XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System洞见
应对政策、文化、媒体和技术方面的颠覆性变革，为传播者提供洞见
2025 年将开始凸显美国首次“影响力选举”的长期影响，新媒体守门人在塑造基于情感而非事实的国家叙事方面发挥了前所未有的作用。这是“后真相”信息生态系统的标志，它使传播者与利益相关者之间的联系变得更加复杂，因为人类正在经历前所未有的变化。
核威胁、核威慑以及俄罗斯侵略战争后核约束机制的未来
“政治体制的首要任务是打赢战争。从现在起，它的主要目标必须是避免战争”（Brodie ed. 1946: 76）。这一公理洞见的精神自此被一次又一次地重复，最突出的是里根和戈尔巴乔夫的公式：“核战争不可能打赢，也不应该打。”
NUHRA-2023-2028.pdf
《2023-2028年全国健康与卫生改革计划》（NUHRA 2023-2028）倡导一种整体性和交叉性的健康研究方法。健康受到生物、社会、经济和环境因素复杂相互作用的影响。我们应该致力于支持超越传统界限的研究。这意味着鼓励跨学科合作，并整合公共卫生、经济学、社会学、环境科学等领域的洞见。通过采用整体系统视角，符合《2023-2028年全国健康与卫生改革计划》的研究能够揭示健康挑战的根本原因，并开发创新且可持续的解决方案。
制药行业的生成式人工智能：从炒作走向现实
然而，数字只是故事的一部分。即将到来的由人工智能驱动的生命科学革命，将对人类健康和福祉产生难以量化的影响。例如，加速药物研发流程将有助于更快地治愈更多疾病，从而释放更多资源，并将其应用于目前医疗资源匮乏的地区。从海量患者数据中获取洞见和模式的能力，将催生更加个性化的治疗方案，并改善患者的治疗效果。人工智能工具还可以通过减少治疗药物生产和给药过程中的偏差，使患者护理更加一致。最后，通过自动化文档创建和记录保存等繁琐耗时的任务，人工智能有望提高研究人员和医疗联络员的工作效率，使他们能够更好地服务于临床医生和患者。
医疗补助的人工智能驱动创新：增强可及性、成本效益和人口健康管理
美国医疗补助计划 (Medicaid) 正面临严峻挑战，包括医疗成本快速上涨、医疗服务可及性不均衡以及满足多样化人口健康需求的挑战。本文探讨了人工智能 (AI) 在重塑医疗补助计划 (Medicaid) 方面的变革潜力，旨在简化运营流程、改善患者治疗效果并降低成本。我们深入探讨了人工智能在预测分析、护理协调、欺诈检测和个性化医疗方面的关键作用。通过利用先进数据模型的洞见，并应对医疗补助计划特有的挑战，我们提出了以公平医疗和改善公共卫生成果为优先的人工智能驱动解决方案。本研究强调了将人工智能融入医疗补助计划的紧迫性，这不仅是为了提高运营效率，也是为了为所有受益人创建一个更便捷、更公平的医疗保健体系。
人工智能的基础与重大挑战
具有最高回报潜力。随着对人工智能的投资规模超过噪音水平，我们不能再指望人们盲目地资助我们。我们正在进入一个问责时代。我认为我们不应该担心，而应该将此视为挑战，并阐述我们对未来的愿景。我对辛普森的要求的第一反应是，“嘿，我们没什么可担心的。”我们的业绩记录非常棒。我们在全球范围内创建了每年近 10 亿美元的企业。以前无法解决的问题正在得到解决。从未使用过电脑的人正在用电脑解决问题。视觉和机器人技术开始改变制造业。规划和调度系统在工业中得到常规使用。语音和语言界面正在成为首选的沟通方式。好吧，也许有很多应用程序，但科学进步呢？AAAI 是一个致力于支持人工智能科学、技术和应用进步的协会。我想借此机会与大家分享我对人工智能最新进展的一些看法，这些进展包括过去 30 年稳定、持续、系统的探索中产生的洞见和理论基础，以及推动人工智能发展的巨大挑战。
1 波兰尼关于平台经济的教诲......
平台经济的兴起标志着正在进行的数字革命的最新阶段。事实上，平台之于这个数字时代，就如同工厂之于工业时代，既是一种象征，也是一种组织机制。Gernot Grabher 和 Jonas König (2020) 引用了卡尔·波兰尼 (Karl Polanyi) 对他所谓的“大转型”的分析，以描述平台经济的兴起。平台经济之所以引人注目，是因为它证实了波兰尼（以及在他之前的马克思）的洞见，即市场覆盖范围基于商品化的增加，因为它已经能够触及社会生活的更多领域。我们在 2015 年引入了“平台经济”一词，因为我们认识到数字平台正在改变资本主义积累的动态——这是由政治经济学的管制主义学派提出的分析。直觉是，数字在线平台的社会技术创新是经济重组的关键支点，它将重新连接数据流，并最终重新连接金钱和权力的流动。我们称之为超级平台的公司，苹果、亚马逊、Facebook、谷歌和微软，已经成为世界上最有价值和最强大的公司。重要的是，这些平台的影响力是全球性的，但同时也是本地化的和个人化的。此外，平台的力量在 COVID-19 疫情期间得到了加强。
用于数据高效图像分类的量子神经网络
在我们这个不断发展的世界里，海量的数据无时无刻不在涌入——无论是每天、每小时，甚至是每分每秒。我们交流、分享链接、图像和观点，留下一串串的痕迹，不仅代表着我们广阔的自然环境，也反映了我们的想法、喜好和情绪。认识到这些数据的重要性，数据科学领域应运而生，致力于揭示其中隐藏的洞见。机器学习 (ML) 已成为一个令人着迷的研究领域[8]，因其从大量数据集中提取知识的能力而备受瞩目[20]。机器学习在弥合我们对自然的理解与其复杂性之间的差距方面发挥了关键作用。深度学习 (DL)，尤其是神经网络 (NN)，彻底改变了经典的机器学习，成为建模统计数据的非线性结构[23]。 NN，尤其是卷积神经网络 (CNN)，可以模拟输入和输出之间的复杂关系[8]，在图像模式识别等任务上表现出色，而这些任务的灵感来自视觉皮层的结构。虽然 NN，尤其是多层 NN，已经展现出非凡的能力，但它们的可训练性却带来了挑战。反向传播的出现缓解了这个问题，但训练困难仍然存在，需要整流神经元激活函数和分层训练等解决方案。量子机器学习 (QML) 开辟了新途径，利用嘈杂的中型量子计算机来解决涉及量子数据的计算问题。变分量子算法 (VQA) 和量子神经网络 (QNN) 提供了有前景的应用，利用经典优化器来训练量子电路中的参数。QNN 通过分析具有多项式复杂度的系统[2][6]（在经典机器学习中，该系统的复杂度将呈指数级增长），与经典模型相比具有独特的优势，从而提供了计算优势。值得注意的是，与传统神经网络相比，QNN 表现出更快的学习能力，这归因于第 1 章和 A 章中讨论的纠缠。先前的研究强调了 QNN 在从有限数据中学习方面的有效性，从而减少了训练过程中的时间和精力。这篇硕士论文深入研究了使用用最少图像训练的各种量子模型进行有效图像分类的可能性，最后直接与经典 CNN 性能进行了比较。使用两个不同的数据集进行训练，随后缩小规模以探索 QNN 模型比 CNN 预测更多图像的潜力。
政治边界的经济方法* - edu.tufts.sites
经济学家对政治边界的兴趣既由来已久，又相对较新。对国家边界的经济影响的研究与经济学本身一样古老。整个国际经济学学科都是关于跨越政治边界的贸易和其他经济交流。然而，长期以来，标准的经济分析将边界本身视为既定事实 - 或者用经济学术语来说，是外生的。直到最近几十年，经济学家才与历史学家、政治学家和其他学者一起明确研究政治边界，将其视为人为的（内生的）制度，由不同个体和群体在时间和空间上的决策和互动所塑造。如今，经济学家正在提出有关边界的更广泛的问题，包括边界的确定和动态。早期关于主权国家形成与解体的论述包括 Friedman (1977)、Buchanan and Faith (1987)、Findlay (1996)、Alesina and Spolaore (1997, 2003)、Bolton and Roland (1997)、Ellingsen (1998)、Wittman (2000)、Alesina、Spolaore and Wacziarg (2000, 2005)、Milanović (2001)、Goyal and Staal (2003)、Le Breton and Weber (2003)、Spolaore (2004, 2008)、Haimanko、Le Breton and Weber (2005) 以及 Spolaore and Wacziarg (2005)。该领域较新的研究包括 Michalopoulos 和 Papaioannou (2016)、Fernández-Villaverde、Koyama、Lin 和 Sng (2020)、Cervellati、Lazzaroni、Prarolo 和 Vanin (2019)、Gancia、Ponzetto 和 Ventura (2022)、Esteban、Flamand、Morelli 和 Rohner (2022) 以及 Castañeda Dower、Markevich 和 Zhuravskaya (2022)。本文的其余部分将介绍上述几项贡献，作为对表征政治边界经济方法的概念和主题的更广泛讨论的一部分（有关该文献的先前讨论，例如，请参阅 Alesina 和 Spolaore，2015 年和 Spolaore，2016 年）。本文还将讨论有关国内和国际冲突的相关工作。经济文献中关于边界的问题是：主权国家和政治联盟为何形成和解体？分离的成本和收益是什么？这些成本和收益是否取决于对国际贸易和全球化其他方面的开放程度？政治解体与投票和民主化有何关系？联邦制和权力下放如何影响分离或融合的动机？是什么决定了边界内和边界外的冲突，边界又如何受到战争和军事联盟的影响？这些都是困难且多方面的问题，用经济学方法研究这些问题并不能替代历史、人类学、政治和社会学调查，这些调查通常侧重于特定的案例研究和事件。相反，边界的经济研究应被视为对其他方法的补充。政治经济学家通过使用相对通用的理论概念和实证工具，可以提供洞见，丰富有关国家和其他政治单位形成和解体的复杂问题的辩论。与此同时，