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Microsoft Word - 编辑部 - 驾驶自动化和自主性.docx
专题：驾驶自动化和自主性 Neville A Stanton 人为因素工程、交通研究组、Boldrewood 创新园区、土木、海洋和环境工程、工程与物理科学学院、南安普顿大学、Burgess Road、南安普顿、SO16 7QF、英国。 摘要 自动驾驶有可能为驾驶员提供支持，使他们有时间做其他事情，例如工作、休息或娱乐。问题是，在目前的例子中，自动驾驶需要驾驶员执行监控功能并随时准备在需要时进行干预。这是自动化领域最糟糕的事情。监控任务（如果执行得当）可能比手动驾驶更苛刻，驾驶员没有时间做其他事情。更糟糕的是，监控任务无法持续很长时间，有时会导致车辆碰撞，因为驾驶员无法及时干预。二十多年来进行的一项首批研究表明情况确实如此，而且自那以后确实没有任何改进。本期特刊报道了汽车自动化的最新发展，并指出了未来研究的方向。与人为因素的相关性/与人体工程学理论的相关性驾驶自动化和自主性已经来临，二十年前预测的问题开始出现。这些问题包括预期收益不足、设备不可靠、驾驶员技能衰退以及容易导致错误的设备设计。此外，驾驶员在身体和精神上都脱离了驾驶任务，可能会从事其他非驾驶任务。具有讽刺意味的是，如果驾驶员不从事其他任务，那么他们的注意力资源就会减少（使他们在紧急情况下更难以重新控制车辆）。如果驾驶员确实从事其他非驾驶任务，那么他们的注意力资源池就不会消耗到同样的程度（提供保护作用），但其他任务的干扰会减慢从自动化中重新获得车辆控制的速度。这是自动驾驶的主要难题之一，本期特刊中的论文或多或少地解决了这个问题。自动驾驶和自主驾驶简介 自动驾驶和自主驾驶的主要驱动力之一是改善人类状况的潜力。至少，自动驾驶系统可以为老年人、残疾人、年轻人、忙碌和无聊的司机提供支持。此外，这些自动驾驶系统还可以减少交通拥堵、碰撞和排放等社会问题。然而，目前，我们距离完全消除对人类监督、监控和干预需求的驾驶系统还有一段距离。事实上，Bainbridge (1983) 对自动化的讽刺在今天的车辆自动化中仍然像 35 年前在工业和飞行甲板自动化中一样成问题。Bainbridge 的
工作文件 31299
意大利的政治统一于 1861 年完成（罗马周围的残余教皇国除外，这些教皇国一直存在到 1870 年）。162 年后，意大利内部仍然存在巨大的区域经济差异，没有趋同的迹象。目前，意大利某些地区的收入还不到其他地区的一半。2019 年，北部伦巴第大区的人均收入为 39,700 欧元，但南部卡拉布里亚大区的人均收入仅为 17,300 欧元。1 从这些数字的角度来看，伦巴第大区和卡拉布里亚大区之间的差异类似于德国（2019 年为 41,500 欧元）和希腊（2019 年为 17,500 欧元）的人均收入之间的差异。因此，意大利内部的人均收入差异与欧元区一些主要成员国之间的差异一样大。本文的主要目标是利用由 Chari 等人（2007 年）开创的基于各种楔形测量的宏观经济方法，找出意大利地区收入差异的主要驱动因素。这种方法在宏观文献中越来越受欢迎，可以识别影响要素投入和生产率的扭曲（称为楔形）。例如，通过测量这些楔形，我们了解了很多有关中国（Cheremukhin 等人，2015 年）和俄罗斯经济增长（Cheremukhin 等人，2017 年）的历史进程。尽管楔形分析并未揭示扭曲的根本原因，但它突显了经济中分配尤其成问题的部门或部分。然后，我们可以将注意力集中在这些部门或部分上，进行超越楔形测量的更深入的分析。我们首先介绍一些关于意大利地区差异的典型事实。我们表明，地区差异很大，并且没有证据表明过去几十年来地区出现了趋同。缺乏收敛令人惊讶，这不能归咎于官方机构的差异，因为意大利的经济政策相当集中，全国各地的正式监管环境是同质的。2 当然，非正式机构或正式机构的实际实施可能并非如此，这可能是地区差异如此之大的原因之一。在我们的分析中，测量的楔形捕捉了政策实施和非正式机构的简化形式差异。但要测量楔形，我们需要一个结构模型。该模型由两个综合区域组成。第一个代表北部和中部地区。第二个代表南部和岛屿地区。模型中的每个地区都生产两种类型的商品：可贸易商品和不可贸易商品。这两种商品的存在意味着
DNA 限制性图谱问题的多重解*
即便如此，在计算机被广泛使用之前，生物学家偶尔也会忽略一个酶位点，从而对后续实验造成不幸的后果。当然，有许多程序可以将 DNA 序列转换成限制性图谱。然而，限制性图谱通常是在确定 DNA 序列之前构建的。这些图谱有时是确定 DNA 序列的准备工作，但它们的构建也可能是其他实验的第一步。请参阅 [6] 的综述。许多生物学家目前参与基因组分析。基因组是指生物体的所有 DNA。直到最近，最常分析的是长度为 100 到 10,000 个字母的小片段。为了组织基因组 DNA，一种方法是制作易于管理的小片段的限制性图谱，并利用这些图谱来确定片段的重叠，从而构建一个包含大部分基因组的图谱。Kohara el a/。 (41 已成功使用此策略绘制了 E. Cofi 的整个基因组图谱。Lander 和 Waterman 151 对这一过程进行了数学分析，他们的结论之一是图谱应尽可能详细，且区域应尽可能长。在构建限制性图谱时，会出现一些有趣而困难的数学问题。限制性图谱绘制有几种实验方法，每种方法都有其优点和缺点。在这里，我们将关注绘制两种限制性酶位点位置的问题。在实践中，构建这种图谱的一种方法是通过测量两种酶分别单独消化 DNA 以及然后两种酶一起消化 DNA 的片段长度（而不是顺序）。根据片段长度数据确定切口位置的问题称为双消化问题 (DDP)。在 Fitch 等人的论文中，图谱构建问题是通过集合分割问题来解决的：如何选择双消化片段的子集，其长度之和始终等于单消化片段长度。在 Goldstein 和 Waterman [3] 的论文中，他们通过旅行商问题的启发式算法——随机退火来解决该问题。DDP 限制映射有多难？Goldstein 和 Waterman 131 给出了一个答案，他们证明它是 NP 难的。因此必须使用启发式方法。虽然近似解似乎很容易获得，就像在旅行商问题的许多变体中一样，但这里的情况更成问题。分子生物学家希望找到正确的图谱，即与未知 DNA 序列一致的图谱。因此，通过某个任意目标函数衡量的“接近”最优的图谱可能远远不能被生物学家接受。映射算法应该生成尽可能小的图谱集，这些图谱可靠地包含生物学上正确的图谱。
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专题：驾驶自动化和自主性 Neville A Stanton 人为因素工程、交通研究组、Boldrewood 创新园区、土木、海洋和环境工程、工程与物理科学学院、南安普顿大学、Burgess Road、南安普顿、SO16 7QF、英国。摘要 自动驾驶有可能为驾驶员提供支持，使他们有时间做其他事情，例如工作、休息或娱乐。问题是，在目前的实例中，自动驾驶需要驾驶员执行监控功能并随时准备在需要时进行干预。这是自动化领域中最糟糕的情况。监控任务（如果执行得当）可能比手动驾驶更苛刻，驾驶员没有时间做其他事情。更糟糕的是，监控任务无法持续很长时间，有时还会导致车辆碰撞，因为驾驶员无法及时干预。二十多年来进行的一项研究表明情况确实如此，而且自那以后，情况确实没有任何改善。本期特刊报道了车辆自动化的最新发展，并指出了未来研究的方向。与人为因素的相关性/与人体工程学理论的相关性 驾驶自动化和自主性已经来临，二十年前预测的问题开始出现。这些问题包括预期收益不足、设备不可靠、驾驶员技能衰退以及导致错误的设备设计。此外，驾驶员在身体和精神上都脱离了驾驶任务，可能会从事其他非驾驶任务。讽刺的是，如果驾驶员不从事其他任务，那么注意力资源就会减少（使他们在紧急情况下更难以重新控制车辆）。如果驾驶员从事其他非驾驶任务，那么他们的注意力资源池不会消耗到相同程度（提供保护作用），但其他任务的干扰会减慢从自动化中恢复车辆控制的速度。这是自动驾驶的主要难题之一，本期特刊中的论文或多或少地解决了这一难题。驾驶自动化和自主性简介 自动驾驶和自主驾驶的主要驱动力之一是改善人类状况的潜力。至少潜在的自动驾驶系统可以支持老年、残疾、年轻、忙碌和无聊的驾驶员。班布里奇此外，这些自动驾驶系统或许还能减少社会问题，如拥堵、碰撞和排放。然而，目前我们距离完全消除人类监督、监控和干预需求的驾驶系统还有一段距离。事实上，Bainbridge (1983) 对自动化的讽刺如今对于车辆自动化来说就像 35 年前对于工业和飞行甲板自动化一样成问题。
新的植物学家期刊信息
•生理与发展：/细胞间信号传导，长距离信号传导，生理学，发育，生态 - devo，表型可塑性，运输，生物化学。•环境：全球变化和地球系统功能，环境压力，生态生理学，植物 - 土壤相互作用，重金属。•相互作用：植物 - 生物相互作用（包括病毒，原核生物，卵菌，真菌/菌根，病毒，病毒，线虫和昆虫），共生菌，内生植物，病原体，植物微生物组，真菌基因组学，真菌基因组学，植物 - 植物 - 植物 - 微生物 - 微生物 - 菌群 - 摩西 - 摩西 - 摩西 - 摩西 - 摩尔 - 摩尔 - 氧化型。•进化：分子进化，种群或定量遗传学，交配系统，系统发育，物种，植物 - 富集共同进化，EVO-DEVO。•变革植物生物技术：植物生物工程，植物生物技术，植物基因编辑，植物生物合成途径或调节回路或信号级联的植物生物合成途径的基因操纵或工程，植物合成生物学。频率：新的植物学家每年出版24次。格式：新的植物学家是一本仅在线期刊，目前以混合模型出版，作者可以开放访问。文章在准备就绪后立即在线发表，并将其整理成问题。提交，文章格式和接受率：该期刊发布研究，审查和讨论文章。在2023年提交了3500篇文章，并在该日历年发表了801篇文章。可以在此处找到有关文章类型和格式的更多信息：https：//nph.onlinelibrary.wiley.com/hub/journal/14698137/about/author-guidelines。编辑委员会结构：主编领导国际社论和咨询委员会。文章由编辑和副编辑处理，超过70位国际研究人员履行了该期刊的这一角色。部分（见上文）由五个部分编辑器表示。顾问委员会由全球200多名植物科学研究人员组成。主编是由新植物学家基金会的受托人任命的，编辑是由编辑与编辑委员会协商的主持人任命的，顾问由编辑提名任命。编辑办公室的支持：杂志和新植物学家基金会的运营之家是中央办公室，位于英国兰开斯特大学，同行评审，生产和促销活动是协调的。指标：2023年收到的期刊已获得超过740万本全文视图，所有12个月或以上的所有条款均可免费访问。2022年的引用指标为：CitesCore，17.6;期刊影响因子，9.4； 5年期刊影响因子，10.5；期刊引文指标，2.14。
为 2024 年大选的生成式人工智能做好准备
简介 过去一年，生成式人工智能技术的快速发展为民主带来了新的挑战，也带来了一些新的机遇。本文基于研究概述了生成式人工智能的潜在影响，并提供了保护选举过程的最佳实践。我们审查的目的不是推荐许多具体的法律或政策行动，而是促进选民、记者、民间社会、技术领袖和其他利益相关者清楚地了解人工智能对选举民主的风险和前景，希望促进对这些问题的更有成效的公开讨论。 民主依赖于选举问责制。选民被要求选出他们支持的候选人，解雇他们认为工作做得不好的政客。因此，民主需要一个健康的信息环境，选民可以在其中监督政客在做什么，了解候选人当选后承诺做什么，并评估应对社会挑战可能需要哪些政策。通过促进自动创建难以与人类生成的内容区分开来的高度详细的文本、图像和视频，生成式人工智能可能会对信息环境产生负面影响。它可以被用来制造虚假或误导性信息，助长人们对信息可靠性的普遍激进怀疑或虚无主义，甚至允许政治参与者将真实的、有害的信息视为人工智能生成的假新闻。通过协助创建微目标政治内容（例如，用于在线政治广告），生成式人工智能可能会使选民两极分化，或加剧政治分裂感，人们生活在不同的信息环境中，或被操纵投票给错误的候选人，或根本不投票。生成式人工智能还为能够进行类似人类对话的聊天机器人提供动力。初创公司、竞选活动和其他参与者可能会使用这些聊天机器人进行政治对话。这可能本身并不成问题——事实上，我们可以想象，参与度的提高会让选民更加知情。但有些人可能会反对这些对话的不真实性、情感操纵的可能性，或有意或无意传播虚假或误导性信息。此外，极端组织可能会利用这些聊天机器人招募人们加入他们的事业。最后，更普遍地说，生成式人工智能的发展可能会导致在线信息生态系统进一步集中化，少数大型科技公司将决定哪些想法和价值观可以表达，哪些是禁忌。这可能会威胁言论自由，进一步削弱美国人对政治环境的信任。然而，作为一项极具前景的新技术，生成式人工智能也为民主治理带来了希望。研究人员已经在研究如何创建可以与人讨论政治的聊天机器人。由于生成式人工智能擅长合成大量信息，如果