值得注意的是,这些看似负面的特征可以产生积极作用,为某些密码和信息安全问题提供宝贵的益处,而在某些情况下,传统信号无法实现这些益处。例如,直观地讲,在远距离通信中,(b) 意味着任何试图在途中窃听消息的行为都必须在信号上留下痕迹,然后原则上可以通过接收方与发送方(公开)讨论的行为检测到。事实证明,这可用于提供可证明安全的通信,以防止窃听。另一方面,传统消息总是可以在途中被读取,并完好无损地发送给接收方。此外,事实证明(参见下文),(a) 对通信者的影响可以通过适当巧妙(非显而易见)的协议来规避,该协议涉及他们之间的进一步(公开)讨论。
“基于AI的多机器人灭火系统”项目旨在通过将人工智能(AI)等先进技术组合成组成一个高度智能机器人的团队来改变消防。为了提高其功能,这些机器人配备了先进的人工智能和特殊传感器。主要目标是通过允许这些机器人协作,快速应对火灾并处理危险的任务,从而提高消防操作的有效性和安全性,从而减少了人类消防员的需求。该项目包括广泛的测试,以确保这些智能机器人可以有效应对各种消防挑战。他们配备了专门的工具和传感器,使他们能够了解火的动态。机器人经过培训,可以使用巧妙的计算机程序进行快速决策,从而使其能够有效地对各种消防场景做出响应。
创新讨论比空军研究实验室 (AFRL) 和国家侦察局 (NRO) 更深入。在我们的高级领导人观点中,AFRL 指挥官 Ted Bowlds 少将巧妙地提出了一个微妙的问题,即平衡风险和创新的相对水平,以保持我们今天的能力,同时超越我们目前的设计来打造美国未来的太空系统。他不仅成功地定义了风险和创新之间的关系,还定义了 AFRL 和我们的采购机构太空和导弹系统中心之间的关系。而且,我们非常荣幸地邀请到 NRO 先进系统和技术总监 Pete Rustan 博士,就过去 50 年来塑造我们太空能力的技术以及这些发展所推动的管理趋势提供他的观点。
将铁电负电容 (NC) 集成到场效应晶体管 (FET) 中有望突破被称为玻尔兹曼暴政的功耗基本限制。然而,在非瞬态非滞后状态下实现稳定的静态负电容仍然是一项艰巨的任务。问题源于缺乏对如何利用由于域状态出现而产生的 NC 的根本起源来实现 NC FET 的理解。在这里,我们提出了一种基于铁电域的场效应晶体管的巧妙设计,具有稳定的可逆静态负电容。使用铁电电容器的电介质涂层可以实现负电容的可调性,从而极大地提高了场效应晶体管的性能。
摘要 —本文提出了一种新型竞价曲线设计算法,专门用于混合发电厂 (HPP) 参与批发电力市场。利用光伏 (PV) 发电量和可用电池电量的预测,我们的算法策略性地计算竞价曲线以最大化 HPP 利润,同时巧妙地管理与光伏发电相关的固有不确定性。此外,在 HPP 竞价曲线中引入惩罚成本为系统运营商提供了一种有效管理由 HPP 引起的系统级不确定性的工具。通过蒙特卡洛模拟的数值分析证实,我们的竞价曲线方法在各种情况下都优于基准。索引术语 —混合发电厂、竞价曲线、日前市场、经济调度。
这些疫苗非常聪明的是,他们选择了一小部分病毒本身,因此,靶标尖峰蛋白在病毒表面以及辉瑞和Astra Zeneca产品上呈现,非常巧妙地教育了人体如何制造这些蛋白质。因此,它们不会生成整个病毒,它们只是使存在于病毒表面的蛋白质,一旦吸收了吸收的细胞,疫苗就会到达其自然生命的尽头并死亡,它们将靶蛋白释放到循环中,这是人体的免疫系统非常聪明地识别它们的地方。然后刺激人体制造抗体和淋巴细胞,因此免疫产物会识别该病毒的一部分,然后如果您被感染。,这是非常聪明的策略,而且是新的。该技术是新的,它一直在与其他病毒一起进行的许多研究基础上。所以,这基本上就是他们的工作方式。
SYSTEMIQ Ltd. 是一家获得 B 认证的公司,在伦敦、慕尼黑和雅加达设有办事处。该公司成立于 2016 年,旨在通过改变三个关键经济系统的市场和商业模式来推动《巴黎协定》和联合国可持续发展目标的实现:土地利用、材料和能源。自 2016 年以来,SYSTEMIQ 参与了多项与塑料和包装相关的系统变革计划,包括新塑料经济计划(艾伦·麦克阿瑟基金会)和 STOP 项目(一项旨在消除印度尼西亚塑料污染的城市伙伴关系计划)等。我们工作的核心是核心信念,即只有政策、技术、资金和消费者参与的巧妙结合才能应对系统级挑战。全球塑料挑战也不例外。
我和父母和两个年轻姐妹一起长大。我父亲是一家小型建筑公司的负责人。我的妈妈接受了音乐教育和音乐疗法的正式培训,经营了业务,后来脱离了建筑管理软件。我们在“办公室”花费了大量时间。我最喜欢的杂志是很好的家庭建筑。我制定了平面图。我还了解了经营小型企业,长时间朝目标工作的需求和灵活性以及如何照顾同事(例如,在普遍之前提供亲子婚姻休假和工作与工作机会)。明智地,我的父母巧妙地将我从建筑中脱离了职业(在威慑中缺乏才华!);但是,我相信解剖病理学的实践与建筑分享了空间组织和视觉经验的首要地位。苹果离树不远。
行为会以意想不到的方式产生偏见。例如,如果训练数据不够广泛,无法涵盖各种可能事件,它可能会偏向于无法很好地扩展到未知数据集的解决方案。此外,我们并不总是知道人工智能系统在进行匹配时会关注哪些特征。研究发现,有大量人工智能无意中学习到不适当的性别和种族偏见的案例(Garcia,2016 年;Miller、Katz 和 Gans,2018 年)。对国防部来说,关键在于,如果美国依赖人工智能进行信息处理或关键系统软件(例如,船舶、飞机或无人系统中的自主操作),外国可能会巧妙地操纵人工智能学习偏见,以“训练”美国人工智能走向错误模式,作为欺骗和破坏的手段(Endsley & Jones,2001)。