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人工智能研究对人类生存安全的考虑（...
本报告以积极的视角，探讨了如何引导技术性人工智能研究，使其更加关注人类作为一个物种的长期生存前景。从消极的角度看，我们询问人类在下个世纪可能面临人工智能发展的哪些生存风险，以及当代技术研究可以按照什么原则来应对这些风险。介绍了假设人工智能技术的一个关键特性，称为优势，它可用于描述人工智能带来的各种潜在生存风险，即使人工智能范式可能会发生变化。然后研究了一组 29 个当代研究方向，以确定它们对生存安全的潜在益处。每个研究方向都通过场景驱动的动机进行解释，并提供现有工作示例以供参考。这些研究方向对社会有各自的风险和好处，这些风险和好处可能在不同程度的影响下发生，尤其是如果在缺乏充分的深思熟虑和监督的情况下部署这些方向的重大发展，则不能保证对生存安全有益。因此，每个方向都伴随着对潜在负面影响的考虑。从更广泛的角度来看，对研究方向的 29 种解释还说明了一种非常基本的方法来讨论和评估研究方向的潜在风险和好处，包括它们对全球灾难风险的影响。这种影响评估方法还远未成熟，但随着人工智能能力的扩展，它似乎值得强调和改进。
取代基因位置对量子信息设备方形染料的过渡偶极矩，差静态偶极子和疏水性之间关系的影响
摘要：表现出激素耦合的有机染料的聚集体具有广泛的应用，包括医学成像，有机光伏和量子信息设备。可以修改染料单体的光学特性，作为染料骨料的基础，以增强激子耦合。Squaraine（SQ）染料对于这些应用的吸光度很强，在可见范围内具有吸引力。先前已经检查了取代基类型对SQ染料光学特性的影响，但尚未研究各种取代基因位置的影响。在这项研究中，使用密度功能理论（DFT）和时间依赖性密度功能理论（TD-DFT）来研究SQ取代的位置与染料聚集系统性能性能的几个关键特性，即差静态偶极子（∆ D），过渡次要次偶极力矩（µ），Hydrophobicition和Hydrophobicity和the grout（ΔD）。我们发现，沿染料的长轴连接取代基可能会增加µ，而放置长轴则显示出增加∆ d并减少θ。θ的降低很大程度上是由于∆ d方向的变化，因为µ的方向不受取代位置的显着影响。疏水性降低时，当电子粉状取代基靠近吲哚美氨酸环的氮。这些结果提供了对SQ染料的结构与毛皮关系的见解，并指导染料单体的设计，用于具有所需属性和性能的聚集系统。
具身人工智能的生成社交世界
我们提出了虚拟社区，一个旨在支持具身人工智能研究的社交世界模拟平台，具有源自现实世界的大规模社区场景。虚拟社区引入了两个关键特性，以生成人工智能来丰富虚拟社交世界：可扩展的 3D 场景创建，支持在任何位置和规模生成广阔的室内外环境，解决了具身人工智能研究缺乏大规模、交互式的开放世界场景的问题；具有扎实角色和社会关系网络的具身代理，这是第一个在社区层面模拟具有社交联系的代理，同时也具有基于场景的角色。我们设计了两个新颖的挑战来展示虚拟社区提供了试验平台来评估具身代理在开放世界场景中的社交推理和规划能力：路线规划和竞选活动。路线规划任务考察代理推理社区中的时间、位置和工具的能力，以便规划日常生活中快速、经济的通勤。竞选活动任务评估了代理作为社区新成员探索和与其他代理建立联系的能力。 。 我们对几个基线代理进行了这些挑战的评估，并展示了当前方法在解决开放世界场景中体现的社会挑战方面的性能差距，我们的模拟器旨在解决这些挑战。 我们计划开源这个模拟，并希望虚拟社区能够加速这个方向的发展。 我们鼓励读者在 https://sites.google.com/view/virtual-community-iclr 上查看我们的模拟演示。
who-target-product-profiles-for-covid-19-vaccines.pdf
文件目的 选定的疾病领域被确定为世卫组织研究和产品开发的重点。就 COVID-19 而言，目标产品概况的开发遵循了 COVID-19 全球研究与创新论坛：制定研究路线图。目标受众包括疫苗科学家、产品开发人员、制造商和资助机构。世卫组织政策建议和资格预审指南中包含的所有要求也将适用。以下标准列出了一些考虑因素，这些考虑因素将与世卫组织未来对 COVID-19 疫苗的逐案评估有关。因此，如果疫苗概况足够优于一个或多个类别下的关键特性，这可能会抵消未能满足另一个特定关键特性的不足。未能满足多个关键特性的疫苗不太可能在世卫组织的流程中获得有利结果。同样，优选特性不应被视为最大理想特性；超过这些特性的疫苗可能会在世卫组织的流程中找到优势。本文件末尾提供了世卫组织疫苗紧急使用清单 (EUL) 和资格预审流程的一般描述。建模不同功效、采用不同免疫策略接种的 COVID-19 疫苗在疫情不同阶段的潜在影响是进一步完善所需特性的首要任务。对于某些疫苗特性，提供了关于其理由和假设的附加脚注。致谢 世卫组织衷心感谢在公众咨询阶段对草案提出意见的许多个人和机构。
AtomAgents：通过物理学进行合金设计和发现——……
新合金的设计是一个多尺度问题，需要采用整体方法，包括检索相关知识、应用先进的计算方法、进行实验验证和分析结果，而这个过程通常很慢，只有人类专家才能完成。机器学习 (ML) 可以帮助加速这一过程，例如通过使用深度替代模型将结构和化学特征与材料特性联系起来，反之亦然。然而，现有的数据驱动模型通常针对特定的材料目标，在整合领域外知识方面的灵活性有限，无法适应新的、不可预见的挑战。在这里，我们通过利用多个 AI 代理的独特功能来克服这些限制，这些代理在动态环境中自主协作以解决复杂的材料设计任务。所提出的物理感知生成式 AI 平台 AtomAgents 结合了大型语言模型 (LLM) 的智能以及在各个领域具有专业知识的 AI 代理之间的动态协作，包括知识检索、多模态数据集成、基于物理的模拟以及跨模态的综合结果分析，其中包括数值数据和物理模拟结果的图像。多智能体系统的协同努力可以解决复杂的材料设计问题，例如自主设计与纯金属相比性能增强的金属合金。我们的结果能够准确预测合金的关键特性，并强调了固溶体合金化在引导先进金属合金开发方面的关键作用。我们的框架提高了复杂多目标设计任务的效率，并为生物医学材料工程、可再生能源和环境可持续性等领域开辟了新途径。
氧化锌掺杂的硼硅酸盐玻璃的合成和伽马射线屏蔽效率：比较研究
摘要这项研究研究了几种玻璃成分作为伽马射线屏蔽物质的适用性。所测试的组合物具有不同的ZnO浓度，特别是（60-X）B 2 O 3 - 10NA 2 O —15SIO 2 –15SIO 2-5AL 2 O 3 - （x + 10）ZnO（其中x = 5、10、15和20 mol％）。测量以0.6642、1.1776和1.3343的能量水平进行，从CS 137和CO 60点源辐射，以及闪烁检测器[NAI（TL）]。我们研究了与γ辐射屏蔽相关的关键特性，确定有效原子数（z eff），电子密度（N EL），半价值层（HVL），线性衰减（μ）和质量衰减（μm）系数（μm）系数和平均自由路径（λ）。我们的结果表明，随着Zn浓度从15摩尔％上升到35 mol％，在检查中的眼镜从2.12至2.77 g/cm3变得更密集。此外，所有玻璃成分都提供了针对指定能级的伽马辐射的足够保护。µ的值从0.157上升到0.214 cm -1（0.6642 meV），从0.119升至0.160 cm -1（1.1776 meV），并从0.114 cm -1（1.1776 meV），从0.114 cm -1（1.3343 meV）上升到0.160 cm -1（1.1776 meV）。对于样品B1和B4，观察到的HVL值从4.41、5.84和6.12 cm降至3.21、4.31和4.61 cm，分别为0.6642、1.1736和1.3343 MEV。与经常使用的玻璃和混凝土样品相比，经过测试的材料中显示的屏蔽能力更高。该研究强调了这些玻璃成分作为可以掩盖伽马辐射的实用材料的潜力。
针对中低收入国家的新生儿护理技术投资
据估计，全球每年有 1500 万婴儿早产。其中约有 100 万死于早产并发症，而且这些死亡主要发生在中低收入国家 (LMIC)。1 呼吸窘迫综合征 (RDS) 是早产儿的常见死亡原因，持续气道正压通气 (CPAP) 已被证实是降低早产儿 RDS 死亡率和发病率的有效疗法。2 不幸的是，传统 CPAP 设备的高成本限制了其在资源匮乏地区的普及。3 为了填补这一空白，多种低成本、有效和安全的 CPAP 设备应运而生，尽管这一领域仍然是一个积极创新和开发的领域。在本文中，我们重点介绍如何使用目标产品概况 (TPP) 作为协调创新者和其他利益相关者进行产品创新的工具。作为资助机构，我们投资于能够大规模改善健康结果的技术产品的实施。我们观察到，目前存在多种 CPAP 产品，但其关键特性和规格以及成功实施所需的系统和交付因素没有明确的统一。4 这给中低收入国家大规模采用和实施 CPAP 设备治疗早产儿 RDS 带来了重大障碍。新生儿呼吸窘迫技术的设计可以有目的地进行。虽然有关于临床使用 CPAP 进行新生儿护理的临床指南和建议，但没有足够的指导来协调开发新产品原型的创新者、投资者和其他利益相关者。世卫组织 (2015) 立即发布了关于使用 CPAP 治疗患有 RDS 的早产儿的建议
![arXiv:2001.07106v1 [quant-ph] 2020 年 1 月 20 日](/simg/b\b6aa8032c77294fae54a8f1fe522ef09d1708763.webp)
arXiv:2001.07106v1 [quant-ph] 2020 年 1 月 20 日
纠缠已被认为是研究、描述和利用多个科学领域应用的关键特性 [1, 2]。它对于量子计算 [3] 以及某些量子通信方案 [4] 至关重要。此外，在过去十年中，纠缠理论中发展起来的概念已经应用于其他研究领域 [1]。因此，人们付出了巨大的努力来限定和量化纠缠 [2]。尽管在量子信息论的背景下进行了广泛的研究，但其详细表征和量化仍然是一项重大挑战。在上述量子信息论应用中，一组关键的状态是稳定器状态集 [5]。量子比特稳定态被定义为泡利群中最大交换算子集的唯一同时特征向量，其定义为泡利算子或恒等算子的张量积。这些状态可以高度纠缠，用于量子误差校正 [6]、基于测量的量子计算 [3] 和自我测试 [7]，这些只是其中的几种应用。一些稳定态的纠缠特性已被研究 [5, 8]。此外，还开发了净化协议 [9]。稳定态还可用于证明通用量子计算与经典有效模拟计算之间的区别 [10]。鉴于所有这些应用都源于丰富的纠缠能力和这些状态的局部对称性，进一步研究纠缠特性和稳定器状态的局部对称性是必不可少的。可以说，深入了解这些特性将使人们能够识别多体纠缠的新应用。纠缠理论是一种资源理论，其中自由操作是经典通信 (LOCC) 辅助的局部操作。LOCC 是一种自然的、操作驱动的自由操作选择，因为纠缠被视为由不同、可能在空间上分离的各方共享的资源。这些各方可以对其状态份额进行局部操作，并可以将任何经典信息传达给其他各方 (LOCC)，然后其他各方根据其状态操纵其系统。
3D印刷PLGA植入物：填充密度如何影响药物释放
France *correspondence: Prof. Dr. Juergen SIEPMANN College of Pharmacy, INSERM U1008 University of Lille, 3, rue du Professeur Laguesse, 59006 Lille, France juergen.siepmann@univ-lille.fr Abstract Different types of ibuprofen-loaded, poly (D,L lactic-co-glycolic acid) (PLGA)-based implants were prepared by 3D打印（液滴沉积建模）。网格形植入物的理论填充密度从10％到100％变化。在琼脂糖凝胶和搅拌良好的磷酸盐缓冲液pH 7.4中测量药物释放。使用重量法测量，光学显微镜，差分扫描量热法，凝胶渗透色谱和扫描电子显微镜来监测植入物的关键特性（以及暴露于释放介质时的动态变化）。有趣的是，与实验设置无关，植入物的植入物的释放相似。相比之下，填充密度100％的植入物显示释放动力学较慢，并且在琼脂糖凝胶中改变了释放曲线的形状。这些观察结果可以用聚合物丝之间的连续水相的存在（或不存在）来解释。在较低的填充密度下，这足以使该药物从单丝中释放出来。相比之下，在高填充密度下，细丝的合奏起着更大的（或多或少均匀）的聚合物矩阵，并且该药物要克服的平均扩散途径更长。关键词：PLGA;注入; 3D打印；布洛芬;肿胀;药物释放机制琼脂糖凝胶（模仿生物组织）阻碍了大量的PLGA肿胀，并延迟了最终的快速药物释放阶段的开始。对从基于PLGA的3D印刷植入物对药物释放的控制的机械理解得到了改进，可以帮助促进这种高级药物输送系统的优化。
通过极限学习对多频射频信号进行分类，
使用人工神经网络以低能耗成本从射频 (RF) 信号中提取信息是从雷达到健康的广泛应用的关键需求。这些 RF 输入由多个频率组成。在这里，我们表明磁隧道结可以并行处理具有多个频率的模拟 RF 输入并执行突触操作。我们使用一种称为极限学习的无反向传播方法，使用来自同时充当突触和神经元的磁隧道结的实验数据，对由 RF 信号编码的噪声图像进行分类。我们实现了与等效软件神经网络相同的精度。这些结果是嵌入式射频人工智能的关键一步。简介分析射频 (RF) 信号在各种应用中都至关重要，例如联网物体、雷达技术、手势感应和生物医学设备 1–8 。对于许多信号分类任务，例如发射器类型识别，人工神经网络已被证明比标准方法表现更好，并且表现出对噪声和缺陷的卓越鲁棒性 1 。然而，在传统计算硬件上运行神经网络非常耗时且耗能，这使得将这种功能集成到嵌入式系统中具有挑战性 9,10 。这一问题在射频信号的情况下被放大，因为它们需要先进行信号数字化，然后才能由神经网络处理。降低人工智能能耗的一种有前途的方法是利用新兴技术构建物理神经网络 11 。对于这一目标，自旋电子纳米器件具有关键优势，包括多功能性、快速动态、小尺寸、低功耗、高循环性、高可靠性和 CMOS 兼容性 12,13 。此外，自旋电子器件的高速动态为它们提供了发射、接收和处理射频信号的关键特性 14–20 。多项研究表明它们在构建硬件神经网络方面具有潜力 11,21–