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操作员的状态：以生物学启发的计算为武器，又是战争法则的效果因子
abtract的人工智能和机器学习技术正在开发，即神经网络和系统体系结构将很快模仿人脑的结构和功能。因此，依靠当今人工智能和机器学习能力的有限分析技能的自主武器系统可能很快就会实现类似人类的判断。这种被称为神经形态计算的生物学启发的技术为武器的能力提供了突破性的突破，尤其是在战场环境的管理和分析中。未来的认知自主武器系统（爪）可以补充战斗中的重要作用，例如问责制义务，而他们独立地遵守了区别，相称性，军事必要性和人类的原则，可能会超越其人类和机器的前辈。
因果因素投资
科学不仅仅是观察到的关联的集合。虽然对现象的描述和分类在科学发现中起作用，但科学的最终目标是合理的理论在严格的伪造中幸存下来（Hassani等人2018）。对于理论是科学的，通常期望宣布造成观察到现象的虚假因果机制（有关一种虚假能力定义，请参见Popper 1963）。1简单地说，科学理论解释了为什么发生观察到的现象，在这种情况下，解释与所有经验证据一致（理想情况下，包括实验结果）。经济学家赞成这种观点，即真正的科学必须产生可反驳的影响，并且必须通过坚实的统计技术来测试这些含义（Lazear 2000）。在实验科学（物理，化学，生物学等）中。），通过介入研究提出和伪造因果机制是相对直接的（Fisher 1971）。在财务经济学中通常并非如此。研究人员无法再现2010年5月6日闪光崩溃的财务状况，删除了一些交易者，并观察股票市场价格是否仍然崩溃。与实验科学相比，这使财务经济学领域处于劣势。在没有合理的虚假理论的情况下，研究人员必须承认，他们不明白报道的异常（风险溢价）为什么发生，投资者有权驳回其索赔为虚假。不一定是这种情况。这种限制的直接结论是，在过去的五年中，大多数投资研究人员都专注于发表关联主张，而没有理论和伪造，导致观察到的关联的因果机制。这意味着投资因素仍然处于未成熟的现象学阶段。从上面的角度来看，人们可能会得出一个惨淡的结论，即对因素投资（或财务经济学）没有希望产生和建立科学理论的希望。金融经济学并不是实验障碍所影响的唯一研究领域（例如，尽管介入研究不可行，但天文学家产生了科学理论）。因果推论的最新进展开辟了一条道路，但是很难推动因素投资超出当前的现象学阶段。这个目标
一种定量PCR测定法，用于检测和定量开发术，这是意大利开心果叶点的因果因子
Septoria Leaf Spot是影响地中海地区国家的开心果（Pistacia Vera）最广泛的疾病之一。septoria pistaciarum最近被证实是意大利这种疾病的因果因素。目前，检测s。小动物依赖于隔离技术。这些需要大量的劳动和完成时间。此外，除形态观察外，还需要至少两个管家基因进行测序。准确检测存在并量化s。开心果组织中的开枪，需要分子工具。我们设计了适用的引物，可以可靠地扩增β-微管蛋白基因。目标DNA的扩增效率高，成功率为100％，并且该测定能够检测到纯真菌DNA的100 fg/rxn。在植物和病原体DNA的人工混合物中进行测试时，该测定能够以1 pg/ rxn的限制始终检测病原体。该测定也有效地识别自然感染样品中的病原体，从而在所有有症状的标本中快速检测。所得的QPCR分析是改进的检测工具，可准确诊断s。手枪，也可以更好地了解果园病原体的种群动态。
研究文章识别事故因果因素...
航空是一种复杂的运输系统，安全至关重要，因为飞机故障往往会造成人员伤亡。预防显然是航空运输安全的最佳策略。从过去的事故数据中学习以防止潜在事故发生已被证明是一种成功的方法。为了防止潜在的安全隐患并制定有效的预防计划，航空安全专家从事故报告中确定主要因素和促成因素。然而，如今安全专家的审查过程已经变得非常昂贵。由于信息技术的加速发展以及商业和私人航空运输业的增长，事故报告的数量正在迅速增加。因此，应应用先进的文本挖掘算法来帮助航空安全专家促进事故数据提取过程。本文重点介绍如何构建基于深度学习的模型来识别事故报告中的因果因素。首先，我们使用来自航空安全报告系统 (ASRS) 的大约 200,000 份合格事故报告准备用于训练、验证和测试的数据集。十、我们采用开源自然语言模型作为基线，该模型经过大量维基百科文本训练，并使用事件报告中的文本对其进行微调，以使其更适合我们特定的研究任务。最后，我们构建并训练基于注意力机制的 lo