XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemparadox
空间可持续性悖论-Strathprints
由于私人参与者的激增刺激了太空部门的最新增长，导致我们通过太空数据解决社会挑战的能力急剧提高。但是，这加剧了空间已经存在的关键状况：太空碎片的扩散以及太空交通的批判性扩大，这导致了高水平的轨道充血。并行，航天器生产和轨道发射的水平增加也在增加该行业的环境足迹。这可能会导致矛盾的情况，从而利用空间来支持可持续发展目标（SDG）从地球和太空环境的角度都无法维护。这种情况可以描述为“太空可持续性悖论”。本文首次提出了这一概念，并认为现有的政策和补救措施不是解决此问题的长期可持续解决方案，并且实际上可能会加剧问题。这在以更连贯，战略性和负责任的方式解决空间可持续性方面具有额外的重视，这可能基于甜甜圈的社会和行星边界经济模型。这样做可能会阻止该部门成为“公地”场景类型的“悲剧”，并避免负面趋势成为常态。因此，这将确保子孙后代能够继续使用外层空间来应对社会挑战，而不会对地球和空间环境造成严重和持久的损害。
自动化增强悖论研究
摘要目的——本研究旨在从机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 部署的角度探究组织层面的技术压力现象。作者研究了 ML 和 AI 自动化增强悖论以及社会技术系统作为管理人员应对技术压力的机制的作用。设计/方法/方法——作者采用了探索性定性方法，并根据半结构化访谈问卷进行了深入访谈。数据来自 26 位主题专家。使用主题内容分析对数据记录进行了分析。发现——研究结果表明，由于 ML 和 AI 技术的部署，角色模糊、工作不安全感和技术环境导致了技术压力。复杂性、不确定性、可靠性和实用性是主要的技术环境相关压力。机器学习和人工智能自动化增强相互依赖性与社会技术系统的新集成可有效用于组织层面的技术压力管理。研究限制/含义——由于机器学习和人工智能技术部署的增加，本研究有助于理论探讨组织中的技术压力。本研究确定了主要的技术压力源，并为从机器学习和人工智能部署角度对组织技术压力管理应对机制的理论化提供了重要且新颖的见解。实际意义——机器学习和人工智能技术导致的技术压力现象可能会对组织绩效产生限制性影响。管理人员可以同时部署基于机器学习和人工智能技术的自动化增强策略以及社会技术措施，以
气候预测中的信号到噪声悖论
基于模型的气候预测中的信号到噪声悖论（SNP）是指违反直觉的情况，在这种情况下，合奏平均预测的时间序列与对现实世界的观察更好，而不是与模型预测合奏的各个成员。这意味着现实世界的可预测性超过了模型世界内的可预测性。观测值与预测集合平均值的预期相关性与单调但非线性方式的预测系统的信噪比有关（Kumar 2009）。在此，“信号”是指集合平均值的时间变异性，而“噪声”是指合奏成员对集合平均值的可变性。考虑到预测系统的信噪比，集合均值预测与观测之间的相关性大于预期时发生SNP。SNP通常通过真实世界和模型世界之间可预测组件（RPC）的比率进行量化。观测值的可预测组成部分是根据集合均值信号与观测值之间的相关系数估算的，并且模型的（平方）可预测组件是从信号方差的分数到总模型方差的估计。后一个部分与集合均值信号与单个集合成员之间的（平方）相关系数相同。如果RPC明显大于1，则观测值比构成SNP的模型集成实现更可预测。（2014）和Eade等。（2014）。Scaife等人首先提出了支持SNP在季节性和十年气候预测中存在的证据。他们描述了北大西洋上冬季大气循环的可预测组成部分有时在模型中低于观测值。尽管自Scaife和Smith（2018）进行全面评论以来，许多研究探讨了SNP的不同方面，但尚未解决该问题的最终解决方案。牛津车间提供了一个专门的平台，不仅是为了向专家的受众介绍我们当前的理解，而且更重要的是，批判性地讨论了我们知识状态的差距和问题。研讨会的主要目标是实现对悖论的更好，更完整的理解，并确定有关其解决方案的建议。在研讨会期间，很明显，我们的社区，包括本报告的作者，对该问题进行了一系列观点，我们的会议报告反映了会议上提供的思想和证据的多样性。
气候预测中的信号到噪声悖论
基于模型的气候预测中的信号到噪声悖论（SNP）是指违反直觉的情况，在这种情况下，合奏平均预测的时间序列与对现实世界的观察更好，而不是与模型预测合奏的各个成员。这意味着现实世界的可预测性超过了模型世界内的可预测性。观测值与预测集合平均值的预期相关性与单调但非线性方式的预测系统的信噪比有关（Kumar 2009）。在此，“信号”是指集合平均值的时间变异性，而“噪声”是指合奏成员对集合平均值的可变性。考虑到预测系统的信噪比，集合均值预测与观测之间的相关性大于预期时发生SNP。SNP通常通过真实世界和模型世界之间可预测组件（RPC）的比率进行量化。观测值的可预测组成部分是根据集合均值信号与观测值之间的相关系数估算的，并且模型的（平方）可预测组件是从信号方差的分数到总模型方差的估计。后一个部分与集合均值信号与单个集合成员之间的（平方）相关系数相同。如果RPC明显大于1，则观测值比构成SNP的模型集成实现更可预测。（2014）和Eade等。（2014）。Scaife等人首先提出了支持SNP在季节性和十年气候预测中存在的证据。他们描述了北大西洋上冬季大气循环的可预测组成部分有时在模型中低于观测值。尽管自Scaife和Smith（2018）进行全面评论以来，许多研究探讨了SNP的不同方面，但尚未解决该问题的最终解决方案。牛津车间提供了一个专门的平台，不仅是为了向专家的受众介绍我们当前的理解，而且更重要的是，批判性地讨论了我们知识状态的差距和问题。研讨会的主要目标是实现对悖论的更好，更完整的理解，并确定有关其解决方案的建议。在研讨会期间，很明显，我们的社区，包括本报告的作者，对该问题进行了一系列观点，我们的会议报告反映了会议上提供的思想和证据的多样性。
探索人工智能“信任悖论”
人工智能 (AI) 的进步将通过提高效率、精确度和安全性来改变社会、国防和经济。然而，社会广泛采用取决于公众对 AI 技术的信任和使用意愿。在本研究中，我们提出了 AI“信任悖论”的可能性，即个人使用 AI 技术的意愿超过了他们对这些功能的信任程度。我们进行了一项由两部分组成的研究来探讨信任悖论。首先，我们进行联合分析，改变不同领域 AI 技术的不同属性——包括武装无人机、普通外科手术、警察监视、自动驾驶汽车和社交媒体内容审核——以评估是否存在信任悖论以及在什么条件下存在信任悖论。其次，我们在第二次调查实验中使用因果中介分析来帮助解释为什么个人使用他们不信任的 AI 技术。我们发现信任悖论得到了强有力的支持，特别是在人工智能警察监控领域，该领域对其使用的支持水平不仅高于其他领域，而且也远远超过信任。我们分析了这些发现，发现有几种潜在的信念有助于解释公众的支持态度，包括害怕错失机会、乐观地认为未来版本的技术将更加值得信赖、相信人工智能技术的好处大于风险，以及计算人工智能技术可以提高效率。我们的研究结果对于在多种环境中整合人工智能技术具有重要意义。
英国不平衡市场悖论-Dr -ntu
可变可再生能源（VRE）一代的扩展传播了国家能源系统的众多挑战。尽管近年来，VRE扩张并在整体市场概况中降低了煤炭利用，但煤炭能源的发电仍在不平衡市场中保持并提高了其作为边缘卖方的地位。煤炭作为后来度假胜地不平衡市场的竞标者的不成比例复兴也代表了其竞标行为的转变。对英国整体市场与德国的比较细分，随后对英国不平衡市场进行了特定调查，可以洞悉VRE，化石燃料的能源和补偿技术的变化。从历史上看，英国和德国市场的VRE趋势在广泛的一致性上是一致的。最近，发现英国整体市场的困扰增加会导致使用高污染技术来满足失衡。结果，总体和不平衡市场的组成越来越大，尽管预计气体在后者中的主导地位，但煤炭能源的复兴更为显着。因此，尽管可再生能源的发电比例继续增加，但化石（尤其是包括煤炭）及其相关的基础设施成本和作为价格设定的相关基础设施成本和影响力仍然在不平衡市场中占主导地位。
黑猩猩悖论：书评 - 期刊
史蒂夫·彼得斯教授撰写的《黑猩猩悖论》是一本心理管理书籍，旨在为读者提供理解自己心理的工具，让他们过上更幸福的生活。这本书深入探讨了一种心理模型，其中我们的大脑被分成不同的部分。彼得斯将不同的科学复杂区域简化为更日常的简单概念。他讨论了大脑在解剖学上如何有七个不同的区域，并将它们分成三个不同的名字。首先，他把大脑的本能和情感区域，即边缘系统，称为“黑猩猩大脑”。接下来，他把大脑的逻辑和个人身份区域，即额叶，称为“人类大脑”。最后，他将剩下的五个区域归为一个名称，即“计算机”。通过与其他章节的交流，这本书与我们小组的“渴望归属”主题相联系，因为它有助于解释为什么我们会感到社会压力，为什么我们如此强烈地渴望融入周围的人。
一般均衡经济中的转移悖论
摘要：转移悖论是一般均衡理论中的经典悖论，即影响均衡价格的资源转移使捐赠者受益而损害接受者。本文使用预测会出现这种悖论的三主体纯交换经济的理论框架对转移悖论进行了实验研究。进行了两种处理。在第一种处理中，实验经济中每个主体角色都有一个受试者。在另一种处理中，实验经济中每个主体角色有五个受试者（总共 15 个受试者）。实验结果表明，主体之间的禀赋转移影响了市场清算价格，因此捐赠者从这种转移中受益，这与竞争均衡理论一致。在群体规模较大的处理中，均衡效应最强，这与拥有更多市场参与者会鼓励他们表现出竞争性的想法相呼应。此外，当有转移的选择时，大多数捐赠主体会内生地决定调整禀赋分布。详细分析发现，受试者的转学决定主要受到价格均衡效应的驱动，他们的决定基本不受其测量的认知能力水平的影响。