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科学与数学
简介数学对科学至关重要，但可选。数学提供了一种简洁而精确的语言和科学研究的强大工具，但它可以给人以误导性的印象，即科学从根本上基于数学。实际上，科学的基础在于观察，而不是数学。科学知识可以用自然语言表达，尽管这往往不那么简洁。虽然数学是可靠的，但科学本质上是经验和可伪造的。从观察或从现有知识中得出的任何科学理论最终都基于经验观察的验证，因此可以验证。数学可以通过基于现有知识进行严格的转换来丰富科学理解。但是，必须通过经验观察来验证进行数学上进行的科学预测或扩展。所有基本的科学理论，原则和法律源于观察，不能仅来自数学。因此，尽管数学对科学至关重要，但它本身并不是科学学科。这些见解有助于我们确定同等知识，从而通过数学推断和推论扩展了我们的理解。他们还揭示了知识的分层结构，阐明了系统中每一层的可靠性，并提出了最终可以得出其他知识的基础原理的概念。本文旨在阐明这些概念。
汉斯·尼曼 vs. 你：世界联合 AI 在 2024 年 Web Summit 上挑战大师
任何渴望参与这一历史性活动的人都可以加入世界队，通过自己的设备实时在线玩游戏。由 it.com Domains 设计并基于 Stockfish AI 引擎的 AI 顾问系统将为参与者提供每个动作的三个选项，模拟不同的游戏级别——大师级、高级和业余。参与者将不知道哪个动作对应哪个级别。投票时间为 30 秒，最受欢迎的选项将成为世界队的官方动作。实时投票分布将显示在网站上。汉斯·尼曼则总共有 5 分钟的时间来下棋。
光激发二维钙钛矿中的非平衡晶格动力学
2D金属卤化物钙钛矿是一类新兴的可溶液加工半导体，由于其依赖于厚度和成分的电子可调性、简便的合成和高缺陷容忍度而引起了人们的浓厚兴趣，这使得它们在各种光电应用中具有吸引力。 [1] 这些2D变体是通过有机铵阳离子和金属卤化物八面体自组装成量子阱结构而形成的。 与相关的3D组合物相比，这种维度赋予了电荷载流子的量子限制，并且由于介电屏蔽减少而增加了激子结合能。 [2] 3D组合物中低频声子的数量和室温下的动态无序影响电子-空穴对的介电环境，从而导致电子-声子相互作用，例如电荷载流子屏蔽
探索人类与人工智能之间的力量平衡，并提出一些问题
人类还是人工智能 (AI)，谁主宰着世界的命运？这个问题直指当代人类对未来的生存焦虑。如果我们想认真考虑不友好的人工智能“神经元”是否对人类文明和人类在宇宙中的持续存在和进化构成威胁，我们需要尽可能多地了解我们所处的宇宙、我们在其中的位置，以及认知、意识和心态到底是什么。我们如何结合哲学、认知科学和技术视角，探索人类与人工智能之间不断发展的关系，以参与和解决人类-人工智能综合体的核心问题，即文明的未来——它将是什么样子，谁可以声称是我们的继任者，走向什么样的目标和结局？人类认知的进化和发展以及人工智能的出现可以帮助我们确定未来发展的潜在路径。相对于我们自身的历史和发展，以及人工智能能为我们提供的可能性，我们今天处于什么位置？本文探讨了人工智能日益自动化所带来的伦理、社会和生存问题，以及它与人类历史的关系，从人类的起源到当代的文化表现。本文还强调了整体方法对于理解和应对人工智能发展带来的风险的重要性。这些方法应该结合哲学、道德、心理和技术等各个领域的发现，以管理一系列复杂的问题。总而言之，本摘要强调了超越简单的人与机器划分的复杂观点的迫切必要性。它提出了这样一种情况：人类使用人工智能作为一种工具，来增进集体幸福，确保对技术进步和更大的生命系统进行负责任的管理。
DeepSeek vs.在高级级别
简介大型AI模型，例如DeepSeek和Chatgpt，在解决常见问题方面表现出了令人印象深刻的能力，通常与博士专家的级别相当。在解决这些类型的查询时，两个模型都会相似地执行，因此很难区分它们。这种情况类似于为博士研究生和高中生提供高中物理问题 - 两者都可以提供令人满意的答案。但是，当问题冒险进入更高级领域时，真正的区别就会显而易见。本文将评估模型在尖端研究问题上的表现，尤其是在可靠知识仍在不断发展的领域中。这样的例子是Crookes辐射仪的操作，这是理解布朗运动和相变的核心机制。Crookes辐射计（通常称为灯厂）由安装在低压保持在低压玻璃灯泡内的低摩擦主轴上的一组叶片组成，如下图所示。每个叶片在一侧涂成黑色，另一侧为白色。暴露于光线时，叶片随着黑色的侧面移开光源而旋转。旋转速度随光的强度增加，最佳性能的压力约为1 pa。
Olga Russakovsky -CS.Princeton
以“自2010年以来的一系列数据集和挑战对计算机视野产生如此影响的奖励。ImageNet建立在Caltech101/256数据集上，通过数量级来增加图像数量，并启用新算法的开发。” （与Alex Berg，Jia Deng，Fei-Fei Li和Wei Liu共享。）
双曲线与欧几里得的嵌入在几次学习中
最新的表示学习研究表明，层次数据将自己带入双曲线空间中的低维和高度信息的表示。但是，即使双曲线嵌入在图像识别方面也收集了，它们的优化也容易出现数值障碍。此外，与传统的Eu-Clidean特征相比，尚不清楚哪种应用将受益于双曲线的隐性偏见最大。在本文中，我们专注于原型双曲神经网络。尤其是，双曲线嵌入的趋势会在高维度收敛到庞加尔e球的边界，并且对这对几乎没有的分类具有影响。我们表明，在常见的双曲半径上获得双曲线嵌入的最佳射击效果。与先前的基准结果相反，我们证明了配备有欧几里德指标的固定radius编码器可以实现更好的性能，而与嵌入式维度无关。
引用原始发表的论文（记录的版本）：Svedberg，P.，Inostroza，P.，Gustavsson，M。等（2023）。水生生态毒素的数据集
收集了有关2697种有机化学物质的水生生态毒理学的经验数据和计算机数据，以编译数据集，以评估当前质量结构活动关系（QSAR）模型和软件平台的预测能力。本文档为其创建提供了数据集及其数据管道。经验数据是从美国EPA Ecotox知识库（Ecotox）和EFSA（欧洲食品安全局）收集的，报告“ XML模式中的农药生态毒性学层的数据输入研究终点 - 数据库 - 数据库中”。仅保留了经合组织建议的藻类，水坝和鱼类的数据。使用Ecosar，Vega和Tox-Icity估计软件工具（T.E.S.T.）计算每种化学物质和六个端点中的QSAR毒性预测平台。最后，数据集用微笑，Inchikey，PKA和LOGP修改，从Webchem和PubChem收集。©2023作者。由Elsevier Inc.出版这是CC下的开放式访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）
pquip 119复合与平行签名
将信息之间的信息（指示或无向）链接。sig1 = ml-dsa.sign（m ||“也存在ED25519 SIG”）; sig2 = ed25519.sign（M ||“也存在ML-DSA SIG”）; •是一个模式。•旨在根据
医疗技术领域的人工智能神话与事实
FDA 和医疗器械行业认识到全球统一的方法来监管支持 AI/ML 的设备的价值。2021 年，FDA、加拿大卫生部和英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 联合发布了一份文件，其中确定了 10 项指导原则，这些原则可以为良好机器学习规范 (GMLP) 的制定提供参考。GMLP 支持开发安全、有效和高质量的人工智能/机器学习技术，这些技术可以从实际使用中学习并可能提高设备性能。