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无重复量子通信的基本限制
量子通信有望实现量子信息的可靠传输、纠缠的有效分布和完全安全的密钥的生成。对于所有这些任务，我们需要确定量子信道两端的两个远程方可以实现的最佳点对点速率，而不受其本地操作和经典通信的限制，这些速率可以是无限的和双向的。这些双向辅助容量代表了无需量子中继器即可达到的最终速率。在这里，通过基于纠缠的相对熵构建上限并设计一种称为“传送拉伸”的与维度无关的技术，我们为许多基本信道建立了这些容量，即玻色子有损信道、量子限制放大器、任意维度的失相和擦除信道。特别是，我们精确地确定了影响任何量子密钥分发协议的基本速率损失权衡。我们的发现设定了点对点量子通信的极限，并为量子中继器提供了精确和通用的基准。
纳米卫星望远镜指向的实际限制
精确而稳定的航天器指向是许多天文观测的必要条件。指向对纳米卫星尤其具有挑战性，因为即使是最小的姿态控制系统也需要不利的表面积与质量比和成比例的大体积。这项工作探索了在不受执行器精度或执行器引起的抖动等干扰限制的状态下天体物理姿态知识和控制的局限性。对原型 6U 立方体卫星上的外部干扰进行了建模，并根据可用恒星通量和可用体积内望远镜的抓取来计算极限传感知识。这些输入使用模型预测控制方案进行集成。对于 1 Hz 的简单测试案例，使用 85 毫米望远镜和一颗 11 等星，可实现的天体指向预计为 0.39 角秒。对于更一般的限制，结合可用的星光，可实现的姿态传感约为 1 毫角秒，应用控制模型后，可预测的物体指向精度为 20 毫角秒。这些结果表明，在达到天体物理和环境极限之前，姿态传感和控制系统还有很大的改进空间。
纳米卫星望远镜指向
准确稳定的航天器指向是许多天文观测的要求。特别挑战纳米卫星，因为表面积不利 - 质量比和甚至最小的态度控制系统所需的量。这项工作探讨了无执行器精度或执行器引起的干扰（例如抖动）不受限制的机构中对天体物理态度知识和控制的局限性。对原型6U立方体上的外部干扰进行了建模，并根据可用体积内的望远镜的可用恒星量和掌握限制感测知识计算。使用模型预测的控制方案集成了这些输入。对于1 Hz的简单测试用例，具有85毫米望远镜和单个11级恒星，可实现的身体指向预计为0.39弧秒。对于更一般的限制，可以整合可用的星光，可实现的态度感应大约为1毫米秒，这导致了应用控制模型后的20 milliarcseconds的预测身体指向精度。这些结果表明，在达到天体物理和环境限制之前，态度传感和控制系统的重大空间。
接受限制方法的百分比
国家运输机构的质量保证（QA）规格的基本概念是质量控制功能（QC）和接受功能的分离，承包商负责QC，代理机构或其指定代表，负责获得和执行验证验证测试并做出接受决策。但是，减少代理资源导致许多机构接受QC数据作为接受决定的一部分。因此，重点是改善承包商QC和过程控制。机构已经采取了其他措施，以增强对他们接受的产品的信心，包括开发和使用基于统计的接受计划。基于统计的接受计划考虑代理和承包商风险，与绩效有关，并且很容易理解和应用。这些计划还为优质工作提供了激励措施，并为质量不佳的工作提供了抑制。限制范围内的百分比（PWL）方法是一种常用的基于统计的接受形式，可以在实施时为机构和行业提供优势。本技术简介提供了PWL接受方法的概述，并提供了支持PWL方法与常规接受方法的潜在优势的数据。
医学中chatgpt的好处，限制和风险
1 Department of Neurosurgery, and Neuroscience, Weill Cornell Medicine, NewYork-Presbyterian Hospital, New York, NY, United States, 2 Department of Neurosurgery, Chulabhorn Hospital, Chulabhorn Royal Academy, Bangkok, Thailand, 3 MIT Computer Science & Artificial Intelligence Laboratory, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, United States, 4 Harrington Heart & Vascular大学医院研究所克利夫兰医学中心，凯斯西部储备大学，俄亥俄州克利夫兰，美国，罗伯特·D·罗伯特·D·罗伯特·D·和帕特里夏·凯恩医疗保健科学科学中心，美国明尼苏达州罗切斯特市梅奥诊所，梅奥诊所，美国6号卫生保健政策和研究部，卫生科学系，美国梅奥诊所，梅奥诊所，美国梅奥诊所，埃斯恩，埃斯恩，埃斯恩，埃斯恩，埃斯恩，埃斯恩，人工学会，纽约市，德国，加利福尼亚大学，旧金山分校，旧金山，加利福尼亚州旧金山大学8号巴卡尔计算健康科学研究所，美国9号病理学系，纽约大学纽约州纽约州，纽约州，纽约州，纽约州，纽约州10 Hasso Plattner数字健康研究所10失败医学，大学医院，蒙斯特大学，德国蒙斯特，12个心脏病学系，部门预防医学系，健康促进，卫生学院，医学院，医学院，大学维滕/赫尔德克，德国哈根
通用人工智能的根本限制
自大约七十年前诞生以来，人工智能取得了巨大的进步。自动驾驶汽车、在复杂游戏中击败专家的程序以及能够帮助需要护理的人的智能机器人只是机器智能的成功案例。这种进步可能会诱使我们设想一个由能够在不久的将来执行与人类相同任务的自主机器人组成的社会。这一前景似乎仅受当前计算设备的功能和复杂性的限制，而这些设备正在快速改进。然而，这条道路上有几个重大障碍。一般智能包括情境推理、采取观点、选择目标以及处理模糊信息的能力。我们观察到，所有这些特征都与识别和利用新可供性（代理实现其目标的道路上的机会（或障碍））的能力有关。可供性的一般示例是代理手中物体的使用。我们表明，不可能预先定义此类用途的列表。因此，它们无法通过算法处理。这意味着“人工智能代理”和生物体在利用新能力的能力上有所不同。只有生物体才能做到这一点。这意味着真正的 AGI 在当前人工智能研究的算法框架中是无法实现的。这对进化论也有重要影响。我们认为，通过彻底的涌现，真正开放的进化必须严格要求有机体能动性。我们讨论了这一论点的多种影响，不仅在人工智能研究和进化中，而且在科学哲学中。
武器系统自主性的限制 - SIPRI
武器系统自主性带来的挑战以及如何解决这些问题。斯德哥尔摩国际和平研究所和红十字国际委员会的工作特别认同这一观点，即在探索限制自主武器系统 (AWS) 的必要性时，需要解决的一个基本问题是人类控制问题。武器系统的自主性改变了人类与这些系统的互动方式，并最终决定使用武力。虽然自主性永远不会完全取代人类的决策权，但令人担忧的是，它在时间、空间和理解上造成了更大的距离，使人类使用武力的决定与后果之间产生了更大的距离。这种距离及其带来的后果的不可预测性反过来又引发了人们对国际人道主义法的应用、道德可接受性和行动有效性的担忧。核心问题是：无论技术多么复杂，我们如何确保人类在武装冲突中决定使用武力进行特定攻击时继续发挥必要作用，同时满足法律、道德和操作要求？也就是说，实践中需要什么类型和程度的人为控制？