分子激子在自然和人工光收集、有机电子学和纳米级计算中起着核心作用。分子激子的结构和动力学对每种应用都至关重要,它们敏感地受分子堆积的控制。脱氧核糖核酸 (DNA) 模板化是一种强大的方法,它可以通过亚纳米级定位分子染料来实现受控聚集。然而,需要对染料堆积进行更精细的亚埃级控制,以针对特定应用定制激子特性。在这里,我们表明,将轮烷环添加到用 DNA 模板化的方酸菁染料中,可以促进难以捉摸的倾斜堆积排列,并具有非常理想的光学特性。具体而言,这些方酸菁:轮烷的二聚体表现出具有近乎等强度激子分裂吸收带的吸收光谱。理论分析表明,这些跃迁本质上主要是电子跃迁,并且仅在较窄的堆积角度范围内具有相似的强度。与方酸二聚体相比,方酸:轮烷二聚体还表现出更长的激发态寿命和更少的结构异质性。本文提出的方法可能普遍适用于优化激子材料,以用于从太阳能转换到量子信息科学的各种应用。
在过去的几十年中,生态损害一直是人类的最大威胁。绿色技术创新,环境政策和可再生能源消耗等因素可能在实现生态可持续性的过程中起着至关重要的作用。因此,本研究旨在调查绿色技术创新,环境政策和可再生能源消耗的影响,以及经济增长,贸易开放性和城市化对环境可持续性在现成的Kuznets曲线曲线假设的存在下,从1994年到2018年。为此,我们采用了长期的平均估计方法(FMOL,DOLS,FE-OLS)以及小组分数回归技术,以在各种生态足迹水平上产生异质结果。小组分数回归发现报告报告说,绿色技术创新,环境政策,可再生能源消耗和城市化,通过减少所有分位数来促进生态可持续性。然而,可再生能源消耗对生态可持续性的影响在第10个分位数上在统计学上微不足道。此外,经济增长和经济增长广场对生态足迹的负面影响的重大积极影响证实了环境的库兹尼特曲线假设。此外,研究结果表明,贸易开放性刺激了生态足迹,因此降低了生态可持续性。此外,长期平均估计值的发现类似于小组的分位数回归结果。本研究的发现表明,与不可再生和通过经济援助中的G-7促进绿色技术创新相比,强调和帮助这些国家 /地区需要精心设计的严格政策,并通过经济援助和严格的环境政策政策工具(例如,税收)确保这些国家可持续可持续性。
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研究文章 垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众 关于人工智能 (AI) 图像生成器(例如 DALL-E 和 Midjourney)的风险的大部分研究和讨论都集中在它们是否可用于将虚假信息注入政治话语。我们表明,垃圾邮件发送者和诈骗者(似乎是出于利润或影响力而不是意识形态的动机)已经在使用 AI 生成的图像在 Facebook 上获得显著的关注。有时,Facebook Feed 会向既不关注发布图像的页面也不意识到图像是 AI 生成的用户推荐未标记的 AI 生成的图像,这凸显了随着 AI 模型的激增,需要提高透明度和出处标准。作者:Renée DiResta (1)、Josh A. Goldstein (2) 所属机构:(1) 美国斯坦福大学斯坦福互联网观测站,(2) 美国乔治城大学安全与新兴技术中心 引用方式:DiResta, R., & Goldstein, J.A.(2024)。垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众。哈佛肯尼迪学院 (HKS) 错误信息评论,5 (4)。收到日期:2024 年 4 月 21 日。接受日期:2024 年 7 月 24 日。发布日期:2024 年 8 月 15 日。研究问题
皮质回路的许多解剖和生理特征,从突触的生物物理特性到不同神经元类型之间的连接模式,都表现出从感觉区域到联想区域的层级轴的一致变化。值得注意的是,静息状态下神经活动的时间相关性尺度(称为内在时间尺度)在灵长类动物和啮齿动物中都沿着这一层级系统地增加,类似于空间受体场的规模和复杂性不断增加。然而,任务相关活动的时间尺度如何在大脑区域间变化,以及它们的层级组织是否在不同哺乳动物物种中一致出现仍未得到探索。在这里,我们表明,内在时间尺度和任务相关活动的时间尺度在猴子、大鼠和小鼠的皮质中都遵循类似的层级梯度。我们还发现,这些时间尺度在皮层和基底神经节中以类似的方式共同变化,而丘脑活动的时间尺度比皮层时间尺度短,并且不符合其皮层投影预测的层次顺序。这些结果表明,皮层时间尺度的层次梯度可能是哺乳动物大脑皮层内回路的普遍特征。
埃格林空军基地的访客需要基地通行证才能进入设施。第 96 安全部队中队为赞助商提供了一个虚拟选项,以便为他们的客人申请通行证,以简化流程并减少等待时间。赞助商需要提供他们的国防部凭证以及访客的姓名、社会安全号码和驾驶执照号码。使用虚拟应用程序的赞助商必须提前至少五天提交申请,以便进行处理。
警告地球系统组件中即将进行的临界过渡的一种方法是使用观测值来检测系统稳定性下降。也有人建议将这种稳定性的变化推断到未来并预测倾斜时间。在这里,我们认为所涉及的不确定性太高了,无法稳健地预测临时时间。我们对(i)将历史结果推断到未来的任何推断的建模假设引起了人们的关注,(ii)单个地球系统组件时间序列的代表性,以及(iii)不确定性和使用预处理的影响的影响,重点介绍了非固定观测观察盖的年龄和间隙填充。,我们通常是为了大西洋倒转循环的示例,探讨了这些不确定性。我们认为,即使假设给定的地球系统成分具有接近的临界点,不确定性太大而无法通过超出历史信息来可靠地估算临界时间。
初级运动皮层 (M1) 的潜在动力学模型揭示了运动控制背后的基本神经计算;然而,这种模型往往忽略了感觉反馈的影响,感觉反馈可以不断更新皮层动力学并纠正外部扰动。这表明迫切需要对感觉反馈和内在动力学之间的相互作用进行建模。这种模型还有利于实时解码神经活动的脑机接口 (BCI) 的设计,其中用户学习和熟练控制都需要反馈。在这里,我们研究了皮层动力学的灵活反馈调节,并展示了它对 BCI 任务性能和短期学习的影响。通过在简单的 2D 到达任务(类似于 BCI 光标控制)上使用实时感觉反馈训练循环网络模型,我们展示了如何将以前报告的 M1 活动模式重新解释为由反馈驱动的动力学引起的。接下来,通过在 M1 上游加入自适应控制器,我们做出了一个可测试的预测:除了 M1 内循环连接的可塑性之外,M1 输入的可塑性(包括感官反馈的重新映射)还促进了新 BCI 解码器的短期学习。这种输入驱动的动态结构还决定了适应速度和学习成果,并解释了学习变异性的连续形式。因此,我们的工作强调了对运动控制的输入相关潜在动力学进行建模的必要性,并阐明了学习限制是如何从神经活动的统计特征和底层动态结构中产生的。
AMA 向采用人工智能 (AI) 特别委员会提交的报告 采用人工智能 (AI) 特别委员会 PO Box 6100 国会大厦 堪培拉 ACT 2600 AMA 是代表澳大利亚医疗专业人士的最高机构。医生是澳大利亚人工智能 (AI) 应用的先锋。本报告将重点介绍澳大利亚在医疗保健领域安全有效地采用人工智能所必须采取的基本步骤。虽然有时被夸大了,但人工智能确实有可能大大提高医疗保健服务的效率和质量。同时,如果不谨慎、监督和深思熟虑地指导公众需求,它也会给患者和医疗行业带来新的风险。本报告将涉及委员会考虑的职权范围,并采用以下关键原则来支撑 AMA 的立场:
人工智能对选定的尼日利亚大学本科生的语言和交流影响 Nelson Ewere Atoi* https://dx.doi.org/10.4314/ujah.v25i1.5 摘要 近年来,人工智能的出现对人类的语言和交流产生了巨大的影响。它涉及开发计算机程序来完成原本需要人类智能的任务。因此,本研究调查了人工智能对选定的尼日利亚大学本科生的英语使用和沟通技巧的影响。问卷是根据五点评分量表设计的,并与来自尼日利亚大学恩苏卡分校和尼日利亚大学埃努古校区的一百五十名受访者分享。这些学生是随机抽样的,因为这些学生是在没有任何特定选择的情况下被选中的。通过在线调查猴子收集的所有答案都经过分类和定性和定量分析。本研究采用阿尔伯特·班杜拉 (Albert Bandura) (1977) 的社会学习理论作为理论框架。研究结果表明,人工智能对尼日利亚本科生的语言和交流产生了积极和消极的影响,其中包括:词汇量和语法的提高,以及英语词汇量发展对人工智能技术的过度依赖。