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完整与部分医疗保险资格的MRI机器
•它们是一种全面的诊断成像实践（有关定义，请参见附件A）； •它们是诊断成像认证方案下的认可成像实践（有关定义，请参见附件A）； •他们符合现有的个人监督和相关的合格提供者要求（请参阅附件A以摘要的要求）； •MRI机器在位置特定实践编号寄存器上列出（有关定义，请参见附件A）； •MRI机器在其适用的寿命范围内（有关定义，请参见附件A）。
学习和机器：英格兰银行的人工智能和金融科技 - Louise Eggett 的演讲
我们的回应分为三个部分。首先，我们是全球首批制定运营弹性标准的监管机构之一。其次，我们的外包和第三方风险管理政策一直要求公司对其运营弹性负责，无论它们是否依赖第三方提供重要的业务服务。第三，我们发布了一份关于系统性风险影响的讨论文件，认识到没有一家公司能够充分监控或管理某些第三方可能对金融稳定、市场诚信和消费者保护构成的风险。这份最新出版物目前开放反馈，探讨了银行和 FCA 如何使用《金融服务和市场法案》中提出的权力来评估和加强关键第三方提供的服务的弹性。
通过Otto机器为量子电池充电-Opus
研究了可作为发动机或冰箱工作的四冲程量子机对量子电池充电。提出的分析提供了组合系统的能量行为，以机器的热和工作流，平均值，电池能量的差异以及其麦芽糖的相干和不一致的部分。为了监视电池状态，其能量是在任何周期完成后或执行规定的循环数之后测量的。这两种情况下，由此产生的电池性能有很大不同。在第一个带有发动机的充电时期期间，常规测量值加快了充电的速度，而在没有测量值的情况下，麦芽糖的增益更为明显。在稍后的阶段，该发动机无法正常工作，尽管它仍然继续为电池充电，该电池在没有中间测量的情况下最终达到了最大带电状态，并且用于定期测量的电池的次优态状态。对于冰箱，测得的电池的充电在第一个时期内也更快。仅在第二阶段，当机器未能从冷浴中提取热量时，测量的影响就不太明显，导致两种测量场景的渐近状态相似。
温度对 Al/SiO2/n++-Si RRAM 器件电气特性影响的研究 Maciej:，Micromachines，MDPI，第 13 卷，第 10 期，2
现代纳米电子学的发展依赖于技术进步和能够改善系统性能的新型器件概念。科学家和工程师的不懈努力使得现代集成电路 (IC) 和性能增强器的尺寸不断缩小，从而能够保持 IC 性能的进步 [1,2]。与此同时，人们也投入了类似的努力来开发现代电路中不可或缺的存储器件。然而，为了保持这种进步，需要新型器件。近年来，出现了新的存储器件概念，例如电阻式 RAM (RRAM) [3–6]、自旋转移力矩 RAM (STT-RAM) [7,8]、铁电 RAM (FeRAM) [9] 和相变 RAM (PCRAM) [10]。电阻式 RAM (RRAM) 因其结构简单、能够缩小器件尺寸以实现高密度、低功耗和高速运行而备受关注。它们有可能以并行方式对大量数据进行计算，为了实现如此卓越的性能，人们测试了不同的新型计算范例，例如脑启发计算、内存计算、随机计算和神经形态计算 [11–13]。人们已经测试了各种氧化物材料作为 RRAM 器件中电阻切换层的候选材料 [14–16]。一些工作提出了对 SiO 2 作为这些器件的有前途的材料的研究 [17–20]。在我们最近的研究中，我们表明，Al/SiO 2 /n++-Si 材料堆栈中众所周知的氧化硅也可以表现出电阻切换特性 [21,22]。然而，很少有研究涉及温度对器件性能的影响 [23–25]。在这项工作中，我们研究了温度变化对器件电性能的影响，以研究它们的电传输机制并了解它们的行为。我们分析了电铸电压，并表明它
智能机器时代的 OODA 循环自动化
摘要 本文认为，人工智能 (AI) 所具备的能力无法有效或可靠地补充（更不用说取代）人类在理解和领悟战略环境、做出预测和判断以指导战略决策方面的作用。此外，人工智能技术在各个战争层面的迅速传播和日益增长的依赖将产生战略后果，这反而会增加人类参与这些任务的重要性。因此，限制使用人工智能技术在战术层面自动化决策任务，对于遏制或控制这种综合在战略战争层面的影响无济于事。本文重新审视了约翰·博伊德的观察-定位-决策-行动隐喻决策循环（或“OODA 循环”），以推进对人工智能所具备的能力（尤其是机器学习方法）在增强指挥和控制决策过程方面的认识论批判。尤其是，本文从博伊德强调的“定位”这一模式中汲取了深刻见解，以阐明人类认知（感知、情感和启发式）在以复杂性、新颖性和不确定性为特征的非线性世界中的国防规划中的作用。它还结合了克劳塞维茨的“军事天才”概念及其在“任务指挥”中的作用、人类认知、系统和进化理论，以考虑自动化 OODA 循环的战略意义。
图灵机无法模拟人类思维
图灵机能模拟人类思维吗？如果假设丘奇-图灵论题是正确的，那么图灵机应该能够模拟人类思维。在本文中，我将通过提供强有力的数学论据来反驳丘奇-图灵论题，以此来挑战这一假设。首先，我将说明，有些决策问题对于人类来说是可计算的，但对于图灵机来说却是无法计算的。接下来，我将通过一个思想实验来说明，配备图灵机作为控制单元的人形机器人无法执行所有人类可完成的物理任务。最后，我将说明，涉及顺序量子波函数坍缩的量子力学计算设备可以计算图灵机无法计算的序列。这些结果推翻了丘奇-图灵论题，并得出了图灵机无法模拟人类思维的结论。结合这些结果，我认为，人类大脑中的量子效应是人类思维计算能力的基础。
人工智能机器的刑事责任
现代法律体系中的刑事责任概念以代理概念为基础，其中包括自主性、意向性和个人责任等概念。然而，随着技术的不断进步以及人工智能在我们日常生活中的使用日益增多，重要的任务被委托给人工智能驱动的系统。随着人工智能实体从经验中学习，它们会获取更多数据并提高编写自己算法的能力。因此，人工智能将逐渐独立于人类运行。人工智能和复杂的机器人越“聪明”，它们就越有可能对冲动做出反应。因此，我们逐渐使用代理而不是工具来处理问题，因此，不小心部署的先进人工智能系统将成为未来担忧的根源，因为人工智能系统已经自主地从事了对人类而言被视为非法的活动。因此，可能没有人应该为它们的行为的负面影响负责——尤其是当人们考虑到一台自学机器时。由于发现了问责漏洞，本论文探讨了将犯罪心理（犯罪心理）归咎于人工智能实体（特别是机器人等自主系统）的可行性。除了作为刑事责任的先决条件之外，承担责任的能力在现代刑法下也至关重要。然而，人工智能实体不具备人格——因为它们是机器，缺乏意识——因此，它们不能承担刑事责任。此外，考虑到人工智能实体可以犯罪，刑法是否可以包容自主机器行为的问题也随之而来。这个问题过于复杂，因为我们处理的是我们无法正确理解的算法，因此本论文将需要从机器角度与哲学方法相结合进行分析。通过假设人工智能实体具有自己的意识程度，将它们视为有罪心理持有者的可能性使未来变得不可想象。
强双线性耦合的伊辛机
耦合参数谐振器（参数器）网络有望成为并行计算架构。在实现复杂网络的过程中，我们报告了两个耦合参数器的实验和理论分析。与以前的研究不同，我们探讨了参数器之间强双线性耦合的情况，以及失谐的作用。我们表明，即使需要仔细校准以确保有正确的解空间，系统仍可在此状态下作为 Ising 机运行。除了形成分裂正常模式外，还会产生新的混合对称状态。此外，我们预测具有 N > 2 个参数器的系统将经历多个相变，然后才能达到与 Ising 问题等同的状态。
创新：简单机器简介
简单机械让我们能够推动或拉动更远的距离，从而使我们的工作更轻松。“简单机械是一种无动力机械装置，可以改变力的方向或大小。一般来说，它们可以定义为利用机械优势（也称为杠杆作用）来增加力的最简单的机制。简单机械使用单一施加力来对抗单一负载力。忽略摩擦损失，对负载所做的功等于施加力所做的功。机器可以增加输出力的大小，但代价是负载移动的距离成比例减少。输出与施加力之比称为机械效益。”* *维基百科 — “简单机器” — 2014 年 7 月 7 日访问 词汇 • 滑轮 — 改变力的方向 • 杠杆 — 增加或减少施加的力 • 轮轴 — 减少移动物体的摩擦力 • 螺丝 — 将物体固定在一起或移动物体 • 斜面 — 减少移动物体的力 • 楔子 — 用于将两个物体推开或将物体切成碎片。它还可以将物体固定到位。 • 齿轮（有时被认为是一种简单机器，有时是一种复杂机器） — 增加力、改变速度或动力源的方向 — 由带有杠杆的轮轴组成 • 工作 — 为生产或完成某事而付出的努力或努力；劳动；辛劳。 预期学生的先入之见/误解
基于多模态熔融长丝制造的智能机器...
摘要 在增材制造技术中，熔丝制造 (FFF) 对于高性能应用越来越重要，例如在生物医学和制药领域，这些领域要求产品符合严格的功能和几何规格。在最先进的技术中，正在积极研究过程监控以改进 FFF：在制造过程中监控机器和零件可以保持质量的持续控制，允许提前终止流程或在发现问题时采取纠正措施。本文介绍了正在进行的“智能” FFF 机器实施研究，其中传感和机器学习相结合以实现实时过程监控和自我调节能力。通过传感器，智能 FFF 机器可以监控挤出速率、温度和压力。机器视觉可用于监控当前层的几何形状和形貌，检测出现的形貌缺陷和零件形状错误。数字孪生（即正在制造的部件和 FFF 系统的计算机模拟）的存在发挥着重要作用，机器 AI 可将其用作决策过程的辅助手段，并通过传感器数据不断更新以反映当前的制造状态。通过这些数字孪生，可以突出开发智能 FFF 机器的当前机遇和挑战