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World File Search System实验
克隆实验手册
1) 将大肠杆菌培养液（高拷贝质粒：2-10 ml）离心（12,000 x g，30秒），弃上清，得到沉淀。 ↓ ②加入150 μl A1 buffer（加RNase A），涡旋悬浮细胞。 ↓ ③加入250μl A2缓冲液，颠倒混合5次左右，静置2分钟。 [裂解] ↓ ④ 加入350 μl A3缓冲液，颠倒混匀，直至液体由蓝色变为完全无色。检查是否没有蓝色残留，然后离心（12,000 x g，3 分钟）。 ↓ ⑤将上清液转移到NucleoSpin® Plasmid EasyPure 柱中，离心（1,000-2,000 × g，30 秒）。 [结合] ↓ ⑥ 加入450 μl AQ缓冲液（+EtOH）并离心（12,000 × g，1分钟）。 [洗涤/干燥] ↓ ⑦向柱中加入50 μl AE缓冲液，室温下放置1分钟。 ↓ ⑧ 离心（12,000×g，1分钟）回收质粒溶液。 [洗脱]
伟大的人工智能实验
这些极为先进的工具未经考虑就被从实验室的受保护领域直接倾倒到我们的怀抱中。尽管进行了无数次解释尝试，但到目前为止，没有人真正知道这项全球性实验的后果是什么。意大利迅速作出反应，禁止在其领土上使用 ChatGPT，就像一些公司所做的那样。相比之下，Snapchat 全速前进，实现了他们自己的 GPT 驱动的人工智能朋友。2023 年 4 月，青少年突然发现 MyAI 聊天机器人出现在他们的常规聊天联系人中。他们可以发泄自己的心声，作为回报，他们会收到更加个性化的广告。大约在同一时间，GPT 通过插件获得了眼睛和耳朵。它还获得了互联网和众多在线应用程序的访问权限，打开了潘多拉魔盒。毫不奇怪，有人立即认为让其自主人工智能制定最终摧毁人类的策略是一个好主意。我们可以继续说下去，但你会明白：每个人都带着这项技术逃跑了，这导致了最不可预测的结果。就像气泡膜（曾经用作保护性包装）变成了墙纸，伟哥（发明用于治疗高血压的药物）现在被用作增强药效的药物一样，生成式人工智能将以许多意想不到的方式得到应用。尽管有生成式人工智能，但未来几年会如何发展仍是一个未知数。因为这才是我们真正要谈论的。可以生成某些东西的人工智能。
基于实验，证据和进化
本文深入探讨了盖茨基金会的开放访问（OA）政策旅程，因为2025年标志着基金会的OA政策十年。该政策已经进行了两次迭代 - 2015年启动的原始版本侧重于黄金OA，然后在2021年对其进行了改编，以反映计划的原则，包括基于期刊类型和存储库存款的发布者付款的限制。现在，为了应对学术生态系统的不断变化的需求，基金会正在再次更新其政策，以努力追求更广泛的影响，并支持推动全球科学家，尤其是来自低收入国家和中等收入国家的科学家的实践。本文将深入研究用于定义基金会资助的研究的更公平方法的决策和数据。
实验模式测量设备 -
在过去的二十年中，基于电信纤维的量子密钥分布网络已在大都市和城市间尺度上实现。瓶颈之一在于关键速率相对于传输距离的指数衰减。最近提出的方案主要集中于通过在两个交流方上创建长臂单光子干涉仪来实现更长的距离。尽管在较长的沟通距离上表现出色，但两个远程激光器之间的相位锁定的要求在技术上具有挑战性。通过采用最近提出的模式对构想，我们实现了高性能量子密钥分布而无需全局锁定。使用两个独立的现有激光器，我们在大都市和城市间距离的制度中显示了与常规测量设备独立的方案相比，二次钥匙率改进。对于更长的距离，我们还通过304 km的商业纤维和407 km的超损坏纤维提高了3个数量级的关键率性能。我们希望这种现成的高性能方案将被广泛用于城市间量子通信网络。
疫苗接种实验
我们感谢 Angelica Chin、Jane Hu、Nic Minudri、Jose Angel Cazares Torres 和 Elsa Trezeguet 提供的出色研究协助。我们还非常感谢 Sarah Liegl 博士（圣安东尼北家庭医学中心）和 Susan Wootton 博士（麦戈文医学院）以及巴黎医院系统的几位医生，他们自愿抽出时间制作有关 COVID-19 疫苗接种的视频，分发给研究参与者。这项研究已获得麻省理工学院 IRB 的批准（协议编号 1406006433），并在 AEA 社会科学注册中心注册为 AEARCTR-0008711（美国）和 AEARCTR-0008902（法国）。我们感谢 Nisha Deolalikar 在 Facebook 上支持这项研究。Facebook 通过免费投放 COVID-19 相关广告以及聘请营销公司（Code3 Creative）来管理广告活动，提供了资金和后勤支持。本文表达的观点为作者的观点，并不一定反映美国国家经济研究局的观点。本研究还得到了美国国立卫生研究院行政补助金、美国国家老龄化研究所奖助金 3P30AG064190-02S1 的支持。
人工智能：«实验哲学
人工智能：«实验哲学»还是现实的要求？Oleh Romanchuk 1，Viktoriya Romanchuk 2 * 1伊万·弗兰科国立洛杉矶国立大学助理教授，利维夫，乌克兰2博士学位学生，伊万·弗兰科国立利维夫大学，乌克兰LVIV，乌克兰 *通信作者电子邮件id：vsesvit.journal@gmail@gmail.com export the export of power of power of power of power of power of power of pore exist of pore exist of pore exist of World of World of World of World。讨论“新社会秩序”的形成，计算机文明的哲学，影响人类生活的最新信息和通信技术的方法，全球化世界总计算机化的心理和社会经济的后果，最新的方式和含义是解决出现的许多问题。人类面临的关键挑战已经超过了智人解决这些问题的智力能力。迫切需要创建高性能的通用计算机，该计算机可以在人类智能的层面上推理和执行操作，甚至超过它，包括批判性思维和创造力。这是关于创建所谓的“人工智能”（AI）。然而，这一发明将来可能会成为对人类文明危险的根源，因为如果不作为社会存在，人工智能将在人类伦理，道德，心理学之外发挥作用。担心世界对人工智能的迷恋的原因是非常真实的。没有人可以预测超级智能融入社会的后果。文章分析了创建AI和可能出现的社会风险的问题。（LEM，2014年）。该研究的目的是由于需要对“人工智能”概念的本质进行更深入的了解，以及在大众传播和社会关系领域可以解决的那些任务的识别。关键字：信息，人工智能，人类，交流，信息社会，互联网资源，计算机，通信技术。简介计算机越来越多地技术密集型。如今，媒体上有关人工智能的科学和流行科学文章不再令人惊讶，描述了对AI对媒体，政治和经济学影响的研究，分析了人工智能和传统武器的共生可能后果，以及更多。许多原始作品致力于此问题：（ Wiener，1948年），（Turing，1950），（Andrew，1985），（Luger，2008），（Russel＆Norvig，2006）等。在1948年，诺伯特·维纳（Norbert Wiener）将注意力集中在材料系统的属性中，以复制，存储和使用另一个系统的结构，同时确保系统适应环境（Wiener，1948）。在1950年，艾伦·图灵（Alan M. Turing）发表了上个世纪表达的最原始，最深刻的思想之一 - «计算机和智能»（图灵，1950年）。作者描述了程序（«模仿游戏»），通过该过程可以确定机器在合理意义上与人相等的时刻。此“图灵测试”成为“机器智能”的标准理论测试。测试任务假定对话者的情报水平决定了他进行对话的能力。二十年后，著名的波兰科幻作家，哲学家和未来学家Stanislaw Lem在他的文章“ Golem xiv”中指出，两个思想共存的问题 - 人类和“不人道”，生物学和人工智能，生物学和人工智能是未来的主要问题之一（Lem，1973）。在基本的哲学工作中«summa Technologiae»Stanislav Lem预测了虚拟现实的创造，人工智能，发展了人类自动进化的思想等。作者认为由于人工智学与人之间的关系，可能会出现的三种替代方法：AI永远不会超越人类的思想；如果发生这种情况，该人将能够保持对AI的控制；一个人是
机械工程基础实验（2）
– 评估对实验结果报告的理解程度 – 报告绝对评分，必须注明参考资料来源 – 必须手写，如使用Word，将扣50%的分（5页以内） – 下节实验课开始前提交（逾期提交将被扣分） – 其他详细信息，请参阅实验指导材料。
实验生成ai
生成的AI技术（例如Chatgpt，Gemini和Midjourney）近年来取得了显着进展。最近的文献记录了Chatgpt对其具有强大专业知识（可用于广泛培训数据集）的领域的生产率的积极影响，例如英语和Python/SQL编程。但是，文献仍然限制在Chatgpt在其能力仍可以进一步增强其功能的领域的表现。在本文中，我们要求参与者使用较不常用的编程软件包（特别是STATA）执行非英语语言（特别是泰语）和数学和数据分析任务的编写分析任务。调查结果表明，平均而言，在完成任务的分数和时间方面，参与者使用Chatgpt表现更好。但是，一项详细的检查表明，34％的参与者在编写分析任务方面没有改善，而在使用CHATGPT时，42％的参与者在数学和数据分析任务方面没有改善。进一步的调查表明，通过计量经济学等级的代理，更高的能力参与者是在使用CHATGPT时在编写分析任务方面表现较差的参与者。我们还发现证据表明，具有更好数字技能的参与者在ChatGpt方面表现更好。这项研究提供了有关生成AI影响的见解。因此，相关各方可以就适当的策略，政策和教育制度做出明智的决定。它还强调了人类技能在解决和补充AI局限性方面的关键作用。JEL代码：A20，D24，J24，O33关键字：CHATGPT，生成AI，大语言模型，劳动生产力
实验量子构建
量子位，也称为Qubits，是经典位的量子对应物。经典位是可以占用两个状态之一（或1）之一的信息，并构成经典计算的基础。喜欢经典的位，Qubits也有两个状态，| 0⟩和| 1⟩，是正交的，被称为计算基础状态。状态的选择| 0⟩和| 1⟩而不是其他选择，例如| +⟩和| −⟩是用于量子计算的约定。与经典的位不同，Qubits可以处于计算基础状态的叠加| ψ⟩= a | 0⟩ + b | 1⟩具有复杂的系数A和B，其中| A | 2 + | b | 2 = 1。这些复杂系数的模量平方使我们有可能在任何一个计算基础状态下测量量子的概率，因此我们要求所有概率的总和必须等于一个。当我们将经过的单量系统转移到多Qubit系统中时，我们将获得更多的计算基础状态。例如，两个Quibent的系统具有计算基础状态| 00⟩，| 01⟩，| 10⟩，| 11⟩。系统的状态可以再次成为计算基础状态的叠加，并具有复杂的系数A I
实验研讨会2 -IE
我们的安装由一个白色盒子组成，其中包含阴影的投影。阴影的脸在浮动面具后面，阴影似乎拼命地试图从上述盒子中逃脱。为代表概念的人类方面，我们决定使用掩码以及一个视频投影，显示盒子里的剪影。面具显示出非常有趣的表达，因为它传达了焦虑和悲伤的外观。我们用它来实施这样的想法，即技术正在导致人类感受到这些情绪。此外，我们将手机放在面具后面，该手机不断收到通知。背后的想法是将手机描绘成轮廓的大脑；说明这种正在进行的发送和接收消息的循环是我们大脑中已经刻有的。没有真实身体的物理面具椅，显示了我们如何在社交媒体上扮演不同的角色，仅显示一个完美的立面，其中不确定在线存在背后的人是谁，或者他们真的存在。没有任何真实质量的身体的投影表明我们的真实自我如何像我们在互联网上显示的面具后面的鬼魂或幻影一样。