2020 年 4 月,随着新冠肺炎在全球蔓延,世界卫生组织总干事谭德塞呼吁国际社会:“请不要将这种病毒政治化”。同年晚些时候,随着新冠肺炎疫苗的面世,科学家们对免疫政治化的危险表示担忧。这种将政治与健康分开的愿望是“错误的”,因为两者“密不可分”。1 与其希望政治消失,不如准确了解政治如何影响健康结果,这有助于找到应对全球健康挑战的新方法。疫苗信心就是一个很好的例子。疫苗信心是指对疫苗安全性或有效性的信任,包括对疫苗(产品)、接种者(服务提供者)和疫苗供应决策者(政策制定者)的信任。 2 相反,疫苗犹豫是指“拒绝、延迟或接受疫苗,但对疫苗的有效性存有疑虑”。 3 2019 年,世卫组织宣布疫苗犹豫是全球最大的健康挑战之一。近年来,对疫苗的不信任
人工智能背景下的意识本质:重新定义人与技术的关系 Izuchukwu Kizito Okoli* 和 Osita Gregory Nnajiofor* https://dx.doi.org/10.4314/ujah.v25i1.1 摘要 人工智能 (AI) 背景下的意识本质提出了一个需要分析和进一步探索的问题。本研究旨在通过研究意识与 AI 的交集(包括形而上学含义和考虑)来重新定义人与技术的关系。主要目标是在 AI 的背景下定义意识,评估 AI 表现出意识的潜力,研究对人类体验的形而上学含义,并探索伦理层面。研究结果表明,意识涉及自我意识、感知、意向性和主观体验。虽然 AI 可以实现高级认知能力,但高阶意识的存在仍然不确定,这引发了关于主观意识本质的形而上学问题。意识难题凸显了连接物理过程和主观体验的挑战,强调了形而上学考虑的必要性。本文还探讨了人工智能集成的伦理影响及其对人类体验的影响。建议包括进一步研究人工智能中的意识、
b'B'The分数量子厅(FQH)状态是物质拓扑阶段的一些最佳研究的例子。它们的特征是各种拓扑量,例如准粒子电荷,霍尔电导,霍尔的粘度和边缘理论的手性中心电荷,这从根本上是由电子之间的非平凡相关性引起的。在这些状态下相关性的一种特别用途是\ xe2 \ x80 \ x9cguiding Center \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9d静态结构因子\ xc2 \ xaf s(k),在长波长的情况下,在平移和In-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-nimememementscements中是四分之一的Quartic [k)。FQH接地的一个基本特征是,确定此四分之一术语的第四个等级张量满足所谓的\ xe2 \ x80 \ x9Chaldane绑定\ Xe2 \ x80 \ x80 \ x9d [2,3],较低的结合在长波长度的强度下,构成了hall [4 hall sects of Hall ted the the Hall [4 hall [4 hall]的强度。在旋转不变的情况下,当引导中心静态结构因子和霍尔粘度张量的四分之一项都由每个pa-rameter确定时,界限可以表示为两者之间的简单标量不平等。在物理层面上,可以理解为将QH状态与拓扑琐碎的产物状态区分开的相关性最小的存在,即,前者不能绝热地变形到后者。在FQH上进行了许多工作,涉及一类旋转不变的模型波函数(Laughlin [6],Moore-Read [7],Read-Rezayi [8]),与欧几里得的保形场理论有关,并使Haldane结合饱和[9,10]。这些模型状态是属于某些非常特殊模型的汉密尔tonians的最高密度状态(零能量特征态),并且在理解FQHE方面发挥了关键作用。他们非常特殊的功能之一是,它们是\ xe2 \ x80 \ x9cmaxmaximally手性\ xe2 \ x80 \ x9d,因为它们在圆柱形几何形状中仅包含一个与半融合状态相对于一个cut的圆柱状态的贡献。这是\ xe2 \ x80 \ x9cmaximal手性\ xe2 \ x80 \ x9d的非常强烈的条件:最大性手性的较弱版本是,纠缠谱的低较低部分(或同等地,拓扑模式)仅具有一种chirality的贡献。这个较弱的版本通常会被汉密尔顿人的基础状态所满足,而汉密尔顿人的基础状态却远离模型。在本文中,我们解决了一个问题 - 饱和hal -dane结合需要什么条件?我们在附录B中显示,连续旋转不变性是必需的。之所以如此,是因为角动量的波动有助于O(K \ Xe2 \ X84 \ X93)4的静态结构因子4,但对HALL粘度张量不足。对于旋转不变的系统,先前已显示[11 \ xe2 \ x80 \ x93 13],即\ xce \ xbd \ xbd \ xe2 \ x88 \ x92 = p /(2 np \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x92 1)jain状态[14]不满意,不满意n> 1,不满足n> 1,不满意 任何一个。这些FQH状态包含旋转不变的基态上方的Spin-2重力激发的两种手势。特别是一些研究支持了后者[9]。这会导致长波长的静态结构因子的相关性比霍尔粘度的大小所需的更大的相关性。但是,尚不清楚是否需要强大的最大性手性或较弱的版本足以使各向同性FQH状态的结合饱和。我们以数值调查了这个问题,并提供了明确的证据,表明弱的最大手性不足。因此,我们期望只有理想的保形块波形饱和haldane结合。我们使用旋转不变的二维Hamilto-Nians在\ xce \ xbd = 1 / 3,1 / 5和2/5的FQH状态的长波长极限中计算静态结构因子。为此,我们在圆周的无限缸[15]上使用密度矩阵重新归一化组,并通过考虑大的l y /\ xe2 \ x84 \ x93来接近2D-LIMIT。我们计算O(K \ Xe2 \ X84 \ X93)的系数\ XC2 \ Xaf S 4)4项在指南中心静态结构因子的长波长膨胀中,并表明它比Haldane绑定的Haldane by by for Haldane by to haldane by to for for for Haldane to for Haldane to for Haldane to for for for f q QH的Haldane Hamiltonians的FQH地面。我们通过分析围绕模型'
近年来,印度中央政府和各邦政府一直在积极制定政策和激励措施,以鼓励数据中心投资。尽管中央政策尚未最终确定,但许多邦已经采取措施吸引此类投资。这些措施包括财政激励措施,如对电力和输电费用的补贴和减免,以及实际支持,包括可再生能源、可靠的供水、高速互联网和优惠的建筑法规。一些邦还提供额外优惠,包括印花税减免、土地成本补贴、州商品及服务税报销和利息补贴,所有这些旨在为数据中心项目创造有利的环境。
研究概述 美国国家标准与技术研究所 (NIST) 下属的制造业推广伙伴关系 (MEP) 与 Summit Consulting 和 Upjohn 研究所 (团队) 签订了合同,以分析 MEP 项目对 2019 财年 (FY2019) 美国经济的整体影响。MEP 中心主要向中小型制造企业提供技术援助,帮助他们提高生产力和竞争力。这些中心提供的服务包括产品开发协助;有助于节省成本的业务扩展和业务连续性规划工具和资源;新投资;以及改进的产品和流程。这些改进提高了客户公司的生产力、盈利能力和竞争力,从而通过创造就业机会、增加收入和扩大税基来改善经济。
经济衰退是否会损害技术投资,进而损害未来的总供给?我们利用对德国企业代表性调查中有关研发和传播创新投资的独特、详细数据,为这一问题提供了新的证据。我们的数据可以识别出危机引发的创新投资削减,与危机前的投资计划相比,平均有条件削减为 -65%(研发)和 -70%(传播),分别集中在 20% 和 25% 的企业中。我们估计,1% 的周期性产出下降将导致创新投资下降 -0.3%。企业层面的财务限制加剧了创新的减少。我们的研究结果表明,短期冲击至少会在中期内影响总供给,挑战了外生技术假设以及由此产生的标准总量波动模型中商业周期与长期增长之间的二分法。我们表明,需求冲击是周期性技术投资削减的主要原因之一,支持了需求冲击可以表现为技术冲击的观点。我们将微观层面的结果形式化为新凯恩斯主义模型,该模型通过对研发和技术传播的投资实现内生增长,从而共同决定一般均衡中的周期和趋势。
越来越多的公共和私人能源买家对全天候无碳能源 (CFE) 采购感兴趣,这意味着每千瓦时的电力消耗始终由无碳能源满足。它有可能克服现有采购方案的局限性,例如“容量”匹配固有的清洁电力供应与买家需求之间的时间不匹配。然而,目前尚不清楚全天候 CFE 采购如何影响其余电力系统,以及这种影响是否在不同区域环境和不同系统清洁度水平之间保持一致。我们使用数学模型系统地研究全天候 CFE 匹配的不同设计、最佳采购策略、成本和影响,包括参与买家和自愿采购的地区。我们研究了推动系统级减排的机制以及它们在不同地区和不同时间的变化。我们的结果表明,清洁能源采购承诺对参与者和电力系统具有一致的有益影响。即使电网随着时间的推移变得更清洁,每小时匹配策略仍对系统级减排做出了重大贡献。此外,对全天候 CFE 的自愿承诺将通过加速创新和早期部署先进的能源技术,对电力系统产生进一步的变革作用。
来源:改编自 H.I.安索夫,《企业战略》,企鹅出版社,1988 年,第 6 章。安索夫最初有一个包含四个独立框的矩阵,但在实践中,战略方向涉及更多连续轴。安索夫矩阵本身后来得到了发展——参见参考文献 2。
目前,财政数据是通过学校级表格和区级表格在学校级和区级收集的。SLFS 要求将中央级支出分配到区内各学校。例如,如果无法直接分配,某些支出可以除以区内入学人数,然后按每名学生的人数分配给所有学校。区表格将包含每个学校表格第 I 部分的值的总和和排除项,以便与可比的 ST-3 值进行比较。此外,区级表格将只包括一个用于项目领域详细信息的字段,涵盖特殊教育总支出。这个单一的区级字段将反映 ESSA 财务透明度表格中条目 O 中当前收集的内容,并将满足《教育法》第 1716 条和第 215-a 条的要求。
∗ 我们感谢 Steven Dhondt、Christina Gathmann、Michael Handel、Attila Lindner、Piotr Lewandowski、Ludivine Martin、Emilie Rademakers、Pascual Restrepo、Anna Salomons、Ralf Wilke 和 Nicolas Ziebarth 提出的有益建议。此外,我们还要感谢 TASK VI 会议“劳动力市场的数字化和生态转型”、EALE 2023 会议、UNTANGLED 研讨会“技能变化和技能价值”的参与者,以及波士顿大学、乌得勒支大学、海德堡大学、卢森堡大学、IAB、LISER 和 ZEW 研讨会参与者的评论。最后,我们感谢德国联邦教育和研究部 (BMBF) 以及 Instituut Gak 的资金支持。我们还非常感谢莱布尼茨协会通过海德堡大学莱布尼茨应用劳动经济学教授职位 (P56/2017) 提供的资金支持。该项目已获得欧盟“地平线 2020”研究和创新计划的进一步资助,资助协议编号为 101004494。本出版物的内容由作者全权负责,并不一定反映欧盟的意见。