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NNSA 桑迪亚实地办公室评估期：2020 年 10 月 1 日
NTESS 在物理保护和对抗无人机系统方面提供了出色的支持，以减轻核安全漏洞。NTESS 的技术专长对于减轻中东和北非 (MENA) 地区两座研究反应堆物理保护升级的网络安全、物理安全和破坏相关风险至关重要。NTESS 支持与国际合作伙伴在核安全所有要素方面的能力建设方面开展的众多合作。NTESS 在促进美国与欧洲、亚洲、中东和北非地区以及撒哈拉以南非洲所有伙伴国家之间的双边合作方面发挥了重要领导作用。NTESS 在制定设计要求以建立辐射检测系统的网络能力方面提供技术专长。NTESS
循环经济业务的融资相关驱动因素和障碍：从实地研究中开发概念模型
摘要 向可持续性和循环经济的转变正在塑造技术投资和商业，导致人们对循环经济企业的金融方面越来越感兴趣。由于对循环经济驱动因素和障碍的研究以及有关循环经济商业和金融的文献尚未对循环经济企业融资的驱动因素和障碍提供全面的见解，本研究采用了理论发展的定性方法。它整合了现有的理论知识和来自芬兰、欧洲的一项广泛实地研究的经验新见解，该研究基于 270 多个数据源，包括访谈、研讨会、报告和媒体文件。从这些数据源出发，本文分析和概念化了影响循环经济商业融资来源、标准和主体的驱动因素和抑制因素。研究结果表明，融资来源（公共和私人来源）在评估不同融资主体（例如单个公司的循环业务、供应链和联合项目）时，采用不同的融资标准，例如循环商业模式的估值和盈利能力、其类型、投资成本以及其为行业本身融资的商业潜力。研究结果表明，许多可以作为驱动因素的因素都考虑了抑制因素。作为一项理论贡献，我们的研究建立了一个关于影响循环经济业务融资的关键因素的概念模型，并提出了一系列关于这些因素抑制和推动循环经济融资的命题。我们的研究结果为旨在推动循环经济业务发展的管理者和政策制定者等从业者提供了指导。
有偏见的程序员？还是有偏见的数据？人工智能伦理操作化实地实验
为什么会出现有偏见的算法预测，以及哪些干预措施可以防止它们？我们通过一项关于使用机器学习预测人力资本的现场实验来研究这个主题。我们随机分配约 400 名人工智能工程师开发软件，以预测不同实验条件下经合组织居民的标准化考试成绩。然后，我们使用实际的测试表现以及通过随机审计式的算法输入操作来评估由此产生的预测算法。我们还利用了受试者人群的多样性来衡量人口统计学上非传统的工程师是否更有可能注意到并减少算法偏差，以及算法预测误差是否与程序员人口统计学群体相关。本文档描述了我们的实验设计和动机；我们实验的完整结果可在 https://ssrn.com/abstract=3615404 上找到。
重新指定办公室实地业务机构
b. 自 2022 年 10 月 1 日起，美国陆军资源和计划局 (UIC：W2TZAA) 重新指定为美国陆军总部支援局 (HSA) (UIC：W2TZAA)，并继续由行政助理负责。HSA 包括以下理事会：陆军行政餐饮设施多样性和平等就业机会理事会人力资源管理理事会信息技术管理办公室房地产和设施 - 陆军资源服务理事会安全、保护和安全理事会特别计划理事会纹章研究所 [SAAA]
居住建筑能源规范实地研究
该方法主要提供给各州和其他进行自己研究的实体，将有助于确保研究结果严谨且与类似研究具有可比性。该标准方法已在通过竞争性招标程序 3 中标试点项目的八个州进行了测试，随后又被其他几个资助自己研究的州采用。该方法得出的研究结果将对州能源办公室、地方政府建筑部门、建筑商、建筑师、工程师、承包商、公用事业公司和政策制定者具有重要价值。理想情况下，各州应每 3-5 年使用此方法进行一次研究，以确定住宅单户住宅新建趋势并确定变化领域。最终，研究结果将用于确定家庭节约机会、制定更有效和更有针对性的培训计划、创建和验证更准确的能源预测、为行业共识流程提供信息，并作为更广泛的节能计划和研发工作的基准。
现实地处理自相残杀 - USAWC Press
本文确定并分析了与误伤有关的几个争议：如何定义误伤、如何计算误伤以及如何呈现结果。分析中使用的案例研究——来自 20 世纪所有主要冲突——强烈表明误伤率至少是普遍接受的 2% 的五倍。我们国家培训中心的经验和在那里使用的培训技术支持这一历史证据。四十年的行为研究有助于解释为什么我们的误伤率一直如此之高，以及为什么它们抵制降低误伤率的努力。最后，新兴武器、频繁参与联合和联盟战争以及未来战场的预期条件只会加剧目前的误伤率。需要采取新的举措来防止误伤率上升，并将其从历史标准中降低。这一结论对于影响所有军种的政策、理论以及自相残杀预防技术具有重要意义。
![b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'](/simg/b/b87790512905fd558b37731181c2b32866795b88.webp)
b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'
b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'
为工程师和设计师提供的基督教技术实地指南
如果兰利能够预见到未来重于空气的动力飞行，那么他最有可能成为早期飞机的发明者。他拥有实现这一目标所需的科学教育、政治资本、人脉和资金。作为杰出的天文学家和著名的史密森学会的负责人，他可以支配七万美元（相当于今天的近两百万美元），其中大部分由纳税人资助，用于设计、制造和测试第一架机械驱动的飞机。相比之下，莱特兄弟只有不到一千美元的自有资金，他们是一家自行车店的店主，自学成才、自筹资金、积极进取。这个背景让人想起我们最喜欢的故事情节，一个意想不到的失败者克服了难以逾越的困难，获得了成功。 1903 年秋，兰利的科学设计装置拥有超过 50 马力的惊人功率，在华盛顿特区进行了期待已久、广为人知的飞行，多次飞越波托马克河，随行人员包括大量记者、科学家和感兴趣的公民。虽然场面令人印象深刻，飞行值得称赞，但引人注目的是着陆的戏剧性。最后一次也是最壮观的着陆发生在 1903 年 12 月，飞机变成了潜艇，令人印象深刻的是勇敢但完全冷静、浑身湿透的飞行员降落在河岸上，嘴里骂着脏话。在波托马克河上坠毁的不仅仅是飞行装置。那一天同样受损的是公众对制度科学、政治权力和财富的信任。与此同时，仅仅一周多之后，两位自行车修理工花了仅仅四年的假期时间“玩弄”技术，就成功改造了一台只有十二马力的发动机，引领他们走进历史，而一些好奇的当地人见证了这一过程，出人意料地没有发生什么戏剧性事件。也许我们发现飞机的故事如此有趣，是因为它体现了我们希望成真的白手起家的神话。然而，仔细阅读莱特的故事，会发现比重述美国梦更深层次的东西。这个故事强化了这样一种观念：在文化创造中，有远见的艺术家往往会让科学家黯然失色。这
负责任地创作 AI 艺术：艺术家的实地指南
用于生成合成媒体的机器学习工具可以实现创造性表达，但也可能产生误导和造成伤害的内容。《负责任的人工智能艺术领域指南》为设计师、艺术家和其他制作者提供了一个起点，让他们了解如何负责任地谨慎使用人工智能技术。我们建议使用人工智能的艺术家和设计师将他们的作品置于负责任的人工智能的更广泛背景中，关注他们的作品可能带来的意想不到的有害后果，这些后果在信息安全、错误信息、环境、版权以及有偏见和挪用的合成媒体等领域都有所理解。首先，我们描述生成媒体的更广泛动态，以强调使用人工智能的艺术家和设计师如何存在于具有复杂社会特征的领域中。然后，我们描述了我们的项目，这是一个专注于人工智能创作生命周期中四个关键检查点的指南：(1) 数据集、(2) 模型代码、(3) 训练资源和 (4) 发布和归属。最后，我们强调，对于使用人工智能的艺术家和设计师来说，考虑这些检查点和刺激是构建创造性人工智能领域的起点，并关注其作品对社会的影响。关键词合成媒体人工智能艺术负责任的人工智能人工智能伦理生成媒体