摘要:利用广义自由能和Kramers逃逸率,在量子Bañados-Teitelboim-Zanelli(qBTZ)黑洞中观测到一种新奇的热力学现象,该现象也揭示了量子黑洞的独特性质。在通过扩展麦克斯韦构造得到的广义自由能的影响下,黑洞系统内部各热力学态的随机热运动诱发相变。通过对Kramers逃逸率的分析发现,qBTZ黑洞热力学系统表现出反弹效应,这源于黑洞热力学系统中熵的非单调性。此外,在不同量子反作用下得到了qBTZ黑洞的整体热力学图像。
随着深度学习网络和训练数据的复杂性呈指数级增长,人工智能研究人员的计算需求不断增加。过去的训练仅限于一个或几个 GPU,通常是在工作站中进行。如今的训练通常使用数十个、数百个甚至数千个 GPU 来评估和优化不同的模型配置和参数。此外,组织有多个人工智能研究人员,他们都需要同时训练多个模型。如此大规模的系统对人工智能研究人员来说可能很新奇,但这些设备传统上一直是世界上最重要的研究机构和学术界的标志,推动了几乎所有类型的科学研究的创新。
随着深度学习网络和训练数据的复杂性呈指数级增长,人工智能研究人员的计算需求也不断增加。过去的训练仅限于一台或几台 GPU,通常是在工作站中进行。如今的训练通常使用数十台、数百台甚至数千台 GPU 来评估和优化不同的模型配置和参数。此外,组织中有多名人工智能研究人员,他们都需要同时训练多个模型。这种大规模的系统对人工智能研究人员来说可能很新奇,但这些装置一直是世界上最重要的研究机构和学术界的标志,推动了几乎所有类型的科学研究的创新。
人工智能,无论是以机器人或物联网的形式体现,还是以智能代理或决策支持系统的形式体现,都可以丰富人类的体验。它也会失败并造成危害,包括人身伤害和经济损失,以及更微妙的危害,例如体现人类偏见或损害个人尊严。这些失败可能会产生不成比例的影响,因为奇怪、新奇和不可预测的危险可能会导致公众对人工智能的不适和排斥。减轻这些风险的两种可能方法是监管人工智能的硬实力,以确保其安全,以及风险沟通的软实力,以吸引公众并建立信任。这两种方法是互补的,随着人工智能在日常生活中变得越来越普遍,两者都应该得到实施。
尽管人工智能 (AI) 多年来一直是一股变革力量,但直到最近才引起公众和政策制定者的广泛关注。早在人工智能流行起来之前,ACT | 应用程序协会的成员就一直在挖掘其潜力。随着应用程序经济经历人工智能驱动的创新和机遇的新一轮浪潮,这些科技公司站在了前列。他们正在适应人工智能的发展,并用自己独特的应用程序塑造人工智能,以应对现实世界的挑战。成员公司 Dogtown Media 的首席执行官兼联合创始人 Marc Fischer 恰如其分地表示:“看到人们与人工智能互动的所有新奇方式,以及用户如何以意想不到的方式使用大型语言模型 (LLM) 等人工智能概念来解决真正令人难以置信的问题,真是令人惊叹。”
在公元前 370 年创作的《斐德罗篇》中,柏拉图告诫人们不要发明新奇的书写,他警告说,背离希腊哲学家的口头传统“将在人们的灵魂中植入健忘”。他继续说道,“他们将不再锻炼记忆力,因为他们依赖书写的内容。”1 他展望了人类将责任转嫁给当今技术的未来。从现代回顾过去,很难知道柏拉图是否正确,一方面,书写主导着我们的沟通方式,充斥着我们的收件箱、文件、学校、职业和个人生活。另一方面,似乎无法想象如果没有书写的多种变化,社会将如何进步。毕竟,我们只有《斐德罗篇》,因为它是写下来的。在一个写作一体化的世界里,似乎很奇怪
无人机上没有飞行员,这意味着机长 (PIC) 无法直接感知飞机的状况、轨迹和周围空域。依靠射频 (RF) 频谱和地面控制站与飞机之间的持续连接来安全运行,这意味着 UAS 飞行员对飞机的控制可能会受到有人驾驶飞机所没有的干扰;不同类型的无人机与其他飞机分离的能力各不相同,有时甚至极其有限(这意味着,在使用其他方式遵守“看见并避开”规则的情况下,按照目前制定的“目视飞行规则”进行操作并不总是可行的);偶尔使用新奇和奇特的材料进行推进或飞机回收,这意味着涉及存在此类材料的系统的事故现场可能会对急救人员和航空安全调查人员都造成意想不到的危险。
摘要 评估创造力并非易事,但这并没有阻止研究人员对其进行探索。由于创造力对于工程学科至关重要,因此了解如何通过工程教育提高创造力一直是一个令人感兴趣的话题。在本文中,事件相关电位 (ERP) 技术用于通过改进的替代用途任务 (AUT) 研究工程师的神经反应。虽然只是一项测试两名参与者的试点研究,但这项研究的初步结果表明,对新奇或不寻常的刺激具有普遍的神经反应。这些发现还表明,沿着这些思路进行大规模研究将有助于更好地理解和建模工程师的神经反应和创造性思维,并为工程领域不断发展的 ERP 研究领域做出贡献。 关键词:创造力、AUT、EEG、ERP