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北约反无人机训练遭遇 GPS 欺骗
由于电子干扰影响了参与行动的无人机，演习的气氛被掩盖了。拉姆施泰因遗产演习于 6 月 3 日至 14 日举行，其目标之一是评估和发展北约对抗 1 类 UAS 的能力。参加演习的部队来自罗马尼亚、德国、葡萄牙、匈牙利、法国、土耳其和波兰，英国和芬兰的战斗机为演习提供支持。几家商业 C-UAS 开发商也参与其中，Echodyne、CS Group 和 Rhode & Schwarz 均受邀介绍他们的一些 C-UAS 设备。北约通信和信息局 (NCIA) 联合情报、监视和侦察中心首席科学家克里斯蒂安·科曼评论了 1 类 UAS 的威胁：“1 类 UAS 已经成为我们目前在军事冲突中观察到的最重要威胁之一。多年来，空中优势一直是北约理论的支柱之一，但我们最近发现情况已不再如此。”意大利 C-UAS 卓越中心的军官在训练演习中扮演敌军，意大利海军少校 Federico Fugazzotto 指出：“我们在这次演习中扮演红队的角色，我们是学员需要识别和应对的威胁。我们驾驶的是常见的民用无人机。” Fugazzotto 解释说，演习场景包括隐藏无人机的出发点并同时使用多个系统进行攻击，目的是测试对 UAS 攻击的准备情况，并让北约部队熟悉如何应对 1 级 UAS 在现代战争中的作用。北约部队可能会遭遇俄罗斯的干扰
量子比特的对称性和几何形状及其用途
摘要：对称性 SU(2) 及其几何布洛赫球渲染已成功应用于单个量子比特（自旋-1/2）的研究；然而，尽管此类系统对于量子信息处理至关重要，但将此类对称性和几何扩展到多个量子比特（甚至只有两个）的研究却少得多。在过去的二十年里，两种具有独立出发点和动机的不同方法已被结合起来用于此目的。一种方法是开发两个或更多量子比特的酉时间演化以研究量子关联；通过利用相关的李代数，特别是所涉及的汉密尔顿量的子代数，研究人员已经找到了与有限射影几何和组合设计的联系。几何学家通过研究射影环线和相关的有限几何，得出了平行的结论。本综述将量子物理学的李代数/群表示视角和几何代数视角结合在一起，以及它们与复四元数的联系。总之，这可以看作是费利克斯·克莱因的埃尔朗根对称和几何纲领的进一步发展。特别是，两个量子位的连续 SU(4) 李群的十五个生成器可以与有限射影几何、组合斯坦纳设计和有限四元群一一对应。我们考虑的非常不同的视角可能会为量子信息问题提供进一步的见解。扩展适用于多个量子位，以及更高自旋或更高维度的量子位。
人工智能与工作：来自在线的证据......
过去十年，基于新的机器学习技术和大量数据集的可用性，人工智能 (AI) 取得了快速发展。1 预计未来几年这种变化将加速（例如，Ne- apolitan 和 Jiang 2018；Russell 2019），AI 应用已经开始对企业产生影响（例如，Agarwal、Gans 和 Goldfarb 2018）。一些评论员认为这是失业未来的预兆（例如，Ford 2015；West 2018；Susskind 2020），而其他人则认为即将到来的 AI 革命将丰富人类的生产力和工作经验（例如，麦肯锡全球研究所 2017）。鉴于迄今为止关于 AI 对劳动力市场影响的证据有限，这些对立观点的持续存在并不令人惊讶。数据收集工作最近才开始确定商业 AI 使用的普遍性，我们甚至缺乏系统性证据来证明 AI 的采用是否大幅增加 — — 而不仅仅是广泛的媒体报道。本文研究了美国的 AI 采用及其影响。我们的出发点是，AI 的采用可以从采用机构留下的足迹中部分识别出来，因为它们雇用专门从事 AI 相关活动的员工，例如监督和无监督学习、自然语言处理、机器翻译或图像识别。为了将这个想法付诸实践，我们根据 Burning Glass Technologies（以下简称 Burning Glass 或 BG）在 2007 年和 2010 年至 2018 年期间发布的美国在线职位空缺信息及其详细技能要求，构建了一个机构级 AI 活动数据集。2
认知和大脑的进化全球神经科学...
大脑发育的进化基础代表出发点。它深入研究了进化史的深处，揭示了塑造人脑的复杂旅程。比较神经解剖学和系统发育提供了我们绘制认知进化肖像的画布。它考虑了雕刻人类大脑建筑的遗传和表观遗传学的约束。这些见解是进化全球神经科学所占据的基础。寻求解锁人脑的神秘复杂性，进化的全球神经科学是超越学科边界的变革性范式。这个广阔的领域探讨了我们的进化遗产与当代挑战在认知，脑健康和神经技术的不断发展的景观之间的深刻相互作用。认知，即人类生存的典型标志，几乎引起了我们的注意。它审问了跨时期认知的依赖价值，从而破译了其在生存和繁荣中的作用。然而，在这个快速的社会转变时代，“进化不匹配”的概念浮出水面。它探讨了这种不匹配是如何构成脑部疾病迅速发展的流行的基础，这突显了对解决认知健康的新范式的迫切需求。本文阐明了现代性脑部疾病的严峻景观。阿尔茨海默氏病和自闭症谱系障碍是吞噬我们的进化难题的典型典范。从遗传倾向到环境影响，它构成了这些疾病的多方面起源，始终注意到进化论
人工智能与工作：来自在线职位空缺的证据
过去十年，基于新的机器学习技术和大量数据集的可用性，人工智能 (AI) 取得了快速发展。1 预计未来几年这种变化将加速（例如，Ne- apolitan 和 Jiang 2018；Russell 2019），AI 应用已经开始对企业产生影响（例如，Agarwal、Gans 和 Goldfarb 2018）。一些评论员认为这是失业未来的预兆（例如，Ford 2015；West 2018；Susskind 2020），而其他人则认为即将到来的 AI 革命将丰富人类的生产力和工作经验（例如，麦肯锡全球研究所 2017）。鉴于迄今为止关于 AI 对劳动力市场影响的证据有限，这些对立观点的持续存在并不令人惊讶。数据收集工作最近才开始确定商业 AI 使用的普遍性，我们甚至缺乏系统性证据来证明 AI 的采用是否大幅增加 — — 而不仅仅是广泛的媒体报道。本文研究了美国的 AI 采用及其影响。我们的出发点是，AI 的采用可以从采用机构留下的足迹中部分识别出来，因为它们雇用专门从事 AI 相关活动的员工，例如监督和无监督学习、自然语言处理、机器翻译或图像识别。为了将这个想法付诸实践，我们根据 Burning Glass Technologies（以下简称 Burning Glass 或 BG）在 2007 年和 2010 年至 2018 年期间发布的美国在线职位空缺信息及其详细技能要求，构建了一个机构级 AI 活动数据集。2
人工智能中负责任的数据共享
目前，对信任、安全性和对可用数据使用缺乏控制的担忧阻碍了大规模数据共享 [2]。所有这些都减缓了新人工智能应用的开发和推出，尽管当大量和不同类型的数据无处不在时，可能会实现显著的优势。因此，开发和使用来自多种来源的数据的人工智能应用程序并不是一件简单的事情。荷兰经济事务和气候部最近发布了各种政策指南 [3],[4]，以在经济部门和社会内部和之间共享数据。这些指南概述了共享数据的经济价值。一个适合共享数据的环境的重要性被强调为一个关键因素。虽然这些政策并不是针对人工智能应用的，但它们与人工智能非常相关。在欧盟政策中，数据共享和人工智能也是关注的焦点。最近，欧盟委员会发布了一份关于人工智能对欧洲重要性的通报 [5]、一项协调计划 [6] 以及一份关于欧洲人工智能的白皮书 [7] 和一份关于欧洲数据战略的通报 [8]。 NLAIC 内部“数据共享”工作组的目标是尽可能减少 AI 数据共享方面的障碍。一个重要的出发点是数据所有者必须控制其数据。最重要的术语是“数据主权”。这意味着，这并不是对“一切都会好起来”的信心，而是需要一个适当的环境来保证数据得到负责任的处理——在数据所有者确定的条件下。有很多事情需要考虑；然而，很多事情已经是可能的了。有时必须做出艰难的选择，但考虑到 AI 提供的可能性，这一切都是值得的。
2006 年世界能源展望
我们正在创造的能源未来是不可持续的。如果我们继续像以前一样，那么在未来 25 年内，由于投资不足、环境灾难或突然的供应中断，满足世界经济需求的能源供应将非常脆弱。这是过去几年《世界能源展望》的核心信息；2005 年在格伦伊格尔斯和 2006 年在圣彼得堡，八国集团领导人都认可了这一判断，并做出了改变的政治承诺。他们要求国际能源署绘制新的能源未来。本期《展望》回应了这一挑战。与之前的版本一样，它以参考情景开始，预测如果继续执行现有政策，能源需求和供应将如何变化。这并不是要质疑改变的意愿。相反，它是分析如何以及在多大程度上可以改变未来以及要付出什么代价的出发点。它提醒我们为什么必须这样做：尽管油价持续高企，但预测的能源未来几乎没有变化。国际能源署过去曾提出过其他选择——《世界能源展望-2002》中为经合组织国家提出的替代政策情景，以及《世界能源展望-2004》中全球替代政策情景，并在《世界能源展望-2005》中进行了更新。它们的基础是通过实施各国政府正在考虑的变革政策可以实现什么目标。我们由法提赫·比罗尔领导的敬业团队（我再次向他致敬）完成了这项工作
关于氢的 12 个见解
II 12 关于氢能的见解 11 1. 分析师同意这一观点，但并非所有游说者都同意：氢能对于气候中和的作用至关重要，但其次于直接电气化 11 2. 我们应该围绕无悔的工业和电力需求来建设氢能基础设施，并确保以预测的行业需求为出发点进行基础设施规划 15 3. 我们需要大量地质储氢 18 4. 支持无悔应用可再生氢能的政策工具 20 5. 目前尚无可靠的家庭用氢融资策略 22 6. 天然气配送网需要为其商业模式的颠覆性终结做好准备 24 7. 氢能汽车的潜在未来市场每天都在萎缩 29 8. 每 GW 电解必须配备 1-4 GW 的额外可再生能源，其位置应不会加剧电网瓶颈 31 9. 氢能贸易将是区域性的：运输氢气比管道或电缆更昂贵 33 10. 积极确保公众接受对欧洲至关重要充分发挥氢能潜力 35 11. 为了保持行业竞争力，欧盟应从邻国获取廉价氢气，同时从全球市场进口可再生氢基合成燃料 39 12. 我们应该对从碳捕获过程中生产（蓝色）氢气的想法保持开放态度，但要结合严格的保障措施 42
意识的错误问题
哲学家们通常会处理意识问题，但在过去几十年里，神经生物学家承担了一项艰巨的任务，即从科学角度解决这个问题。特别是回答大脑如何产生意识。在这里，我们质疑大脑是否真的会产生意识，试图阐明神经活动和主观体验之间的确切关系。毫无疑问，它们是密切相关的。然而，我们认为，平行论的论点（意识只不过是大脑中发生的事情，只是用不同的语言）不是阐明经验事实，而是背叛了哲学承诺。此外，精神状态和大脑状态之间的这种等价性可以证明会导致自相矛盾（大脑创造了一个包含自身的世界；大脑作为有意识体验的对象，产生了有意识的体验）。我们的方法支持哲学和科学努力的融合，科学家寻求获得哲学家先前以概念精确的方式提出的问题的实证权宜答案。也就是说，我们提出的问题保证了我们提供的答案。我们认为，跨学科探索意识的成功取决于另外两个挑战：接受负面证据作为前进的方向，尤其是避免将形而上学立场作为科学结果。区分团结性（如脑损伤所示）和等价性（如没有数据所示）为理解意识提供了另一种出发点，从一开始就不会提出一个错误的问题。“简单问题”足够难，以至于“难题”是不适定的。
从规律性引理到算法公平
在本文中，我们研究了有关预测算法的多组公平性的最新文献与图理论，计算复杂性，加性组合学，信息理论和密码学的先前知名结果。我们的出发点是多基金和多核电的定义，它们已确立为算法公平的数学衡量标准。多核算可以确保可以在指定的计算类别中识别的每个子群的准确（校准）预测，而多辅助性是一个严格的较弱的概念，仅保证了平均准确性。构建多循环预测变量的任务与众所周知的规则性引理密切相关，这是计算复杂性的较旧结果。这是一个中心定理，在不同领域具有许多重要的含义，包括图理论中的弱Szemerédi规律性引理，Impagliazzo在复杂性理论中的硬核引理，附加组合中的密集模型定理，在信息理论中的计算类似物和弱点的计算类似物中，以及零time的计算类似物。因此，多环境与规律性引理之间的关系意味着多辅助预测指标可以证明所有这些基本定理。通过形式化此观察结果，我们然后问：如果我们从多校准的预测指标开始，那么我们将获得这些基本定理的加强和更一般版本？此外，在此过程中，我们提出了所有这些基本定理的统一方法。通过多组公平的镜头，我们能够将多核电的概念投入到复杂性理论的领域，并获得Impagliazzo的硬核引理的更强大，更一般的版本，对假元素的表征，以及密集的模型定理。