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从恐惧到未来：重新思考人工智能
随着人工智能的不断发展，其影响力正在重塑行业并重新定义工作角色。Gartner 最近的一项调查“企业中的人工智能”1 显示，GenAI 是组织中部署的第一大人工智能解决方案。毫无疑问，在极短的时间内，人工智能不仅成为一种通用技术，而且成为一种主流文化现象。然而，在这种兴奋的同时，也存在着一股持续的恐惧暗流——对未知的恐惧、对工作被取代的恐惧，或者仅仅是对被抛在后面的恐惧。尽管在理解和实施人工智能方面取得了重大进展，但许多员工甚至领导者仍然觉得人工智能令人生畏。Adecco Group 最新的全球未来劳动力研究“应对变革：适应人工智能驱动的工作世界”2 的数据显示，40% 的工人（以及 43% 的智能行业工人）担心长期的工作保障，许多人指出，他们之前对人工智能可能对其职业生涯产生负面影响的担忧现在得到了证实。
在适应研究中重新思考弹性和脆弱性
思考来自世界上最脆弱的地区之一的环境流离失所社区的困境 - 孟加拉湾河口的桑达班人三角洲覆盖了西孟加拉邦，印度和孟加拉国 - 过去几年中我学术追求的主要关注者之一。这些社区受到自然力量的众多方式，其流浪和迅速变化的行为是过程超出其控制的过程的产物，迫使我考虑和创新的道路，这可能有助于导航其临时性的复杂性。复杂性不仅构成了影响这些社区的物理力量的动态，而且还深入研究了气候力量与社会边缘性问题，政治经济结构的相互作用的细节，在这些问题，政治经济结构中，这种边缘性在其中运作和土著宗教的问题。
过渡母牛重新思考免疫力：它们是否真的……
◼Chapinal等人，2011年； Huzzey等，2011; Ospina等，2010a，2010c; Duffield等，2009； Leblanc等，2005
关于思考晚会的新思维
对于儿童而言，延迟MS诊断可能会导致未经疾病修饰疗法（DMT）早期解决该疾病的机会，以帮助推迟关闭炎症活动的残疾进展。对于老年患者，即使诊断是准确的，MS药物的不良副作用也可能超过益处。因此，尤其重要的是不要不适当地开药，尤其是因为尚未证明DMT在非差异进展中具有有效性，这反映了随着年龄的增长而变化的生物学过程，这一年龄在50岁以后变得更加突出。
不仅仅是言语：通过神经科学方法重新思考可持续性沟通
这是以下文章的同行评审版本：®Irović，M.，Dimitriadis，N.，Janić，M.，Alevizou，P。，＆Dimitriadis，N。J.（2022）。不仅仅是单词：通过神经科学方法重新思考可持续性沟通。消费者行为杂志，该期刊以最终形式发表在https://doi.org/10.1002/cb.2125上。本文可以根据Wiley使用自算版版本的条款和条件来将其用于非商业目的。未经Wiley的明确许可或根据适用立法的法定权利的明确许可，本文可能不会增强，丰富或以其他方式转化为衍生作品。版权声明不得删除，遮盖或修改。该文章必须链接到Wiley在Wiley在线图书馆上的记录版本，并且必须禁止第三方通过平台，服务和网站提供任何嵌入，框架或以其他方式提供其文章或页面。
重新思考MIMD-SIMD相互作用，用于内存内数据库引擎中的分析查询处理
利用并行性是在内存数据库引擎中执行低延迟的游戏的名称。最突出的是，现代通用CPU继续主导计算单元的领域，它通过两个面向数据的平行范式提供了高度计算的能力：MIMD和SIMD。不幸的是，由于两个平行范式都表现出不同的编程模型和内存访问模式，因此以组合方式利用这两种模型都是具有挑战性的。但是，CPU上SIMD的最新硬件进步放宽了对SIMD友好内存访问模式的限制。与纯线性访问模式的最新技术相比，替代访问模式的可用性和性能已显着提高。正如我们将在本文中所展示的那样，这些进步为统一的并行化方法铺平了道路，该方法以联合方式利用MIMD和SIMD，为有效的分析查询处理提供了一种新颖而有希望的方式。
重新思考机器的大型语言模型
我们在大语言模型（LLMS）的域（LLM）探索机器读取（MU）。该计划旨在消除不良数据影响（例如，敏感或非法信息）以及相关的模型功能，同时保持基本知识生成的完整性并不影响因果关系无关的信息。我们设想LLM在LLM的生命周期管理中成为关键要素，这可能是开发生成AI的基础，这不仅是安全，安全和可信赖的，而且还可以提供资源效率，而且还不需要全面再培训。我们从概念表述，方法，指标和应用程序中浏览LLM中的未学习景观。特别是我们强调了现有LLM学习研究的经常被忽视的方面，例如，学习范围，数据模型相互作用和多方面的功效评估。我们还在LLM学习与相关领域（例如模型编辑，影响功能，模型解释，对抗性训练和强化学习）之间建立了联系。此外，我们概述了LLM学习的有效评估框架，并探索其在版权和隐私保障措施中的应用以及减少社会技术危害。
重新思考核心和认知不确定性
鉴于它们的使用规模，这些想法在文献中并没有连贯地讨论。基于模型的预测与生成数据生成过程之间的界限反复模糊（Adlam等，2020； Amini等，2020； Ayhan＆Berens，2018； Collier等，Collier等，2020; Immer等，2021; Kapoor等，2022; Kapoor等，2022; 2022; Liu等，2022; Maver et al，2022; Mafor-Parker et al，2022; Mavor et al，2022; 2022; nim，2022; nin，2022; Inn，2022； ;史密斯＆gal，2018年；Different mathematical quantities are used to refer to notionally the same concepts: epistemic uncertainty, for example, has received multiple definitions, including variance-based measures ( Gal , 2016 ; Kendall & Gal , 2017 ; McAllister , 2016 ), information- based measures ( Gal et al , 2017 ), ad-hoc reinterpretations of information-based measures ( Shen et al , 2018 ; Siddhant & Lipton , 2018 ) and基于距离的措施（Mukhoti等，2021，2023; van Amersfoort等，2020）。在预测不确定性和准确性之间提出了误导连接（Orlando等，2019； Wang等，2019）。关于预测性不确定性将如何在看不见的数据上分解的脆弱假设（Seeb - Ock等，2019； Wang＆Aitchison，2021）。
重新思考长期投资者能源转型的作用。......
在该领域已经占据主导地位的大型企业最近才开始加快对该领域的资本部署。例如，EDHEC 基础设施与私人资产研究所最近发表的一篇论文发现，2021 年绿色和棕色电力项目的十年年化总回报率“分别为 16% 和 17%”。该论文指出，“投资者偏好的持续变化”可能会影响资产价格，“因为对这些资产的需求会发生变化，供应也会做出反应”，论文还发现，在过去十年中，绿色基础设施的表现优于“核心”基础设施市场。这种优异表现主要是由于“对此类资产的过度需求推高了资产价格，而贴现率下降”。8
白日梦：重新思考二氧化碳管道补贴
慷慨的政府补贴正在推动整个美国的二氧化碳管道基础设施的重大扩展。推动这些补贴的化石燃料行业利益相关者认为，更多的管道将支持从发电厂和乙醇加工设施到永久性地下存储地点运输更多被捕获的二氧化碳。尽管这种管道扩展可能有可能减少与某些化石燃料能源活动相关的温室气体排放，但它们也会造成不合理的新环境和健康威胁。对新的二氧化碳管道基础设施的重大投资同样促进了几十年来继续依赖化石燃料，从而减慢了向低碳可再生能源技术（例如风能和太阳能）的过渡。本文强调了联邦政府前所未有的二氧化碳管道补贴制度的潜在不利影响，并认为在越来越低成本可再生能源的时代，这种补贴并不是可判断的。然后，本文确定了能够恢复更明智的联邦二氧化碳管道政策结构的特定法定改革。