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元宇宙及其对人类和数字的影响......
1 僵尸网络是被劫持的计算机设备的网络，用于进行各种诈骗和网络攻击。科技公司和网络犯罪分子利用僵尸网络窃取存储在个人计算机上的私人信息，并跟踪他们在计算机上的操作（Yimu 和 Shangdong，2020 年，第 24 页）。
2022-23 年过渡报告：不同寻常的业务
大量财务绩效指标较弱的公司可以持续获得廉价（通常是补贴）信贷。向脆弱公司提供这种常青贷款令人担忧，因为僵尸公司（陷入困境但由于持续获得廉价资金而避免违约的负债公司）会对健康公司产生负面溢出效应。事实上，当实力雄厚的公司在僵尸公司较多的行业运营时，它们的投资、收入和就业都会减少。这种负面溢出效应在价值链上尤为明显，加剧了全球供应链中断的经济影响。资本不足和国有银行有更强的动机支持僵尸公司，破产框架薄弱的国家的银行也是如此。
2022-23 年过渡报告：不同寻常的业务
大量财务绩效指标较弱的公司可以持续获得廉价（通常是补贴）信贷。向脆弱公司提供这种常青贷款令人担忧，因为僵尸公司（陷入困境但由于持续获得廉价资金而避免违约的负债公司）会对健康公司产生负面溢出效应。事实上，当实力雄厚的公司在僵尸公司较多的行业运营时，它们的投资、收入和就业都会减少。这种负面溢出效应在价值链上尤为明显，加剧了全球供应链中断的经济影响。资本不足和国有银行有更强的动机支持僵尸公司，破产框架薄弱的国家的银行也是如此。
循环中的僵尸？人类信任不值得信赖的人工智能顾问做出道德决策
值得信赖（Jobin 等人，2019 年）。例如，美国政府推进“可信赖人工智能的开发和使用”（国家人工智能计划办公室，2021 年）。同样，欧盟也制定了“可信赖人工智能的道德准则”（欧盟委员会，2019 年）。可信度被认为是人工智能赢得信任的必要条件，而信任反过来“也是人工智能在我们的日常生活中得到富有成效和普遍使用所必需的”（IEEE 2017，第 2 页）。虽然从规范的角度来看这种说法是直观的，但它也基于信任需要可信度的经验假设。然而，几乎没有证据支持人工智能的这一论点。本研究的目的是调查用户对人工智能学习道德顾问的可信度有多敏感。人工智能算法已经征服了人员招聘、贷款分配、刑事判决或自动驾驶等领域（Rahwan 等人，2019 年）。它们做出并帮助我们做出至关重要的决策，并实际上已成为道德主体（Whitby，2011 年；Voiklis 等人，2016 年）。特别是，算法可以充当其人类用户的道德顾问，而人类仍然做出决策并对此负责。人类参与算法决策增强了对算法的感知控制，并被发现可以增加信任（Dietvorst 等人，2015 年；Burton 等人，2020 年）。因此，参与其中的人被认为是打造值得信赖的人工智能的基石（欧盟委员会，2019 年）。然而，这种说法假设人类用户不会天真地信任算法，无论算法多么值得信赖，而是会仔细检查其建议，并在出现危险信号时做出自己的决定。对于学习型人工智能而言，训练数据的透明度和完整性是算法值得信赖的最低要求（IEEE，2017 年；Lepri 等人，2018 年；欧盟委员会，2019 年）。人们对算法的一个主要担忧是它们有偏见（Mittelstadt 等人，2016 年；Jobin 等人，2019 年），而透明度可以帮助缓解这一担忧。首先，我们探讨如果用户对算法如何生成建议一无所知，他们是否会信任算法的道德建议。我们的基准是基于公正的人类顾问的判断的人工智能生成的建议。虽然人类的判断是出了名的不透明，但公正的顾问的概念会让人联想到理想的观察者，并让被建议者了解建议是如何产生的（Jollimore，2021 年）。因此，如果用户知道算法是根据公正的人类顾问的判断进行训练的，那么算法对用户来说就比对算法如何生成道德建议一无所知时更加透明。其次，我们研究当算法训练数据的完整性值得怀疑时，用户是否信任算法的建议。具体来说，我们假设许多人不信任被定罪的罪犯的道德建议。事实上，道德判断会受到病态特征的损害（Campbell 等人，2009 ；Jonason et al., 2015 ；Blair, 2017 )，这在犯罪者中很常见。最近也有证据表明，犯罪者的判断相对于平均人群存在偏差（Koenigs et al., 2011 ；Young et al., 2012 ；Lahat et al., 2015 ）。当然，犯罪并不一定源于缺乏道德判断。人们常常知道什么是对的，但仍然做错事。我们仍然可以合理地假设，来自罪犯的训练数据被认为是有偏见的，教育、就业和住房方面的歧视表明了对罪犯的根深蒂固的不信任（Sokoloff & Schenck-Fontaine, 2017 ；Evans et al., 2019 ；Sugie et al., 2020 ）。
与中国有关联的攻击者入侵路由器和物联网设备，用于僵尸网络运营
被调查的僵尸网络的定制 Mirai 恶意软件是自动入侵各种设备的系统的组件。为了招募新的“机器人”，僵尸网络系统首先使用各种已知漏洞利用之一入侵互联网连接设备（请参阅附录 B：观察到的 CVE）。入侵后，受害设备从远程服务器执行基于 Mirai 的恶意软件负载。执行后，负载启动设备上的进程，使用端口 443 上的传输层安全性 (TLS) 与命令和控制 (C2) 服务器建立连接。这些进程从受感染的设备收集系统信息，包括但不限于操作系统版本和处理器、内存和带宽详细信息，以发送到 C2 服务器进行枚举。该恶意软件还会向“c.speedtest.net”发出请求，可能是为了收集其他互联网连接详细信息。一些恶意软件负载会自我删除以逃避检测。
与中国有关联的攻击者入侵路由器和物联网设备，用于僵尸网络运营
被调查的僵尸网络的定制 Mirai 恶意软件是自动入侵各种设备的系统的组件。为了招募新的“机器人”，僵尸网络系统首先使用各种已知漏洞利用之一入侵互联网连接设备（请参阅附录 B：观察到的 CVE）。入侵后，受害设备从远程服务器执行基于 Mirai 的恶意软件负载。执行后，负载启动设备上的进程，使用端口 443 上的传输层安全性 (TLS) 与命令和控制 (C2) 服务器建立连接。这些进程从受感染的设备收集系统信息，包括但不限于操作系统版本和处理器、内存和带宽详细信息，以发送到 C2 服务器进行枚举。该恶意软件还会向“c.speedtest.net”发出请求，可能是为了收集其他互联网连接详细信息。一些恶意软件负载会自我删除以逃避检测。
经济僵尸化？评估法国政府在新冠疫情封锁期间的支持效果
本文评估了在卫生危机期间，由于政府部门向企业提供无条件财政支持，法国经济出现僵尸化的风险。我们基于局部均衡模型建立了一个简单的理论框架，以模拟大量法国企业面临的流动性和偿付能力压力，并评估政府支持措施的影响。模拟结果表明，这些政策帮助健康但流动性不足的企业抵御了疫情带来的冲击。此外，分析没有发现“僵尸化效应”的证据，因为政府支持并没有过度惠及生产率较低的企业。
经济僵尸化？评估法国政府在新冠疫情封锁期间的支持效果
9 参见 Hamilton ( 2020 )。请注意，在估计该过程之前，我们将所有工业生产序列转换为增长率以确保平稳性。根据公式 9 的残差计算的行业特定增强迪基-福勒 (ADF) 检验的所有 p 值均小于 10%（其中 99% 低于 5% 的阈值），表明 AR(1) 分量或月度虚拟变量已考虑到工业生产增长时间序列中存在的自相关性。
经济僵尸化？评估法国政府在新冠疫情封锁期间的支持效果
9 参见 Hamilton ( 2020 )。请注意，在估计该过程之前，我们将所有工业生产序列转换为增长率以确保平稳性。根据公式 9 的残差计算的行业特定增强迪基-福勒 (ADF) 检验的所有 p 值均小于 10%（其中 99% 低于 5% 的阈值），表明 AR(1) 分量或月度虚拟变量已考虑到工业生产增长时间序列中存在的自相关性。
柔佛州拉美士保护森林中选定的僵尸蚂蚁真菌的 DNA 条形码
冬虫夏草属是一属昆虫病原真菌，由于其多样化的生态作用和有希望的生物医学应用，近年来受到越来越多的关注。然而，冬虫夏草属的物种多样性仍然未知，尤其是在马来西亚半岛。这项研究使用 SSU 和 tef 的 DNA 条形码技术来鉴定 Hutan Simpan Labis（西 Endau-Rompin）中存在的感染蚂蚁的冬虫夏草属的种类。此外，本研究还旨在记录所选冬虫夏草属的有性和无性形态。初步的 SSU 和 tef DNA 结果和形态学表明，Hutan Simpan Labis 中的样本最有可能是 O. cf. unilateralis。这项研究生成了第一个 SSU 和 tef DNA 序列，并报告了 Hutan Simpan Labis 中冬虫夏草属的真菌形态。