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通过人类的局限性理解人类智能
不同的计算问题，不同类型的智能 随着机器在越来越多的任务上超越人类，我们很自然地会问，人类智能的独特之处在哪里。 从历史上看，这也是在将人类与其他动物进行比较时提出的一个问题。 经典的答案（源自亚里士多德，经院哲学家）是将人类视为“理性的动物”，是会思考的动物[1]。 关于人类独特性的更多现代分析强调人类所填补的“认知生态位”，能够利用自己的头脑战胜竞争对手的生物防御[2]，或者将其与“文化生态位”进行对比，即人类能够跨个体和跨代积累知识，从而使人类能够在极其多样化的环境中生活[3-5]。 如果问同样的问题，是什么让人类如此独特，但将对比类别改为智能机器，就会得到非常不同的答案。
对通用物理系统的自我代表的有原则限制
摘要：自我观察和自我陈述的思想以及自我控制的伴随观念，遍及认知和生命科学，在免疫学和机器人学等领域产生。在这里，我们以非常一般的方式询问这些想法是否有意义。使用一种通用的物理相互作用模型，我们证明了一个定理和几种推论，这些定理严重限制了适用的自我观察，自我代表和自我控制的概念。，我们特别表明，即使在原则上，将观测，表示或控制功能添加到系统的元级组件也不能导致整个系统的完整元级表示。我们得出的结论是，自我代表充其量可以是启发式的，并且通常不能通过实施它们的系统对自我模型进行经验测试。
中立利率 - 含义，局限性和评估
中立利率最常见的定义是既不是扩张性也不是收缩的利率。这意味着实际经济处于平衡状态，通货膨胀稳定。实际经济通常由劳动力市场成果或总产出代表。如果中央银行设定的政策利率低于中立利率，那么这对经济产生了扩张的影响，因为家庭想要消费和企业想要投资，这增加了经济的总需求。高需求使公司更容易提高价格和通货膨胀。如果政策率高于中立率，则效果正在收紧，即需求将很低，通货膨胀也会很低。在这两个州之间的某个地方是政策利率，对经济没有扩张和收缩影响，即对需求和通货膨胀的影响是中性的。
参议院法案第1067号（2025） - AI法规限制
67-9801。定义。在本章中使用：22（1）“人工智能”或“ AI”是指算法的形式23推杆，它是一种基于工程或机器的系统，其在其24个自主权级别上变化，并且可以响应于明确或隐式的目标，即对25的25推断算法或其他方式从输入中产生25的环境，从而产生了25算法，从而产生了26的效果，从而可以生成26的效果。27（2）“计算”是指基于机器的算法数据处理或28个操作。29（3）“通用技术”是指没有明确用例的基础工程或30个基于机器的系统，但这提供了31个基金会组件，可实现多种互补技术和32个潜在应用。33（4）“政府实体”的意思是，包括本节所定义的国家和政治34个细分。35（5）“政治细分”是指任何县，城市，市政公司 - 36，卫生区，学区或任何其他政治分区37或公共公司。38（6）“国家”是指爱达荷州或任何办公室，部门，机构，39机构，委员会，董事会，机构，学院，大学或其他40个工具。 4138（6）“国家”是指爱达荷州或任何办公室，部门，机构，39机构，委员会，董事会，机构，学院，大学或其他40个工具。41
材料表征中Attosend激光脉冲的前景和局限性
在许多领域学习材料的能力至关重要。随着技术的进步，现在可以详细研究原子化。本文在检查不同的反应时研究了两个因素，包括带宽和选择性。具体来说，它探讨了激光脉冲的持续时间如何影响研究过渡时能量和选择性的宽度。这是使用由Morlet小波建模的FEMTO-和ATTSOND脉冲的模拟完成的。然后将这些脉冲转换为傅立叶，以根据海森伯格的不确定性原理来分析该脉冲中所含能量的宽度。费米的黄金法则和电子结合能的表用于定性评估选择性。结果表明，1 FS脉冲对应于FWHM能量中的约1 eV，而A为脉冲对应于FWHM能量中约1000 eV。选择性在多个跃迁耦合时随着带宽的增加而，但是当特定过渡的耦合是dom-Inant时，会改善。 状态的密度也会影响选择性；较高的密度降低了选择性，而较低的密度可以增强它。，但是当特定过渡的耦合是dom-Inant时，会改善。状态的密度也会影响选择性；较高的密度降低了选择性，而较低的密度可以增强它。
孤儿作物基因编辑的当前进展和局限性
基因编辑提供了精确、可遗传的基因组诱变，无需永久性转基因，并已在植物中得到广泛展示和应用。在过去十年中，成簇的规律间隔短回文重复序列 (CRISPR)/CRISPR 相关蛋白 (Cas) 彻底改变了基因编辑在作物中的应用，机制上的进步扩大了其潜力，包括主要编辑和碱基编辑。迄今为止，CRISPR/Cas 已用于十几种具有不同遗传背景的孤儿作物，为育种者、种植者和消费者带来了新的等位基因和有益的表型。结合采用基于科学的监管实践，CRISPR/Cas 介导的基因编辑有可能在孤儿作物改良计划中解决大量农业问题，尤其是影响发展中国家的问题。基因组测序已经取得进展，变得更加经济实惠，并且适用于孤儿作物。开放获取资源允许进行目标基因识别和指导 RNA (gRNA) 设计和评估，模块化克隆系统和酶筛选方法提供了实验可行性。虽然基因组和机制限制正在被克服，但作物转化和再生仍然是基因编辑应用的瓶颈。所有参与作物改良的利益相关者之间的国际合作对于提供公平的获取机会和弥合世界上最具经济价值的作物与研究最少的作物之间的科学差距至关重要。本综述描述了 CRISPR/Cas 植物体内的机制和工作流程，并讨论了孤儿作物面临的挑战、当前应用和未来前景。
基于代码的密码分析的量子筛选及其对 ISD 的局限性
摘要。使用近邻搜索技术进行筛选是基于格的密码分析中一种众所周知的方法，在经典 [BDGL16] 和量子 [BCSS23] 设置中，它都能为最短向量问题提供当前最佳的运行时间。最近，筛选也已成为基于代码的密码分析中的重要工具。具体来说，使用筛选子程序，[GJN23、DEEK24] 提出了信息集解码 (ISD) 框架的变体，该框架通常用于攻击解码问题的密码相关实例。由此产生的基于筛选的 ISD 框架产生的复杂度接近于解码问题中性能最佳的经典算法，例如 [BJMM12、BM18]。因此，很自然地会问量子版本的表现如何。在这项工作中，我们通过设计上述筛选子程序的量子变体引入了第一个用于代码筛选的量子算法。具体来说，使用量子行走技术，我们提供了比 [DEEK24] 中最著名的经典算法和使用 Grover 算法的变体更快的速度。我们的量子行走算法通过添加一层局部敏感过滤来利用底层搜索问题的结构，这一灵感来自 [CL21] 中用于格子筛选的量子行走算法。我们用数值结果补充了对量子算法的渐近分析，并观察到我们对代码筛选的量子加速与在格子筛选中观察到的类似。此外，我们表明，基于筛选的 ISD 框架的自然量子类似物并没有比第一个提出的量子 ISD 算法 [Ber10] 提供任何加速。我们的分析强调，应该对该框架进行调整，以超越最先进的量子 ISD 算法 [KT17,Kir18]。
拓扑数据分析的量子算法的复杂性理论限制
用于拓扑数据分析的量子算法（TDA）似乎比最佳的经典方法具有指数优势，同时还可以免疫去量化程序和数据加载问题。在本文中，我们提供了复杂性理论的证据，即TDA的核心任务（估计Betti数字）即使对于量子计算机也很棘手。特别是，我们证明，计算贝蒂号的问题完全是＃p-hard，而将betti号码近似为乘法误差的问题是NP-HARD。此外，如果仅限于TDA的量子算法，这两个问题都会保留其硬度。由于预计量子计算机不会在次指数时间内解决＃p-hard或NP - 硬问题问题，因此我们的结果表明，在最坏情况下，量子算法仅在TDA中仅具有多项式优势。我们通过表明劳埃德（Lloyd），加纳龙（Garnerone）和扎纳迪（Zanardi）开发的TDA的开创性量子算法来支持我们的主张，这在几乎所有情况下都超过了最著名的经典方法上的二次加速。最后，我们认为，如果给出输入数据作为简单的特定而不是作为顶点和边缘列表，则可以恢复量子优势。
基于内存的逻辑解决方案中串联布尔操作的局限性
抽象！新兴的非易失性记忆被广泛研究为最大化能源效率，并且因为它们可以实现所谓的内存计算。逻辑内存（LIM）范式是计算中内存的子集，它重点介绍了内存内布尔操作的执行。在最受欢迎的解决方案中，魔术和Felix承诺非输入破坏性操作，作为经典计算范式，因此可以重新使用多个操作的输入数据集。在本文中，我们在各种操作条件下分析了某些重要的LIM实现（Magic Nor and and Felix NAND）的电气行为。我们的结果表明，保证非输入破坏性操作（对于Felix NAND）并非微不足道，并且由于非理想的中间结果而导致的多项操作存在真正的困难。
在限制量子错误缓解的限制
量子误差缓解已被提出，作为通过经典的多个量子电路的经典后处理结果来应对近期量子计算中不必要和不可避免的错误的手段。它以一种不需要或几个其他量子资源的方式来做到这一点，而耐心的方案与大型开销相比。误差缓解导致量子计算小方案的降噪。在这项工作中，我们确定了强大的限制，可以对较大的系统大小有效地“撤消”量子噪声的程度。我们首先提出一个正式的框架，该框架严格封装了大量有意义且实际应用的方案，以减轻量子误差，包括虚拟蒸馏，cli€ord数据回归，零噪声外推和概率误差取消。有了框架，我们的技术贡献是构建对噪声高度敏感的随机电路家族，从某种意义上说，即使在对数log（n）深度下，超越恒定的晶须也可以超过量子噪声，可以超过昂贵地将其输出迅速拼凑到最大混合状态。我们的结果呈指数收紧文献中用于误差的论点，但它们超出了这一点，但它们超越了：通过修改，我们的论点可以应用于量子机器学习的内核估计，或者可以计算出贫瘠的高原出现的深度，这意味着由于噪声而造成的噪声较小，因此在较小的噪声中，比较较小的探索。有一些经典算法在复杂性方面表现出相同的缩放。最后，我们的结果还说，必须对嘈杂的设备进行指数级的次数（在可观察到的轻度孔中的门数）以估计可观察到的期望值。虽然量子硬件中的启用将降低噪声水平，但如果使用错误缓解，则与经典算法相比，这只能导致指数时间算法具有更好的指数，从而对在这种情况下的指数量子加速有很大的障碍。