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World File Search System怪异
Stevie参加了股票阶段：对“ Stevie”和Amazon的股票价格的普及之间的关系的定量分析
在这项研究中，我们深入研究了“ Stevie”这个名字的普及与电子商务巨头Amazon.com（AMZN）的股票价格之间经常被忽视的联系。我们严格分析中使用的数据是从美国社会保障局的历史记录和LSEG Analytics（Refinitiv）平台中获取的，涵盖了2002年至2022年的一段时间。我们的发现表明，相关系数惊人的高度相关系数为0.9958805，统计学上显着的p值小于0.01，表明两个看似不同的变量之间存在牢固的关系。我们精心控制了令人困惑的因素，例如市场趋势，经济指标以及名为Stevie Wonder等艺术家发行的单曲。虽然这种相关性背后的潜在原因仍然是进一步调查的话题，但我们的结果在未知领域引起了启发性的关注，在未知领域，金融世界与看似无关的命名实践领域相交。我们相信，我们的研究将引起金融爱好者和名字爱好者的好奇心，促使他们思考着将“ Stevie”和Amzn的怪异但又令人惊讶的牢固联系。毕竟，人们可以说“ Stevie”似乎不仅仅是一个“奇妙”的名字，而且还可能使股票市场上映。
皮质钙动力学的数据驱动分割
在整个大脑半球体上神经元钙通量的经颅视频中解散信号是在映射皮质组织特征之前的关键步骤。在这里我们揭示了独立的成分分析可以最佳地恢复神经信号的含量，以捕获的神经元记录，以最小采样率为1.5×10 6像素，每100毫秒框架以17分钟的速度以1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1：1。我们表明，从组件获得的一组空间和时间指标可用于构建一个随机的森林分类器，该分类器可自动以人为性能分离神经活动和伪影组件。使用此数据，我们建立了小鼠皮层的功能分割，以每个半球体提供〜115个域的图，其中提取的时间课程最大地表示每个记录中的基本信号。域图显示了大量的区域基序，高阶皮质区域呈现出较大的怪异结构域，而较小的圆形域则是原发性感觉区域中的较小圆形区域。数据驱动的视频分解和信号源的机器层化的工作流程可以极大地增强复杂脑动力学的高质量映射。
噩梦机器：一项利用人工智能引发恐惧的大规模研究
随着人工智能在模拟人类分析任务方面取得长足进步，一个重要问题浮出水面：机器能否大规模诱发极端的人类情绪？在这项工作中，我们调查了一个案例研究，噩梦机器（nightmare.mit.edu），研究一种特殊的情绪：恐惧。我们使用一种基于深度学习的方法，通过生成新的怪异图像来诱发焦虑和消极情绪状态。我们的系统吸引了来自 147 个国家的数十万参与者的关注，他们对生成的图像进行了超过 1,000,000 次评估。首先，我们对收集的数据执行各种探索性数据分析任务，以调查生成的图像的潜力，例如参与者基于地理位置的偏好之间是否存在相关性。然后，我们对 n = 752 名受试者进行验证研究，以验证生成的图像是否会在心理上影响人们的心理测量效果和焦虑测量，例如 I-PANAS-SF（Thompson 2007）和 STAI-SF（Marteau and Bekker 1992）。我们的实验表明，与对照图像相比，生成的图像在负面情感和状态焦虑方面产生了统计上显着的增加。我们在 https://github 上公开了我们的数据集。com/catlab-team/nightmaremachine 。
多事之城策略
打造一个多事之秋的城市需要在意图、投资和方法上做出专门的转变。迪拜采取了一种有针对性的方法，将其城市的奢侈品牌融入其活动战略中。通过将活动策划融入旅游战略，他们专注于通过大型活动来扩大市场，这使得旅游业对迪拜 GDP 的经济影响增长到近三分之一。同样，利用活动来发展品牌，或者利用和加强已经广为人知的城市形象，这是奥斯汀采取的一种方法，他们利用“音乐之城”品牌将艺术和体育融合在一起，创造了一个活动组合，为市民带来了一系列机会。与迪拜不同，奥斯汀专注于城市的独特性，打造强大的文化和音乐品牌，发展本地活动以扩大城市的社会和经济地位。通过这种方法来支持保持奥斯汀怪异的运动，奥斯汀活动中心与其旅游分支机构奥斯汀旅游局之间达成了一致，以支持已经发展起来的富有创造力和冒险精神的文化。因此，2015 年，大奥斯汀地区接待了 2,410 万游客，为经济带来了 70 亿美元的贡献，并创造了 124,000 个就业岗位。
自动化行政国家：合法性危机
行政国家的合法性建立在我们对机构专业知识的信任之上。尽管行政机构的结构超出宪法范围，但长期以来，它们一直坚定地尊重其在管理复杂、不断发展的社会中的关键作用。它们被赋予了巨大的权力，因为它们能够熟练而敏捷地应对不断变化的条件。近几十年来，州和联邦机构采用了一种新颖的运作模式：自动化。机构在履行其委托的职责时越来越依赖软件和算法。然而，自动化的行政国家显然充满了担忧。关于拒绝提供从旅行到残疾等福利和权利的法律挑战揭示了一种怪异和难以理解的结果的有害模式。迄今为止，学术界已经用特定的框架探讨了自动化的缺陷，询问我们如何确保自动化遵守现有的法律承诺，例如正当程序。对话中缺少对自动化机构合法性的更广泛、结构性的批评。自动化抛弃了行政国家所应具备的专业知识和灵活性，破坏了机构存在和权威的理由。然而，答案并不是拒绝机构使用技术。本文提出了一种积极的行政国家愿景，即只有当工具增强而不是破坏基础时，才会采用它们
通过压缩
本文研究了最小描述长度（MDL）与神经网络中Grokking现象之间的关系，提供了有关突然泛化的信息理论观点。Grokking，在扩展培训后突然概括了模型，它挑战了神经网络学习动态的常规理解。我们假设由MDL量化的内部表示形式的组合是此过程的关键因素。为了测试这一点，我们引入了一种基于权重修剪的新型MDL估计技术，并将其应用于不同的数据集，包括模块化算术和置换任务。由于神经网络的复杂，高维质以及缺乏量化内部代表性的明确指标，这种方法是具有挑战性的。我们的实验揭示了MDL还原与改善的概括之间存在很强的相关性，而MDL过渡点通常在或与Grokking事件相吻合。我们观察到Grokking与非怪异场景中不同的MDL演化模式，其特征是快速减少MDL，然后在前者中持续概括。这些发现提供了有关Grokking信息理论基础的见解，并建议在训练过程中进行MDL监测可以预测即将泛化。我们的工作有助于更深入地了解神经网络中的学习动态，并为预测机器学习模型中的概括提供了新的工具。
纠缠在经典上具有高维度
量子力学是20世纪最大的成就之一，从根本上改变了我们对物理宇宙的思考方式。但是，它也是最神秘的科学理论之一。在这个谜团的核心是所谓的量子。对量子状态的叠加的测量表明，在两个远距离分离的量子系统之间可以存在强大的非经典相关性，从而导致所谓的量子“距离处的怪异动作” 1。这代表了量子力学最引人注目的量子之一，并且是最基本的量子力学资源，在许多量子计算和Quantum Information应用中发挥了重要作用。纠缠曾经在量子上下文中严格讨论。其关键特性之一是非局部性，这意味着一个量子系统的测量似乎会影响一个纠缠量子系统的状态，即一定的距离，看似与特殊的相对性相矛盾。贝尔的措施2对此相关性进行了测试，以拒绝爱因斯坦 - 波多尔斯基 - 罗森（EPR）Paradox 3中所述的局部“隐藏变量”。量子纠缠是量子库和量子信息的基础。然而，这些量子的实现和应用中的缺点包括由于环境而导致的信号水平较低和敏感性降解，因此要求“单击”检测重合“点击”检测。最近，有很大的兴趣使用经典的光场构建纠缠状态，以期保留
人工智能、版权和版权侵权
20. 同上。21. 同上；Johnson，上文注 18。22. John R. Smith，IBM Research 将 Watson 带入好莱坞，推出首部“认知电影预告片”，THINK B LOG（2016 年 8 月 31 日），https://www.ibm.com/blogs/think/2016/08/cognitive-movie-trailer [https://perma.cc/YG5K-4HY8]；请参阅 20 世纪福克斯，Morgan | IBM 通过 AI 创建首部电影预告片 [HD] | 20 世纪福克斯，Y OU T UBE（2016 年 8 月 31 日），https://www.youtube.com/watch?v=gJEzuYynaiw [https://perma.cc/CA5B-FXHF]（讨论 20 世纪福克斯如何要求 IBM 使用 Watson 为电影《摩根》制作电影预告片：Watson 通过“观看”数百小时的镜头进行了训练，并被贴上“恐怖、温柔、怪异”等标签，标明具体场景是什么）；例如，请参阅 WashPostPR，《华盛顿邮报利用自动化叙事报道高中橄榄球比赛》，W ASH P OST PR B LOG，（2017 年 9 月 1 日），https://www.washingtonpost.com/pr/wp/2017/09/01/the-washington-post-leverages-heliograf-to-cover-high-school-football/?noredirect=on&utm_term=.f8893e4fb06f [https://perma.cc/D9JW-YQZ4]（指出《华盛顿邮报》已经使用自己的内部人工智能 Heliograph 来自动化报道当地高中橄榄球比赛）。
微生物组的多样性会影响小鼠和人类的慢性淋巴细胞性白血病发育
肠道菌群在保持健康的人体中起着至关重要的作用，其功能障碍与各种疾病有关。在这项研究中，我们研究了肠道微生物组多样性对慢性淋巴细胞性白血病（CLL）发展的影响。对59名CLL患者的粪便样品的分析显示，个体和异质微生物组组成，但允许根据患者的微生物组多样性进行分组。有趣的是，具有较低微生物组多样性的CLL患者以及与健康状况不佳有关的细菌富集遭受了CLL的更先进或敏捷形式。在CLL的E µ -TCL1小鼠模型中，我们观察到在高卫生条件下饲养小鼠时疾病的速度更快。shot弹枪DNA测序的粪便样品表明，这与较低的微型生物群体多样性有关，与在低ER卫生条件下保持的小鼠相比，粘液螺旋体和副翅目属属主导。总而言之，我们应用了分类学微生物组分析，以证明人类中肠道mi怪异的多样性与CLL的临床过程以及小鼠CLL的发展之间的联系。我们的新数据是进一步研究的基础，以破译肠道菌群在CLL发育中的病理和机械作用。
纠缠超牢固光子对
纠缠 - 根据任何当地现实的模型，即局部隐藏变量，都超过了可能的非局部相关性，这是量子力学的非常强调，并且是许多新的量子信息革命的基础。在1960年代，约翰·贝尔（John Bell）开发了一项测试，通过指定两个模型中具有不同最大界限的数量，将这种隐藏可变性理论与量子机械理论区分开。自从他们出现以来，贝尔测试一直是物理学基础研究的重点，提供了一种方法来证明量子力学中存在的非局部效应[2]，验证纠缠[3]的存在，甚至探索了超固量理论的限制，从而可以预测与标准量子机械的允许的强度相关的强度相关性[4]。其他技术，例如量子转向[5-8]，将纠缠验证的适用性扩展到具有不同假设的更广泛的方案。最初，这些非局部性测试被认为是“思想实验”，揭示了量子力学的意外（或某些不合逻辑）特征。但是，重复的实验性验证是纠缠状态的标志的相关性，毫无疑问，“远距离的怪异动作”是现实的一部分。这些测量技术的重新确定已经达到了使用铃铛不平等的非局部性“无漏洞”测试的三个测试，从而提供了令人信服的证据，表明自然是真正的非本地遗体[9-11]。同时，