摘要 战争研究正在发生变化。以人为中心的方法正受到越来越多的挑战,现在有许多研究正在探索战争对环境的影响。尽管这种研究极其重要,但它可能会强化人类/自然二元论,因为它在认识论上将对环境造成的损害与对“我们”造成的损害区分开来。我们需要的是更综合的分析,研究战争影响人类与超人类世界之间的联系和关系的多种方式。此外,令人惊讶的是,环境社会学很少关注战争,因此这种分析在很大程度上仍然缺失。这篇跨学科文章旨在解决这些差距,从而为战争学术和环境社会学做出新的贡献,通过特别关注人与鸟的关系,突出战争的多层次关系动态——并询问战争对它们的影响。它还旨在为社会生态系统 (SES) 研究做出原创贡献。通过讨论战争(SES 研究中被忽视的现象)如何破坏和加强人与鸟类的关系(包括听觉方面),并将这些关系定义为构成 SES 的众多连接层之一,本文提供了一种探索这些系统内关联性的不同方式。
供应链管理是协调从原材料到最终客户的供应和产品流动过程中涉及的所有活动。这种流动可能会因各种事件而中断,例如自然灾害、政治冲突和流行病。由于供应链的相互关联性,中断可能会导致商业世界陷入混乱。利益相关者,包括客户、投资者、员工、监管机构和供应商,最终将判断公司如何应对。COVID-19 大流行导致经济放缓,导致大规模裁员和产量下降,因为世界各地的办公室、商店和工厂关闭。这引发了多米诺骨牌效应,最终将摧毁供应链。许多人担心支出会减少,但随着消费者行为的改变,大流行只是改变了需求。消费者不再外出就餐,而是囤积食品杂货在家做饭。然而,许多消费者看到的是杂货店货架空空如也,因为制造商很难将产品转移到最需要的地方。例如,由于酒店、学校、咖啡店和餐馆关闭,奶农在疫情爆发的最初几个月里,由于无法将产品从餐饮客户转移到零售商,不得不倾倒数百万加仑的牛奶。与此同时,尽管可用资源减少,但工厂仍加大了产量,以满足对个人防护用品的巨大需求
摘要:目的:本项科学研究旨在对科学和文化话语中形成的人工智能的积极和消极特征提供哲学解释。需要注意的是,研究目标并不集中在通常的分析上,以确定人工智能潜力的优缺点。对人工智能现状的哲学解释是在这个潜在的全球社会文化现象的优势中寻找其消极方面,在劣势中寻找其积极方面。方法:本研究采用了一般的科学、文化和哲学方法。一个明显的特征是哲学和方法论的逆转原则——传统知识研究活动与创新人工智能之间的反向(在某些情况下是反比)相互作用。结果:根据研究结果,提出了一种通过辩证对立和协同作用的棱镜来评估人工智能优缺点的格式。人工智能的科学哲学分析模型由价值论、认识论、方法论和本体论特征构成。科学创新性:人工智能工具与新人文范式创新社会观念的关联性是一个有前途的研究领域。在现代科学的世界图景中,人工智能的地位处于世界观验证阶段,因此这种创新的前景
摘要 中微子振荡是基本粒子物理中的一个重要物理现象,它的非经典特性可以用Leggett–Garg不等式来揭示,表明它的量子相干性可以在天体物理长度尺度上维持。在本文中,我们通过量子相干性的非局域优势(NAQC)、量子导引和Bell非局域性来研究实验观测到的中微子振荡的量子性度量。从不同的中微子源,分析了不同能量的反应堆和加速器中微子集合,例如大亚湾(0.5 km和1.6 km)和MINOS(735 km)合作。与理论预测相比,用实验表征了两味中微子振荡的NAQC。它随着能量的增加表现出非单调的演化现象。此外,研究发现,NAQC 的量子关联性比量子操纵和贝尔非局域性更强,甚至达到公里量级。因此,对于实现 NAQC 的任意二分中微子味态,它也必须是一个可操纵的贝尔非局域态。该结果可能为中微子振荡在量子信息处理中的进一步应用提供新的见解。
艾森教授是一位博览群书的能源法学者,对美国和欧洲的能源法有着深入的了解。阅读《法律与可再生能源高级导论》有助于您了解这些司法管辖区中新兴能源法的多学科性质,因为各国和世界都在向低碳能源系统过渡。本书出版于一个重要的时期,鉴于能源法的多学科性质,了解能源法变得更加重要,而不像以前那样根据能源类型将法律分为不同的部分。多种触发因素促使各国和各州探索可再生能源,包括气候变化的威胁、能源不安全和化石燃料发电厂的广泛污染。现代生活几乎没有不依赖于可靠、负担得起且现在可持续的能源的可用性。虽然基本电力供应在政治上始终很重要,但气候变化的迫切需要、减少污染的影响以及各国对能源安全的需要,已将可再生能源政策推到了政治议程的首位。当前的俄罗斯-乌克兰战争及其对全球天然气价格的影响就是能源部门问题的重要性和相互关联性的例子。同样,气候变化缔约方大会一再呼吁各国限制和扭转
摘要:在食品和农业技术中,图像处理技术的使用具有极好的指示和关联性。这些视觉图像是重要的信息来源。水果分类已成为重要的应用之一,不仅可以在超市和杂货店使用,还可以供农学家检测疾病并制定不同的方法以确保这些疾病不会在下一次收获中发生。为了解决这些已发现的问题,水果分类和识别这些疾病。我们确定了通常用于解决蔬菜和水果分类和识别疾病的不同方法。我们使用调查的图像处理技术进行水果疾病检测、分割和分类。我的项目中使用的方法能够区分不同类型的柑橘类水果及其在颜色和质地上非常相似的疾病。随着技术的扩展,对解决生活方式任务的需求不断增加。我们知道冷藏是储存食物最常用的技术,它通过降低食物中细菌的繁殖率来发挥作用。通过这个项目,我们展示了解决水果腐败问题的可能性,并通过技术帮助通过连续感应发现腐败。我们扩展了一种使用与 Arduino 相关的传感器 MQ135 传感器检测水果腐败的方法。研究结果显示,水果的新鲜度和质量得到了支持。通过在 LCD 屏幕上向用户显示结果,将使用视觉媒体向购买者传达有关水果腐败的知识
基于人工智能的多维数据库技术是一项新技术。该技术可以实现多模态数据(非结构化数据、半结构化数据、结构化数据)的分布式存储,同时还可以将数据以超立方体的形式存储,并对数据进行实时的多维分析和查询。传统的多维数据库直接从二维表中提取维度信息,没有考虑维度信息之间的关联性。因此,结合人工智能技术,可以实现多模态数据的关联分析,自动生成维度信息。具体而言,针对商业智能(BI)领域对多维数据高效分析、存储和处理的需求,开展基于人工智能的多维数据库技术应用研究,实现多领域异构数据的统一采集,高效、实时、自动标注、聚类,数据信息智能提取及语义关联,超立方体存储和在线分析OLAP、在线分析处理等。设计基于人工智能的多维数据库原型系统,满足海量数据智能分析处理需求。系统学习用户的查询行为模式和数据特征。通过内置机器学习算法构建立方体数据模型。持续进行模型优化,针对特定用户精准生成查询结果。通过分布式算法引擎、混合在线分析处理、分布式存储引擎等人工智能功能模块,整合多源异构数据资源,实现数据关联、智能学习、推理和预测,为管理决策端和业务运营端提供更加完善、可靠的预测决策服务。
摘要:(1)背景:脑连接异常与精神疾病之间的关联性不断被研究并逐渐被认识到。脑连接特征在识别患者、监测精神健康疾病和治疗方面变得极其有用。利用基于脑电图(EEG)的皮质源定位以及能量景观分析技术,我们可以对经颅磁刺激(TMS)引起的脑电信号进行统计分析,以高时空分辨率获得不同脑区之间的连接。(2)方法:在本研究中,我们利用能量景观分析技术分析了在三个位置,即左侧运动皮层(49 名受试者)、左前额叶皮层(27 名受试者)和小脑后部或小脑蚓部(27 名受试者)施加TMS 后基于脑电图的源定位α波活动,以揭示连接特征。然后,我们进行两个样本 t 检验,并使用 (5 × 10 − 5 ) Bonferroni 校正 p 值案例来报告六个可靠稳定的特征。 (3) 结果:小脑蚓部刺激引发了最多数量的连接特征,而左运动皮层刺激引发了感觉运动网络状态。总共发现并讨论了 29 个可靠、稳定的连接特征中的 6 个。 (4) 结论:我们将以前的发现扩展到医疗应用的局部皮层连接特征,作为未来密集电极研究的基础。
奖励动机通过中脑边缘系统、海马和皮质系统之间的相互作用(编码期间和编码后)来增强记忆。这些分布式神经回路的发展变化可能导致奖励动机记忆和潜在神经机制的年龄相关差异。跨物种研究的综合证据表明,青春期皮质下多巴胺信号增加,这可能导致奖励事件的记忆表征比平凡事件更强,以及潜在皮质下和皮质大脑机制的贡献随年龄变化而变化。在这里,我们使用 fMRI 来检查奖励动机如何影响支持两性人类参与者从童年到成年的长期联想记忆的“在线”编码和“离线”编码后大脑机制。我们发现,奖励动机导致 24 小时后联想记忆的年龄不变增强和非线性年龄相关差异。此外,奖励相关的记忆益处与年龄变化的神经机制有关。在编码过程中,随着年龄的增长,前额皮质 (PFC) 和腹侧被盖区 (VTA) 之间的相互作用与更好的高奖励记忆的关联性会更大。编码前到编码后,前海马和 VTA 之间的功能连接变化也与更好的高奖励记忆有关,但在年轻时更是如此。我们的研究结果表明,支持奖励动机记忆的离线皮层下和在线皮层大脑机制的贡献可能存在发育差异。
数十年的社会科学研究已经记录并探索了科学、技术和社会之间的相互关联性。多种理论框架表明,通过更广泛地吸纳新的声音和观点,有可能将这一相互塑造的过程引向期望的结果,远离不期望的结果。2010 年,一群研究人员、教育工作者和政策实践者建立了专家与公民科学技术评估 (ECAST) 网络来实施这些框架。在过去的十年中,ECAST 开发了一种创新和反思的参与式技术评估 (pTA) 方法,以支持不同技术、社会和政治背景下的民主科学政策决策。该方法的反思性质导致了持续的创新和迭代改进。当前的 ECAST pTA 方法包括三个参与阶段:1) 问题框架;2) ECAST 公民审议;3) 结果与整合。该方法具有适应性和可复制性,已为各种科学技术问题以及从地方到国家和国际治理规模的决策提供了输出。ECAST 的分布式网络模型还通过不断变化的社会政治环境促进了独立性、连续性和可持续性。在本文中,我们详细介绍了 ECAST pTA 方法的现状;分享了小型案例研究,以说明促使新方法创新的情况;并提出了进一步发展和将 pTA 融入民主科学政策决策的愿景。