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在法律上工作，AI：为韩国的“人工智能”工作场所建立劳动宪法
在这项研究中，我首先展示了如何在韩国工作场所中使用ARM如何在某些情况下，在某些情况下达到一定程度的侵犯基本劳工权利，例如在算法上的访谈和AI聊天机器人中偏见，而不是仅仅因其对员工而不得不侵犯人士的雇员，但他们不仅会侵犯他们的公私权利（艺术。《劳动标准法》的第23条）以及自动机器人引起的职业安全和侵犯健康。 到目前为止，现有的劳动法计划未能解决这些情况并解决这些情况。 尚待韩国AI的法案，例如促进AI行业的法案和建立信任基金会（2023年2月），尽管它提供了政府，开发商和用户一般的AI使用AI的一些模糊的道德准则。 更有问题的是，该法案固有地倾向于促进AI用于市场的目的，而不是解决受ARM影响的工人的权利。《劳动标准法》的第23条）以及自动机器人引起的职业安全和侵犯健康。到目前为止，现有的劳动法计划未能解决这些情况并解决这些情况。尚待韩国AI的法案，例如促进AI行业的法案和建立信任基金会（2023年2月），尽管它提供了政府，开发商和用户一般的AI使用AI的一些模糊的道德准则。更有问题的是，该法案固有地倾向于促进AI用于市场的目的，而不是解决受ARM影响的工人的权利。
生物多样性报告 - 首次考虑 - 布伦特伍德委员会
i。应对《环境计划》第2021号法案对地方规划部门施加的新公司生物多样性义务，要求地方规划部门在生物多样性报告中提出和报告有关生物多样性行动的行动。II。 交付和监控生物多样性净收益（BNG）是2024年1月生效的新开发的强制性要求，必须构成生物多样性报告的一部分。 1.2政府在2018年发布了25年的环境计划，表明他们将加强生物多样性的义务，并引入强制性的生物多样性净收益制度（即 确保与开发相关的野生动植物的栖息地比开发的状态更好。 1.3 2023年1月出版的环境改进计划（EIP23）建立在25年成立的基础上，并通过与土地所有者，社区和企业合作朝着融合的愿景来制定了政府计划，以显着改善自然环境。 1.4《环境法》 2021年于2021年11月9日获得皇家同意，并修改了《 2006年自然环境和农村社区法》第40条（保存生物多样性的义务），因此现在有一个一般的生物多样性目标，它是“保护和增强生物多样性的保护和增强”。 要遵守义务计划部门，必须考虑当局可以采取的行动“进一步促进一般的生物多样性目标”。 1.6政府最初建议10％的生物多样性净收益（BNG）将于2023年11月成为所有主要发展。II。交付和监控生物多样性净收益（BNG）是2024年1月生效的新开发的强制性要求，必须构成生物多样性报告的一部分。1.2政府在2018年发布了25年的环境计划，表明他们将加强生物多样性的义务，并引入强制性的生物多样性净收益制度（即确保与开发相关的野生动植物的栖息地比开发的状态更好。1.3 2023年1月出版的环境改进计划（EIP23）建立在25年成立的基础上，并通过与土地所有者，社区和企业合作朝着融合的愿景来制定了政府计划，以显着改善自然环境。1.4《环境法》 2021年于2021年11月9日获得皇家同意，并修改了《 2006年自然环境和农村社区法》第40条（保存生物多样性的义务），因此现在有一个一般的生物多样性目标，它是“保护和增强生物多样性的保护和增强”。要遵守义务计划部门，必须考虑当局可以采取的行动“进一步促进一般的生物多样性目标”。1.6政府最初建议10％的生物多样性净收益（BNG）将于2023年11月成为所有主要发展。1.5规划机构对这些行动的考虑，行动和报告是《环境法》要求的，要在生物多样性报告中列出，以及立法和随附的指导列出了报告的时间表和所需内容，其中包括有关生物多样性净收益的报告。11月的日期随后被推回2024年1月，仅适用于BNG的主要开发项目，最终为2024年4月的其他相关发展生效。
用于无障碍科学教育的人工智能工具
摘要：无障碍科学教育中最重要的问题之一是创建一个可供盲人学生或有视力障碍 (VI) 学生使用的实验室工作区。虽然这些学生通常可以参加科学讲座，但他们通常无法充分参与动手实验室工作。目前解决这个问题的重点是提供特殊便利，例如要求有视力的实验室伙伴完成动手工作。尽管近年来现代科学教育中实验室设备的可访问性有所提高，但有视力障碍的学生往往仍然是被动学习者。在这项工作中，我们使用亚马逊网络服务 (AWS)、亚马逊 Alexa 技能套件 (ASK)、Alexa 智能扬声器和微控制器 (Raspberry Pi) 开发了一种新的人工智能工具，即 MSU Denver 虚拟实验室助手 (VLA)。VLA 可以与其他访问技术和设备结合用作实验室中的虚拟助手。VLA 允许有视力障碍的学生仅使用语音控制自行完成动手实验室工作。可以通过任何智能手机或 Amazon Echo 设备访问 VLA，以协助一般的科学实验室程序。VLA 旨在适用于不同的科学实验室工作。它还与其他常见的无障碍电子设备兼容，例如 Talking LabQuest (TLQ)。我们相信 VLA 可以促进 VI 学习者的融入，并有利于一般的无障碍科学教育工作。
新兴认知能力的潜在结构
众所周知，从儿童期到成年的遗传因素最多占认知变异性的70％。但是，对生命的第一年知之甚少。这项研究研究了婴儿早期新兴认知和运动能力不同领域的个人变异性的病因因素，以及遗传和环境影响在何种程度上是独特的或在不同领域共享的。我们比较了多变量双胞胎模型基于5个月大的单卵和二氮基双胞胎的社区样本中的穆伦早期学习量表（MSEL）的五个量表（n = 567）。结果表明了一个分层病因结构，因此，一般的遗传潜在因子占了新出现的认知和运动能力不同领域的差异的54％（a = 0.54，terval ci = [0; 0.82]的信心）。我们还发现了针对早期运动和语言发展的其他遗传影响。与以前对年长儿童的发现不同，我们没有发现共享环境对共享因素的重大影响（C = 0，CI = [0，0.57]）或任何特定的量表。此外，包括测量误差在内的独特环境的影响是中等且具有统计学意义的（E = 0.46，CI = 0.18; 0.81]）。这项研究为新兴认知不同领域的统一分层结构提供了有力的证据。证据表明，我们称之为婴儿G的单一常见病因因素有助于一系列不同的能力，这支持了这样一种观点，即在年轻婴儿中，内在和一般的神经发育过程是特定领域可观察到的行为差异的关键驱动因素。
一般连接树的量子优化
摘要 随着早期量子处理单元 (QPU) 的出现，量子计算机制造领域的最新进展引起了广泛领域的广泛关注。虽然当代量子机器的尺寸和功能非常有限，但成熟的 QPU 最终有望在优化问题上表现出色。这使得它们成为解决数据库问题的有吸引力的技术，其中许多数据库问题都基于具有大解空间的复杂优化问题。然而，量子方法在数据库问题上的应用在很大程度上仍未得到探索。在本文中，我们解决了长期存在的连接排序问题，这是研究最广泛的数据库问题之一。QPU 不需要运行任意代码，而是需要特定的数学问题编码。最近提出了一种连接排序问题的编码，允许在量子硬件上优化第一个小规模查询。然而，它基于对 JO 的混合整数线性规划 (MILP) 公式的忠实转换，并继承了 MILP 方法的所有限制。最引人注目的是，现有的编码仅考虑具有左深连接树的解空间，这往往会产生比一般的浓密连接树更大的成本。我们针对连接顺序问题提出了一种新颖的 QUBO 编码。我们不是转换现有公式，而是构建一种针对量子系统量身定制的原生编码，这使我们能够处理一般的浓密连接树。这使得 QPU 的全部潜力都可用于解决连接顺序优化问题。
量子旋转密码分析用于圆度减小的 Keccak 原像恢复
本文考虑了4轮Keccak -224/256/384/512在量子环境下的抗原像性。为了有效地找到原像的旋转对应项对应的旋转数，我们首先建立一个基于Grover搜索的概率算法，利用某些坐标上比特对的固定关系来猜测可能的旋转数。这致力于实现每次搜索旋转对应项的迭代只包含一次用于验证的4轮Keccak变体运行，这可以降低量子环境下的攻击复杂度。在可接受的随机性下寻找旋转数的基础上，我们构建了两种攻击模型，专注于原像的恢复。在第一个模型中，Grover算法用于寻找原像的旋转对应项。通过64次尝试，可以获得所需的原像。在第二个模型中，我们将寻找旋转对应体抽象为在超立方体上寻找顶点，然后使用SKW量子算法来处理寻找作为旋转对应体的顶点的问题。对轮数减少的Keccak进行量子原像攻击的结果表明，第一个攻击模型对于4轮Keccak -224/256/384/512优于一般的量子原像攻击，而第二个模型对于4轮Keccak -512/384的攻击效果略低但更实用，即该模型比我们的第一个攻击模型和一般的量子原像攻击更容易在量子电路中实现。
走向个性化药物治疗计划
个性化药物计划是制定药物给药计划的过程，该计划满足针对个体患者的一组特定医疗目标。计划过程必须考虑一般的健康安全限制、药物之间的有益或有害相互作用以及个体对药物反应的生理差异。最终的个性化药物计划定义了使用哪些药物、何时使用以及以什么剂量使用：太少则无效；太多则有毒。药物计划是一个复杂的过程，由医疗保健专业人员手动执行。其复杂性通常出现在减轻多种疾病患者的有害药物相互作用（Dawes 2010）或联合治疗中，即使用多种药物协同改善治疗效果，同时最大限度地减少副作用（Turan 等人 2019；Singh 等人 2020）。事实上，药物组合可以产生任何药物单独都无法达到的效果（von Maltzahn 等人 2011）。 Alaboud 和 Coles (2019) 介绍了一种有限的药物计划案例，其目标是在患者体内维持单一药物的水平。他们的工作使用 PDDL + (Fox 和 Long 2006) 来模拟药物的非线性效应，假设它遵循指数衰减曲线，由药物半衰期参数化（医学中的常见假设）。最近，我们描述了一种更一般的情况，其中计划过程考虑了多种药物、任意非线性效应以及药物和身体相互作用的生化特性；这些都是从患者安全和实现
走向个性化药物治疗计划
个性化药物计划是制定药物给药计划的过程，该计划满足针对个体患者的一组特定医疗目标。计划过程必须考虑一般的健康安全限制、药物之间的有益或有害相互作用以及个体对药物反应的生理差异。最终的个性化药物计划定义了使用哪些药物、何时使用以及以什么剂量使用：太少则无效；太多则有毒。药物计划是一个复杂的过程，由医疗保健专业人员手动执行。其复杂性通常出现在减轻多种疾病患者的有害药物相互作用（Dawes 2010）或联合治疗中，即使用多种药物协同改善治疗效果，同时最大限度地减少副作用（Turan 等人 2019；Singh 等人 2020）。事实上，药物组合可以产生任何药物单独都无法达到的效果（von Maltzahn 等人 2011）。 Alaboud 和 Coles (2019) 介绍了一种有限的药物计划案例，其目标是在患者体内维持单一药物的水平。他们的工作使用 PDDL + (Fox 和 Long 2006) 来模拟药物的非线性效应，假设它遵循指数衰减曲线，由药物半衰期参数化（医学中的常见假设）。最近，我们描述了一种更一般的情况，其中计划过程考虑了多种药物、任意非线性效应以及药物和身体相互作用的生化特性；这些都是从患者安全和实现
