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人工智能应该增强人类智能，而不是取代它
加里·卡斯帕罗夫是人权基金会主席和“复兴民主倡议”的创始人。他经常就政治、决策和人机协作等问题写作和演讲。1985 年，年仅 22 岁的卡斯帕罗夫成为历史上最年轻的国际象棋世界冠军，并保持了 20 年的世界第一地位。1996 年和 1997 年，他与 IBM 超级计算机“深蓝”的著名比赛是将人工智能和国际象棋带入主流的关键。他最近出版了一本关于人工智能和人机未来的书，名为《深度思考：机器智能的终结和人类创造力的开始》（2017 年）。
CMOS 数字隔离器取代工业光耦合器...
CMOS 数字隔离器的基本操作类似于光耦合器，只是使用 RF 载波代替光（图 1b）。CMOS 数字隔离器由两个相同的半导体芯片组成，它们在标准 IC 封装内连接在一起，形成由差分电容隔离屏障隔开的 RF 发射器和接收器。数据使用简单的开关键控 (OOK) 从输入传输到输出。当 VIN 为高电平时，发射器生成 RF 载波，该载波通过隔离屏障传播到接收器。当检测到足够的带内载波能量时，接收器在 VOUT 上断言逻辑 1。当 VIN 为低电平时，发射器被禁用，并且不存在载波。因此，接收器未检测到带内载波能量并将 VOUT 驱动为低电平。
德克萨斯州丹顿市的一项法令取代并...
cityofdenton.com › 查看 › Sign-R... PDF 1997 年 11 月 5 日 — 1997 年 11 月 5 日 丹顿发展准则，删除冲突的参考文献并...改变图像呈现的物理方法（例如数字或霓虹灯） ).
和TA取代的LI7LA3ZR2O12（LLZO）实心电解质
摘要：与传统的锂离子电池（LIBS）相比，固态电池（SSB）是有望实现高能密度和安全性提高的下一代电池的有希望的。尽管市场潜力很大，但很少有研究调查了SSB回收过程，以恢复和重用循环经济的关键原始金属。对于传统的LIB，湿法铝回收已被证明能够生产高质量的产品，而浸出是第一个单元操作。因此，必须建立对固体电解质的浸出行为的基本理解，这是具有不同lixiviants的SSB的关键组成部分。这项工作研究了矿物质酸（H 2 SO 4和HCl），有机酸，有机酸（Formic，乙酸，乙酸，草酸和柠檬酸）和水中最有希望的Al和最有前途的al和TA取代的Li 7 Li 7 Li 7 Li 7 La 3 Zr 2 O 12（LLZO）固体电解质。使用实际的LLZO生产浪费在1 m酸中以1:20 s/L的比率在25℃下24小时进行。结果表明，诸如H 2 SO 4之类的强酸几乎完全溶解了LLZO。用草酸和水观察到鼓励选择性浸出特性。对LLZO浸出行为的这种基本知识将为未来的优化研究提供基础，以开发创新的水透明质量SSB回收过程。
媒体后续报告取代了3000万桶石油...
专家还将巨大的未来潜力归因于乘用车的CO 2中立燃料。考虑到欧洲以外的乘用车内燃烧发动机没有禁令。尤其是在印度等新兴经济体中，他们的人数甚至预计会增加。通过使用可持续燃料，如果考虑到其整体生命周期，而不是仅凭排气系统的排放，则乘用车也可以无排放。此外，正如动力总成开发商Aurobay Europe董事总经理Michael Fleiss解释说，这可以比电池电动机的成本低得多。弗莱斯补充说，根据彭博社的一项研究，全球9亿辆内燃机和6亿电池电动汽车将于2040年上路。
优化对称密码中的非线性取代
摘要本研究探讨了遗传算法在生成高度非线性取代盒（S-boxE）中用于对称密钥密码学中的应用。我们提出了一种新颖的实现，将遗传算法与沃尔什 - 哈达玛德频谱（WHS）成本函数相结合，以产生8x8 s盒，非线性为104。我们的方法通过最著名的方法实现了绩效均衡，平均需要49,399次迭代，成功率为100％。这项研究表明，该领域中早期的遗传算法实现的显着改善，从数量级降低了迭代计数。通过通过不同的算法方法实现等效性能，我们的工作扩展了可用于密码学家的工具包，并突出了加密原始生成中遗传方法的潜力。遗传算法的适应性和并行化潜力提出了有望在S-box生成中进行研究的有希望的途径，有可能导致更强大，有效和创新的加密系统。我们的发现有助于对称密钥密码学的持续发展，从而提供了优化安全通信系统关键组件的新观点。关键字1 S-box生成，遗传算法，非线性取代，Walsh-Hadamard Spectrum，加密原语，启发式优化，加密强度1.简介
20240323-基因编辑
Type of mutations: 突变的种类1. Substiutions of nucleotide/amino acid 取代2. Insertions and deletions 插入或去除3. Early stop/truncation/extension 截短或增长4. Duplications 复制
生成式人工智能将重塑（而非取代）劳动力
生成式人工智能将像机器人改变工厂和仓库一样改变办公室。行政职责、数据分析、编程、通信和内容创建都将受到这一创新的影响。例如，生成式人工智能可用于分析公司的销售数据，以预测未来可能流行的产品，为业务战略和决策提供信息。一些生成式人工智能解决方案已经可以根据自然语言指令编写代码，这些解决方案可用于减少开发人员的工作量并加速整个开发过程。生成式人工智能还可以分析通信情绪，以主动识别潜在问题，起草对电子邮件和其他消息的回复，并自动生成报告，从而让员工腾出时间去执行其他更具战略性的任务。
人工智能时代的工作未来：取代还是风险转移？
许多人对人类工人的大规模流失表示担忧。本章对“机器人将取代人类工作”这一常见论调提出了更细致入微的看法。我们认为，对人工智能导致大规模失业的经济预测实用性有限，因为它们往往只关注任务执行的技术方面，而忽略了关于工作社会成分、组织结构和跨行业影响的更广泛的背景调查。本章随后探讨了人工智能可能如何通过取代以外的方式影响工人。我们重点介绍了公司开始使用人工智能驱动的工具将风险从自身重新分配给工人的四种机制：算法调度、任务重新定义、损失和欺诈预测以及生产力激励。然后，我们探讨了对失业和风险转移问题的潜在政策应对措施。
麻醉自动化——人工智能会取代临床医生吗
除了提供大量潜在益处之外，麻醉领域日益增长的计算机化也带来了一些需要仔细考虑的挑战。在临床上，文献中概述的关键关注领域包括工作流程中断、临床医生技能萎缩和直接伤害患者 [5,9]。从伦理角度来看，一个主要问题是，面对机器学习对临床数据的需求以及新兴技术与相应法规之间固有的延迟，患者隐私遭到侵犯 [7,9]。这种担忧不仅仅是理论上的——2014 年 FDA 发布的一份健康 IT 报告指出，该组织仅旨在对 CDS 应用的少数几个领域建立密切监督，而许多领域则无人监督 [10]。由于许多问题尚未得到解答，确保将 AI 最佳地整合到我们的医疗保健系统中的过程需要周密的规划和不断的重新评估。