XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System一连串
联合标准化委员会引信/引爆系统
引信（引信系统）。一种物理系统，用于感知目标或响应一个或多个规定条件，例如经过的时间、压力或命令，并启动一连串射击或引爆弹药的有效载荷。安全和保险是引信的主要作用，以防止在到达预定位置或时间之前引爆弹药的有效载荷。
2024多云安全性报告
主动保护云的另一个关键工具 - 本机应用程序和基础架构是攻击路径分析，通常是通过云安全姿势管理（CSPM）解决方案提供的。理解攻击路径分析使组织能够在攻击者可以利用它们之前识别和补救环境中的关键风险，例如错误的配置，脆弱性，权限和敏感数据。将这些风险视为一连串的漏洞和错误配置，这些风险在隔离时似乎是无害的。但是，当它们被CSPM工具浮出水面并合并到攻击路径中时，组织可以查看每种风险的全部影响并积极进行补救。
统计分析与数据挖掘应用手册
“今天，我们还没有达到赫伯特·乔治·威尔斯多年前预测的水平，但社会正因需要而越来越接近这一水平。全球企业和组织被迫使用统计分析和数据挖掘应用程序，这种形式结合了艺术和科学——直觉和专业知识，用于收集和理解数据，以便建立准确的模型，真实地预测未来，从而做出明智的战略决策，从而采取正确的行动，确保成功，以免为时已晚……今天，计算能力与读写能力一样重要。正如约翰·埃尔德喜欢说的：“去数据挖掘吧！”它确实节省了大量的时间和金钱。对于那些有耐心和信心度过业务理解和数据转换早期阶段的人来说，一连串的结果可能是非常有益的。”
![arXiv:2209.03956v1 [q-bio.NC] 2022 年 7 月 17 日](/simg/7\78b9783c41970cf7d752a579b54ae9f4bb2a7c6f.webp)
arXiv:2209.03956v1 [q-bio.NC] 2022 年 7 月 17 日
更新 虽然这份报告是在 2018 年发布的，它所基于的研讨会是在 2017 年举行的，但最近发生的事件表明它值得提出来。特别是在 2022 年春天，一位谷歌工程师声称他们的“大型语言模型”之一 LaMDA 是有知觉的，甚至是有意识的。这在科学和大众媒体中引起了一连串的评论，其中一些评论很有趣也很有见地，但几乎所有人都不知道之前对这些主题的考虑以及对机器意识的研究历史。因此，我们正在提供一份略微更新的报告版本，希望它能为当前的辩论提供有用的背景，并能够提供更明智的评论。虽然这份材料已经有五年的历史了，但它的技术要点仍然有效且最新，但我们通过添加一些脚注来强调最近的发展，对其进行了“更新”。
被禁止入狱 - Chicago Unbound
没有哪项新冠疫情刺激方案像多轮无附加条件的现金支付那样引起公众关注。第一轮支票由国会于 2020 年 3 月批准，在政治上取得了巨大成功，以至于特朗普总统坚持在邮件中附上一封私人信件；1 第二轮支票于 2020 年 12 月通过，可能已经扭转了参议院的控制权；2 第三轮支票是拜登总统 2021 年初立法议程的核心。3 每一轮支票都是在一连串的综合立法中通过的，在高度两极分化的国家环境中，这种情况越来越常见。4 在通过立法和分配刺激计划的巨大时间和后勤限制下，国会依靠税法和美国国税局 (IRS) 在疫情期间向数百万美国人紧急支付款项。5
强大且安全的人工智能
无论在设计和开发上投入了多少时间和精力，所有系统都会在某个时候失效。人工智能系统也不例外，容易出现意想不到的、有时甚至是惊人的故障模式。一些故障表明系统组件的脆弱性，例如小贴纸会阻止自动驾驶汽车的感知系统识别停车标志 [1] 。其他故障则表明攻击者如何利用人工智能的新界面来导致故障，例如社交媒体“喷子”通过一连串种族主义语言改变人工智能聊天机器人的个性 [1], [2] 。还有一些故障凸显了系统缺乏多功能性，例如当你的智能扬声器无法回应带有口音的朋友的声音时。即使是在严格控制的开发、实验室和测试环境中操作，能力强且意图良好的开发人员也会无意中创建跨领域和用例的易发生故障的系统。我们如何才能为复杂且模糊的环境（例如国家安全领域）构建强大且安全的人工智能系统？在这些环境中，故障的潜在后果可能是灾难性的。
指挥与控制概念
伊拉克安巴尔省，2007 年夏（图 2）：一名陆军上尉接近一个村庄，据报告，该村庄昨晚发生了叛乱活动。上尉手持一张专为欧洲平原高强度常规战争设计的组织和装备表，必须创新和适应。几十年前，规划人员预测了军官的需求，并建立了一个 C2 系统，该系统将为他服务，将他与上级总部、下属排长以及支援火炮和迫击炮联系起来。现在，在村庄的边缘，当他和他的司机在路上搜寻简易爆炸装置 (IED) 时，上尉有完全不同的要求。他需要咨询当地的酋长和市政官员。由于他不会说太多阿拉伯语，所以他需要一名翻译。他想与当地的毛拉保持联系——毛拉是一位有影响力的人，他的善意远比一连串的自行火炮更有力量。上尉还担心一支医疗小组
福克纳《我弥留之际》中的经济
Aurélie Guillain 图卢兹-让·饶勒斯大学 在《我弥留之际》一书中，约翰·T·马修斯认为，尽管福克纳的现代主义小说在许多关键方面不同于无产阶级小说，但它所描绘的人物在一定程度上是由 20 世纪 20 年代美国现代经济的紧张和矛盾所定义的。事实上，《我弥留之际》对叙事中发生的经济交易进行了极为细致的记录：每一笔盈亏都记录得一丝不苟，提醒读者，邦德伦一家是一个紧张的经济单位，同时也是哀悼母亲去世的忧郁声音的不和谐合唱团。此外，书中经常将节约使用资源的人物与肆意浪费的人物进行对比：塔尔一家似乎体现了明智的节俭和务实的态度，而邦德伦一家无休止地推迟安葬艾迪，则是一个代价高昂的过程，其中似乎有逃避经济计算合理性的自我毁灭力量在起作用。理性主体最大化利润、最小化损失（Godbout）的“经济人”模型似乎并不适用于邦德伦一家在空间或精神上的游荡，对于他们来说，失去母亲引发了一连串自我造成的损失。
大脑与处理局部依赖关系相关...
统计学习是指从环境中提取规律的隐性机制。许多研究已经调查了统计学习的神经基础。然而，大脑如何根据先前（隐性）学习对听觉规律的违反做出反应需要进一步研究。在这里，我们使用功能性磁共振成像 (fMRI) 来研究基于学习到的局部依赖性处理不规则事件的神经相关性。呈现了一连串连续的声音三连音。受试者不知道，三连音要么是 (a) 标准三连音，即以高概率声音结尾的三连音，要么是 (b) 统计偏差三连音，即以低概率声音结尾的三连音。参与者 (n = 33) 在扫描仪外经历了学习阶段，然后进行了 fMRI 会话。统计偏差的处理激活了一组区域，包括双侧颞上回、右侧深额岛叶（包括外侧眶额皮质）和右侧运动前皮质。我们的结果表明，统计学习范式中局部依赖性的违反不仅会涉及感官过程，而且让人联想到音乐和语言中局部句法结构处理过程中的激活模式，反映了统计学习背景下预测编码所需的在线适应。