时间至关重要。最近发生的事件表明,每次全球危机都会对最不发达国家造成不成比例的影响。随着世界努力应对层出不穷、不断累积的危机,从气候变化到新冠肺炎的持续影响,从战争到不断加重的债务负担,从贸易中断到发展前景受阻,对创新的需求从未如此强烈。本报告为最不发达国家提供了如何为知识产权创造有利环境的见解,确保它们在全球创新和发展竞赛中不落后。报告重点介绍了成功的案例研究,提出了切实可行的建议,并强调需要采取平衡的知识产权方法,以最好地适应最不发达国家的技术吸收、生产能力水平、竞争优势和创新潜力。
过去 30 年来,国防部 (DoD) 用于执行任务的网络数量显著增加。尽管这些网络对国防部的成功至关重要,但国防部以渐进和演进的方式开发信息技术 (IT),导致系统层出不穷,难以整合,而且效率不高。尽管国防部的 IT 基础设施使作战人员能够在 21 世纪有效作战,但我们网络和 IT 不必要的复杂性降低了我们保护信息系统的能力,妨碍了我们共享信息的能力,并不必要地消耗了国防部可用的有限资源。这种难以维持的局面要求我们彻底改变国防部开发、实施和维持 IT 的方式。我们必须共同修改现有流程,以降低复杂性并优化我们的网络以适应联合环境。我们的目标是大幅提高我们的网络安全态势,提高我们在联合和联盟战线上的效力,并减少我们的网络消耗的资源。
颠覆性技术层出不穷。无论是第一次工业革命,以蒸汽驱动工厂和交通运输为主,还是随后的革命,带来了化学工程、通信革命、航空,最终带来了生物技术和数字化。我们正站在下一场革命的边缘,即人工智能革命,人工智能和机器学习方法提供了前所未有的可能性。这场革命如何发展,我们的社会如何吸收这项新技术的潜力,将在很大程度上取决于应用于新兴技术的监管和治理模式。在本文中,作者们从历史中汲取教训,提出了一个框架,用于识别和分析监管制度的关键要素及其相互作用,这可以为开发新的人工智能监管系统模型奠定基础。此外,本文认为,此类系统的目标应该是管理不同人工智能模型和用途带来的风险,而不仅仅是它们造成的道德问题。
罗温·阿特金森的喜剧杰作《豆豆先生》以伦敦一条荒凉的街道为背景,在深夜里拉开序幕。一束聚光灯出现,主角从空中坠落,合唱团用拉丁语唱道:“看,这个男人是一颗豆子。”豆豆先生站起身,掸掉西装上的灰尘,笨拙地跑进黑暗中。他是一个超凡脱俗的人,一个从天而降的、令人难以理解的东西。鉴于近年来人工智能的奇迹层出不穷,我们可能会认为人工智能就像豆豆先生一样,是从天而降,完全成型,超出了我们的理解范围。然而,这些都不是真的;事实上,我认为人工智能仍处于起步阶段。那么,为什么我们现在会听到关于人工智能的消息呢?我将通过简短(且有偏见的)人工智能历史来回答这个问题,然后讨论作为人工智能革命催化剂的计算技术的进步。本章为我们将在本书剩余部分探讨的模型提供了背景。
摘要 二十多年来,创意经济引起了学术界和政策制定者越来越多的关注。然而,尽管有关这一主题的文献层出不穷,但它与发展之间的复杂联系以及它在增强复原力方面的作用尚未得到适当研究。本文通过调查罗马尼亚不同城市(创意产业强度不同)如何抵御大衰退并从中恢复来解决这个问题。我们的研究结果表明,整体而言,创意产业增强了城市抵御衰退的能力,但并不一定能加快城市复苏。我们的结果表明,这可能是由于不同创意产业群体之间影响不对称造成的。除了创意经济的扩散之外,其他因素也被认为是重要的复原力驱动因素。虽然更好的医疗服务、更高的本地投资和更高程度的地方预算分散化似乎能够增强城市的抵抗力,但更高的农业和金融比重以及更高的人均收入似乎与更快的城市复苏相关。
摘要 当今科技发展迅速,各种新奇有趣的材料层出不穷。智能聚合物就是其中一种材料。智能聚合物是具有特殊分子结构的聚合物材料,这些分子结构可以响应不同的外部影响并改变形状。这些聚合物可以响应环境变化而改变形状、体积或其他特性。智能聚合物最显著的特点是它们能够直接响应环境刺激。智能聚合物的形状改变能力通常取决于环境因素,例如热量、湿度、pH 值、光或电。当聚合物分子内的键发生结构变化时,就会发生这种情况。智能聚合物的使用领域非常广泛。它们在医药、纺织、汽车、电子和能源等许多行业中发挥着重要作用。人们对智能聚合物的兴趣日益浓厚,智能聚合物经常用于药物输送系统、生物材料和智能材料的开发。考虑到这些因素,本综述提供了有关智能聚合物、其特性和应用领域的信息。
急性髓系白血病 (AML) 是一种异质性血液系统恶性肿瘤,其临床特征、潜在发病机制和治疗结果各不相同。基因组技术的最新进展揭示了 AML 白血病发生的分子复杂性,进而导致 AML 患者风险分层和个性化治疗策略的改进。将预后和可用药的遗传生物标记物纳入临床实践以指导针对患者的治疗将成为 AML 治疗的主流。自 2017 年以来,为 AML 患者量身定制个性化治疗的新治疗方案层出不穷。在过去 3 年中,美国食品和药物管理局共批准了八种用于治疗 AML 的药物;大多数药物专门针对某些基因突变、生物途径或表面抗原。这些新药对老年患者或患有合并症的患者尤其有益,因为他们的治疗选择有限,临床结果非常差。如何平衡疗效和毒性以进一步改善患者结果具有临床意义。在这篇评论文章中,我们概述了 AML 中最相关的遗传标记,特别关注这些异常的治疗意义。
在特定领域,AI已经超越了人类的表现。去年,斯坦福大学的研究人员利用AI通过正面X光扫描识别了14种不同的疾病。该系统的创建仅用了一个月的时间,AI的准确率超过了人类肺炎诊断师。这项研究发表在《科学》杂志上。9 2017年,一个名为AlphaZero的人工神经网络系统在不到24小时内就获得了国际象棋、将棋和围棋超人水平的表现。这是在除了游戏规则之外没有其他领域知识的情况下完成的。10 2018年5月,谷歌首席执行官Sundar Pichai在Google I/O大会上发表主题演讲时,展示了一个名为Duplex的人工智能系统,引起了轰动。该系统能够通过电话安排预约,无需人工干预,但给人的印象是双方正在进行自然对话。人们很容易想象人工智能正在迅速变得超级智能,并因此获得所有在小说中被归因于它的积极和消极能力,因为自动驾驶汽车和听起来像人类的机器人等人工智能奇迹层出不穷。当然,情况根本不是这样
在一个科学探究和发现层出不穷的世界里,对于那些熟悉机器学习潜力的人来说,机器学习在各个行业的大量推出并不令人意外。同样,以伦理为重点的研究也应运而生,这些研究是为了应对源自这些应用的偏见和不公平问题而出现的。公平性研究专注于对抗算法偏见的技术,现在比以往任何时候都得到更多的支持。公平性研究的很大一部分用于开发机器学习从业者在设计算法时可以用来审核偏见的工具。尽管如此,这些公平性解决方案在实践中仍然缺乏应用。本系统综述深入总结了已定义的算法偏见问题和已提出的公平性解决方案空间。此外,本评论深入分析了自发布以来解决方案领域出现的问题,并列出了机器学习从业者、公平研究人员和机构利益相关者提出的需求分类。这些需求已被整理并提交给对其实施影响最大的各方,其中包括公平研究人员、生产 ML 算法的组织以及机器学习从业者本身。这些发现可用于弥合从业者和公平专家之间的差距,并为创建可用的公平 ML 工具包提供信息。
科学发展日新月异,新的研究课题层出不穷,神经科学就是其中之一。人们提出了新的计算机模型来模拟人类的视觉和听觉系统,其中视觉是重点关注的领域。人类非常擅长将注意力集中在所需的声音上。听力受损的人无法做到这一点,因为助听器会放大所有传入信号。我们的目标是尝试模拟人类的听觉系统,特别是在听觉注意力方面。我们的耳朵总是活跃的,每时每刻都会听到各种各样的声音。我们的目标是模拟我们的注意力何时被一大堆杂音中的某个特定声音所吸引。如果在硬件系统上实现这一点,听力有问题的人就可以只关注所需的声音。这可以通过使用时间响应函数 (TRF) 的概念来开发,它显示了音频和 EEG 信号之间的线性关系。我们提出了一个新的数学框架来克服当前预测声音包络的挑战。使用相关性概念,将获得的包络与记录 EEG 数据时给出的音频输入进行比较。讨论了不同正则化参数值下的相关系数。与现有的最先进技术相比,所提出的数学技术给出了更好的结果。