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基因组编辑的理由和关于人类身份的形而上学本质主义
生物伦理学的标准观点区分了可能伤害或使特定个体受益的“影响个人”干预（例如通过基因组编辑）和决定哪个个体诞生的“影响身份”干预（例如通过基因选择）。斯帕罗对过去几十年来有关生殖技术争论的核心假设之一提出了质疑。他认为，对人类胚胎的直接基因改造不应归类为“影响个人”，而应归类为“影响身份”，因为在可预见的未来，任何基因组编辑“几乎肯定”涉及创建和编辑多个胚胎，以及通过植入前基因诊断选择“最佳”胚胎。斯帕罗还认为，“影响个人”和“影响身份”干预之间的区别具有至关重要的伦理意义：“我们选择胚胎的理由比我们修改胚胎的理由要弱”（Sparrow 2022 ）。因此，他将基因组编辑归类为“影响身份”的干预，并得出结论，即使人们认为增强是道德义务，也没有理由要求制定法律来增强。在这篇评论文章中，我们更进一步质疑了有关生殖技术的生物伦理辩论中的核心假设。我们认为，“影响个人”和“影响身份”干预之间的区别是基于一种值得怀疑的物质起源本质主义。对这种本质主义的人类身份方法的质疑使得我们可以将基因组编辑和基因选择视为比标准方法中更相似的东西。它
揭示还是隐藏？雇主在劳动力市场上学习...
雇主学习如何影响研究科学家市场人才的分配？我使用40,000博士学位的计算机科学博士学位（CS）的工作历史与其科学出版物和专利措施相匹配。CS会议的作者将研究人员在次年转移到顶级科技公司之一的可能性，控制其起源公司和经验，这意味着在更有生产力的工人与更有生产力的公司之间的匹配过程中，公众学习起着强大的作用。 许多高质量的论文伴随着相关的专利申请，但该申请是私人信息18个月。 此类论文的作者在次年中不太可能向公司阶梯上升，但正如雇主工资设置模型所预测的那样，更有可能在三年内成为顶级公司。 i估计该模型的结构版本，发现如果雇主没有从phd后研究中了解工人，那么早期计算机科学家的科学出版物将减少16％。 披露专利申请的速度更快将增加1％的创新，这是由于更快的正分类匹配速度驱动的。将研究人员在次年转移到顶级科技公司之一的可能性，控制其起源公司和经验，这意味着在更有生产力的工人与更有生产力的公司之间的匹配过程中，公众学习起着强大的作用。许多高质量的论文伴随着相关的专利申请，但该申请是私人信息18个月。此类论文的作者在次年中不太可能向公司阶梯上升，但正如雇主工资设置模型所预测的那样，更有可能在三年内成为顶级公司。i估计该模型的结构版本，发现如果雇主没有从phd后研究中了解工人，那么早期计算机科学家的科学出版物将减少16％。披露专利申请的速度更快将增加1％的创新，这是由于更快的正分类匹配速度驱动的。
引用：Monsi Tombari Pius。等。 “与上学大学的患者相关的细菌病原体的患病率和抗生素图
5。Okogeri EI。等。 “尼日利亚临床标本中的klebsiella种类的扩展光谱β-内酰胺酶基因（SHV，TEM，CTX-M和OXA）的横断面研究”。 《美国医学科学杂志》 8（2020）：180-186。Okogeri EI。等。“尼日利亚临床标本中的klebsiella种类的扩展光谱β-内酰胺酶基因（SHV，TEM，CTX-M和OXA）的横断面研究”。《美国医学科学杂志》 8（2020）：180-186。
人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全，很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型（例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法）的角度来讨论计算生物安全，以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上，而不是抽象的假设可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长，这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式，就像经典方法一样。
人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全，很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型（例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法）的角度来讨论计算生物安全，以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上，而不是抽象的、假设的可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长，这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式，就像经典方法一样。
重大企业 - 上学上的作品 - ...
摘要马来西亚在数字化和技术增长方面的目标受到该国中学生对科学和技术部门的兴趣的减少而严重挑战。以这一有关趋势的激励，本研究旨在评估目标机器人技术研讨会如何增强学生对科学技术领域的兴趣和信心，从而为该国的长期教育和经济目标做出了贡献。进行了为期一天的机器人研讨会，其中涉及60名中学生，并进行了术前和后图调查评估参与者对科学和技术的知识，兴趣和信心水平。特定于性别的分析强调了男女参与者在兴趣水平后的狭窄差距，强调需要采取有针对性的干预措施来增强女性参与科学和技术活动。该研究的贡献在于证明参与者之间知识，兴趣和信心水平的显着提高，强调了机器人教育在STEM领域的热情和能力的潜力。这些发现为教育者和政策制定者提供了宝贵的见解，以通过有效的教育干预措施为数字时代的需求做好准备。关键字：机器人教育，STEM，21世纪技能，中学参与介绍数字技术和机器人的出现已成为当代教育的改变游戏规则，完全改变了传统的教学方法并在各个领域中显着改善了学习结果。教育的这种转变在以迅速的技术进步和数字化为标志的时间内将数字技术和机器人技术纳入教育环境中，具有培养学生创造力，批判性思维和解决问题能力的巨大潜力（Acker等，2023； Connolly等，20222）。
在风险地形上学习敏捷运动
摘要 - 四倍的机器人通过强化学习在各种地形上表现出了显着的能力。然而，在存在稀疏的立足点和危险的地形（例如步进石材和平衡梁）的情况下，需要精确的脚部放置以避免跌倒，经常使用基于模型的方法。在本文中，我们表明端到端的强化学习还可以使机器人能够通过动态动作遍历风险的地形。为此，我们的方法涉及培训一项通才政策，以实现无序和稀疏的垫脚石的敏捷运动，然后通过将其可重复使用的知识从中转移到更具挑战性的地形上。鉴于机器人需要在这些地形上快速调整其速度，我们将任务作为导航任务而不是常用的速度跟踪，从而限制了机器人的行为并提出探索策略来克服稀疏的奖励并实现较高的健壮性。我们通过在Anymal-D机器人上进行模拟和现实实验来验证我们提出的方法，从而达到峰值前进速度≥2。5 m/s在稀疏的垫脚石和狭窄的平衡梁上。视频：youtu.be/z5x0j8oh6z4
人工智能背景下的意识本质：重新定义人与技术的关系 Izuchukwu Kizito Okoli* 和 Osita Gregory Nnajiofor* https://dx.doi.org/10.4314/ujah.v25i1.1 摘要 人工智能 (AI) 背景下的意识本质提出了一个需要分析和进一步探索的问题。本研究旨在通过研究意识与 AI 的交集（包括形而上学含义和考虑）来重新定义人与技术的关系。主要目标是在 AI 的背景下定义意识，评估 AI 表现出意识的潜力，研究对人类体验的形而上学含义，并探索伦理层面。研究结果表明，意识涉及自我意识、感知、意向性和主观体验。虽然 AI 可以实现高级认知能力，但高阶意识的存在仍然不确定，这引发了关于主观意识本质的形而上学问题。意识难题凸显了连接物理过程和主观体验的挑战，强调了形而上学考虑的必要性。本文还探讨了人工智能集成的伦理影响及其对人类体验的影响。建议包括进一步研究人工智能中的意识、
人工智能背景下的意识本质：重新定义人与技术的关系 Izuchukwu Kizito Okoli* 和 Osita Gregory Nnajiofor* https://dx.doi.org/10.4314/ujah.v25i1.1 摘要 人工智能 (AI) 背景下的意识本质提出了一个需要分析和进一步探索的问题。本研究旨在通过研究意识与 AI 的交集（包括形而上学含义和考虑）来重新定义人与技术的关系。主要目标是在 AI 的背景下定义意识，评估 AI 表现出意识的潜力，研究对人类体验的形而上学含义，并探索伦理层面。研究结果表明，意识涉及自我意识、感知、意向性和主观体验。虽然 AI 可以实现高级认知能力，但高阶意识的存在仍然不确定，这引发了关于主观意识本质的形而上学问题。意识难题凸显了连接物理过程和主观体验的挑战，强调了形而上学考虑的必要性。本文还探讨了人工智能集成的伦理影响及其对人类体验的影响。建议包括进一步研究人工智能中的意识、
在混乱且高度可编程的量子模拟器上学习，验证和删除错误
，如果我不突出我从东方加州理工学院的理论伪顾问Soonwon Choi突出显示。suonwon于2020年初开始与我们的团队合作，这个联盟一直非常富有成果，并且一直持续到今天。此外，我应归功于我与我分享了紧密合作伙伴关系的很快的学生。丹尼尔·马克（Daniel Mark）具有能够为我提出的任何问题提供答案，并能够从薄空气中发明理论证明和数值分析技术。他深厚的分析知识极大地提高了许多项目。Zhuo Chen是我对大约基准测试项目的不断伴侣，这是我博士学位最复杂的数量级。当我不断地欺骗他进行更多（和更大的）模拟时，他通过他的无与伦比的数字能力，他的奉献精神和耐心使他从字面上实现了整个工作。
我们在街上学到的知识：从行业角度来看的人类机器人互动
公共空间中商业机器人的存在日益增加，促使人类机器人相互作用（HRI）社区的研究探索了现实世界中的相互作用（例如，参见[9，10，13]）。这些研究强调了与受控实验室环境相比，位置HRI的复杂性。同时，要了解商业机器人的发展及其与学术HRI目标的区别正在进行中（例如[12]，[6]）。本报告通过研究了一家开发自主送货机器人的公司的三项访谈的见解，从而为这些兴奋而做出了贡献，该公司是FRST作者的博士学位研究项目的一部分，它探索了与公共空间中商业技术的相互作用。访谈涵盖了诸如机器人设计的主题，例如开发