1 关于合并政策的目的及其与其他更广泛的公共政策问题的相互关系的讨论超出了本文的范围。2002 年在那不勒斯举行的第一届 ICN 年度会议上讨论了这一问题。请参阅第 5 章的参考资料。 2 请参阅第 5 章的参考资料。 3 首尔论文集中审查了世界各地发布的 12 套指南/指导。更一般地说,该项目确定了 26 个司法管辖区,这些司法管辖区根据其法律发布了关于合并实质性分析的指南。一些司法管辖区,例如美利坚合众国,有多个可以进行合并审查的机构,在其中一些司法管辖区,每个机构都会发布自己的指南/指导。
具有对其配置进行相干控制的量子设备网络在量子信息处理(包括量子通信、计算和传感)方面具有巨大的优势。到目前为止,对这些优势的研究都假设控制系统最初与网络处理的数据不相关。在这里,我们探索了数据和控制之间量子关联的威力,展示了两个通信任务,当且仅当发送方与控制网络配置的第三方(“控制器”)共享先前的纠缠时,才可以通过信息擦除通道完成这两个通信任务。第一个任务是传输经典消息而不向控制器泄露信息。第二个任务是与接收器建立二分纠缠,或者更一般地说,与多个空间分离的接收器建立多分纠缠。
数字时代催生了各种基于电子平台的商业模式。人们可以区分传统的(单边)电子商务平台,例如亚马逊,它们本质上是通过网络商店而不是实体店销售和分销产品和服务的零售企业。与这种商家模式相反,双边平台允许关联卖家直接向关联买家销售(例如 Baldwin 和 Woodard,2009 年;Hagiu,2007 年;Rochet 和 Tirole,2003 年)。更一般地说,多边平台促进了多个用户组内或之间的直接互动(例如 Abdelkafi 等人,2019 年;Evans 和 Schmalensee,2016 年;Verfaillie 等人,2021 年)。这反过来可能导致用户之间的交易(例如 Ebay)或用户的匹配(例如在线约会平台)。
1 更一般地说,任何对通胀和产出产生不同影响的冲击都会产生权衡。2 Cloyne 和 Hürtgen (2016) 估计,自 1993 年以来,银行利率变动对通胀的影响峰值出现在变动后约 12 个月,对产出的影响峰值则稍晚一些。同样,Cesa-Bianchi 等人 (2020) 发现通胀影响峰值出现在约 10 个月,失业率(和月度 GDP)影响峰值出现在约 20 个月。其他研究(包括许多针对美国的研究)发现,影响峰值出现的时间稍晚,约为 18-24 个月,尽管政策产生影响的时间往往更早。3 还可能存在我们认为可能在某个时候发生但不确定具体时间的冲击,例如当前疫情的未来几波。政策通常不会对这些冲击做出反应,直到它们真正发生。
然而,要实现商业化核聚变,必须克服若干挑战,利益相关方对这一时间表的预测从 10 年到几十年不等。一个关键的科学挑战是等离子体的物理学,即核聚变所需的物质状态。研究人员并不完全了解燃烧等离子体的行为,那些主要热源是核聚变反应本身而不是外部来源的等离子体。研究人员在这个领域取得了进展,但缺乏足够的实验数据来验证他们的模拟。一个关键的工程挑战是开发出能够承受核聚变条件数十年的材料,如极热和中子损伤,而目前还没有可以对材料进行全面测试的设施。更一般地说,从核聚变中提取能量以提供经济的电力来源的任务提出了几个复杂的系统工程问题,尚未解决。
简介 网络安全与人工智能之间的交集值得从各个角度进行认真研究。其中有一些纯技术方面非常重要,例如人工智能如何改变可用于黑客入侵计算机系统的软件漏洞的发现,以及防御者检测其网络内恶意代码的能力。然而,许多这些技术问题已经得到明确说明,并成为有前途的研究主题。相反,本研究议程从另一个角度,即国家安全角度进行研究。1 国家安全驱动的研究议程以技术证据为依据,但不受其限制。它考虑了技术事实的平衡如何影响可能对国家安全政策制定者和学者至关重要的问题,否则他们将忽视该技术。更一般地说,它为政策制定者提供了一系列他们应该考虑但可能不熟悉的问题(有朝一日也会给出答案)。本议程重点关注人工智能的机器学习范式。它有四个组成部分:进攻、防御、对抗性学习和总体问题。
国家经常把市场准入作为国际政治中的讨价还价筹码。如果一个国家在给予其市场准入之前要求其同时在多个问题领域遵守规定,那么虽然可以最大限度地激发遵守的动力,但也会使其变得脆弱——任何目标国家如果在某一问题领域不能遵守规定,那么它就没有遵守任何其他问题的动力。更一般地说,经济胁迫计划最多可以实现以下三个目标中的两个:1)获得广泛的国内政治支持联盟,2)将有意义的贸易价值与每项政策问题联系起来,3)确保执行一项政治问题不会降低目标国家遵守对其他问题附加条件的动力。计划的国内选民特征、问题本身和国际经济特征是决定国家如何确定这三个目标优先次序的关键因素。三难困境解释了与经济价值相关的问题的数量和类型。
做出此项承诺的公司认识到,让人们能够理解音频或视频内容是否由人工智能生成非常重要。为了实现这一目标,他们同意开发强大的机制,包括在其任何公开可用系统创建的音频或视频内容的出处和/或水印系统,这些系统将在水印系统开发后引入。他们还将开发工具或 API 来确定特定内容是否由他们的系统创建。易于与现实区分开来或旨在易于识别为由公司人工智能系统生成的视听内容(例如人工智能助手的默认声音)不在本承诺范围内。水印或出处数据应包括创建内容的服务或模型的标识符,但不必包含任何可识别用户的信息。更一般地说,做出此项承诺的公司承诺与行业同行和标准制定机构合作,以开发技术框架,帮助用户区分用户生成的音频或视频内容与人工智能生成的音频或视频内容。