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World File Search System扩展的
可扩展的人工智能
计算资源和数据存储容量的大幅提升使我们能够创建包含数十亿个参数的人工智能 (AI) 模型。个人、组织和政府越来越多地应用 AI 模型来解决复杂、广泛的问题——例如，管理国家电网、追踪流行病期间的疾病爆发以及打击网络欺凌。这些多方面的问题涉及大量人员、多个数据源、许多地理位置、不同的时间尺度和其他复杂输入。解决此类问题必须考虑嵌入式互连和规模，以应对挑战的范围。这并不像找到适用于小问题实例的方法并将相同的方法应用于大问题那么简单。（如果是这样的话，管理 10 名员工的团队和管理 100 名员工的团队就没有什么区别了。）相反，在创建任何类型的可扩展系统时，我们必须认识到系统属性会随着规模的变化而变化。因此，我们需要仔细考虑如何以与我们面临的问题规模成比例的规模创建和指导系统开发 [1] 。
疲劳裂纹扩展的数值模拟
奉献精神 ................................................................................................................................ \'
可扩展的额叶寡聚
摘要：双环戊二烯（DCPD）的线性低聚物是热塑性和热固性材料的反应性前体。与臭味的父母单体不同，由DCPD组成的低聚物是无味的。通过对末端组或骨干化学的适当修改，远程技术DCPD寡聚物具有潜在的效用，作为交联的跨链接器和宏观工程学前体，用于块和移植共聚物。但是，大多数现有的产生寡核DCPD的方法需要溶剂，相对较慢，需要无空气的技术。在这里我们表明，纯dCPD和其他垂体衍生物的额叶开环差异寡聚（Fromo）在几分钟内迅速生成数百克材料，催化剂载荷为0.5 mm。这种节能催化过程利用反应产生的热量在整个液体单体中自我传播的寡聚化。使用末端烯烃（例如苯乙烯），其中交叉 - 弥弥教反应（即链转移）与开环的分解（即传播）竞争。 Kendrick质量分析能够快速鉴定和分配所有链端类型，并量化了不频繁的环戊烯开环反应所产生的分支程度。 这种分析技术还检测出源自单体或链转移剂中痕量杂质的低聚物物种，这些杂质在其他表征方法中很难观察。 获得的低聚物具有明确的链端和分子量分布。使用末端烯烃（例如苯乙烯），其中交叉 - 弥弥教反应（即链转移）与开环的分解（即传播）竞争。Kendrick质量分析能够快速鉴定和分配所有链端类型，并量化了不频繁的环戊烯开环反应所产生的分支程度。这种分析技术还检测出源自单体或链转移剂中痕量杂质的低聚物物种，这些杂质在其他表征方法中很难观察。获得的低聚物具有明确的链端和分子量分布。
各种（扩展的）思想操纵
摘要。为了维护我们“思想自由”的合理解释，我们对究竟需要防止什么的理解正在发生变化。这是因为最近认知卸载和外包的涌入——以及实现这一点的快速发展的技术——为违反思想自由的思想操纵创造了全新的可能性。本文主要做了三件事。首先，我简要概述了心灵哲学和认知科学的最新思想如何认识到——与传统的笛卡尔“内在主义”假设相反——我们的认知能力，甚至我们的信念，可以通过非生物和颅外的方式在物质上实现和存储。其次，以脑机接口技术 (BCI) 和相关的“扩展”信念的可能性为参考点，我提出并捍卫了违反思想自由的（扩展）思想操纵的充分条件。根据所提出的观点，如果一个人 (i) 被迫获得非自主命题态度（获得性操纵）或 (ii) 被迫非自主地根除原本自主的命题态度（根除操纵），那么他不被操纵其思想或观点的权利就被侵犯了。然后通过四个思想实验说明了这一观点的含义，这些实验映射到四种不同的方式——我称之为类型 1-类型 4 操纵——在这些方式中，根据所捍卫的观点，一个人的思想自由可能会受到侵犯。
人工智能与扩展的结合...
人工智能 (AI) 和扩展现实 (XR) 的起源和主要目标各不相同。然而，它们的结合正在成为解决突出的 AI 和 XR 挑战以及交叉开发机遇的有力工具。为了研究 AI-XR 组合，我们通过多阶段筛选策略对已发表的文章进行了映射和分析。我们确定了 AI-XR 组合的主要应用，包括自动驾驶汽车、机器人、军事、医疗培训、癌症诊断、娱乐和游戏应用、高级可视化方法、智能家居、情感计算以及驾驶员教育和培训。此外，我们发现开发 AI-XR 应用程序的主要动机包括 1) 训练 AI、2) 赋予 XR 智能和 3) 解释 XR 生成的数据。最后，我们的结果强调了 AI-XR 组合的进步和未来前景。
信息论对扩展的含义
最小的信息单位是比特，即二进制单位，其值为 0 或 1。在计算机科学中，这通常对应于对象的状态，即高或低，例如，单个像素的状态可以描述为开或关。换句话说，可以使用一个信息位来描述该像素的状态。此外，如果要抛硬币，只需要一个信息位来描述抛硬币的结果，0 可以表示反面，1 可以表示正面。下一节中将推导的贝肯斯坦边界是由雅各布·贝肯斯坦发现的，它提供了描述包含在半径为 𝑅 的球体中的物理系统所需的信息上限，直至量子水平。贝肯斯坦边界一直受到天体物理学家和宇宙学家的特别关注，最著名的是斯蒂芬·霍金，他发现描述黑洞所需的信息恰好等于贝肯斯坦边界。该项目从普朗克单位和哈勃常数的角度研究贝肯斯坦边界以及由此得出的结论。
