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论拓展女权主义方法的必要性 - AIS eLibrary
摘要。人工智能的最新进展为企业、社会和个人带来了新的机会，但也提出了关于不公平权力分配的复杂问题。我们看到当代的人工智能系统加剧了权力不平衡，使边缘化、代表性不足和弱势群体处于不利地位。当前推进人工智能的方法，如道德、公平或值得信赖的人工智能，并没有将权力的影响纳入考虑范围。由于女权主义有着悠久的历史，我们引入了一种交叉和包容的女权主义方法，以更公平的方式塑造人工智能。我们通过最近的信息系统和跨学科研究以及我们在 2022 年和 2023 年进行的焦点小组专家访谈的证据来解决这个问题。我们的研究表明，利用女权主义方法首先可以有效地塑造人工智能系统，其次可以改变社会系统中现行的权力结构，使其变得更加公平。
RNA编辑：拓展RNA治疗的潜力
RNA 疗法对医学产生了巨大影响，最近迅速开发和部署用于抗击 COVID-19 大流行的 mRNA 疫苗就是一个例证。此外，通过选择性 mRNA 敲低或调节前 mRNA 剪接，已经开发出针对 RNA 靶向药物，用于治疗具有重大未满足医疗需求的疾病。最近，RNA 编辑，特别是反义 RNA 引导的腺苷脱氨酶作用于 RNA (ADAR) 的可编程 A-to-I 编辑，已成为操纵 RNA 的有力工具，可以纠正致病突变并调节基因表达和蛋白质功能。除了纠正致病突变外，该技术特别适合需要短暂药效学作用的治疗应用，例如治疗急性疼痛、肥胖、病毒感染和炎症，在这些情况下，不希望对基因组造成永久性改变。此外，蛋白质功能的瞬时调节，例如改变酶的活性位点或蛋白质-蛋白质相互作用的界面，为从再生医学到肿瘤学等各种治疗途径打开了大门。这些新兴的基于 RNA 编辑的工具集有望广泛影响生物技术和治疗应用。在这里，我们回顾了治疗性 RNA 编辑的新兴领域，重点介绍了最近的实验室进展，并讨论了临床开发道路上的关键挑战。
空客与中国合作伙伴拓展技术研发
空客与中方合作伙伴扩大技术研发 成立联合实验室探索纳米科学在航空工业中的应用 北京，7月5日——空中客车与中国航空工业集团公司的合资企业空中客车北京工程中心（ABEC）与中国国家纳米科学中心联合开设了一个新的纳米复合材料实验室。同日，双方签署了航空应用工程聚合物纳米复合材料的合作协议。双方同意在导电、自修复和增韧纳米复合材料方面开展研发活动。目的是探索最先进的纳米复合材料技术在航空工业中的应用。这项研究将由 ABEC 工程师和一批中国顶尖院校和大学联合进行，其中包括国家纳米科学与技术研究院、清华大学、中山大学、香港科技大学和香港理工大学。此次合作还得到了中国工程院院士杜善义和中国科学院院士范守山的支持，他们将担任项目顾问。空客还承诺在国家纳米科学中心设立空客奖学金项目，支持纳米科学领域的未来人才发展。中国国家纳米科学中心主任刘明华表示：“纳米科学作为尖端技术，正在改变人们的观念，对未来经济和产业发展产生重大影响。我很高兴见证今天与空客的签约，期待我们的合作取得丰硕成果。同时，我还要感谢空客通过在我们中心设立空客奖学金，对未来人才培养给予支持。”“我很高兴见证ABEC历史上的又一个里程碑，很高兴看到我们与新合作伙伴一起在中国的合作拓展到新的领域。科研和创新是空客发展的关键驱动力，我们高度评价中国的创新能力。”中国在纳米科学领域处于领先地位，我相信，借助空客和中国合作伙伴的专业知识，我们能够为纳米科学在航空工业的务实应用做出贡献”，空客中国商用飞机首席运营官 Francois Mery 表示。自 2005 年成立以来，ABEC 一直成功参与空客所有项目的零部件设计，包括该公司的旗舰机型 A380 以及 A350XWB。它负责在中国进行的 5% A350XWB 机身工作包的具体设计工作。目前，约有 130 名中国工程师在 ABEC 工作，他们运用自己的技能和能力，符合空客的最高标准，并使用最先进的技术。他们开发
RNA编辑：拓展RNA治疗的潜力
RNA 疗法对医学产生了巨大影响，最近迅速开发和部署用于抗击 COVID-19 大流行的 mRNA 疫苗就是一个例证。此外，通过选择性 mRNA 敲低或调节前 mRNA 剪接，已经开发出针对 RNA 靶向药物，用于治疗具有重大未满足医疗需求的疾病。最近，RNA 编辑，特别是反义 RNA 引导的腺苷脱氨酶作用于 RNA (ADAR) 的可编程 A-to-I 编辑，已成为操纵 RNA 的有力工具，可以纠正致病突变并调节基因表达和蛋白质功能。除了纠正致病突变外，该技术特别适合需要短暂药效学作用的治疗应用，例如治疗急性疼痛、肥胖、病毒感染和炎症，在这些情况下，不希望对基因组造成永久性改变。此外，蛋白质功能的瞬时调节，例如改变酶的活性位点或蛋白质-蛋白质相互作用的界面，为从再生医学到肿瘤学等各种治疗途径打开了大门。这些新兴的基于 RNA 编辑的工具集有望广泛影响生物技术和治疗应用。在这里，我们回顾了治疗性 RNA 编辑的新兴领域，重点介绍了最近的实验室进展，并讨论了临床开发道路上的关键挑战。
利用 Qutrit 拓展量子计算机的前沿
中级量子 (NISQ) 计算。NISQ 机制考虑了只有几十到几百个量子比特 (qubits) 和中等误差的近期机器。鉴于量子资源的严重限制，充分优化量子算法的编译对于成功计算至关重要。先前的架构研究已经探索了映射、调度和并行等技术，以扩展可能的有用计算量。在本文中，我们考虑另一种技术：量子三元组 (qutrits)。虽然量子计算通常表示为量子比特的两级二进制抽象，但量子系统的底层物理本质上并不是二进制的。虽然经典计算机在物理层面以二进制状态运行（例如，在阈值电压之上和之下剪切），但量子计算机可以自然访问无限的离散能级谱。事实上，硬件必须主动抑制更高级别的状态才能实现两级量子比特近似。因此，使用三级量子位只不过是选择增加一个离散能级，虽然代价是增加出错几率。先前对量子位（或更一般地，d 级量子位）的研究只发现，扩展量子比特可获得常数因子增益。总体而言，先前的研究 1 强调了量子位的信息压缩优势。例如，N 个量子比特可以表示为 N=log2ð3Þ 量子位，这会导致运行时间有 log2ð3Þ1:6 常数因子改进。我们的方法以一种新颖的方式使用量子位，本质上是使用第三状态作为临时存储，但是代价是每次操作的错误率更高。在这种处理下，运行时间（即电路深度或关键路径）渐近更快，计算的可靠性也得到了提高。此外，我们的方法仅在中间阶段应用量子三元操作：输入和输出仍然是量子位，这对于实际设备上的初始化和测量非常重要。2；3
Vincent 在哪里？利用人工智能拓展我们的情感自我
人类与对话式人工智能之间的情感纽带未来会以何种方式改变我们？为了从多方面探讨这个问题，设计师、工程师和哲学家作为独立的焦点小组，进行了一项设计小说调查——一个聊天机器人从人类生活中消失的故事。尽管以特定学科的方式表达，但参与者表达了类似的担忧和希望：1）照顾机器可以教会人们在情感上关心自己和他人，2）当人们将自己的情绪投射到人工智能上时，人类和非人类情绪之间的界限可能会变得模糊，例如，机器人的“崩溃”是自己的，3）人们可能会通过情感将自己的身份与人工智能交织在一起。我们考虑人类和对话代理之间社会构建的情感的伦理影响。
专科药物时代的枢纽服务拓展
数据：中心与制造商共享数据。通过产品中心跟踪的典型指标包括（但不限于）处理的呼叫数量、平均治疗速度、补充时间、治疗持续时间、福利验证和 PA 核对的周转时间、处方放弃率、患者健康素养评分、制造商自付费用援助计划的使用情况、可预防的住院和急诊室就诊次数。关键绩效指标数据还可以帮助利益相关者识别瓶颈、提供持续改进信息并提高流程效率。同时，基于 NLP、人工智能和机器学习技术的高级数据分析功能使患者中心能够从大量结构化和非结构化数据中发现隐藏的趋势。制造商利用这些数据实时纠正品牌资源分配，并规划未来的发布和资源分配。
日本医疗相关产品的全球拓展...
世界卫生组织 (WHO) 于 2020 年 1 月将 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 宣布为国际关注的突发公共卫生事件 (PHEIC) ( 1 )。为应对这一流行病，全球开始开发针对 COVID-19 的药物、疫苗和体外诊断产品。紧急使用清单 (EUL) 是 WHO 在 PHEIC 期间评估未经许可的药物、疫苗和体外诊断产品的程序，以加快向有需要的人提供这些产品 ( 2 )。EUL 是由紧急使用评估和列名机制建立和改革的，该机制是为了应对 2014-2016 年埃博拉病毒病疫情而制定的 ( 3 )。EUL 指出了紧急情况下临时使用未经许可产品的特定标准。因此，各制药公司竞相开发 COVID-19 产品，并向 EUL 提交产品文件，以便在全球范围内供应产品。然而，在提交文件之前，世卫组织、外部专家和产品生产地的国家监管机构（NRA）之间必须建立评估平台。EUL 程序基于公私合作伙伴关系。
项目摘要和社区拓展计划
项目描述 Kapolei 能源存储（“KES”）项目是一个 185 MW / 565 MWh 的先进电池能源存储系统，将为夏威夷电力公司提供清洁、稳定的电力。KES 将位于 Kapolei Harborside 工业项目内约八英亩的工业用地（I-2：密集工业）。KES 将与夏威夷电力网互连，位于项目现场以东约 2,500 英尺的现有 CEIP 138kV 变电站。该项目已获得檀香山市和县规划和许可部门颁发的有条件使用许可证 - 小型。经夏威夷公共事业委员会批准，该项目预计将于 2021 年夏季开始建设。该项目将于 2022 年投入商业运营，KES 将支持 AES 煤电厂的退役，该电厂计划于 2022 年 9 月退役。KES 将作为一个零排放、零碳排放的设施运行，为瓦胡岛的夏威夷电网提供电力和稳定性。
利用大数据拓展经济统计前沿
2. 我们要感谢 Opportunity Insights 系列研讨会、经济测量学会 (2023) 和联邦统计方法委员会 (2023) 的参与者以及经济分析局的研讨会参与者。我们要感谢 Ben Bridgman、Ryan Decker、Nathaniel Hendren、Justine Mallatt、Steven Mance、Mahsa Gholizadeh、Ludwig Straub、Henry Hyatt 和 Santiago Pinto 的评论。Jim Spletzer 以及人口普查局和劳工统计局的众多工作人员就工资数据和官方系列的分析提供了宝贵的早期反馈。我们还要感谢 John Friedman、Michael Stepner 和 Raj Chetty 加速了这些数据的分析并促进了统计机构之间的合作。特别是，John Friedman 和 Michael Stepner 在促进有关此主题的研究、数据和讨论方面所花费的时间和精力非常宝贵。我们要感谢人口普查局的 Sonya Porter 在 Opportunity Insights 小组和统计机构之间出色的领导和协调。此外，我们还要感谢 Julie Hatch 和 Joseph Piacentini 的参与和领导。我们还要感谢用于构建本文中各个系列的工资单数据的提供者，这对这项研究工作至关重要。