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3.1 光速对所有观察者来说都是 c 3.2 后果 I
在接下来的几周里，我们将要学习的大部分内容将归结为对爱因斯坦假设的后果的详细研究，即所有观察者都测量出光速为 c 。因此，光速是一个不变量——对于所有观察者、所有参考系来说，它都是相同的。希望您在本学期的课程中能够意识到，不变量非常有用：我们可以利用它们对于所有观察者都相同的事实来促进我们想要执行的许多分析。光速的不变性告诉我们，光在单位时间内传播的距离对于所有观察者来说都是相同的。在伽利略变换中，我们看到位移，以及事件之间的距离，会根据帧而变化。因此，速度（单位时间的距离）也必须变化。因此，伽利略变换与光速对于所有观察者都相同的观点不一致：必须对其进行修正。如果位移随观察者的坐标系而变化，而某物的速度不变，那么我们必须发现时间间隔随坐标系而变化。只有允许时间间隔随坐标系而变化，速度（单位时间间隔的位移间隔）才能保持不变。但值得注意的是，伽利略变换在许多情况下都非常有效，因此它近似正确。我们的“广义”变换定律必须在某些适当的极限下与伽利略定律一致。另外：光速的不变性也意味着它可以作为计量标准的一个很好的基础。这就是为什么我们取 c 正好是 2.99792458 × 108 米/秒。然后我们将米确定为光在 1/（2.99792458 × 108）秒内传播的距离。原子物理学技术教会我们如何非常精确地测量时间间隔，因此这是一种利用仪表来充分利用我们最擅长的测量方法。
服务器的参考抗病毒条款
10。文件较少的恶意软件预防11。文件/Web声誉iv。解决方案应提供基于签名的恶意软件保护，行为分析和基于AI/机器学习的分析的组合。v。机器学习必须具有提取fi le特征和FI LE/过程行为的运行时间分析以识别威胁的前执行智能。vi。该解决方案必须具有行为监控模块，以不断监视端点，以便对操作系统或安装软件的异常修改，以从表现出恶意行为的程序中提供额外的威胁保护。vii。该解决方案必须具有抗探索模块，以终止与利用攻击相关的异常行为的程序。解决方案必须能够检测多种利用技术，例如内存损坏，逻辑FL AW，恶意代码注入/执行。VIII。 如果机器受到损害，解决方案必须提供针对勒索软件的保护机制，并且应具有要保护的文档，以防止未经授权的加密或修改。 ix。 该解决方案必须能够创建由端点上的勒索软件加密的fi les的副本，并且必须能够将受影响的fi les恢复到其原始状态。 x。 该解决方案必须能够通过HTTP/HTTPS协议和常用的HTTP端口来识别通信，它必须能够检测/防止与全局C＆C的通信，并允许管理员还可以创建用户定义的列表。 xi。 XII。 xv。 xvi。VIII。如果机器受到损害，解决方案必须提供针对勒索软件的保护机制，并且应具有要保护的文档，以防止未经授权的加密或修改。ix。该解决方案必须能够创建由端点上的勒索软件加密的fi les的副本，并且必须能够将受影响的fi les恢复到其原始状态。x。该解决方案必须能够通过HTTP/HTTPS协议和常用的HTTP端口来识别通信，它必须能够检测/防止与全局C＆C的通信，并允许管理员还可以创建用户定义的列表。xi。XII。 xv。 xvi。XII。xv。xvi。该解决方案应具有虚拟的修补功能，并能够在各种端点上提供最易于实现的脆弱性保护。该解决方案必须支持基于主机的防火墙，并具有状态检查，根据源/目标/端口/协议/应用程序创建规则的选项，以提供状态检查和高性能网络病毒扫描XIII。“该解决方案必须具有一个集成的应用程序控制模块，以通过防止未知和不需要的应用程序执行XIV来增强针对恶意软件和有针对性攻击的防御。在公司端点上，具有FL Exible，动态策略，白名单（默认 - deny）和锁定功能的组合。”解决方案集成的应用程序控制应基于在全球网络上相关的良好文件信誉数据提供全球和本地实时威胁智能。“解决方案设备控制功能必须能够通过分配读取，读/写，写和
在互联期间挖掘饮酒：调酒师和服务器之间的饮酒相关
COVID大流行对饮酒和在食品和饮料行业中工作的困难置于焦点，剩下数百万的失业。在先前的研究发现调酒师和服务器中酒精问题率升高后，我们在这里研究了在Covid期间使用的调酒师和服务器的酒精使用。从2021年2月12日至6月16日，在美国共同国家紧急宣言中，分析了1,010个受雇调酒师的调查数据和服务器，以量化过度或有害饮酒的速率，以及10-IDEM酒精使用障碍识别识别测试的酒精使用预测因素（AudiT）。的发现表明，在接受调查的5分（44％）中有2个以上报告了酒精问题严重程度的中等或高率（即审计分数为8或更高），这是在行业内部和外部成年人的大量饮酒率的4至6倍。人级因素（性别，药物使用，情绪）以及核心社会群体的饮酒习惯与饮酒显着相关。调酒师和服务器报告了酒精问题严重程度的高度高，并且经历了多种生态水平上有害饮酒的危险因素。作为一个高度脆弱且研究不足的人群，需要对调酒师和服务器进行更多研究，以评估和管理行业员工饮酒的真正损失。
给聚会和观察者签证信息的消息
在信息说明中，秘书处要重申，所有进入德国的外国代表都必须拥有有效的护照。由外国代表团拥有有效护照和要求签证的参与者强烈建议在收到确认书后尽快与适当的领事当局联系，因为申新签发签证的签证可能会在签证申请日期之日起最多几周。此外，强烈建议参与者确保将完整的文件提交给领事当局。如果不再需要预定的签证约会，请立即取消上述任命，以允许其他签证申请人这个机会。
评论 虚假信息卷土重来？人们对生成式人工智能对虚假信息影响的担忧被夸大了 许多观察家认为，当前虚假信息激增
评论 虚假信息重装上阵？对生成式人工智能对虚假信息影响的担忧被夸大了 当前生成式人工智能爆炸式增长的许多观察者担心其对我们的信息环境的影响，并对虚假信息的数量、质量和个性化增加表示担忧。我们通过传播学、认知科学和政治学的证据来评估这些论点。我们认为，目前对生成式人工智能对虚假信息格局的影响的担忧被夸大了。 作者：Felix M. Simon (1)、Sacha Altay (2)、Hugo Mercier (3) 所属机构：(1) 英国牛津大学牛津互联网研究所，(2) 瑞士苏黎世大学政治学系，(3) 法国 Jean Nicod 研究所、认知研究中心、ENS、EHESS、PSL 大学、CNRS 引用方式：Simon, FM, Altay, S., & Mercier, H. (2023). 虚假信息重装上阵？人们对生成式人工智能对虚假信息的影响的担忧被夸大了。哈佛肯尼迪学院 (HKS) 虚假信息评论，4 (5)。收到日期：2023 年 5 月 24 日。接受日期：2023 年 9 月 25 日。出版日期：2023 年 10 月 18 日。简介 生成式人工智能的最新进展引发了人们的担忧，即它将“引发下一个虚假信息噩梦”（Gold & Fisher，2023 年），人们“将无法再知道什么是真实的”（Metz，2023 年），并且我们正面临“技术支持的世界末日”（Scott，2023 年）。
规则学：连接计算、观察者和物理定律
斯蒂芬·沃尔夫勒姆 (Stephen Wolfram) 最近概述了一种非正统的、多计算的基础理论方法，不仅涵盖物理学，还包括数学，他称之为“Ruliad”的结构被理解为所有可能计算的纠缠极限。在这个框架中，物理定律源于观察者（包括我们）对 Ruliad 的采样。这自然会引出几个概念问题，比如 Ruliad 是什么类型的对象？进行采样的观察者的性质是什么，他们与 Ruliad 本身有何关系？采样的确切性质是什么？本文对这些问题以及其他相关的基础问题进行了哲学探讨，包括确定任何试图以包括建模者-观察者的方式描述或建模现实时必须面对的局限性。
德克萨斯儿童的短期观察者
一个观察者为个人提供了德克萨斯州儿童的医疗保健提供者的独特机会。可从得克萨斯州儿童 / BCM临床团队成员或主管获得批准的个人可以使用短期观察机会，并同意赞助观察经验。赞助部门完成了观察工作的入职和协调。德克萨斯州儿童资源或志愿服务办公室不适用于对观察员或记录观察者小时的个人的安置服务。
黑洞附近观察者的测量引起的非局域性
摘要：我们通过考虑测量引起的非局域性 (MIN) 对黑洞附近的量子关联进行了系统且互补的研究。在霍金辐射方面，我们讨论了费米子、玻色子和混合费米子-玻色子模式中感兴趣的量子测度。所得结果表明，在无限霍金温度极限下，物理上可访问的关联仅在费米子情况下不会消失。然而，较高频率模式可以在有限霍金温度下维持关联，混合系统对费米子频率的增加比玻色子系统更敏感。由于后一种模式的 MIN 迅速减小，因此增加频率可能是在有限霍金温度下维持非局域关联的一种方式。
针对 AI 和 HPC 加速优化的 Dell PowerEdge 服务器
NVIDIA AI Enterprise 是一套端到端、云原生的 AI 工具和框架，经过优化，可在配备 NVIDIA 认证系统的 VMware vSphere 上运行。它包括快速部署、管理和扩展 AI 工作负载的关键技术。NVIDIA 认证的 Dell 系统将 NVIDIA GPU 和 NVIDIA 网络整合到 Dell Technologies 的服务器和超融合基础架构中，并采用优化配置。NVIDIA LaunchPad 是一种免费的精选实验室体验，使组织能够立即、短期访问用于 AI、数据科学、3D 设计协作和模拟等的硬件和软件堆栈。NVIDIA Launch Pad 自豪地建立在 Dell PowerEdge 服务器上。AMD ROCm TM 提供了一个开源百亿亿次级平台，用于加速 HPC 和集群部署中的计算。
NEC AI 使用 Supermicro 服务器来增加 AI 研究
NEC 选择使用 NVIDIA A100 Tensor Core GPU，主要原因是使用 NVIDIA A100 进行 AI 运算的总计算速度非常出色。此外，A100 的 GPU 内存带宽为 2TB/s，但在深度学习中，这基本上是内存带宽限制。因此，使用 A100 中的 TF32，范围与 FP32 相同，但精度可以视为 FP16，虽然精度没有受到影响，但可以缓解内存带宽瓶颈。换句话说，更容易利用 A100 的计算性能。特别是，NEC 内部许多小组都在研究和开发使用图像的 AI，例如生物特征认证、图像识别和视频识别，这对 GPU 的内存限制更大。因此，NEC 采用了支持 TF32 的 A100。