2021）/AC 72029，点1-5。Mission命令是在此收集的运营领导力小插图的核心。服务和退休的英国陆军人员反思了如何利用Mission Command的权力来实现指数效应，从装甲沙漠战争到支持英国的民政当局，通过苏丹的近距离保护行动，到支持英国的民政当局，以及在苏丹的近距离保护行动，以及阿富汗和伊斯兰教派的烈性战场。这些从业人员描述了自冷战结束以来，通过明智的任务命令的明智就业实现了伟大的壮举。他们描述了其行动中的学说。他们的故事是从一系列等级和经验的角度讲述的，作者的思考既是通过赋予和采用纪律处分的自由获得的恩人和受益者。
共生关系揭示了相互作用...
2。金融学院，国立大学，圣地亚哥92110，加利福尼亚，美国摘要：本文研究了技术与AI（人工智能）之间的动态关系，以及社会要求在推动AI研究和采用方面所起的作用。多年来，技术已经急剧提高，为AI的崛起提供了基础。AI系统在计算机电源，数据可用性和复杂算法方面的进步都取得了令人难以置信的壮举。另一方面，社会对效率，增强医疗保健，环境可持续性和个性化经验的需求已成为AI进步的强大加速器。本文探讨了技术如何赋予AI的能力以及社会需求如何决定其进步，从而强调了他们的共生关系。这些发现强调了负责任的AI研究的重要性，该研究既考虑技术实力和道德问题，以确保AI继续为更大的利益服务。Key words: Technology, AI, society, evolution, advancements, computing power, data availability, algorithms, efficiency, healthcare, environmental sustainability, personalized experiences, automation, machine learning, natural language processing, image recognition, predictive analysis, cloud computing, BD (big data), user experience, innovation, ethical considerations, responsible AI development.1。简介
负责任开发和应用神经技术的建议
[3]。行业也正在推动领域的向前发展，例如Neuralink，内核，IOTA，Controllabs，Facebook和Microsoft等公司，将大规模投资用于神经技术发展，并且可能已经超过了公众投资[4]。神经技术正在使用户能够操纵遥远的物体[5]，预防，减轻或准备为破坏性的神经系统事件[6]，并监测，影响或调节情绪，情感和记忆[7]。然而，这些出色的科学技术壮举是双边的。BCIS和DBS，感官或运动增强功能以及其他新兴技术的神经修饰不仅可以增强代理体验，而且还可以减少或混淆它们。他们有可能破坏用户的叙述，使他们脱离他们应该拥有所有权的行动和情感，并使他们的自我意识更加善于善待。他们可能会侵入隐私的关键领域，这对于维持离散的自我意识很重要，并且也可能会大大改变社会内人类功能的规范。甚至更广泛地，这些技术可能会改变身体与思想之间的联系以及思维之间的模糊界限。这些威胁不仅可能源于这些神经技术的潜在滥用，还源于其预期用途的意外后果。这个
通过认知科学原理推进人工智能感知
摘要 — 尽管人工智能 (AI) 已经迅速取得了许多成就，但在性能和资源效率方面仍然存在悬而未决的问题和根本缺陷。由于人工智能研究人员通过人类智能对很大一部分性能标准进行基准测试，因此认知科学启发的人工智能是一个很有前途的研究领域。研究认知科学可以为构建人工智能研究的基本模块提供新的视角，从而可以提高性能和效率。在这篇评论论文中，我们重点关注感知的认知功能，即从周围环境中获取信号作为输入，并对其进行处理以了解环境的过程。特别是，我们从认知科学和人工智能的视角研究和比较其各种过程。通过这项研究，我们回顾了认知科学各个分支学科（特别是神经科学、心理学和语言学）的所有当前主要理论，并将其与当前人工智能实践中的理论和技术进行比较。因此，我们为研究人员提供了人工智能的详细方法集合，以构建受认知科学启发的人工智能系统。此外，通过回顾认知启发人工智能的状态，我们指出了人工智能当前状态（相对于人脑的性能）的许多差距，从而为研究人员提供了开发更好的人工智能感知系统的潜在方向。索引术语 — 认知科学、感知、神经科学、心理学、语言学、人工智能
STS-49 - 历史
STS-49 徽章 STS049-S-001 -- 由机组人员设计的 STS-49 徽章体现了太空飞行的探索精神，这种精神起源于早期探索地球及其海洋未知区域的远洋船只。徽章上描绘的船只是 H.M.S.奋进号，詹姆斯库克船长首次前往南太平洋进行科学考察时指挥的帆船。就像库克船长在航行中进行了前所未有的探索壮举一样，在奋进号的首航中，机组人员将通过前所未有的会合和三次太空行走来拓展太空行动的视野。在连续三天的舱外活动期间，机组人员将进行一次太空行走，以回收、修复和部署 Intelsat IV-F3 通信卫星，并进行两次额外的舱外活动，以评估潜在的空间站自由组装概念。奋进号桅杆上高高飘扬的旗帜上印有两所学校的颜色，这两所学校在全国比赛中获胜，当时奋进号被选为 NASA 最新航天飞机的名称：塞纳托比亚（密西西比州）中学和塔卢拉瀑布（佐治亚州）学校。NASA 航天飞机飞行的徽章设计仅供宇航员使用，并供 NASA 局长授权的其他官方使用。各新闻媒体仅以插图形式批准向公众开放。如果这项政策有任何变化（我们预计不会发生），我们将公开宣布。图片来源：NASA 或美国国家航空航天局。
走向全球太空探索史
戴维·奈曾简洁地指出：“一种工具的意义与围绕着它的故事密不可分。”1 太空技术的意义是什么，特别是对于历史学家而言？这些意义在不同的国家背景下有何不同？是否有可能构想出一个关于太空探索历史的普遍叙述？技术史学会成立五十周年和几乎同时发生的斯普尼克号人造卫星发射五十周年为我们重新审视这些问题提供了一个明显的机会。自 1957 年 10 月 4 日斯普尼克号发射以来的五十年间，已有 6,000 多颗运行中的卫星被发射到地球轨道及更远的地方，有些甚至到达了太阳系的最远端。就其物理性质而言，太空探索的影响超越了国界，从根本上说，它是一个超越国家主张、呼吁全球、甚至普遍的项目。然而，我们对半个世纪以来太空旅行的理解仍然牢牢扎根于民族想象的框架中。到目前为止，除了极少数例外，只有民族国家能够调动定期进入太空所需的资源。对于大多数外行人来说，太空探索的巅峰仍然是人造卫星发射后令人兴奋的日子，当时美国和苏联在一系列日益复杂的太空壮举中竞争胜过对方。冷战时期的太空竞赛仍然保持着神秘感，要么
The-Extended-Mind-2-Free-Chapters.pdf
关于人类认知的研究著作很多，提出了许多理论，开展了许多研究（其中包括特沃斯基和卡尼曼的研究）。这些努力产生了无数富有启发性的见解，但它们都受到思考只发生在大脑内部这一假设的限制。人们很少关注人们利用世界进行思考的方式：手势、速写本的空间、听别人讲故事的行为或教别人的任务。这些“神经外”输入改变了我们的思维方式；甚至可以说，它们构成了思维过程本身的一部分。但这种认知模式的编年史在哪里呢？我们的科学期刊大多从这样的前提出发，即精神器官是一个无形的、无位置的、非社会性的实体，是一个“缸中之脑”；我们的历史书编造出的故事将改变世界的突破归功于那些独立思考伟大思想的个人。然而，我们面前一直存在着一个平行的故事——一种大脑之外的思考秘史。科学家、艺术家、作家、领导者、发明家、企业家：他们都将世界作为他们思维的原材料。本书旨在挖掘这段隐藏的传奇，在人类如何实现其非凡的智慧和创造力的全面叙述中重新获得其应有的地位。
人工智能推断的健康信息
人工智能 (AI) 可以从人们的行为中推断出健康数据，即使他们的行为与健康没有明显的联系。人工智能可以监控一个人的位置以追踪传染病的传播，仔细检查零售购买记录以识别孕妇顾客，并分析社交媒体以预测谁可能自杀。这些壮举之所以成为可能，是因为在现代社会中，人们不断与支持互联网的软件和设备互动。智能手机、可穿戴设备和在线平台监控人们的行为并产生数字痕迹，即他们行为的电子残留物。原始形式的数字痕迹可能不是很有趣或有用；一个人的位置、零售购买记录和互联网浏览习惯是相对平凡的数据点。然而，人工智能可以通过将数字痕迹转化为更有用的东西——新兴医疗数据 (EMD) 来提高数字痕迹的价值。EMD 是人工智能从原本微不足道的数字痕迹中推断出的健康信息。本文介绍了基于 EMD 的分析如何越来越多地被推广为解决公共卫生危机（例如 COVID-19 大流行、枪支暴力和阿片类药物危机）的解决方案。然而，几乎没有证据表明基于 EMD 的分析有效。更糟糕的是，它可能会造成重大伤害，而当前的隐私和数据保护法存在漏洞，允许公共和私人实体在未经人们知情或同意的情况下开采 EMD。在描述了 EMD 挖掘和分析的风险和好处之后，本文提出了六种不同的概念化这些实践的方法。最后提出了有效监管的初步建议。潜在的选择包括禁止或限制
绝对初学者的机器学习
机器已经走了很长一段路。他们继续填补工厂的地板和制造工厂，但它们的功能不仅仅是手动活动，直到最近才能进行性能。评判歌曲竞赛，驾驶汽车和检测欺诈性交易是机器现在能够模拟的复杂任务的三个示例。，但是这些非凡的壮举引发了一些观察者的恐惧。他们的恐惧的一部分坐落在生存主义不安全感的脖子上，并引起了一个深厚的问题，即如果什么？如果智能机器在优胜党的斗争中打开我们该怎么办？如果智能机器具有人类从未打算授予机器的能力的后代，该怎么办？如果奇点的传说是真的？另一个值得注意的恐惧是对工作保障的威胁，如果您是出租车司机或会计师，则有一个有效的理由担心。根据英国广播公司（BBC）在2015年出版的国家统计局的联合研究，包括律师工作的职业职业（77％），服务员（90％），特许会计师（95％），接待员（96％）（96％）和出租车司机（57％）在20335年度的自动化机会很高。[1]然而，应仔细阅读有关机器和人工智能（AI）未来进化的计划工作自动化和水晶球的研究。在超级智能中：路径，危险，策略，作者尼克·博斯特罗姆（Nick Bostrom）讨论了对人工智能目标的持续重新部署，以及“二十年来是一个美好的地方……足以引起人们的注意和相关性，但足以使一系列突破……可能发生了。” （