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b'我们表明，与激光散斑相关的质动力可以以类似于库仑散射的方式散射激光产生的等离子体中的电子。给出了实际碰撞率的解析表达式。电子散斑碰撞在高激光强度或 \xef\xac\x81lamentation 期间变得重要，\xef\xac\x80影响长脉冲和短脉冲激光强度范围。例如，我们 \xef\xac\x81 发现国家点火装置空腔激光重叠区域中的实际碰撞率预计将超过库仑碰撞率一个数量级，从而导致电子传输特性发生根本变化。在短脉冲激光-等离子体相互作用的高强度特性下（ I \xe2\x89\xb3 10 17 Wcm \xe2\x88\x92 2 ），散射足够强，导致激光能量直接吸收，产生能量缩放为 E \xe2\x89\x88 1 . 44 I/ 10 18 Wcm \xe2\x88\x92 2 1 / 2 MeV 的热电子，接近实验观察到的结果。 PACS 数字： PACS 数字。'
b'我们表明，与激光散斑相关的质动力可以以类似于库仑散射的方式散射激光产生的等离子体中的电子。给出了实际碰撞率的解析表达式。电子散斑碰撞在高激光强度或 \xef\xac\x81lamentation 期间变得重要，\xef\xac\x80影响长脉冲和短脉冲激光强度范围。例如，我们 \xef\xac\x81 发现国家点火装置空腔激光重叠区域中的实际碰撞率预计将超过库仑碰撞率一个数量级，从而导致电子传输特性发生根本变化。在短脉冲激光-等离子体相互作用的高强度特性下（ I \xe2\x89\xb3 10 17 Wcm \xe2\x88\x92 2 ），散射足够强，导致激光能量直接吸收，产生能量缩放为 E \xe2\x89\x88 1 . 44 I/ 10 18 Wcm \xe2\x88\x92 2 1 / 2 MeV 的热电子，接近实验观察到的结果。 PACS 数字： PACS 数字。'
从根本上讲可持续 - DCP 中游
2021 年，由于供应紧张、新冠疫情持续带来的持续经济压力、政策决策和其他动态，能源市场极不稳定。各国动用国家石油储备试图影响不断上涨的大宗商品价格，而亚洲、欧洲和美洲国家则面临数十年来未见的能源危机。因此，能源叙事从主要关注脱碳，到现在也强调能源安全和可负担性，显著扩展。尽管许多发达国家认为我们已经走出了能源短缺的时代，但 2021 年以及现在 2022 年发生的事件凸显了重新关注能源可靠性的必要性，以及维持充足、低成本的电力、燃料和产品原料的持续复杂性。
根本原因分析 - 2017-18 年野火
物理通常与由于物理原因导致的设备故障有关。 程序与不遵守程序、缺乏程序、程序缺陷和/或不正确的程序直接相关。 操作与由于设计标准缺陷或不符合普遍接受的工程实践的标准而导致的系统缺陷有关。 管理确定与缺乏管理可见性、明确的绩效指标、培训要求、对员工质疑态度的支持、危害识别、有效的纠正措施、同行基准、高流动率和明确的合规期望相关的缺陷。 组织与不明确的指挥链、条块分割、缺乏部门间沟通、组织变动、目标冲突和外部因素有关。
创新不可用和延迟的根本原因......
多年来，EFPIA 一直在关注药品的上市时间。根据 2021 年患者等待指标调查的最新数据，欧盟和欧洲经济区 (EEA) 国家创新治疗的平均报销时间仍长达 511 天，从德国的 133 天到罗马尼亚的 899 多天不等。欧洲内部存在患者可及性不平等，各国在某一时间点可用的产品数量存在显著差异，而且各国在国家报销之前所需的时间也存在显著差异。业界对这些延误表示担忧，并认识到延误和药品无法供应会损害患者的利益。此外，随着欧洲经济和医疗体系从 COVID-19 中复苏，需要解决延误问题。
通用人工智能的根本限制
自大约七十年前诞生以来，人工智能取得了巨大的进步。自动驾驶汽车、在复杂游戏中击败专家的程序以及能够帮助需要护理的人的智能机器人只是机器智能的成功案例。这种进步可能会诱使我们设想一个由能够在不久的将来执行与人类相同任务的自主机器人组成的社会。这一前景似乎仅受当前计算设备的功能和复杂性的限制，而这些设备正在快速改进。然而，这条道路上有几个重大障碍。一般智能包括情境推理、采取观点、选择目标以及处理模糊信息的能力。我们观察到，所有这些特征都与识别和利用新可供性（代理实现其目标的道路上的机会（或障碍））的能力有关。可供性的一般示例是代理手中物体的使用。我们表明，不可能预先定义此类用途的列表。因此，它们无法通过算法处理。这意味着“人工智能代理”和生物体在利用新能力的能力上有所不同。只有生物体才能做到这一点。这意味着真正的 AGI 在当前人工智能研究的算法框架中是无法实现的。这对进化论也有重要影响。我们认为，通过彻底的涌现，真正开放的进化必须严格要求有机体能动性。我们讨论了这一论点的多种影响，不仅在人工智能研究和进化中，而且在科学哲学中。
确定药物过量健康的根本原因...
该主要数据未反映各地区或其他人口统计信息中药物过量的变化。此外，大多数研究和项目工作都集中在郊区和农村地区的年轻和中年白人群体。(Ruhm, 2019), (García et al., 2019), (Scholl et al., 2018) 有关药物过量危机如何影响其他人群（基于种族、年龄、性别等）的信息相比之下则比较缺乏。(James & Jordan, 2018) 当研究过量用药的种族不平等时，研究结果表明存在知识差距，需要在该领域开展更多研究。例如，明尼苏达州卫生部的《药物过量死亡种族比率差异》报告发现，明尼苏达州的整体药物过量死亡率掩盖了种族不平等。(DeLaquil, 2020) 报告还发现，尽管所有种族群体的服药过量率都有所增加，但服药过量方面的种族不平等现象也有所增加。(DeLaquil, 2020) 这些发现凸显了种族不平等现象很容易被忽视，而且可能不会在服药过量率的统计细分中立即显现出来，尽管种族服药过量不平等现象正在恶化。研究和了解服药过量不平等现象的必要性不仅限于种族不平等，还包括其他受影响不成比例的人群。
太空为我们的国家提供了广泛的益处，从研究气候变化等问题的根本原因到启发教育和职业
坚定目标对于实现美国的深空目标至关重要。新政府和国会应共同延续前几届政府和国会确立的扩大美国在太空领域领导地位的愿景，将月球作为登陆火星的垫脚石。通过充分利用 SLS，包括探索上面级、猎户座飞船和支持它们的探索地面系统；以及目前正与国际和商业伙伴共同开发的月球门户和载人着陆系统，NASA 将学会在距地球三天远的另一个行星上生活和工作，在深空建立永久的人类存在，同时利用人类探索和空间科学之间的协同作用。ii 在未来几十年里，保持 NASA 在实现这些关键功能的国家项目和其他公私合作伙伴关系或商业收购之间的平衡将至关重要。
CAISO 的 2020 年根本原因分析报告
2021 年 1 月 13 日 尊敬的加文·纽森 加州州长 州议会大厦 萨克拉门托，CA 95814 亲爱的纽森州长： 针对您 2020 年 8 月 17 日的来信，加州独立系统运营商 (CAISO)、加州公用事业委员会 (CPUC) 和加州能源委员会 (CEC) 很高兴向您提供附件中关于 2020 年 8 月 14 日和 15 日 CAISO 覆盖范围内两次轮流停电的最终根本原因分析（最终分析）。此最终分析以 2020 年 10 月 6 日发布的初步根本原因分析报告为基础，并提供了初步分析中确定的一些建议的进展情况的最新信息。它还结合了制定初步分析时尚未获得的数据、劳动节周末热浪的信息以及资源性能的最新分析。我们认识到，我们对许多加州人不必要遭受的停电负有共同责任。最终分析的结果强调了这一共同责任，并更明确了可以采取哪些行动来避免或尽量减少对我们服务对象的影响。最终分析证实，8 月份停电没有单一的根本原因，而是发现导致停电的三个主要因素与极端天气条件、资源充足性和规划流程以及市场实践有关。尽管这些因素的结合导致了异常情况，但我们今后的责任和承诺是更好地应对极端气候变化引起的天气事件以及我们不断发展的电力系统面临的其他运营挑战。最终分析为我们的资源规划、采购和市场实践的即时、近期和长期改进提供了建议，其中许多建议正在进行中。这些行动旨在确保加州向可靠、清洁和负担得起的能源系统的过渡持续并加速。这对于我们的公民、社区、经济和环境来说是必不可少的。这些建议的实施将涉及州政府机构和加州独立系统运营商 (CAISO) 内部的流程、与州立法机构的合作以及加州和美国西部各地利益相关者的合作和意见。
人工智能如何改变我们做出购买决策的方式？这对商标法意味着什么？商标法的核心在于如何购买商品和服务，而由于人工智能正在影响购买过程，因此从定义上讲它也影响着商标法。人工智能通过两种方式影响购买过程：（a）消费者可获得的品牌信息和（b）谁来做出购买决策。亚马逊的 Alexa 等人工智能个人零售助理有可能成为品牌向消费者提供的“守门人”，控制向消费者提供哪些品牌信息，并以纯粹的形式购买品牌产品，在人工智能所谓的“自动执行模型”中几乎不需要或根本不需要人为干预，从而有效地将传统的购物体验从“先购物后发货”模式颠覆为“先发货后购物”模式。商标法的许多关键方面都涉及人性的弱点。如果您考虑商标法和实践中的一些“流行词”，例如“混淆”、“不完全记忆”、“联想”和“商标混淆”，这些概念都围绕着人类的弱点。然而，人工智能有可能从购买过程中消除“人性”和“弱点”。人工智能应用程序可以通过“给我买个灯泡”等一般命令来购买产品。人类消费者与人工智能应用程序购买的灯泡品牌没有任何互动。人工智能应用程序会混淆吗？它会混淆商标吗？人工智能应用程序甚至会通过传统的听觉、语音和概念比较商标的方式来评估产品购买，这就是所谓的人工智能黑箱问题吗？人工智能应用程序经常受到个人消费者过去购买决策的影响，而人工智能应用程序做出购买决定或建议的原因有时可能难以理解。在这些情况下，知识产权侵权责任问题也引起了重要的问题。然而，即使人工智能应用程序不做出购买决策，它仍然会影响消费者在做出购买决策时可用的品牌信息。例如，亚马逊 Alexa 平均只向消费者推荐三种产品。它控制着向消费者推荐什么品牌产品，它而不是人类消费者掌握着所有的品牌信息。然而，人工智能对购买过程的影响必须放在历史背景中来看待。人工智能的兴起是新的，但并非史无前例。现代商标法诞生于十九世纪，并发展到现代。然而，在此期间，购买过程并非一成不变，而是发生了变化。我们只需看看从传统的十九世纪“店主”购买产品模式到二十世纪二十年代超市发明的变化，从互联网和社交媒体的兴起到人工智能的兴起。商标法已经适应并发生了变化，实际上可以说是适应性最强的知识产权法形式。例如，关于人工智能应用程序的责任问题，我们已经可以从关键词广告的案例中得到指导，例如谷歌法国，它是随着互联网购物的兴起而发展起来的。如果购买过程中的“参与者”如人工智能应用程序在购买决策/过程中扮演更被动的角色，则人工智能应用程序提供商不太可能被追究责任，如果人工智能应用程序在购买决策中扮演更积极的角色，并且可以说人工智能提供商在购买决策中强烈影响消费者，则更有可能发现责任。商标法已经适应了购买过程的变化，并且它将再次适应。HGF 合伙人兼特许商标律师 Lee Curtis
人工智能如何改变我们做出购买决策的方式？这对商标法意味着什么？商标法的核心在于如何购买商品和服务，而由于人工智能正在影响购买过程，因此从定义上讲它也影响着商标法。人工智能通过两种方式影响购买过程：（a）消费者可获得的品牌信息和（b）谁来做出购买决策。亚马逊的 Alexa 等人工智能个人零售助理有可能成为品牌向消费者提供的“守门人”，控制向消费者提供哪些品牌信息，并以纯粹的形式购买品牌产品，在人工智能所谓的“自动执行模型”中几乎不需要或根本不需要人为干预，从而有效地将传统的购物体验从“先购物后发货”模式颠覆为“先发货后购物”模式。商标法的许多关键方面都涉及人性的弱点。如果您考虑商标法和实践中的一些“流行词”，例如“混淆”、“不完全记忆”、“联想”和“商标混淆”，这些概念都围绕着人类的弱点。然而，人工智能有可能从购买过程中消除“人性”和“弱点”。人工智能应用程序可以通过“给我买个灯泡”等一般命令来购买产品。人类消费者与人工智能应用程序购买的灯泡品牌没有任何互动。人工智能应用程序会混淆吗？它会混淆商标吗？人工智能应用程序甚至会通过传统的听觉、语音和概念比较商标的方式来评估产品购买，这就是所谓的人工智能黑箱问题吗？人工智能应用程序经常受到个人消费者过去购买决策的影响，而人工智能应用程序做出购买决定或建议的原因有时可能难以理解。在这些情况下，知识产权侵权责任问题也引起了重要的问题。然而，即使人工智能应用程序不做出购买决策，它仍然会影响消费者在做出购买决策时可用的品牌信息。例如，亚马逊 Alexa 平均只向消费者推荐三种产品。它控制着向消费者推荐什么品牌产品，它而不是人类消费者掌握着所有的品牌信息。然而，人工智能对购买过程的影响必须放在历史背景中来看待。人工智能的兴起是新的，但并非史无前例。现代商标法诞生于十九世纪，并发展到现代。然而，在此期间，购买过程并非一成不变，而是发生了变化。我们只需看看从传统的十九世纪“店主”购买产品模式到二十世纪二十年代超市发明的变化，从互联网和社交媒体的兴起到人工智能的兴起。商标法已经适应并发生了变化，实际上可以说是适应性最强的知识产权法形式。例如，关于人工智能应用程序的责任问题，我们已经可以从关键词广告的案例中得到指导，例如谷歌法国，它是随着互联网购物的兴起而发展起来的。如果购买过程中的“参与者”如人工智能应用程序在购买决策/过程中扮演更被动的角色，则人工智能应用程序提供商不太可能被追究责任，如果人工智能应用程序在购买决策中扮演更积极的角色，并且可以说人工智能提供商在购买决策中强烈影响消费者，则更有可能发现责任。商标法已经适应了购买过程的变化，并且它将再次适应。HGF 合伙人兼特许商标律师 Lee Curtis