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机器学习与无理论理想-Philsci-Archive
在过去的十年中，机器学习的前景（ML）在CERN的大型强子集合体中采用了基于ML的基于ML的方法，用于对粒子碰撞事件的重要性（Duarte等，2018）和DeepMind进行排序（Duarte et al。氨基酸序列数据的第四纪蛋白结构有效地解决了生物学最复杂和持久的开放问题之一。在公共生活的所有领域，尤其是科学领域的学习吸收的速度和无处不在，引发了人们对其性质及其广泛使用的下游后果的猜测。从文化评论员，记者和媒体人物发出了这种猜测，这些研究人员和工程师生产了ML的工具以及在学术和流行场所中部署它们以及哲学家的科学家的工具。的回答着重于ML的认知状况及其对科学的预测影响，已经回应了机器学习的效果，即机器学习与普遍的建模，统计或科学疾病截然不同，这些陈述预计被预计以改变科学发现或科学企业的认知果实的性质的方式，这些陈述被预计。
疫苗犹豫和 COVID-19 ...
“一些事实，夹杂着恐惧、猜测和谣言，通过现代信息技术在全球范围内迅速放大和传播，对国家和国际经济、政治甚至安全产生了影响，其影响方式与根本现实完全不成比例。” - 《当谣言反噬》 作者：David J. Rothkopf 2003 年 5 月 11 日 华盛顿邮报
人工智能是否会加剧针对女性的偏见？
“我的研究发现，IBM、微软和亚马逊等科技巨头销售的人工智能系统存在巨大的性别和种族偏见。在猜测面部性别的任务中，所有公司在男性面部上的表现都远远好于女性面部。我评估的公司对浅肤色男性的错误率不超过 1%。对于深色皮肤的女性，错误率飙升至 35%。”
与晚期癌症患者和谐相处
许多人发现了解晚期癌症会如何影响他们的生活很有用。医生很难给你准确的信息，因为每个人的癌症都不一样。许多人会问他们还能活多久。有些人活得比预期的要长得多，而有些人活得更短。时间框架将是医生根据他们的经验做出的最佳猜测。有时他们可能觉得无法给你答案。
ISIP高级阅读 - ISTATIONISIP高级阅读 - ISTATION
将小组分为两个团队。通过让每个团队猜测您选择的一个数字在1到20之间。猜测最接近数字的团队首先是。与团队中第一个玩家的前缀相互或先前提出一个目标单词或一个单词之一：互动，保证，分配，干预，预先介绍，承诺，误解，互相解释，相互依赖，相互依存，外套，过早，早产，预先措施或先前。播放器必须说出单词的定义，并在句子中正确使用单词。如果玩家正确地定义了单词并在句子中使用单词，则他或她的团队可以将X或O放置在其选择的空正方形中。那是另一个团队的轮到。团队轮流，直到团队连续获得三个X S或O S，或者直到没有空的正方形为止。连续获得三个X S或O的团队，或者在正方形中拥有更多X S或O的团队。您可能会让学生一次又一次地玩，直到每个单词都被正确定义和使用。
当今的风险管理框架... - Rmf.org
有时我希望自己有一个水晶球，可以透过它看到未来会发生什么。而我最希望的就是网络安全和 RMF 领域。可以说，知道下一个角落潜伏着什么会很棒。唉，我们能做的最好的就是对未来进行一些明智的猜测。我并不声称自己是最聪明的人，但我在这个领域工作了几十年，希望我获得了一些见解。以下是我对 RMF 未来的一些看法： 很可能，而且就在下一个角落：我们很可能会看到对持续监控的重视程度增加，这是 RMF 的第 6 步。国防部 RMF 文档套件中长期“缺失”的部分之一是持续监控的一系列政策和程序。国防部最近发布了持续授权（又称持续 ATO）政策。持续授权使授权官员 (AO) 能够定期授予 ATO“延期”，而不是经历完整的“重新授权”流程。持续授权要求系统所有者提供强大的持续监控程序的证据，以便让 AO 保证系统的安全态势保持在高水平。我的猜测是，国防部最终会以一些有意义的“操作方法”指导做出回应。可能性较小，但仍有可能：eMASS 可能会发生重大变化。
中国的太空能力及其对西方的意义
中华人民共和国 (PRC) 在太空领域的多个方面同时迅速发展。美国太空司令部司令斯蒂芬·怀廷将军在 2024 年初作证时表示：“中华人民共和国在太空领域的发展速度令人惊叹。美国必须迅速提高我们关键的国家太空和导弹防御系统的时效性、质量和数量，以赶上中国的速度并保持我们的优势。” 1 今年 2 月，俄罗斯正在开发核反卫星武器的消息引发了人们的猜测，人们猜测它是裂变反应堆驱动的电子战卫星还是核爆炸装置，尽管俄罗斯做出了条约承诺，但后者似乎更有可能。 2 此类发展也引发了人们对中国太空意图的担忧，包括中国展示了所谓的“部分轨道轰炸系统”和部署可重复使用的太空飞机。中国研究人员自己也研究了高层大气核爆炸对低地球轨道的影响，并根据高度模拟了放射性效应，以实现最佳战略效用。3 4 虽然俄罗斯因其使用或威胁使用新型武器系统而备受关注，但中国在类似新兴技术方面的发展也值得受到同样甚至更多的审查。
莎士比亚还是 ChatGPT？研究发现人们更喜欢 AI 而不是真正的古典诗歌
参与者被随机呈现了十首诗：五首由十位知名诗人创作——包括威廉·莎士比亚、拜伦勋爵、艾米莉·狄金森和 T.S.艾略特——五首由 ChatGPT3.5 以这些诗人的风格生成。参与者更有可能猜测 AI 诗歌是由人类创作的，而被认为最不可能是人类创作的五首诗都是由真正的诗人创作的。
tematicicy- Portale页面文件
按照公共行政部门网站的指南要求（特别是请参见Chap。4“猜测和工具标准保证公共行政部门网站的质量”）每个公共行政人员有义务在机构网站上列出其政府主题网站的列表。为此，在2011年10月进行了对大学主题站点进行的始终，其结果可以在本文档中咨询。该列表每年更新，可以随时通过写入Portalo-unito.it进行集成。