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World File Search System效应
技术的蝴蝶效应：各种因素如何加速或
摘要本文探讨了技术奇异性的概念以及可能加速或阻碍其到来的因素。蝴蝶效应被用作一个框架，以了解复杂系统中看似很小的变化如何具有明显且无法预测的结果。在第二节中，我们讨论了可以加快技术奇异性的到来的各种因素，例如人工智能和机器学习的进步，量子计算的突破，脑部计算机界面的进展以及人类增强的进步以及纳米技术的发展以及纳米技术的发展和3D印刷。在第三节中，我们研究了可能延迟或阻碍技术奇异性的到来的因素，包括AI和机器学习中的技术局限性和挫折，围绕AI的道德和社会关注，及其对就业和隐私的影响，缺乏足够的投资，对研究和发展的投资，以及监管性的和政治的不稳定。第四节探讨了这些因素的相互作用以及它们如何影响蝴蝶效应。最后，在结论中，我们总结了所讨论的要点，并强调考虑蝴蝶效应在预测技术未来中的重要性。我们呼吁继续研究技术，以塑造其未来并减轻潜在风险。关键字：技术奇异性，蝴蝶效应，人工智能，复杂系统，量子计算。这个概念首先是由数学家和计算机科学家Vernor Vinge在1993年的文章《即将到来的技术奇异之处：如何在后人类时代生存》中引入的（Vinge，1993）。1-引言技术奇异性是一个假设的未来事件，其中人工智能超过了人类的智力，并具有递归的自我完善，从而导致技术进步的指数增长。从那时起，这一直是科学和技术社区中许多辩论和讨论的主题。技术奇异性的观念是基于这样的观念：随着人工智能变得更加先进，它最终将变得有能力提高自身，从而迅速提高其能力（Kurzweil，2005年）。这种自我完善可能会导致智力爆炸，在这种情况下，AI变得如此先进，以至于它超过了人类的智能，并能够解决问题并创造人类无法理解的创新。技术奇点的关键特征之一是加速回报的想法。这意味着，随着技术的提高，其进度率也会增加，从而导致其能力呈指数增长（Kurzweil，2001）。这可能会导致失控的效果，其中
数字像差校正，用于增强厚的组织成像，从光学记忆效应
光学畸变严重损害了各个领域的微观图像质量，包括细胞生物学和组织病理学诊断。传统自适应光学技术，例如波前塑形和指导星的利用，面临挑战，尤其是在成像生物组织中。在这里，我们引入了一种针对光学厚的样品量身定制的计算自适应光学方法。利用光学记忆效应的倾斜倾斜相关性，我们的方法检测到入射波中小倾斜引起的畸变中的相位差异。实验验证证明了我们技术在实质性的临界条件下使用传输模式样摄影设置在实质性临界条件下增强厚的人体组织成像的能力。值得注意的是，我们的方法对样本运动有牢固的作用，这对于提高关键生物医学应用的成像准确性至关重要。
靶向与脱靶效应的药物抑制了SARS-COV-2
摘要由严重的急性呼吸综合症冠状病毒-2（SARS-COV-2）引起的冠状病毒疾病19（COVID-19）的当前流行呼吁开发病毒复制抑制剂。在这里，我们对包括伊马替尼梅赛酸酯在内的已发表和声称的SARS-COV-2抗病毒药进行了生物信息学分析，我们发现，我们发现对Vero E6细胞的SARS-COV-2复制抑制了SARS-COV-2复制，并根据有关其他冠状病毒的文献来抑制其他关于其他冠状病毒的文献，这可能会以酪氨酸动物学酶为酪氨酸动物酶抗抑制剂。我们确定了具有溶酶体剂特征的SARS-COV-2抗病毒药簇，这意味着它们是能够渗透到细胞中的亲脂性弱碱基。These agents include cepharentine, chloroquine, chlorpromazine, clemastine, cloperastine, emetine, hydroxychloroquine, haloperidol, ML240, PB28, ponatinib, siramesine, and zotati fi n (eFT226) all of which are likely to inhibit SARS-CoV-2 replication by non-speci fi c（脱靶）的效果，这意味着它们可能不对其“官方”药理学靶标作用，而是通过对包括自噬体，内体和溶酶体在内的嗜酸细胞器的非特征作用来干扰病毒复制。伊马替尼梅赛酸盐并未落入该簇。总而言之，我们根据其理化特征提出了将SARS-COV-2抗病人的初步分类与特异性（靶）与非特殊（非目标）（非目标）药物的特定分类。
基于物理不可克隆函数的环形振荡器高温效应研究
摘要 —PUF（物理不可克隆函数）已被提出作为一种经济有效的解决方案，为利用内在过程可变性的电子设备提供信任根。它们仅在设备开启时生成识别签名和密钥，避免将敏感信息存储在可能成为攻击目标的内存中。尽管 PUF 具有许多明显的优势，但它们也存在诸如对温度敏感等缺点。事实上，它们的行为可能会受到高温会加速永久性和瞬态现象（例如老化和晶体管开关速度）这一事实的影响。在本文中，我们展示了外部感应热量对环形振荡器（RO）功能的影响，而环形振荡器是 RO-PUF 的基础。此外，我们讨论了对 PUF 进行温度攻击的可行性。索引术语 —物理不可克隆函数、老化、环形振荡器、硬件安全
将国家与经济边界理论化为中央银行效应
本期特刊认为，要理解 2008 年金融危机和 COVID-19 大流行后央行日益突出的地位，就需要探究其政府权力的来源和限制。在“大国家”与新形式金融投机一起回归的时代，这篇导言提出的理论主张是，国家“效应”在关键方面受到央行制定的经济治理安排的制约。我们表明，在促进国家与市场纠缠的同时，央行试图在国家与经济之间划定新的界限，使其干预措施具有不稳定、有时甚至矛盾的特征。我们概述了介绍特刊论文的中央银行新历史社会学，探讨了自近代以来支撑中央银行演变的双重运动，并为解开当前的悖论提供了线索。
对肿瘤淋巴瘤激酶（ALK）的药理抑制剂（ALK）通过靶向效应诱导免疫原性细胞死亡
分子表示学习（MRL）长期以来在药物发现和材料科学领域至关重要，并且由于自然语言处理（NLP）和图形神经网络（GNN）的发展，它取得了重大进展。nlp将分子视为一维顺序令牌，而GNN则将它们视为二维拓扑图。基于通过不同的消息传递算法，GNN在检测化学环境和预测分子特性方面具有各种性能。在此，我们提出了定向的图形注意力网络（D-GAT）：具有定向键的表达性GNN。我们策略成功的关键是按照指示图处理分子图，并通过缩放的点 - 产物注意机制来更新键状态和原子状态。这使模型可以更好地捕获分子图的子结构，即官能团。与其他GNN或消息传递神经网络（MPNN）相比，D-Gats的表现优于15个重要分子属性预测基准中的13个。
在GE，SB和TE元素系统中氮的氮掺入的光谱研究：迈向了解相变材料中氮效应的一步 开发用于拆卸应用的紧凑型Alpha和Beta摄像头 通过直接数字合成的可扩展低延迟FPGA体系结构量子验控制 智能写算法以增强RRAM宏的性能和可靠性 关键驱动因素和促使6G时代 全基因组关联研究确定了与法洛的四边形相关的12q24和13q32的基因座 用户实施例比较虚拟现实中半自治和完全捕获的头像运动 绿色回收方法处理锂离子电池电子废物 开发一个方法学框架，用于评估行星边界内电池升级的绝对可持续性 主动学习中的无监督未知检测 创新的多层OT选择器用于性能调整和提高可靠性 多层OTS选择器工程高温稳定性，可伸缩性和高耐力 模型驱动的设计空间探索模拟中的多机器人系统 燃油库，TAF-ID数据库和OC软件
氮化物材料中的氮掺杂是改善材料特性的一种有希望的方法。的确，GESBTE相位变化合金中的N掺杂已证明可以极大地提高其无定形相的热稳定性，这是确保最终相变存储设备的数据保留所必需的。尽管建议这种合金中的N掺杂导致GE-N键的优先形成，但有关键的进一步问题，尤其是SB-N和TE-N，并且结构排列尚不清楚。在本文中，我们介绍了使用大量的N含量从0到50 at at 50 at，我们介绍了沉积的元素GE，SB和TE系统及其氮化物（即Gen，SBN和10合金）的研究。％。通过傅立叶变换红外和拉曼光谱法研究了AS沉积合金。我们确定与GE-N，SB-N和TE-N键形成相关的主动振动模式，强调了N融合对这些元素系统结构的影响。我们进一步定性地将Gen，SBN和十个实验光谱与相关理想氮化物结构的“从头开始”进行了比较。最后，对氮化元素层的分析扩展到N掺杂的GESBTE合金，从而在记忆技术中采用的此类三元系统中对氮键有更深入的了解。
对石墨烯中振荡大声电效应的相干检测
大型语言模型（LLMS）最近在各种任务中表现出了高功能，尤其是在开放式文本生成中，如Chatgpt（OpenAI，2023a）和其他模型所示（OpenAI，2023b; Touvron等>，2023a，b;江等。，2023）。在开放式一代中，LLMS必须以类似人类的风格产生正确的答案。多亏了缩放法（Kaplan等人。，2020年； Wei等人。，2022; Gunasekar等。，2023），这项和许多其他任务得到了显着改进。评估LLMS的开放式一代对于他们的发展而言是挑战的。最可靠的评估方法是人类的判断，例如在聊天机器人领域（Chiang等人，2024）。但是，开放式一代任务缺乏基本真理和清晰的评估客观标准。最近的llm-as-a-a-a-a判断基准（Zheng等人，2023），高端LLM取代了Human法官，部分解决了此问题，但有
基于扰动的效应措施
现有的构图特征的现有效应措施对于许多现代应用，例如在微生物组研究中是不足的，因为它们表现出可以通过传统的参数方法对高差异性和稀疏性等性状进行的特质。此外，以公正的方式评估组合物的摘要统计数据（例如种族多样性）如何影响响应变量并不简单。我们提出了一个基于假设数据扰动的框架，该框架定义了对组成本身的可解释的统计功能，我们称其称为平均扰动效应。这些效果自然说明了偏见经常使用边际依赖分析的混淆。我们通过得出依赖摄动依赖性的重复化并应用半参数估计技术来显示如何有效估计平均扰动效应。我们对模拟和半合成数据的经验分析了提出的估计量，并证明了与纽约学校和微生物组数据的数据相比的优势。