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![arxiv：2308.04499v2 [Quant-PH] 2023年11月22日](/simg/0\020fc50315a203bb41ac3324aedeb86e27e79e74.webp)
arxiv：2308.04499v2 [Quant-PH] 2023年11月22日
部分信息分解（PID）是一种方法，用于删除在其关节概率分布中编码的多PLE随机变量之间的关系。该方法是在参考文献中构想的。[1]以及在最简单的三个变量[2]定义协同信息，独特信息和冗余信息的最简单情况下。参考文献中给出了一个重要的动机，即希望超越香农的信息理论。[3]。出现了两个不同的概率分布p 1和p 2在三个具有不同基本机制的变量上，呈现出来，这些变量被列出了，这些变量在香农理论中所定义的任何标准量都无法区分。特定于三个变量的任何组合之间的共同信息不能将p 1与p 2区分开。因此，共同信息数量的线性共存，例如共同信息[4]（在Quanth上下文中已知为否定为三信息）也无法区分p 1和p 2。PID确实区分了这些：所有新引入的数量（均为，独特和共享的信息）是P 1和P 2的内容。（有关详细信息，请参见第二节。）使用其在不同概率机制之间进行区分的能力，PID已应用于描述和理解复杂网络[5，6]，尤其是[7-10]。有关其用途的概述，请参见[11]。存在PID的几种不同建议。在开创性参考之前的神经科学中存在一些不同类型的信息之间的区别在于神经科学[21-23]的想法。[1]。由于香农的所有古典概念都被赋予了量子设置，而且由于这种概括已被证明非常富有成果[24-27]，因此也应该有一个量子版本的PID，QPID。我们在第三节中删除了我们的版本。正如我们将在第四节中显示的那样，可以量化经典的激励示例分布p 1和p 2，以便标准量子误解信息数量（包括三个信息）不能区分两个相应的纯状态| ψ1
计算思维、空间和逻辑技能。
计算思维 (CT) 实施的教学成果近来已被定义，同时，人们已提出了不同的教学方法。从认识论的角度来看，一些心理学方面及其与一般构想的关系值得进一步研究。本研究旨在评估计算思维与逻辑思维、发散思维和空间技能之间的关系。对 3 至 5 年级的学生进行了 Elithorn 测试、Raven 渐进矩阵和创造性思维测试，第一次培训的样本为 51 名学生，第二次培训的样本为 43 名学生。测试在编码活动之前和之后进行。教师和研究人员合作制定和实施培训。活动包括八个研讨会，基于几个与 CT 相关的过程（规划、使用积木解决问题、故事板、使用 LegoWeDo 和 Scratch 编码）。以焦点小组和访谈的形式收集定性数据，以调查实验结束时教师的看法。结果显示，CT 与空间规划相关，与逻辑思维相关，与创造性思维没有影响。这些结果进一步阐明了最近的 CT 理论框架，其中空间技能发挥着有意义的作用。 L'implementazione del Pensiero Computazionale (PC) sin dalla scuola propone un cambio di paradigma nei diversi approcci pedagogico-didattici.认识论的观点、心理学的角度以及与一般性原则的关系。 Il Presente studio propone di valuetare rapporto tra pensierologico, pensiero divergente e compenze spaziali con il PC. Elithorn 的测试、Raven 的渐进式测试、Creativo 创意的测试和同学 (N=94) 的频繁测试，由于 anni scolastici 的缘故，在 primaria primaria durante 中经常出现 le classi terze、quarte e quinte della primaria primaria。我测试了 sono stati somministrati prima e dopo le attività diprogrammazione。 Insegnanti and Ricercatori hanno Collaborato alla progettazione e alla
VCU社会科学计划的概念论文
生活的组成部分和这些组成部分之间的相互作用原理。就本文而言，社会科学被定义为：在多种环境的背景下对人类行为进行研究； 研究与个人相关的社会群体； 研究个人和群体必须发挥作用的系统； 个人参与的活动。在本文中构想的社会科学中还体现了其他两个基本特征：由于其复杂性，这是一门跨学科科学； 它包括对健康，残疾和疾病的人的研究。传统上，这一科学领域包括无数学科，例如社会学，心理学，政治学，人类学，刑事司法，公共政策和行政，社会工作以及多元文化研究。在VCU上，许多这些学科都可以使用，并且有机会通过与此处包含的定义相似的任务和哲学来扩大专业学科圈子。这些可能包括精神病学，康复咨询，职业疗法，大众传播和医学新闻业，仅举几例。在机构历史上的这一点上，VCU显然必须制定社会科学倡议。可以通过解决为什么社会科学倡议的三个关键问题可以理解这种势在果吗？为什么要VCU？，为什么现在？为什么要采取社会科学倡议？如此前瞻性的思想导致了VCU的生命科学计划的发展。鉴于高等教育对改善人类的知识的基本作用，很少有人质疑大学作为促进领先学习，创新和前瞻性思维的车辆的作用。但是，《生命科学计划》并未完全解决人类复杂性的各个方面。社会科学倡议将成为生命科学倡议的伴侣，从而结束了VCU的使命。虽然生命科学倡议主要强调了人类功能和功能障碍的生物学，细胞和分子过程，但社会科学倡议提供了重点，强调了许多环境中的人。生命科学倡议有潜力延长生命；社会科学倡议有可能为改善人类状况做出贡献。更充分地了解我们延长的生活。在下图中描绘了VCU生活与社会科学计划之间的互补关系：
提高了在核反应堆中运行的机器人中安装的电子组件的辐射抗性
[1] eDditional办公室，“用于调查核事故的灾难管理机器人的开发”，《灾难研究杂志》，第3卷，第4期，第4页，305-306，2008年8月。[2] Tomoharu doi，Mitsuyoshi Shimaoka，Shigekazu Suzuki，“由技术学院或Kosen教育工作者构想的创意机器人大赛”，《机器人和机械学杂志》，第34卷，第34卷，第34页，第3页，第498-508-508-508-508-508，20222222222.[3] Kenjiro Obara，Satoshi Kakudate，Kiyoshi Oka，Akira Ito，Toshiaki Yagi和Morita Yosuke，“ iTer远程维护的辐射硬度组件的开发”，《机器人和机械学杂志》，《杂志[4] Andrew West，Jordan Knapp，Barry Lennox，Steve Walters，Stephen Watts，“一台小COTS单板计算机用于移动机器人的辐射公差”，核工程和技术，第54卷，第54页，第54页。2198-2203，2022年12月。[5] Zhangli Liu，Zhiyuan Hu，Zhengxuan Zhang，Hua Shao，Hua Shao，Ming Chen，Dawei Bi，Dawei Bi，Bingxu Nig，Ru Wang，Shichang Zou，Shichang Zou，“全部剂量效应在高压记忆力和方法中，核工具和方法” pp.3498-3503，2010年9月。[6] Zhangli Liu Zhiyuan Hu, Zhengxuan Zhang, Hua Shao, Ming Chen, Dawei Bi, Bingxu Ning, Shichang Zou, “Comparison of TID response in core, input/output and high voltage transistors for flash memory,” Microelectronics Reliability, Vol.51, pp.1148-1151, March 2011.[7] Bingxu ning，Zhengxuan Zhang，Zhangli Liu，Zhiyuan Hu，Ming Chen，Ming Chen，Dawei Bi，Shichang Zou，“辐射诱导的浅沟裂缝隔离泄漏在180-NM FLSH内存技术中”[8] Sandhya Chandrashekhar，Helmut Puchner，Jun Mitani，Satoshi Shinozaki，Satoshi Shinozaki，Mohamed Sardi，David Hoffman，“辐射在16 nm浮动大门SLC SLC NAND闪光灯中诱导软沟，Microelectronics Reliaics Reliaics Reliaics”，第108卷，第11331页，第8页。
遗传影响 - 在解剖学上理解 - ...
引言genetic的影响对人体解剖结构产生了深远的影响，这决定了我们从构想到成年的物理形式的蓝图。DNA序列[1]，基因表达模式和调节机制的变化有助于在个人和人群中观察到的解剖结构的多样性。了解解剖学的遗传基础对于阐明正常发育，识别病理条件以及针对单个遗传特征的医疗干预措施至关重要。遗传影响在塑造人类解剖学的复杂挂毯，管理个人和人群中器官和组织的发展，结构和功能方面起着关键作用。对遗传因素如何影响解剖结构的研究不仅对于理解人类发展的基本机制至关重要，而且对临床医学，法医学[2]和进化生物学具有深远的影响。从构想的时刻开始，在DNA中编码的遗传指示协调了分子事件的复杂交响曲，这些交响曲指导细胞的形成和分化为专用组织和器官。遗传序列的变化，从单核苷酸多态性（SNP）到更大的结构变化，可以深刻影响解剖学特征，例如骨形态，器官大小和生理功能。这些遗传变异有助于人类解剖学中观察到的显着多样性[3]，反映了遗传性状和对环境压力在进化时间的适应性。了解遗传对解剖结构的影响对于推进医学诊断和个性化医学至关重要。与解剖学变异和先天性异常相关的遗传标志物为临床决策提供了信息，从而基于单个遗传特征，从而实现了量身定制的治疗方法。此外，对解剖结构的遗传调节的见解增强了我们准确解释医学成像发现并有效地计划手术干预措施的能力。除了临床应用之外，解剖结构的遗传研究为人类进化和种群遗传学提供了宝贵的见解。通过检查已经塑造了不同人群中解剖学多样性的遗传适应性[4]，研究人员可以重建迁移模式[5]，推断环境适应并揭示我们物种的进化史。通过综合当前的知识并突出未来的方向，我们旨在加深对遗传影响如何造成人体解剖结构的理解，并为医疗保健和生物科学的进步做出贡献[6]。
学生们对银行的人工智能技术印象深刻
巴巴多斯布里奇敦，2023 年 4 月 19 日——“有趣的是，你可能因为不注意，在不知情的情况下花掉很多钱或大部分钱，”好牧人小学的一名十岁学生在参观了 CIBC FirstCaribbean 在西印度群岛大学 Cave Hill 校区最近举行的科学技术节上的展位后说道。几分钟前，她在银行的展位玩了金钱游戏。在游戏中，学生们获得 100 美元从玩具和零食清单中购买物品，并被要求做出明智的选择。当她购物的总金额被计算出来时，她惊讶地发现她的钱花得如此之快，有些学生只剩下很少的钱，而有些学生一分钱都没有。因此，她总结道：“我从错误中吸取了教训；买东西时，你必须意识到自己在做什么。我以为我有很多钱。”她补充道。该银行人力变革管理分析师 Shane Prescott 表示，此次活动旨在帮助儿童认识到负责任地管理金钱的价值，并在日常练习中以一种有趣的方式做到这一点。为了配合节日的主题“韧性：可持续生活的有目的的创新”，该银行的展台还向参观者介绍了人工智能 (AI) 的知识。一个以人工智能 Tiffany 为主角的动画展示了这一点，这个角色完全由人工智能生成。Prescott 说，AI 被告知了活动的内容以及银行想要实现的目标。Prescott 说，这次活动的目的是向展台的参观者展示技术是如何进步的，银行是如何被重新构想的，以及如何利用技术来实现这些创新并使银行业务更加可持续。他说，人工智能制作了 Tiffany 这个名字、图像、动画、艺术品、她的评论和脚本，其中包括一个针对 5-12 岁年龄段的脚本和一个针对年龄更大的学生的脚本。学生，尤其是中学学生对人工智能 Tiffany 和人工智能 (AI) 的功能印象深刻。科学节结束几周后，科学节竞赛的获胜者被邀请到加拿大帝国商业银行第一加勒比分行参加一个简短的颁奖典礼，在典礼上，数据、财富和企业中心技术总监特雷弗·伍德 (Trevor Wood) 解释了该银行参与科学节的原因。
Java 卡系统 – 开放配置保护配置文件
Java Card™ 技术经过量身定制，以便使用 Java™ 编程语言编写的程序能够在智能卡和其他资源受限的设备上运行。由于这些限制，原始 Java 平台的每个组件都大大减少。另一方面，智能卡需要超出标准 Java 平台范围的特定安全功能。例如，即使是信用卡的合法持有人也不应能够篡改卡上的某些数据（例如，其信用值）。此外，就像浏览器不信任下载的小程序以保护本地资源一样，支持 Java Card 技术的设备的环境必须阻止终端甚至安装的小程序（可能来自各种来源）访问特定于供应商的机密数据。根据通用标准方案等标准进行安全评估是满足增强安全性需求的适当答案。它提供保证措施来衡量风险和引起的成本，在敌对代理利用之前发现弱点，并最终根据公认的行业标准授予一定级别的认证以供将来参考。它还强调了许多容易被忽视的要点，尽管它们与基于 Java Card 技术的实施的安全性极为相关。本文档介绍了一组符合 Java Card 平台规范（“Java Card 规范”）的 Java Card 技术支持系统（“Java Card 系统”）的安全要求。这些要求应作为编写 Java Card 系统特定实施的通用标准安全目标的模板。因此，它几乎完全从安全角度看待 Java Card 系统，这种观点与通常的功能文档有所不同；也就是说，它关注的是可能发生的情况，而不是应该发生的情况。它是为关键的实际应用而编写的。因此，应用程序的开发和生命周期的某些方面受到控制，即使它们超出了 Java Card 平台上嵌入的软件的范围。为了更好地理解 Java Card 系统的安全问题，本文档对其背景和可能的环境进行了精确描述，这是风险分析的第一步。多个参与者（物理和 IT 组件）之间的职责划分和责任分配导致了详细安全策略的定义。当然，有些情况下，选择权留给实施者；在所有情况下，都会描述所涉及的风险和资产，以铺平实现安全目标 (ST) 的道路。编写 Java Card 技术的保护配置文件的挑战之一是在单个描述中解决所提供的广泛选择（与卡的逻辑通信通道、远程调用服务、对象删除等）以及迄今为止构想的不同安全架构（封闭平台、应用程序代码的卡外验证、嵌入式验证器等）。这一挑战的答案是定义与标准用例相对应的两种主要配置，即封闭配置和开放配置。每种配置都应具有不同的安全功能。
建立人工智能道德分析的标准
AI“指的是通过分析其环境并采取行动（并具有一定程度的自治）来实现特定目标来表现出智能行为的系统（欧洲委员会2018年）。由于此定义是正式的和足够的一般性，足以涵盖对该领域的最常见理解，因此它构成了一个有用的起点。的确，基于这种理解，欧盟委员会的高级专家小组将AI的更详细的定义开发为“由人类设计的系统，鉴于人类设计的系统，它通过一个复杂的目标来在体育或数字世界中发挥作用，通过对所收集的或不结构的数据来解释这些数据，并根据该数据衍生出最大的方法来启动（S），从而（S）来解释他们的环境，从而（S）提出了这些知识（S）（S）（S）目标AI系统还可以通过分析环境如何受到其先前的行动的影响来学习其行为”（Aihleg 2018）超出有关AI定义的现有争议，还可以将以下要素确定为其功能至关重要：通过传感器对环境的感知；对数据的推理/决策；并通过执行者进行动作。ai如此构想的构想在不同领域（从医学到军事）开设了几种可能性，从而引发了多个道德问题。为了说明不久的是，AI和自动化的进步可能会使人们及其活动及其活动以及全世界更快的信息分布，从而提高几种安全性和隐私挑战（Stahl and Wright 2018）。此外，AI在医学，军事和自动武器发展中的潜在促进作用引起了有关不可靠和问责制的问题（Hammond 2015； Hallaq等人。2017; HOROW- ITZ 2018）。与自动化一起，AI可能会带来遥远的经济和社会变革，从而对劳动力市场产生影响（Aicardi等人。2018）。仍在争论哪些工作可能受到影响；但是，有人同意AI将改变工作要求以及依赖人类能力和技能的职位的性质（Perisic 2018）。它可能会通过创建新的并消除现有的其他人（EGE 2018），并通过例如预测分析对传统的招聘和招聘实践产生重大影响。迫切的道德问题也出现在最先进的AI研究类型之一中：自学AI。自我学习的AI在没有人类数据，指导或领域知识的情况下从强化中学习，超出了基本规则（Silver等2017）。根据其开发人员，没有任何以前的特定知识自我学习的AI可以实现“超人的熟练程度”（Silver等人2017）。到目前为止，这种AI已在有限的上下文中成功应用，尤其是在国际象棋，GO和扑克之类的游戏中，即使通过极其复杂的计算，也可以预测所有相关变量。这些系统在现实世界环境（例如自动驾驶汽车）中的应用提出了尚未解决的具有挑战性的问题，尽管我们不能排除他们的解决方案只是时间问题（Sokol 2018）。没有猜测关注大规模潜在场景的“大道德”问题（例如，超级智能AI接管）（Muller 2016），很明显，很明显，
建立人工智能伦理分析标准
人工智能“是指通过分析环境并采取行动（具有一定程度的自主性）来实现特定目标而表现出智能行为的系统”（European-Commission 2018）。因为这个定义足够正式和通用，能够涵盖该领域的大多数常见理解，所以它是一个有用的起点。事实上，正是基于这种理解，欧盟委员会高级专家组对人工智能进行了更为细致的定义，即“由人类设计的系统，在给定复杂目标的情况下，通过感知环境、解释收集到的结构化或非结构化数据、根据从这些数据中获得的知识进行推理并决定为实现既定目标而采取的最佳行动（根据预定义参数）来在物理或数字世界中行动。人工智能系统还可以通过分析环境如何受到其先前行为的影响来学习调整其行为”（AIHLEG 2018）。除了有关人工智能定义的现有争议之外，我们可以确定以下对其功能至关重要的要素：通过传感器感知环境；根据感知到的数据进行推理/决策；通过执行器进行驱动。如此构想的人工智能为从医学到军事的不同领域开辟了多种可能性，从而引发了多重伦理问题。简而言之，人工智能和自动化的进步可能使对人员及其活动的监视、监控和跟踪更加普遍，以及信息在世界范围内更快地传播，这带来了许多安全和隐私挑战（Stahl and Wright 2018 ）。此外，人工智能在医学、军事和自主武器发展中的潜在促进作用引发了关于不可靠性和问责制的问题（Hammond 2015 ；Hallaq et al. 2017 ；Horowitz 2018 ）。此外，人工智能和自动化一起，可能会带来深远的经济和社会变革，对整个劳动力市场产生影响（Aicardi 等人，2018 年）。哪些类型的工作可能受到影响仍存在争议，但人们一致认为，人工智能将改变工作需求以及依赖人类能力和技能的职位的性质（Perisic，2018 年）。它可能会创造新的职位并消除现有的职位（EGE，2018 年），并通过预测分析等方式对传统的招聘和招募实践产生重大影响。在最先进的人工智能研究类型之一：自学习人工智能中，也出现了紧迫的伦理问题。自学习人工智能可以通过强化学习，不需要人类数据、指导或基本规则以外的领域知识（Silver 等人，2017 年）。据其开发人员称，自学习人工智能无需任何先前的专业知识即可“在具有挑战性的领域达到超人的水平”（Silver 等人，2017 年）。迄今为止，这种人工智能已在有限的环境中成功应用，特别是在国际象棋、围棋和扑克等游戏中，所有相关变量都可以预测，即使通过极其复杂的计算。这些系统在现实环境中的应用（例如自动驾驶汽车）提出了尚未解决的具有挑战性的问题，尽管我们不能排除它们的解决只是时间问题的可能性（Sokol 2018）。如果不考虑关注大规模潜在场景（例如超级智能 AI 接管）的“大伦理”问题（Muller 2016），很明显
建立人工智能伦理分析标准
人工智能“是指通过分析环境并采取行动（具有一定程度的自主性）来实现特定目标而表现出智能行为的系统”（European-Commission 2018）。因为这个定义足够正式和通用，能够涵盖该领域的大多数常见理解，所以它是一个有用的起点。事实上，正是基于这种理解，欧盟委员会高级专家组对人工智能进行了更为细致的定义，即“由人类设计的系统，在给定复杂目标的情况下，通过感知环境、解释收集到的结构化或非结构化数据、根据从这些数据中获得的知识进行推理并决定为实现既定目标而采取的最佳行动（根据预定义参数）来在物理或数字世界中行动。人工智能系统还可以通过分析环境如何受到其先前行为的影响来学习调整其行为”（AIHLEG 2018）。除了有关人工智能定义的现有争议之外，我们可以确定以下对其功能至关重要的要素：通过传感器感知环境；根据感知到的数据进行推理/决策；通过执行器进行驱动。如此构想的人工智能为从医学到军事的不同领域开辟了多种可能性，从而引发了多重伦理问题。简而言之，人工智能和自动化的进步可能使对人员及其活动的监视、监控和跟踪更加普遍，以及信息在世界范围内更快地传播，这带来了许多安全和隐私挑战（Stahl and Wright 2018 ）。此外，人工智能在医学、军事和自主武器发展中的潜在促进作用引发了关于不可靠性和问责制的问题（Hammond 2015 ；Hallaq et al. 2017 ；Horowitz 2018 ）。此外，人工智能和自动化一起，可能会带来深远的经济和社会变革，对整个劳动力市场产生影响（Aicardi 等人，2018 年）。哪些类型的工作可能受到影响仍存在争议，但人们一致认为，人工智能将改变工作需求以及依赖人类能力和技能的职位的性质（Perisic，2018 年）。它可能会创造新的职位并消除现有的职位（EGE，2018 年），并通过预测分析等方式对传统的招聘和招募实践产生重大影响。在最先进的人工智能研究类型之一：自学习人工智能中，也出现了紧迫的伦理问题。自学习人工智能可以通过强化学习，不需要人类数据、指导或基本规则以外的领域知识（Silver 等人，2017 年）。据其开发人员称，自学习人工智能无需任何先前的专业知识即可“在具有挑战性的领域达到超人的水平”（Silver 等人，2017 年）。迄今为止，这种人工智能已在有限的环境中成功应用，特别是在国际象棋、围棋和扑克等游戏中，所有相关变量都可以预测，即使通过极其复杂的计算。这些系统在现实环境中的应用（例如自动驾驶汽车）提出了尚未解决的具有挑战性的问题，尽管我们不能排除它们的解决只是时间问题的可能性（Sokol 2018）。如果不考虑关注大规模潜在场景（例如超级智能 AI 接管）的“大伦理”问题（Muller 2016），很明显