XiaoMi-AI文件搜索系统
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Privshieldros：扩展机器人操作系统集成了以太坊和行星际文件系统，用于增强传感器数据隐私
摘要：随着机器人技术在安全监控，医疗保健，图像分析和其他高私人领域中的应用，机器人操作系统（ROS）中的视觉传感器数据面临着增强安全存储和传输的挑战。最近，有人提出，利用区块链的分布优势来提高ROS中数据的安全性。仍然，它具有诸如高潜伏期和大量资源消耗之类的局限性。为了解决这些问题，本文介绍了Privshieldros，这是一个由行星际文件系统（IPFS），区块链和Hybridabenc开发的扩展机器人操作系统，以增强ROS中视觉传感器数据的机密性和安全性。系统利用IPF的分散性质来增强数据可用性和鲁棒性，同时结合杂交式访问控制。此外，它通过使用区块链技术持续存储数据分配机制的安全性和机密性来确保数据分配机制的安全性和机密性。最后，通过三个实验验证了该系统的有效性。与最新的区块链扩展的ROS相比，PrivShieldros显示了关键指标的改进。本文已部分提交给IROS 2024。
朝着全球多数派的行星政治经济学
抽象与我们目前的结合要求相遇的摘要 - 解释安东尼奥·格拉姆西（Antonio Gramsci）著名的咒语 - 批评的悲观主义和故意的希望政治。在本文中，我们参与气候破裂的政治，以及对更广泛的社会生态危机的反应，具有必要的批判性悲观。具体来说，我们面临着金融资本对绿色过渡的要求，以及围绕电动消费者社会的愿景建立新的积累结构的过渡方向的令人不安的方向。我们还看到，未来几十年的标志是全球资产拥有阶级的财富不断增长 - 根据定义，他们比任何其他社区都更快地包围了大气下议院。反对这种反乌托邦越来越集中的财富，过度和地面危机的情况，我们专注于通过世界各地各种扎根的项目顽固地繁殖社会生态生活。我们与与结构性共同关系的社区互动，以通过城市共享，粮食主权，土著组织和照顾经济体从下方繁殖生活，所有这些都通过替代国际人士来扩展他们的愿景。所有这些项目都在实践中提出了行星和多城市政治经济学，该项目将基础的经验与国家，公司和跨国层面的资本主义动态联系起来。考虑到这些社区的课程，我们呼吁“全球多数人的行星政治经济”，根据基础的反系统性项目的愿景，将社会生态生活的复制品优先考虑。
人工智能炒作的机制及其对地球和社会造成的成本
摘要 全球新兴技术格局日益受到人工智能 (AI) 炒作的影响，这一现象对当今正在创建的全球 AI 叙事具有重大的大规模影响。本文旨在根据其核心机制剖析 AI 炒作现象，将当前浪潮与历史 AI 炒作进行比较，得出结论：当前的炒作在量级、规模以及地球和社会成本方面是历史上无与伦比的。我们识别并讨论了助长 AI 炒作的社会技术机制，包括拟人化、自称 AI“专家”的人数激增、地缘政治和私营部门的“害怕错过”趋势以及新兴技术中“AI”一词的过度使用和误用。本文的第二部分试图强调当前 AI 炒作经常被忽视的成本。我们研究了它的地球成本，因为 AI 炒作对有限的资源和能源消耗施加了巨大压力。此外，我们还关注人工智能炒作与社会经济不公正之间的联系，包括通过巨大的财富再分配和人类智能成本来延续社会不平等。在结论中，我们提供了关于如何减轻未来人工智能炒作的影响的见解。我们提出了关于开发者、监管者、部署者和公众如何驾驭人工智能炒作、创新、投资和科学探索之间关系的建议，同时应对关键的社会和环境挑战。
COSPAR 针对冰冻世界任务的行星保护政策：历史回顾、当前科学知识和未来方向
a 路易斯安那州立大学地质与地球物理系，路易斯安那州巴吞鲁日，美国 b 康奈尔大学，纽约州伊萨卡，14853-6801，美国 c 南特大学，法国南特 d LESIA，巴黎天文台，PSL 大学，CNRS，巴黎大学，92195，法国默东 Cedex e 天体生物学中心 (CAB)，CSIC-INTA，28850，Torrej ´ on de Ardoz，马德里，西班牙 f 委员会，政策和法律事务科，联合国维也纳办事处外层空间事务处，奥地利 g 阿联酋航天局，阿布扎比，阿联酋 h 意大利宇宙航空研究开发机构 (ASI)，罗马，意大利 i 日本宇宙航空研究开发机构 (JAXA)，宇宙航行科学研究所 (ISAS)，日本神奈川 j 安全和任务保障办公室，美国国家航空航天局总部，华盛顿特区，20546，美国 k 约克大学，加拿大多伦多 l 法国国家空间研究中心 (CNES) m 天体生物学 OU，英国米尔顿凯恩斯开放大学科学、技术、工程和数学学院 n 中国国家航天局，中国北京 o 印度空间研究组织，印度班加罗尔 p 德国航空航天中心 (DLR)，航空航天医学研究所，放射生物学系，天体生物学研究组，51147，科隆，德国 q 欧洲空间局，ESA-ESTEC，荷兰诺德维克 r 俄罗斯科学院生物医学问题研究所，俄罗斯莫斯科 s 巴黎东大学和巴黎城大学，CNRS，LISA，F-94010，法国 t 东京大学地球与行星科学系，东京都文京区本乡 7-3-1，113-0033，日本 u中国空间技术研究院神舟航天生物技术集团空间微生物学系，中国北京 v 加拿大蒙特利尔麦吉尔大学自然资源科学系 w 俄罗斯科学院空间研究所行星物理系，俄罗斯莫斯科 x 美国新罕布什尔州汉诺威达特茅斯学院塞耶工程学院
科学家警告人类对生物多样性和人类保存的长期行星思维的警告，宇宙的观点
Francisco Garcia-Gonzalez（paco.garcia@ebd.csic.es）隶属于西班牙塞维利亚的DoñanaBiological Station（西班牙研究委员会）的生态与进化系（西班牙塞维利亚研究委员会），以及西澳大利亚西部澳大利亚西部澳大利亚西部澳大利亚澳大利亚大学生物科学学院的进化生物学中心。William J. Ripple隶属于俄勒冈州立大学森林生态系统与社会部以及美国俄勒冈州科瓦利斯的保护生物学研究所。Aurelio F. Malo隶属于全球变化生态学和进化研究小组，位于西班牙阿尔卡拉·亨纳雷斯（AlcaláDeHenares）的Deciencias de la Vida deciencias de la Vida，与伦敦帝国帝国学院的伦敦帝国伦敦帝国伦敦市，位于伯克郡伯克希尔·伯克希尔（Berkshire Berkshire Berkshire Kingdom），伦敦帝国帝国学院伦敦帝国伦敦帝国学院。
行星共享：一种新的范式，用于保护人类世的地球调节系统
人类世表示地球系统的No -Ableogue Tra fraigory的开始，这与全新世根本不同。这一新轨迹的特征是触发地球系统功能中不可逆和难以控制的变化的风险上升。我们迫切需要一种新的全球方法来维护关键的地球系统，以更有效，全面地调节功能。全球共享框架是现有方法的最接近的例子，其目的是管理世界上集体依赖的地球上的生物物理系统。在稳定的全新世条件下得出的现在必须根据新的人类世动力学发展。 这需要从仅关注政府以外的共同资源到确保地球系统关键功能的基本转变，而与国家边界无关。 ，我们提出了一个新框架（行星共同体）与全球共享框架的不同，它不仅包括全球共享的地理区域，而且还包括调节地球上的弹性和状态，因此宜居性的关键生物物理系统。 新的行星共同体应通过地球系统治理旨在恢复和增强行星的弹性和正义来表达并创造全面的管理义务。现在必须根据新的人类世动力学发展。这需要从仅关注政府以外的共同资源到确保地球系统关键功能的基本转变，而与国家边界无关。，我们提出了一个新框架（行星共同体）与全球共享框架的不同，它不仅包括全球共享的地理区域，而且还包括调节地球上的弹性和状态，因此宜居性的关键生物物理系统。新的行星共同体应通过地球系统治理旨在恢复和增强行星的弹性和正义来表达并创造全面的管理义务。
生物多样性监测公正的未来
Cologists和保护科学家长期以来都承认，生物学数据反映了社会不平等的遗产（请参见图）。当应用大规模生物多样性数据的应用仅限于学术生物地理学和理论保护优先级时，这些差异的后果很容易忽略，但赌注已经改变。生物多样性数据比以往任何时候都更有影响力，指导实施巨大的多边承诺和全球投资，这些承诺将在未来几十年中影响自然和人民，从而使优先级以使全球无限保护管理的优先级增加一倍以创建国际生物多样性偏移市场。我们研究了两个有争议的问题，因为我们考虑了生物多样性数据的差异及其在当代生物多样性政策之后的后果：最佳可用数据真的是合适的标准吗？可以确保更多的数据和下注统计方法确保在实施数据驱动解决方案时不会牢固地根深蒂固吗？
生物多样性监测公正的未来
Cologists和保护科学家长期以来都承认，生物学数据反映了社会不平等的遗产（请参见图）。当应用大规模生物多样性数据的应用仅限于学术生物地理学和理论保护优先级时，这些差异的后果很容易忽略，但赌注已经改变。生物多样性数据比以往任何时候都更有影响力，指导实施巨大的多边承诺和全球投资，这些承诺将在未来几十年中影响自然和人民，从而使优先级以使全球无限保护管理的优先级增加一倍以创建国际生物多样性偏移市场。我们研究了两个有争议的问题，因为我们考虑了生物多样性数据的差异及其在当代生物多样性政策之后的后果：最佳可用数据真的是合适的标准吗？可以确保更多的数据和下注统计方法确保在实施数据驱动解决方案时不会牢固地根深蒂固吗？
相对论电子梁通过星际冲击加速
1 Department of Physics and Astronomy, University of Turku, 20500 Turku, Finland e-mail: immanuel.c.jebaraj@gmail.com 2 LPC2E / CNRS, UMR 7328, 3A Avenue de la Recherche Scientifique, Orléans, France 3 Space Sciences Laboratory, University of California, Berkeley, CA, USA 4 The Blackett英国伦敦帝国学院物理学系实验室，5数学血浆天体物理学中心，数学系，Ku Leuven，Celestijnenlaan 200B，200B，3001比利时，比利时6皇后玛丽玛丽大学物理学和天文学学院，伦敦伦敦，伦敦，英国7号约翰斯·霍普金斯大学，美国霍普克斯大学，美国洛杉矶大学，美国洛雷尔（Lahosish）物理学，邮政信箱537，751 21瑞典9号乌普萨拉9号实验与应用物理研究所，基尔大学，德国基尔24118，德国基尔10号Heliophysics Science Science Division，NASA Goddard Space Flight Center，Greenbelt，Greenbelt，MD 20771
人工智能决策助力地球健康
在线学习中的有效探索（AAAI 最佳论文亚军、IJCAI）行星健康问题通常是空间规划问题，其中每个动作都是特定于上下文的，对应于地球上的物理区域。与每个动作相关的地理特征使我们能够使用平滑度假设来关联动作。例如在野生动物保护中，我们预计具有相似地理特征的地区也会有相似的偷猎模式。从数学上讲，我们可以将两个动作的奖励中的这种相似性编码为 Lipschitz 连续性。此外，每个动作（巡逻一组区域）在区域数量上是组合的，但可以分成具有附加、可分解奖励的构成区域。因此，我们引入了一种新的多臂老虎机变体，该变体结合了可分解性和平滑性，在这些奖励估计上强制实施 Lipschitz 连续性假设，以实现明显更快的收敛 [3]。我们表明，这种方法可以改善遗憾界限，并且不依赖于区域数量 N ，与最先进的 ˜ O ( T