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World File Search System批判
从批判政治经济学角度理解家庭政策转型
3. 为了比较不同福利制度的支出变化，我们将各国分为“大陆”（奥地利、比利时、法国、德国、卢森堡和荷兰）、“地中海”（希腊、意大利、葡萄牙和西班牙）、“自由和激进”（澳大利亚、加拿大、爱尔兰、日本、新西兰、瑞士、英国和美国）和“斯堪的纳维亚”（丹麦、芬兰、冰岛、挪威和瑞典）组。4. 对于本文中的实证分析，我们使用了以下数据来源：EU-Silc（2016 年）、社会支出数据库（2020 年）、家庭数据库（OECD 2017 年）和 ILOSTAT（2020 年）。关于这些数据的局限性——所谓的“因变量问题”，请参阅 Clasen 和 Siegel（2007 年）。
经济强制的批判理论，Werner Bonefeld 访谈
推荐引用 推荐引用 Cicerchia, Lillian 和 Bonefeld, Werner (2024) “经济强制的批判理论，Werner Bonefeld，访谈，”《解放：批判性社会分析杂志》：第 3 卷：第 3 期，第 3 篇文章。DOI：https://doi.org/10.55533/2765-8414.1106 可从以下网址获取：https://scholarsjunction.msstate.edu/emancipations/vol3/iss3/3
对试图从文本挖掘文献食谱中的机器学习材料综合见解的尝试的批判性反映
预测性逆合合成一直是有机化学的长期目标，13 - 16，使用深神网络取得了明显的进步。17,18通过大量的有机反应（例如Scifinder 19和Reaxys）的商业数据库的可用性，这些机器学习成功得到了实现。目前尚不存在20种无机材料合成反应的商业数据库。但是，由于文献中已经有成千上万的成功材料综合报告，因此发表论文的文本挖掘合成食谱可以提供广泛的专家知识来源，以培训机器学习模型，以实现预测性无机材料合成。在2016年至2019年之间，I‡是劳伦斯·伯克利国家实验室Gerbrand Ceder研究小组的博士后研究员，并参加了31 782固体合成食谱的文本挖掘21和35 675基于解决方案的合成食谱22。在这里，我在尝试构建机器学习（ML）模型以从该数据集构建机器学习模型（ML）模型的回顾性帐户。顺便说一句，这个故事遵循Gartner的“炒作周期”，23，它通过（1）技术触发，（2）inded期望的峰值，（3）幻灭谷，（4）启蒙运动的斜坡，以及（5）生产力的平稳。这里的观点是我自己的，不一定是我的合着者在文本挖掘出版物中共享的。在这里，我们首先审查用于构建文本开采食谱数据库的自然语言处理策略。然后，我们根据数据科学的“ 4 Vs”评估了数据集，并表明数据集的数量，品种，真实性和速度的限制。尽管其中一些局限性源于文本挖掘中的技术问题，但我们认为这些局限性主要源于化学家过去如何探索和合成材料的社会，文化和人为偏见。24我们表明，在此文本挖掘数据集上训练的机器学习模型成功地捕获了化学家对材料合成的看法，但并没有对如何最好地合成新颖材料的实质性新的指导见解。另一方面，我们发现该数据集中最有趣的食谱实际上是异常的配方，即在固态合成中违反常规直觉的配方。这些异常的食谱也相对罕见，这意味着它们在uence回归或分类模型中不会显着。通过手动检查一些异常食谱，我们就固态反应的进行方式以及如何选择增强反应动力学和靶材料的选择性的前体提出了一个新的机械假设。这一假设推动了一系列高可见性的后续研究，25 - 28在经验上验证了我们假设的机制，这些机制是从文本开采的文献数据集中收集的。
对英国水泥行业脱碳潜力的批判性审查
摘要：随着城市化和基础设施的发展继续推动水泥需求的上升，必须大大减少这一排放密集型部门的排放量变得越来越紧迫，尤其是在全球气候目标的背景下，例如到2050年实现净零排放。本评论研究了通过英国水泥行业的镜头，低碳水泥技术和缓解策略的状况，挑战和前景。采用了混合方法方法，将整个学术数据库的结构化文献搜索与行业报告，市场数据和技术路线图的分析相结合，以确保全面评估。在英国的水泥生产，资源流和该行业的景观概述之后，审查探究了一系列脱碳途径。这包括部署最佳可用技术（蝙蝠），燃料开关，碳捕获利用率和存储（CCUS），熟料替代和低碳水泥配方。对技术准备，成本，资源可用性注意事项和可伸缩性方面提供了关键评估，该方面管理了英国水泥行业这些方法的广泛实施前景。此外，这项研究提出了一个路线图，该路线图考虑了优先途径和政策需求，对于促进向可持续水泥生产的过渡至关重要，到2050年英国的净零义务。这项评估通过整体绘制技术解决方案和量身定制的战略要求对持续的脱碳性话语做出了重大贡献，该命令是根据英国水泥领域提出的独特挑战和机遇量身定制的。
数字货币与金融：术语的批判性审查
在过去的三十年中，社会的数字化加速了互联网，并且计算能力更快，更便宜。此外，自2008年以来，加密货币和分散融资（DEFI）已成为流行的主题。并行，术语已经开发出来，但是由于（1）田间发展速度，这常常使人感到困惑； （2）功能性架构和付款和和解过程的技术性质，以及以直观和吸引人的术语表示这些的愿望； （3）构成密码学，区块链和DLT的IT架构，数据库逻辑和过程的更具技术性的世界； （4）加密资产（尤其是比特币）所有者，Defi Grastroot粉丝，Defi投资者以及有时是希望促进新技术并保持动力和信念的政客和公共部门组织的强烈利益； （5）术语路径依赖性和滞后，尤其是一旦术语被列为法律和法规。为了提出更好的辩论，本政策摘要基于Bindseil，Coste和Pantelopoulos（2024），试图解决有助于混乱的术语中的问题。我们的工作扩展了米尔恩（2023）的工作，这些工作也“记录了术语和误导性使用类比的普遍矛盾，在当前对数字货币和付款中这些发展的经济和政策讨论中”。智能合约和可编程性
对医疗保健环境中无生命表面的基于微生物的抗菌消毒的批判性评估粪便样品中的DNA甲基化生物标志物静止状态fMRI研究
结果：与HC相比，患有AUVP的患者在双侧岛状，右前中前回，左下额回和右侧额叶和右侧额叶以及左小脑前叶中的ALFF显示较低的ALFF。使用这些异常大脑区域作为种子，我们观察到AUVP患者的左岛和左前神经间的FC降低。此外，AUVP患者在左岛和左辅助运动区域之间显示FC增加。相关分析的结果表明，左岛中的ALFF值（Z值）与运河负率值（p = 0.005，r = -0.483）和左Insular Procuneus之间的FC（Z-Value）负相关，左二液和左precuneus之间的FC（Z-Value）与DIZZNICESS HINDICAP INSTICAP INVENTORY CRECTORY CONTISTORY CRESTORY SECTER（p = 0.012），r = 0.43。
比较见解和策略：巴哈马能源部门的AI调节 - 对欧盟和美国方法的批判性分析
所表达的观点和观点，本文包含的内容不一定是公用事业法规和竞争管理局（URCA）的观点。本演讲基于我自己的独立研究，仅用于信息目的。它不应将其解释为专业或法律建议，也不应在任何情况下依赖。
Putnam从机器学习的角度解释的批判性和解释倾向
库恩（Kuhn）关于正常科学与非凡科学的图片在他的1962年著作《科学革命的结构》中介绍了。在短暂的讽刺漫画中，正常科学发生在范式内，而非凡的科学发生在范式之间。因此，非凡的科学需要科学革命和范式转变。因此，“范式”一词成为库恩论点的重要术语；但是，它仍然相对模棱两可。就本文而言，范式可以简化为既定的科学理论，符号概括和启发式模型。作为对库恩（Kuhn）和波普尔（Popper）在良好理论选择本质的立场的回应，普特南（Putnam）构建了schemata，以说明考虑科学问题的两种趋势。（理论的“佐证”）
印度的深层法律：批判性分析
学生，基督（被认为是大学），浦那，熔岩摘要：深层效果，一种使用深度学习和AI创建的合成媒体的形式，可以使音频，视频或图像制作出高度现实而伪造的内容。这些通常是使用神经网络（例如生成对抗网络（GAN）或自动编码器）生成的，该网络分析了现有数据模式，例如个人的照片或个人视频，以复制面部表情，语音和其他特征。虽然DeepFake技术在娱乐中具有真正的用途，但其滥用构成了严重威胁，包括传播虚假信息，制造新闻以及未经同意而产生明确或诽谤的内容。在印度和英国等国家中，滥用深瓦特强调了需要解决隐私，数据保护和网络犯罪风险的法律框架。尽管现有法律，例如印度信息技术法，印度刑法典和Bhartiya Nyaya Sanhita，但涵盖了某些方面，但它们缺乏针对深层的特定规定。这个问题引起了针对公众人物和名人的著名案例。这项技术的快速发展挑战了数据安全，隐私和知识产权，引起了人们对政治操纵，身份盗窃和诽谤的担忧。在进步时，目前的检测技术在有效地识别深击和建议措施方面仍然受到限制。这项研究强调了法律改革的重要性，提出对现有立法的修正，并明确针对深层诉讼的新法律。创建此外，它提倡先进的检测工具来减轻这些风险。通过结合法律和技术方法，该研究表明，国家在国际上进行合作，以最大程度地减少深层诉讼的有害影响，建立强大的监管环境，以保护个人和机构免受这种不断增长的网络威胁。关键字：深击，信息技术法，gan，人工智能，网络犯罪介绍时，我们听到deepfake一词时，立即想到了假视频。Deepfakes不仅是为娱乐目的而创建的假编辑视频，而且不仅仅是更多。“ deepfake”一词是两个单词的组合，即“深度学习”和“假货”，这表明这些内容是深层伪造的内容，其中包含音频视频和图片，以使其与其他方式相似。这些是AI平台生成的合成媒体的子集，以操纵一个人的形象并令人信服地模仿它们。人工智能（AI）和生成对抗网络（GAN）以及其他正在迅速发展的机器学习技术主要用于生成所需的内容。这项技术已经迅速发展，使其更加复杂但可以同时访问，从而使区分真实和虚假（即人为生成的内容）更具挑战性。该术语始于2017年，当时Reddit用户使用AI使用AI来制作成人视频，并借助这些演员的尸体叠加在尸体上的名人面孔。
对全球人工智能政策和治理的批判性观点（全文）
(2) 从分析角度来说，该小组借鉴了政策分析家和科技学者迄今为止罕见的工作成果，他们专注于超越“法律条文”的人工智能治理具体实践，例如使用民族志方法生成数据（即在“实地”预测警务的情况下：Sandhu 和 Fussey 2021；Selten 等人 2023）。世界各地的公共当局如何在日常运作中使用聊天机器人或算法评分系统，在这样做时如何具体化现有的人工智能政策（Liu、Lin 和 Chen 2019）？监管沙盒或标准化论坛中的参与者如何争夺“负责任的人工智能”的含义？这种政策具体化在不同空间如何变化，为什么会这样，对全球人工智能治理有何影响？大型科技公司如何在日益参与人道主义领域的过程中利用边缘化社区的数据财富？