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时间问题
20 世纪 20 年代，量子力学的发现彻底改变了我们对宇宙的理解。这一非直觉的开创性理论以能量和角动量的量子本质为基础。电子不能拥有任何能量，其能量只能取离散值。因此，不确定性原理确保我们不可能同时了解物理系统的所有信息——我们对粒子位置的了解越多，对其动量的了解就越少。突然之间，粒子系统可以存在于状态叠加中，似乎只在观察时“决定”一种状态。然而，尽管量子力学的性质非常奇怪，但在迄今为止进行的每项实验中，它似乎都是正确的。与此同时，另一种新的物理理论正在改变我们理解世界的方式。爱因斯坦的广义相对论将时间和空间重新定义为同一时空结构的组成部分。当存在能量或物质时，时空本身会弯曲和移动，从而产生我们所观察到的引力。因此，我们了解到时间是相对的，时间流逝的速度因观察者的不同而不同。广义相对论的预测，包括黑洞和弯曲光路的存在，也已得到实验的证实。最近，LIGO/Virgo 合作观测到了第一道引力波——由巨大黑洞旋转引起的时空波——这是广义相对论的另一个重要预测[1]。随着实验增加了我们对这两种理论准确性的信心，物理学家们开始寻找一种能够将两者结合起来的更完整的物理理论。所谓的“万物理论”旨在同时解释所有基本力。然而，100 年后，很明显，建立和测试这样的理论并不容易。这是因为这两种对自然的描述存在一系列根本性的核心矛盾。在本文中，我将重点讨论其中一个核心矛盾——时间问题。也就是说，广义相对论将时间描述为相对的，根据观察者而变化和转移。没有绝对时间，也没有通用参考系。但量子力学的汉密尔顿描述使用时间作为绝对背景。在量子力学中，概率被分配给在某些时刻进行的测量，这些测量由系统外部的时间坐标判断。虽然量子系统中存在位置和动量的干扰替代方案，但没有干扰
ISSN 1846-6168（印刷本），ISSN 1848-5588（在线本） 主题评论 https://doi.org/10.31803/tg-20210914162640 收稿日期：2020-09-14，接受日期：2021-12-09
Darko Lugonja、Mladen Jurišić、Ivan Plaščak、Ivana Zbukvić、Danijela Glavica-Tominić、Ivan Krušelj、Dorijan Radočaj* 摘要：本研究分析了智能农业发展与农业食品部门可持续数字化转型 (DT) 之间的联系的重要性。DT 的可持续性取决于许多复杂的组成部分，尤其是信息和通信技术 (ICT) 和经济系统。该领域研究数量的增加表明了其复杂性和相互依赖性。在过去几十年的创新中，ICT、人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 显著影响了人类活动的各个方面。这包括全球发展背景下迅速变化且难以预测的农业部门，表明需要应对这些挑战。DT 的全球趋势涵盖了所有部门，为智能农业对可持续 DT 的贡献开辟了空间，也为我们面临的每个挑战找到了合适的“量身定制的解决方案”。关键词：人工智能 (AI)；数字化转型 (DT)；信息和通信技术 (ICT)；物联网 (IoT)；智慧农业 1 引言 物联网 (IoT) 在包括农业在内的所有领域的扩展导致了万物互联 (IoE) 的新概念 [1]。智慧城市和智慧村庄作为一个发展中的概念，要求采取整体和多学科的方法应对包括农业领域在内的所有新技术和新范式的挑战。智慧城市和/或农村社区在可持续数字化转型 (DT) 发展方面的趋势表明了发展的重要性，也表明了系统与基础设施之间联系的影响。Håkansson [2] 指出，在智慧城市发展中，系统、“量身定制”和可持续地应用信息和通信技术 (ICT) 非常重要，同时要牢记所有利益相关者的重要性和期望，以及他们的需求。O'Grady 等人 [3] 强调了协调所有技术方面的重要性，也强调了它们之间的进一步联系、适当应用和进一步发展的重要性。持续地考虑到变革管理的各个方面，同时也考虑到挑战的复杂性，重点关注农业和DT领域的创新技术贡献，并展示智能农业等新现象的影响。
5G 独立网络的可靠性、单向延迟... - UTUPub
5G 是蜂窝网络的第五代技术标准。它有三个主要应用需求，即增强移动宽带 (EMBB)、大规模机器类型通信 (MMTC) 和超可靠低延迟通信 (URLLC)。URLLC 是一项非常具有挑战性的需求，具有严格的可靠性和延迟要求。到 2022 年，它已得到高度规范，5G 供应商将在不久的将来开始实现基本的 URLLC 功能。本论文的动机是找到方法来测量 5G 独立 (SA) 网络在关键 URLLC 性能指标上的表现，分析和可视化这些测量结果，找出某些网络行为的原因，并估计不同的 URLLC 功能在实施时会产生什么样的影响。此外，另一个动机是找到一种方法来检测数据包丢失及其背后的原因，因为数据包丢失会严重损害可靠性，在部署 URLLC 功能之前应将其最小化。为了测量 5G SA 网络的性能，确定了四种不同类型的测试用例，其中生成了 URLLC 类型的网络流量。在 5G 小区的良好覆盖和不良覆盖下进行静态测试，在连接到同一 5G 小区时从良好覆盖移动到不良覆盖进行移动性测试，以及在切换测试中更改 5G 小区。所有测试均在 5G 现场验证环境中完成，包括下行链路和上行链路。对于下行链路，小区内的覆盖和移动性对单向延迟没有显著影响。这主要是因为不需要数据包重新传输，否则会增加延迟。这对于移动 URLLC 用例（例如车对万物通信 (V2X)）尤其有前景。上行链路表现要弱得多，主要是因为上行链路资源调度和数据包重传。切换对于下行链路和上行链路都是有问题的，因为小区变化导致延迟短暂但大幅增加。测量中的所有数据包丢失都发生在上行链路传输中，本论文包括一个案例研究，其中导致数据包丢失的不同潜在因素被一致消除。最后，数据包丢失的原因指向用于测试的 5G 芯片组。
LTIMindtree 宣布与 Voicing.AI 建立合作伙伴关系并进行战略投资，Voicing.AI 是一款用于客户参与流程的 Agentic AI 解决方案
新泽西州沃伦、印度孟买 – 2024 年 12 月 4 日：LTIMindtree USA Inc. 是全球技术咨询和数字解决方案公司 LTIMindtree [NSE: LTIM, BSE: 540005] 的全资子公司，该公司宣布建立合作伙伴关系，包括对下一代初创公司 Voicing.AI 进行战略投资。此次合作符合 LTIMindtree 的战略，即 AI 无处不在、万物为 AI、AI 为人人。Voicing.AI 的专有技术为 20 多种语言带来了类似人类的语音功能，具有对话、上下文和情感智能，通常被称为“代理 AI”。LTIMindtree 旨在利用 AI 主导的平台重塑业务流程的未来。这将使他们的客户能够优化成本、降低风险、增强用户体验、解决收入流失问题并增加追加销售机会。 LTIMindtree 将帮助客户将 Voicing.AI 与他们的自定义工具、知识库（结构化或非结构化）、CRM 系统以及领先的呼叫管理平台和系统相结合。Agentic AI 技术完全符合 SOC2、HIPAA 和多层数据安全协议。您可以在此处观看演示视频。LTIMindtree 首席执行官兼董事总经理 Debashis Chatterjee 表示：“我们对 Voicing.AI 的投资旨在重新定义企业如何通过智能自动化和人工智能与客户互动。此次合作和投资不仅凸显了我们对创新的承诺，而且还确保 LTIMindtree 能够抢占先机，利用平台运营中预期的颠覆性变革。”“Voicing.AI 通过推动新的收入增长、个性化客户联系以及促进企业与客户之间的人性化对话，从根本上颠覆了庞大的客户参与市场。 “LTIMindtree 为我们展示了这一负责任的 AI 转型的高度集中的全面愿景，我们很高兴与他们合作，”Voicing.AI 联合创始人 Abhi Kumar 表示。“随着越来越多的企业寻求实现平台运营自动化，我们期待与 LTIMindtree 的全球客户合作，满足日益增长的需求。”关于 LTIMindtree：LTIMindtree 是一家全球技术咨询和数字解决方案公司，通过利用数字技术，帮助各行各业的企业重塑商业模式、加速创新和实现增长最大化。作为 700 多家客户的数字化转型合作伙伴，LTIMindtree 拥有广泛的领域和技术专业知识，帮助在融合的世界中推动卓越的竞争差异化、客户体验和业务成果。LTIMindtree 是 Larsen & Toubro 集团旗下的一家公司，拥有来自 30 多个国家的 84,000 多名才华横溢的创业专业人士，可解决最复杂的业务挑战并实现大规模转型。如需了解更多信息，请访问https://www.ltimindtree.com/。
将神经群体格式与功能联系起来
标题：将神经元群体格式与功能联系起来作者：Douglas A. Ruff 1、Sol K. Markman 1,2、Jason Z. Kim 3、Marlene R. Cohen 1 1 美国伊利诺伊州芝加哥大学神经生物学系 2 美国马萨诸塞州麻省理工学院脑与认知科学系 3 美国纽约州伊萨卡康奈尔大学物理系摘要 具有复杂行为的动物往往比简单生物具有更多不同的大脑区域，而执行多项任务的人工网络往往会自组织成模块 (1-3)。这表明不同的大脑区域发挥着不同的功能来支持复杂的行为。然而，一个常见的观察是，动物感觉、知道或做的任何事情基本上都可以从任何大脑区域的神经活动中解码 (4-6)。如果万物无处不在，为什么还要有不同的区域？这里我们表明，大脑区域的功能更多地与不同类型的信息在神经表征中如何组合（格式化）有关，而不仅仅与这些信息是否存在有关。我们比较了两个大脑区域：中颞区（MT），对视觉运动感知很重要（7，8），以及背外侧前额叶皮质（dlPFC），与决策和奖励预期有关（9，10））。当猴子根据运动和奖励信息的组合做出决策时，这两种类型的信息都会出现在两个大脑区域中。然而，它们的格式不同：在 MT 中，它们是单独编码的，而在 dlPFC 中，它们以反映猴子决策的方式联合表示。一个反映了 MT 和 dlPFC 中信息格式的循环神经网络（RNN）模型预测，操纵这些区域的活动将对决策产生不同的影响。与模型预测一致，电刺激 MT 偏向于视觉运动刺激和受刺激单元的首选方向之间的中间位置的选择（11），而刺激 dlPFC 则产生“赢家通吃”决策，有时反映视觉运动刺激，有时反映受刺激单元的偏好，但绝不会介于两者之间。这些结果与模块化结构通过灵活地重新格式化信息来实现行为目标，从而实现复杂行为的诱人可能性相一致。神经群体反应中不同信息源的格式化在单个神经元中并不明显。长期以来，人们都知道单个神经元的反应反映了多种感觉、认知和/或运动过程。例如，MT 神经元针对视觉运动方向进行调整（7、8、12-14），其反应受到奖励信息（例如与刺激或选择相关的预期奖励）和其他认知过程的调节（通常成倍增加）（15-18）。然而，从单个神经元研究中收集到的已知的调整和调制模式与群体中关于运动方向和奖励信息的多种格式化方式相一致（有时称为表征几何或神经群体几何（19, 20））。之所以出现不同的可能性，是因为即使是相同调整的神经元，也会受到认知过程的异质性调制。通过在对运动方向具有相同调整的神经元中增加一些奖励预期调制量的随机性来模拟这种异质性（图 1A；方法）可以产生运动方向和奖励预期的群体表示，这些表示要么是可分离的（在每个神经元的响应为一维的空间中以不同维度编码；图 1B、C、D），要么是组合的（以相同维度编码；图 1E、F、G）。可分离和组合群体格式之间的差异无法从单个神经元响应中得知，而是来自于奖励预期的调制如何以及是否在整个群体中协调。