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World File Search System对立的
通过策略互动，反疫苗情绪在社交网络中持续存在
疫苗接种是控制传染病传播的主要干预措施。这种干预措施需要一定的疫苗接种率（称为“群体免疫”）才能有效。然而，有人担心，由于人们对疫苗的犹豫和反对程度日益加深，群体免疫可能无法实现。造成这种情况的主要原因之一是与同伴不一致的代价。我们使用网络协调博弈的框架来研究反疫苗情绪在人群中的持续性。我们将其扩展为包含与同伴保持一致的压力、群体免疫和疫苗接种好处等对立的力量。我们研究此类博弈中的均衡结构以及未接种疫苗节点的特征。我们还研究了 Stackelberg 策略，以减少具有反疫苗情绪的节点数量。最后，我们在不同类型的现实世界社交网络上评估了我们的结果。
人工智能：所有人的交汇点
本期不仅仅是一篇文章的集合：它是一个行动号召，让我们思考我们如何不断与使用人工智能（AI）的代理保持联系，以及它们的存在和对我们生活的影响将如何变得越来越广泛。每天都会有成千上万篇关于这个主题的文章和新闻发表，但是，我们可能并不清楚它的发展状况、它影响我们环境的可能性、它面临的挑战和威胁……甚至定义它也很复杂，因为存在多种方法和对立的立场。甚至有人指出，人工智能会产生一种效应，即当人工智能的发展进入公众视野并变得“正常化”时，它们就不再被视为智能（Haenlein and Kaplan，2019）。这种影响使得人工智能很难得到普遍接受的定义。除此之外，其进化阶段也十分复杂：从狭义人工智能、通用人工智能到超级智能，以及它所整合的认知、情感和社交技能（分析性、受人类启发或人性化）（Kaplan and Haenlein，2020 年）。
LNO 经验教训 - 摩尔堡
TF Mustang 是一个合成兵种营，包括来自第 8 骑兵团第 1 营和第 8 旅工兵营 (BEB) A 连的部队，该营隶属于位于得克萨斯州卡瓦佐斯堡的第 1 骑兵师第 2 装甲旅战斗队 (ABCT)。Arrow 行动和 Lock 行动是大型战斗群 (BTG) 规模的演习，分别在芬兰的 Niinisalo 和 Vekaranjärvi 举行，目的是在多国环境下测试集体合成兵种机动。在 Arrow 行动期间，两个对立的芬兰 BTG 指挥着下属的美国连队。我们的两个线连，突击连和战斗连，受芬兰高级军官指挥的两个不同战斗群的战术控制 (TACON)。在“锁定行动”中，野马特遣队作为我们自己的实体与下属芬兰部队（包括侦察排、坦克排、迫击炮连、工兵连和机械化步兵连）一起作战，与我们的有机连队一起作战。2 在两次演习中，我们都派出了联络官 (LNO) 团队，与我们的芬兰合作伙伴达成共识。
ACO/ACT - 公共事务手册 - 2020 - 北约的 ACT
北约潜在对手的做法。国家和非国家行为者都对北约和各个盟国开展敌对信息行动，这种行动将在和平、危机和冲突的各个阶段持续进行。敌对信息运动的目的是破坏北约的一致性并塑造有利于对手的信息环境，包括为潜在的危机升级做好准备。对手和潜在对手利用技术和速度为自己谋利，在此过程中经常无视或操纵真相和准确性。多个对手团体（有时可能在总体意图上是对立的）经常联合起来，诋毁北约和西方机构。该团体可以很容易地协调行动，利用非常简单、有效的叙述来削弱公众对北约行动的支持，这些叙述挑战了北约目标的合法性，并利用廉价的数字参与技术（如僵尸网络）人为地放大虚假信息、错误信息和公众的不信任。克服
人工智能能否有效支持可持续发展？
摘要。本文介绍了人工智能在可持续发展中可能发挥的作用。可持续发展是目前面临的最大挑战之一。可持续发展和发展显然是对立的。当前通过单独行动应对地球危机的努力产生的影响小于预期。现有技术尤其是人工智能的能力尚未得到充分开发。生态创新行动主要侧重于智能交通、能源和水的智能使用以及废物回收，但没有考虑行为和重点的必要演变。为促进现有技术而发明的智能、智能、创新、绿色或智慧城市等概念改变了 IT 市场。大多数提议都涉及使用统计/优化方法进行数据处理。本文解释了人工智能方法和技术如何与充分的思考相结合，创新应对地球危机的方式并实现联合国 17 项可持续发展目标中的一些目标。
无标题 - X档案
在新墨西哥大学机器人与自动化国家重点实验室 (ACE)，学生和教职研究人员正在使用软计算技术创建自主控制范例，为机器人提供“智能”。美国国家航空航天局机器人与自动化国家重点实验室当前的研究课题之一是使用多个自主机器人协作执行任务。这些机器人与石器机器人方法相比，具有多种优势，例如通过数量冗余实现的稳健性、减小的尺寸和重量，以及降低生产成本。模糊逻辑和模糊控制、传感器融合和规则层次方法使这些复杂系统能够运行。最后，通过进化方法优化的分层模糊系统作为控制器，与算法相结合，被两支对立的机器人队伍用来进行足球比赛。在本系列文章的第一部分中，我们将讨论模糊逻辑和模糊控制。第二部分将探讨机器人足球的模糊控制和模糊行为。
Eunika Mercier-Laurent。人工智能能否有效支持可持续发展？。人工智能知识管理 IFIP AICT 614，2021 年。�hal-03495823�
摘要。本文介绍了人工智能在可持续发展中可能发挥的作用。可持续发展是目前面临的最大挑战之一。可持续发展和发展显然是对立的。当前通过单独行动应对地球危机的努力产生的影响小于预期。现有技术尤其是人工智能的能力尚未得到充分开发。生态创新行动主要侧重于智能交通、能源和水的智能使用以及废物回收，但没有考虑行为和重点的必要演变。为促进现有技术而发明的智能、智能、创新、绿色或智慧城市等概念改变了 IT 市场。大多数提议都涉及使用统计/优化方法进行数据处理。本文解释了人工智能方法和技术如何与充分的思考相结合，创新应对地球危机的方式并实现联合国 17 项可持续发展目标中的一些目标。
私人租赁部门的政治经济学
私人租赁部门的政治经济学 迈克尔·伯恩 爱尔兰都柏林大学社会政策、社会工作和社会公正学院 Michael.byrne@ucd.ie 摘要：本文为私人租赁部门的政治经济学提出了一个理论框架，特别关注不平等问题。它汇集了现有的三个研究机构。首先，社会分层和财富不平等的宏观解释。其次，马克思主义对积累和社会再生产之间对立的批判。第三，租户住房不平等经历的定性描述。本文综合了这三份文献，提出了一种政治经济学方法，可以捕捉私人租赁部门中“住房”和“家”的多维和多尺度性质。通过这样做，它为最近关于“租房一代”的研究做出了贡献，特别是相关的阶级和代际不平等，以及关于住房政治经济学的更广泛辩论。 关键词：政治经济学；租房一代；私人租赁部门；不平等。
无标题 - X档案
在新墨西哥大学机器人与自动化国家重点实验室 (ACE)，学生和教职研究人员正在使用软计算技术创建自主控制范例，为机器人提供“智能”。美国国家航空航天局机器人与自动化国家重点实验室当前的研究课题之一是使用多个自主机器人协作执行任务。这些机器人与石器机器人方法相比，具有多种优势，例如通过数量冗余实现的稳健性、减小的尺寸和重量，以及降低生产成本。模糊逻辑和模糊控制、传感器融合和规则层次方法使这些复杂系统能够运行。最后，通过进化方法优化的分层模糊系统作为控制器，与算法相结合，被两支对立的机器人队伍用来进行足球比赛。在本系列文章的第一部分中，我们将讨论模糊逻辑和模糊控制。第二部分将探讨机器人足球的模糊控制和模糊行为。