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空中交通管制失误原因研究...
结合新时期的发展，我国民航空中交通管理应进行优化和合理制定。交通管理的主要目的是使空中交通更加安全，因此，管理应更加科学，空中交通管理的内容设计更多，管理之中要结合管理的实际情况，将空中管理的最终目标进行差异化，然后分步实施，在管理过程中将生产安全指标与指标、以及措施指标相结合的方式，使各项指标得以落实。民航交通管制失误的产生有多种原因，在客观因素中，空中交通和噪声水平会影响工作人员处理问题时，从而降低工作效率，进而影响工作人员，在受影响的情况下，工作人员容易出现失误，导致不安全因素增加。同时在进行民航飞行时，气象条件也会产生很大影响。主观上，主观因素主要包括管制员的专业知识不够，工作经验不高，在分配的工作中没有及时完成足够多的工作，管制质量受到很多因素的影响。管制员本身的状态也会影响管制，也是影响空中交通管制的很大一部分。造成这种情况的主要原因是分工不科学，人员培训不够。以上这些都会对管制产生影响，所以管制质量存在问题。
活性染色质中的 H3K9 三甲基化限制了 SINE B2 重复序列中功能性 CTCF 位点的使用
六种甲基转移酶分工建立组蛋白 H3 赖氨酸 9 甲基化 (H3K9me) 的基因组图谱，H3K9me 是一种控制组成性异染色质、基因抑制和逆转录元件沉默的表观基因组修饰。其中，SETDB1 被募集到活性染色质域以沉默内源性逆转录病毒的表达。在旨在确定 SETDB1 对巨噬细胞中刺激诱导基因表达的影响的实验中，我们发现 SETDB1 耗竭导致的 H3K9me3 丢失与 CTCF 募集增加有关，这些募集到 SINE B2 重复序列中包含的 >1600 个 DNA 结合基序，这是之前未确定的 SETDB1 介导的抑制靶点。CTCF 是染色质折叠的重要调节剂，可抑制黏连蛋白引起的 DNA 成环，从而在相邻拓扑域之间创建边界。 CTCF 与 SINE B2 重复序列的结合增加，增强了数百个位点的绝缘性，并增加了含有脂多糖诱导基因的拓扑域内的环形成，这与它们对刺激的调节受损有关。这些数据表明 H3K9me3 在抑制 CTCF 的基因组分布和活性方面发挥着作用，并对染色质组织和基因调控产生影响。
对经济分裂论断的审视
许多欧洲民粹主义政党也对美国自由贸易的价值持怀疑态度，他们也质疑更深层次的国际经济一体化的价值。然而，尽管有这么多怀疑论调，以及美国和其他发达经济体采取的实际措施，全球化并没有倒退。随着全球经济增长，全球贸易继续增长。自疫情爆发以来，贸易有所回升。人们普遍预期全球经济将分裂成相互竞争的集团，但这一预期尚未成为现实。与企业避税有关的全球流动仍然很大，削减了美国的财政收入。中国日益陷入困境的国内经济和大规模的产业政策，有可能使美国及其盟友在关键领域更多地依赖中国供应，而不是更少。中国贸易顺差近期激增是全球化持续进行的证据，中国继续依赖世界大民主国家来满足需求，这与任何连贯的分裂定义背道而驰。但全球对中国供应的依赖增加，更多是源于中国自身的经济失衡，而不是健康的全球分工。因此，我们有空间进行政策改革，以支持更健康的一体化形式：特别是结束美国税法中破坏美国生产和收入的不正当激励措施，并协调廉洁的产业政策，以深化盟友之间的贸易。
人工智能如何向法律学习：仅在上诉时让人类参与
尽管关于在人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 中将“人类纳入其中”的文献已显著增加，但对于如何将人类专业知识与 AI/ML 判断相结合的关注却很少。这一设计问题的出现是因为，在公众普遍不愿放弃人类专家判断的情况下，算法决策无处不在且数量众多。为了解决这一冲突，我们建议通过上诉程序纳入人类专家法官来审查算法决策。因此，人类只会在有限数量的案件中干预，并且只会在做出初步的 AI/ML 判断之后进行干预。基于与司法决策中上诉程序的类比，我们认为，在许多方面，这是在人与机器之间分工的更有效方式。人类审阅者可以添加更细致的临床、道德或法律推理，他们可以考虑难以量化的案例特定信息，因此，在初始阶段，AI/ML 无法获得这些信息。通过这样做，人类可以作为 AI/ML 的关键错误校正检查，同时保留 AI/ML 在决策过程中使用的大部分效率。在本文中，我们开发了这些广泛适用的论点，同时主要关注 AI/ML 在医学领域的应用示例，包括器官分配、生育护理和医院再入院。
专题 全球化及其意义
第一稿 课程编号：POLI 444.001 学期冬季：冬季 年份：2025 先决条件：IPE 或经济学中的任何课程（建议） 课程安排 周一至周三：下午 1:05 - 下午 2:25 地点 ENGMD 279 学分 3 讲师 Mounir Katul Mounir.katul@mcgill.ca 办公时间：地点：LEA 423：办公时间：周一：上午 11:00 - 下午 12:30 周四：上午 11:00 - 下午 12:30* 预约，亲自或通过 Zoom（*注：办公时间可能根据学生的需求而变化） 助教：只有我！ 课程描述 本课程是之前 IPE 课程的后续，旨在向学生介绍与全球化和权力的各个方面有关的各种主题。理解后冷战时代出现的负面现象至关重要，本课程将深入探讨各种问题。由于全球化没有一个统一的定义，我们将探讨互联网对政治和经济日益增长的影响、跨国公司的实力及其对经济自由化的资本化、世界社会论坛（阿雷格里港）与世界经济论坛（德沃斯）、服务时代的知识产权和专利、帝国及其反社会运动、和平崛起的巨龙（中国）及其随后的操纵、全球化时代战争的赢家/输家、性别和全球化分工等。
人工智能对经济发展的影响
中国社会主义已经步入新时代，经济增长方式也进入由高速发展向高质量发展转变的关键时期，全球科技竞争更加激烈复杂。在经济全球化大潮下，中国需要加快形成以国内大循环为主体的新发展格局，国内国际双循环需要相互促进，需要强调科技创新作为未来国民经济高质量发展的动力作用。40年来，中国抓住改革开放机遇，积极参与国际贸易和国际分工的价值链。长期以来，中国依赖粗放型经济增长，导致国内一系列严重问题。因此，提高经济发展质量已成为当前中国经济长期政策的必然选择。在当前科技革命和产业变革的代表技术背景下，人工智能是数据驱动、人机协同、跨界融合、共创共享的智能经济形态，也为中国经济发展转型提供了有效路径。根据研究（图1），2021年中国人工智能产业规模将超过1800亿元，预计2025年将超过4500亿元，2021-2025年人工智能产品复合增长率为24%。2020年人工智能带动的相关产业规模将超过7400亿元，2025年将超过1.6万亿元，2021-2025年人工智能带动的相关产业复合增长率为22%。在新常态背景下，人工智能产业将以大数据、人工智能、人工智能等为代表，以大数据为代表，以人工智能 ...
Andreas Beinsteiner* 欢乐、互联网和人工智能。Ivan Illich、Bernard Stiegler 和关于信息技术自我限制的问题
摘要：伊万·伊里奇（Ivan Illich）在其著作《欢乐的工具》（1975 年）中呼吁人类在技术发展中自我限制。他的目的既不是环境保护，也不是防止技术发展不可预见的副作用，而是让用户理解技术的工作原理。因为如果工具的制造或维修需要公众无法获得的专业知识，那么这必然会导致社会权力失衡。同样，伯纳德·斯蒂格勒（Bernard Stiegler）认为将技术知识委托给技术系统是一种无产阶级化，最终可能导致生活情趣的丧失。虽然没有完全拒绝劳动分工、自动化或专业知识，但共享实践可以应对这样的诊断：GNU/Linux 或开放硬件等免费软件在很大程度上成功地将高级计算无疑需要的专业知识与有问题的权力效应区分开来。从这个角度来看，专有算法是有问题的，因为它们缺乏透明度，阻碍了欢乐。数据聚合和提取的实践也是如此，它们不断增加平台提供商和用户之间的信息差距。所谓的“自我学习”，即递归适应算法，带来了一个更根本的问题：尚不清楚“人工智能”产生的知识和指令如何以及在多大程度上可以被人类洞察力追踪和重建。因此，我们面临着一种可能无法恢复的无产阶级化和非欢乐的局面，这再次暴露了伊里奇对技术自我限制的考虑的紧迫性。
20124年3月26日 - 医学分钟 - 凯恩特拉（Kainthla）赛义德（Syed）启动新课程| CMRU获得卓越团队奖| Abreu研究连续的葡萄糖监测器
副教授Samira Syed，M.D。（如图，左）和助理教授Radhika Kainthla，医学博士（图，右），无论是在血液学还是肿瘤学的分工中，与助理教授Kiran Kumar合作，医学博士和Mona Arbab，M.D。，从放射线肿瘤学系中，为四年级的医学生创建了动态的新课程，以增强他们对癌症的理解。“为期一个月的课程，'肿瘤的边界''涉及来自各种学科的55名演讲者，包括医学肿瘤学，手术，放射肿瘤学，心脏病学，皮肤病学，病理学，遗传学，儿科，生殖医学，机器学习，放射学，放射学和palliative Care，”“通过教学教学课程，多学科肿瘤委员会的参与和互动设施之旅，学生沉浸在肿瘤领域。”学生了解了用于治疗个体癌症的临床试验设计，并应用了循证医学来解决分配给他们的患者病例，并在教师导师促进的协作多学科模拟肿瘤委员会中介绍了这些病例。最后，他们从该领域的领导者那里学到了精确医学，以及来自国际教师肿瘤学家的全球范围内的肿瘤学。通过这些课程强调了癌症和健康决定因素的财务毒性。“总的来说，本课程的反馈非常有利，从医学生中学到各种专业，” Syed博士补充说。“我们希望继续这些努力，并将未来的这种新课程扩展到其他学生团体，以增强对肿瘤的理解和兴趣。”
基于强化学习的先进配电系统中最优电源管理的智能控制策略：综述
摘要：在向能源网络分散化、数字化和脱碳转型的背景下，基于可再生能源的配电应用（如微电网、智能电网、智能建筑和电动汽车系统）中的智能能源管理变得越来越重要。可以说，通过引入智能技术（特别是人工智能），采用基于计算机的智能自主决策，可以克服许多挑战并利用这一转型带来的好处。与其他数值或软计算优化方法不同，基于人工智能的控制允许分散的电力单元协作做出最佳决策，以满足管理员的需求，而不仅仅是基于任务分工的原始分散。在智能方法中，强化学习是最相关和最成功的，尤其是在配电管理应用中。原因是它不需要精确的模型来获得与环境交互的优化解决方案。因此，我们始终需要对发展水平有一个清晰、最新的认识，尤其是在缺乏对这一至关重要的研究领域的最新全面详细评论的情况下。因此，本文满足了这一需求，并全面回顾了基于 RL 的最先进的成功和杰出的智能控制策略，以优化电力流和配电管理。其中，对新兴策略、基于 RL 多智能体的提案以及管理微型和智能电网（特别是储能）电力流的多智能体主要次级控制的文献进行了分类，并给予了广泛重视。结果，我们审查了 126 篇最相关、最新和非增量的论文，并将其归入相关类别。此外，我们还确定了每个选择的主要正面和负面特征。
战争的战略和作战层面：第一部分 - DTIC
战争，就像高卢战争一样，分为三个部分。1982 年版的 PM 100-5 向陆军介绍了这种三部分结构，1986 年版在此基础上将战略、作战艺术和战术定义为“准备和进行战争的广泛活动分工”。这种划分并非像凯撒的情况那样仅仅是为了组织方便。相反，它承认战争是一项复杂的工作，需要从最高决策层到基本执行层的协调。如果没有这样的划分，正如格伦·K·奥蒂斯将军所指出的那样，“即使作为专业人士，我们也会互相交谈。”中间或作战层是这一结构中的关键位置。简而言之，指挥官在这一层的基本任务是确定最有可能产生实现战略目标的军事条件的行动顺序（如下页图表所示）。换句话说，作战指挥官在评估对手并决定如何使用战术力量完成一系列行动时，必须不断与战略层面进行互动。正是这种互动使战略成为战争战役层面的关键。这一级别的指挥官和参谋必须认识到，正如两千年前的马库斯·图留斯·西塞罗所做的那样，“如果没有明智的内部决策，军队在战场上的价值就很小。”从更现代的角度来看，德国在二战中的战役和战术辉煌经常被积极地引用到战争战役层面。人们很少注意到的是，这种辉煌并不能取代健全而有条理的