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World File Search System捷径
2023 年 3 月 10 日，尊敬的 Robert M. Califf 医学博士......
根据美国食品药品管理局 (FDA) 的最新内部通讯，拜登政府可能绕过、错误压缩甚至可能损害了授予疫苗全面生物制品批准的长期程序。这一努力可能不是为了拯救生命，而是为了为在全国范围内实施和执行疫苗强制令提供掩护。2021 年 5 月 7 日，辉瑞和 BioNTech（辉瑞）开始滚动提交其生物制品许可申请 (BLA)，以获得 FDA 对其 COVID-19 疫苗的全面批准。12021 年 7 月 16 日，FDA 对辉瑞的 BLA 给予优先审查，并公开设定了 2022 年 1 月的批准目标。2 优先审查允许 FDA 在六个月内采取行动，而标准审查则需要 10 个月。 3 然而，尽管 FDA 公开表示其批准目标是 2022 年 1 月，但其私下宣布的目标是 2021 年 9 月 15 日——比快速目标早四个月，比标准审查早八个月。4 此外，据 FDA 疫苗研究与审查办公室 (OVRR) 前主任 Marion Gruber 博士称，拜登政府想走捷径，以便更快地批准疫苗。这种快速审批令人担忧。
违反人类成年人大脑的生理和心理预期
当成年人看到一个固体物体穿过另一个固体物体，或者看到一个人在有捷径可走的情况下绕远路到达目的地时，我们会将这些事件归类为令人惊讶的事件。在违反预期 (VOE) 实验中，与视觉上相似但预期的结果相比，婴儿对相同的意外结果的观察时间更长。哪些领域特定和领域通用的认知过程支持这些判断？在一项预先注册的实验中，我们使用功能性磁共振成像 (fMRI) 扫描了 32 名成年人，同时他们观看了为婴儿研究设计的视频。一个与物理推理有关的区域选择性地对意外的物理事件做出反应，为领域特定的物理预测误差提供了证据。多个需求区域对意外事件的反应更多，无论领域如何，这为领域通用的目标导向注意力提供了证据。早期视觉区域对意外和预期事件的反应相同，这为反对刺激驱动的预测误差提供了证据。因此，在成年人中，VOE 涉及领域特定和高级领域通用的计算。关键词：认知神经科学；认知发展；直觉心理学；直觉物理学
有机物的分解与传统生长的分解......
全球近三分之一的人类生产的食物被浪费。这相当于每年超过 13 亿吨，而且由于城市生活的不断扩展，这一数字预计还会上升 9 。仅英国的家庭垃圾就产生了 830 万吨食物，而他们的人口只有 6733 万人 10 。许多农业技术的进步促进了产量的增长，但另一个因素也有其自身的贡献，那就是转基因 (GE) 食品，也称为转基因生物 (GMO)。利用对基因组的新见解和现代技术，研究表明它们的收获时间比正常情况更短 8 。转基因生物是通过拼接其他植物甚至动物的所需基因组并将其插入农作物以产生所需结果而制成的 1 。这是使用连接酶和“限制”基因来完成的 2 。它本质上是选择性育种的捷径。它们对生长、害虫控制甚至更美味的食物都有很大的帮助。全球范围内，转基因生物的使用量增长了 22%，这归功于世界人口的增长 3 。 Brooks 和 Barfoot 的一项研究还认为，转基因食品可以适应气候变化，并增强对农药的抵抗力 4 。使用转基因生物还可能带来哪些其他好处？
量子复杂性生长的模型
摘要：量子复杂性的概念具有跨越理论计算机科学，量子多体物理学和高能量物理学的深远影响。单位转换或量子状态的量子复杂性定义为执行单一或准备状态的最短量子计算的大小。可以合理地期望由混乱的多个体内汉密尔顿人控制的量子状态的复杂性随着时间的推移而生长，这是在系统大小中指数的时间。但是，由于很难排除提高计算效率的捷径，因此众所周知，很难在没有做出其他假设的情况下对特定校级或州的量子复杂性下降范围。走得更远，可能会研究更多复杂性增长的通用模型。我们提供了复杂性生长与统一k设计之间的严格联系，捕获单一群体的随机性的集合。这种联系使我们能够利用有关设计增长的现有结果来得出有关复杂性增长的结论。我们证明，局部随机量子电路会产生统一的转换，其复杂性长期存在线性增长，反映了人们在混乱的量子系统中期望的行为，并验证了布朗和苏斯金德的猜想。此外，基于最佳区分测量值，我们的结果适用于量子复杂性的强烈定义。
利用艺术和设计教育中的生成AI解决方案：弥合可持续创造力并促进创新社会的学术诚信
摘要。人工智能（AI）改变了艺术和设计教育，为学生提供了创建，探索和学习的新方法。不幸的是，院士们担心学生会使用AI，尤其是Midjourney或Dall-E等文本到图像的发电机，作为创建工作的非法捷径。本文探讨了生成的AI解决方案（例如文本到图像生成器）如何帮助学生在促进学术完整性的同时创建创新和可持续的设计。文章展示了艺术和设计教育中的AI如何为学生提供成功的技能和知识，以在快速变化的数字景观中取得成功。本研究通过分析与研究问题有关的期刊和文档中的应用程序和文献评论，使用了定性方法。案例研究表明，基于AI的解决方案如何帮助学生在促进学术完整性的同时创建创新和可持续的设计。整合基于控制的AI-ART和设计教育方法可以促进学术完整性，创造力和可持续性。基于AI的艺术和设计教育解决方案可能会帮助社会变得更具创新性和可持续性。本文得出结论，艺术和设计教育者必须采用基于AI的解决方案，以使学生为快速变化的数字世界做好准备。
爸爸不在，但父亲很重要
与大多数真核生物一样，植物携带父本和母本双重基因组。有性生殖允许遗传信息的混合，从而产生多样性，从而可以培育出具有改良农艺性状的新植物品种。然而，植物育种过程通常需要具有固定遗传物质的纯合系或自交系，以评估各种基因组合的性能。在传统育种中生成这些品系是一个耗时的过程，需要多代自交。生产双单倍体植物是获得基因组纯合品系的捷径，只需两代而不是六代或更多代即可实现 1 。玉米育种从这种双单倍体技术中受益匪浅，这要归功于单倍体诱导品系，它可以诱导种子中单倍体胚的形成 1 ( 图 1a )。胚胎发芽成携带一组母体染色体 1 的单倍体幼苗。最近，单倍体诱导系也被巧妙地重新利用，成为将基因组编辑机制引入难以转化的商业作物品种的有力工具 1,2 。尽管是植物育种和研究应用中的有力工具，但植物体内单倍体诱导的分子基础仍然不完整 1 。在本期《自然植物》杂志上，Li 等人 3 发现，突变磷脂酶 D3 基因 (ZmPLD3) 可以诱导母体单倍体胚胎，这为了解这一有趣且有用的生物过程提供了新的思路。
第十二章：宏观经济表现
亲爱的经济学老师：我们的经济规模如此之大，每个人都面临着巨大的风险。例如，我们需要做的不仅仅是确保以适当的方式解决基本的生产问题，即生产什么、如何生产和为谁生产。我们还希望确保经济平稳运行，不会遭受不必要的和有害的挫折。因此，我们需要知道如何衡量经济绩效，以及在出现问题时如何解决问题。幸运的是，正如您的学生在第一单元中已经学到的那样，我们的市场经济通常不需要太多的协调和监督。这意味着我们不必在行政官僚机构上浪费大量稀缺资源。然而，市场经济并不完美。它们并不能平等地惠及每个人，这就是我在本单元讨论贫困的原因。此外，市场经济的历史记录充斥着衰退、通货膨胀和失业时期。然而，幸运的是，我们的经济扩张比短暂的衰退期要长得多。这意味着稳定政策有其作用和地位，尽管这些政策随着时间的推移而发生了变化。政治僵局在很大程度上导致财政政策被货币政策取代，但随着新思想的出现和变化，这种情况在未来可能会发生变化。我们面临的挑战是学习和教授我们的学生这些思想，以便我们所有人都能自己决定这些经济理论和思想是否真的解决了问题，而不会引入新的问题。没有捷径或简单的出路。如果不了解经济是如何运作的，我们就无法对经济状况保持警惕。我们可能会说，没有付出就没有收获——但了解经济如何运作所带来的收获绝对值得我们付出努力去发现。
进攻性网络行动
1 2017 年，美国参议院军事委员会报告称，截至 2016 年，已有 30 多个州“开发进攻性网络攻击能力”。参见美国参议院军事委员会 (2017)，“向参议院军事委员会提交的联合声明：外国对美国的网络威胁”，[Clapper, Lettre and Rogers]，2017 年 1 月 5 日，https://www.armed-services.senate.gov/download/clapper-lettre-rogers_01-05-17。2 Smeets, M. (2022)，没有捷径：各国为何难以发展军事网络部队，伦敦：赫斯特，第 27 页。3 在 2016 年华沙北约峰会上，网络空间被认定为作战领域。参见加拿大北约协会 (2016)，“北约将网络添加到作战域”，2016 年 7 月 4 日，https://natoassociation.ca/ nato-adds-cyber-to-operational-domain。到 2021 年，至少有八个北约国家在其军队中拥有独立的网络司令部或服务：参见 Pernik, P. (2018)，为网络冲突做准备——网络司令部案例研究，报告，塔林：国际国防和安全中心，https://icds.ee/wp-content/uploads/ 2018/12/ICDS_Report_Preparing_for_Cyber_Conflict_Piret_Pernik_December_2018-1.pdf。4 国际战略研究所 2021 年的一份报告发现，“对于许多国家来说，网络政策和能力已成为国际安全的中心”。请参阅网络能力与国家实力：净评估，研究论文，伦敦：国际战略研究所，第 i 页，https://www.iiss.org/blogs/research-paper/2021/06/cyber-capabilities-national-power。5 中华人民共和国国务院（2015 年），《中国的军事战略》，白皮书，2015 年 5 月 27 日，http://english.www.gov.cn/archive/white_paper/2015/05/27/content_281475115610833.htm。
对...的历史回顾和哲学审视
即使在神话时代，人类也渴望创造智能机器。古埃及人为自己设计了一条“捷径”，即建造雕像，牧师可以隐藏雕像，同时向民众提供明智的指导。这种“骗局”在人工智能的整个发展过程中一直在发生。人工智能的概念起源于哲学、逻辑和数学，现在已成为现实。公元前四世纪，亚里士多德开创了数据抽象。他的形式逻辑为有效的科学推理提供了一个框架，并为进一步的研究奠定了基础。物质和形式之间的差异仍然是当今计算机科学的基本原则之一。数据抽象是将概念与其实际表示或程序（形式）从封装方法的外壳中分离出来。17 世纪的哲学家 G. Leibniz 对现代代数、算法和符号逻辑产生了重大影响。他认为符号可以用来表达人们的思维方式。莱布尼茨的工作影响了 19 世纪的数学家 G. Boole。在他的书中，[1] 描述了一种符号推理的基本方法，并声称用纯符号处理具有任意项的逻辑命题，以做出合理的逻辑推理。要表现出智能，计算机必须能够推理；这就是布尔代数的作用所在。计算机科学家 A. 图灵 [2] 在 20 世纪的一本哲学杂志上发表了一篇论文。这篇论文的发表被认为是人工智能的“启航”。它描述了著名的图灵测试，并推测了在计算机中编程智能的可能性 [3]。达特茅斯会议的组织者 J. 麦卡锡在 1956 年提出了人工智能的具体概念，将给予的科学
计算感知、理解和推理：一种基于物理信息的世界建模的人工智能方法
（参见[ 3 ] 及其参考文献）。认知不仅仅在于观察世界，还在于积极创造我们对周围现实的感知。我们对现实的感觉受到我们的信念和意图的影响，同时也受到我们对世界的知识和理解的限制 [ 4 ] [ 5 ]。感知和理解环境物理的能力被称为物理场景理解。因此，通过计算机模拟，该学科旨在为机器提供物理理解的基本能力 [ 6 ]：（1）对环境的解释，（2）物理预测，以及（3）学习新观察到的现象。第一项任务（当然是通过计算机视觉“理解”机器所看到的内容）通常被称为机器感知，这是人类认知的主要支柱之一 [ 3 ] [ 7 ]。为此，人工智能必须能够在运行时构建模型，或者至少能够更新现有模型，如上文第四点所述，基于其对周围环境的探索所得数据。第二点与预测有关：预测未来会是什么样子，“推理”。人们对为此开发学习模拟器的兴趣日益浓厚 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]。因此，计算机模拟可能是开发能够在任何未知和复杂的现实世界场景中运行的下一代智能自主系统的方式 [ 11 ] [ 12 ]。在这种情况下，如果不使用某种有利于做出决策、增长个人知识和充分选择要记住的内容的知识旁路，一个人就不可能应对他们所消费的所有信息[13]。这个问题也适用于人工智能。过多的信息会导致大数据的诅咒，信息处理变得具有挑战性和压倒性。如果没有偏见捷径，学习将深受数据质量问题的制约，解释可能不切实际[14]。在这项工作中，我们将揭示人类感知及其与人工智能的近似，人工智能旨在复制人类认知。我们将分析基于物理的机器学习如何更有效地理解