1.1.4 本文的大部分材料基于 B. O. Koopman 在其著作《搜索与筛选》[1] 中所做的工作。然而,尽管 Koopman 发展了搜索的一般理论,但在将该理论应用于 SSPM 的开发时,显然做出了一些具体假设(其中一些假设已在上文列出)。关于这些假设的合理性以及 SSPM 原始开发者身份的记录似乎已丢失。本文致力于对 Koopman 的理论工作进行简化解释,并展示其如何应用于 SAR,包括对该理论付诸实践时做出的一些明显假设背后的合理性的推测。本文将尝试详细解释搜索理论,以便让普通读者对该主题有实际的理解,但所使用的数学水平将保持在最低限度,以实现对必要概念的实用理解。有需要的读者可以在参考书目中提供的参考资料中找到数学严谨性。
连续过程再生方法首先用于计算再生过程的谱密度。该方法的主要特点是保留“锯齿状”实现中给出的转折点(极值)的值和序列。在这样做的同时,基于循环计数方法的方法将给出完全相同的疲劳耐久性估计,因为初始条件 MAX-MIN-MAX ... 得到保证。为了通过谱密度研究随机过程标准偏差(RMS),原始序列的外推由连续余弦函数提供。转折点处的兼容性条件确保了过程及其一阶导数的连续性。为了确定频率,利用了开发过程中获得的一些样本实现的信息。作为其中一个应用,该方法旨在用于分析两种在耐久性评估任务中评估载荷的竞争方法的可比性,即应用循环计数方法和基于过程谱密度方法的方法。对建模过程进行了一些其他推测。关键词:材料疲劳、耐久性估计、余弦外推、循环计数、谱密度
连续过程再生方法首先用于计算再生过程的谱密度。该方法的主要特点是保留“锯齿状”实现中给出的转折点(极值)的值和序列。这样做的同时,基于循环计数方法的方法将给出完全相同的疲劳耐久性估计,因为保证了初始条件 MAX-MIN-MAX ...。为了通过谱密度研究随机过程标准偏差 (RMS),通过连续余弦函数提供原始序列的外推。转折点处的兼容性条件确保了过程及其一阶导数的连续性。为了确定频率,采用了从开发中获得的一些样本实现中的信息。作为应用之一,该方法旨在用于分析耐久性评估任务中两种相互竞争的载荷评估方法的可比性,即应用循环计数方法和基于过程谱密度方法的方法。对建模过程进行了一些其他推测。关键词:材料疲劳、耐久性估计、余弦外推、循环计数、谱密度
在这项研究中,一项分类任务要求参与者查看180名已故个人的面部照片(照片是在死亡前几年拍摄的),并猜测来自三个套式类别的死亡原因:心脏病发作;枪支死亡;或车祸。脑电图(EEG)和心电图(ECG)数据在任务过程中同时收集。参与者包括那些声称“中等”(心理)能力和控制权的人,他们声称没有中等能力。合并的数据显示了死亡原因的准确猜测(部分η2= 0.12; p = 0.004),并且对照对象主要负责这种效应(部分η2= 0.11; p = 0.005)。EEG和ECG差异。对照参与者在呈现图像后具有更大的振幅事件相关电位(ERP),而不是介质,在80至110毫秒之间,在200至350毫秒之间。与培养基相比,这可以解释为反映对照组的更多注意力和较少的响应抑制。对照组的参与者的平均心率比培养基的平均心率较低,这可能表明任务过程中的压力较小。关于为什么对控件的执行比介质更好的猜测和限制。
法律界一直在热议人工智能 (AI) 的潜力,尤其是其对辩护律师的帮助。然而,在仲裁员和调解员的办公室里,一场重大但较少被讨论的变革正在展开。本文由美国仲裁协会 (AAA) 组建的人工智能工作组撰写,旨在揭示人工智能技术在中立决策和替代性争议解决 (ADR) 领域的这种微妙应用。作者是 AAA 小组的仲裁员,我们共同将这些工具用于仲裁和调解,既作为中立方,也作为辩护律师。虽然人们对人工智能取代人类判断的潜力存在担忧和猜测,但我们目前的观点不是取代,而是增强。对于仲裁员和调解员来说,生成式人工智能是一种很有前途的工具,可以提高效率,提供更深入的见解,并提供以前无法达到的精确度。本文首先考察了生成式人工智能在仲裁和调解领域的当代应用,确定了中立方可以使用这项技术来造福当事人的具体目的。我们还
从创新经济学领域中汲取见解,我们讨论了塑造生成AI进展的可能具有竞争性的环境。我们分析的核心是可容纳性的概念 - 行业中的公司是否能够控制其创新所产生的知识以及互补的资产 - 是否有效进入都需要访问有效的公司可以访问的专业基础设施和能力。虽然AI基金会模型的快速改进有望在经济的广泛部门之间产生变革性的影响,但我们认为,对互补资产的严格控制可能会导致集中的市场结构,就像过去的技术动荡事件中一样。我们建议现任公司可能限制进入的可能道路,将新移民局限于下属角色并扼杀广泛的部门创新。我们以关于如何避免这种寡头的未来的猜测得出的结论。旨在分数化或促进共同访问互补资产的政策干预措施可能有助于保留竞争和激励措施,以扩展生成的AI前沿。具有讽刺意味的是,充满活力的开源AI生态系统的最佳希望可能取决于“流氓”技术巨头的存在,他们可能会选择与较小公司的开放性和互动,作为对其他现有企业的战略武器。
合成生物学在生命科学、工业发展和环境生物修复等多个领域都取得了巨大进步。然而,由于人类对生命密码理解的局限性、合成生物学的任何可能的有意或无意的用途以及其他未知原因,该技术的开发和应用引发了人们对生物安全、生物安保甚至网络生物安全的担忧,担心它们可能会使公众健康和环境面临未知的危害。在过去的几十年里,欧洲、美洲和亚洲的一些国家已经颁布了法律和法规来控制合成生物学技术在基础和应用研究中的应用,并带来了一些好处。新型冠状病毒 SARS-CoV-2 引起的 COVID-19 的爆发以及对该病毒起源的各种猜测,因其在生物体合成和工程中的潜在威力和不确定性,引起了人们对合成生物学生物风险问题的更多关注。因此,尽管冠状病毒的真正来源仍存在激烈争论且悬而未决,但严格审查已实施的控制措施以确保其合理使用,促进合成生物学的发展,并加强对病原体相关研究的治理至关重要。本文回顾了合成生物学领域的最新进展,并梳理了管理生物风险问题的法律法规。我们强调,立法和监管约束和监督的迫切需要,以应对合成生物学的生物风险。
摘要 人工智能 (AI) 的成功和广泛应用提高了人们对该技术的经济、社会和政治后果的认识。人工智能开发和应用的每一步新进展都伴随着人们对即将出现但基本上是虚构的具有 (超) 人类能力的通用人工智能 (AGI) 的猜测,正如在 ChatGPT 之后关于大型语言模型 (LLM) 的能力和影响的讨论中所见。这些深远的期望引发了关于人工智能社会和政治影响的讨论,而这种讨论很大程度上被盲目的恐惧和热情所主导。相比之下,本文提供了一个框架,用于更有针对性和更有成效地分析和讨论人工智能对一个特定社会领域的可能影响:民主。首先,必须明确人工智能的工作原理。这意味着要区分目前基本上是虚构的 AGI 和专注于解决特定任务的狭义人工智能。这种区分让我们能够批判性地讨论人工智能如何影响民主的不同方面,包括它对自治条件和人民行使自治权的机会、平等、选举制度以及民主和专制政府制度之间的竞争的影响。本文表明,当今人工智能对民主的影响比对 AGI 能力的广泛猜测更为具体。关注这些具体方面将解释实际的威胁和机遇,从而让计算机和社会科学家能够通过跨学科的努力更好地监测人工智能对民主的影响。
摘要。随着3D打印的使用变得越来越流行,因此出现了在复杂的重力环境甚至低重力环境中打印的需求。为了满足这些反重力3D打印需求,许多个人或措施提出了不同的解决方案。本文介绍了三种抗流式3D打印解决方案,即基于FDM的Mataerial打印机,无锚定选择性激光烧结和磁性悬浮打印。这三种技术适合不同的环境,可以实现不同的目的。例如,Mataerial适合在现有结构中添加结构,因为该打印机不需要移动工件,并且它使用的热塑性材料允许其以任何角度和在任何重力条件下打印。对于无锚定选择性激光烧结,它更适合在工业生产条件下使用。因为这项技术可以使大多数支持结构以及SLS技术的大部分统计,因此其成本较低和更快的生产速度具有很高的竞争力。对于磁性悬浮打印,它的工作温度低,柔性打印,并且可以忽略重力的影响,非常适合在诸如空间之类的综合环境中打印相关设备,以帮助人体空间探索。通过在材料选择和打印方法方面比较这三种反重力打印技术,可以尝试总结三种技术中每种技术的优点和缺点。最终,本文希望确定这三种技术中每种技术的发展前景和适用环境,并在其未来的发展方向上提出猜测和建议。
摘要 量子引力领域的最新提议表明,如果中介本身是非经典的,那么未知系统可以介导两个已知量子系统之间的纠缠。这种方法可能适用于大脑,人们对意识和认知中的量子操作的猜测由来已久。最有可能干扰任何大脑功能的体水的质子自旋可以充当已知的量子系统。如果存在未知的中介,那么基于多重量子相干性 (MQC) 的 NMR 方法可以充当纠缠见证人。然而,人们怀疑当今的 NMR 信号是否通常包含量子关联,特别是在大脑环境中。在这里,我们使用了基于零量子相干性 (ZQC) 的见证协议,其中我们最小化经典信号以绕过 NMR 对量子关联的检测限。对于短暂的重复周期,我们在大脑的大部分区域发现了诱发信号,其时间外观类似于心跳诱发电位 (HEP)。我们发现这些信号与任何经典 NMR 对比都没有相关性。与 HEP 类似,诱发信号取决于意识。意识相关或电生理信号在 NMR 中尚不清楚。值得注意的是,这些信号只有在磁化的局部特性降低时才会出现。我们的发现表明,我们可能已经目睹了由意识相关的大脑功能介导的纠缠。这些大脑功能必须以非经典方式运行,这意味着意识是非经典的。