他们使用类比来解释为什么它仅仅是一种极端的假设情况,而不是实际的威胁,花了大量时间来进行解释。经常被用来证明对AI构成的存在威胁的恐惧的一种思想实验是“造纸最大化器”实验。在本实验中,AI系统偶然地消除了人类,以最大程度地提高纸袋生产。在这种情况下,AI认为需要更多资源来生产纸卷,并意识到人类正在阻碍获得这些资源。但是,卡普尔和纳拉亚南认为,这种推理假设AI是强大的,但缺乏对人类遗产的根本关注,这是一个有缺陷的前提。他们认为,这种无意识的文字不是具有某些内置保护措施和更细微的解释过程的现代AI系统的特征。直观的AI(AGI) - 一种比当前正在使用的现代AI更先进的系统 - 应该能够识别这对人类不利,如果需要的话,可以执行该功能。
这项倡议旨在吸引高度脆弱的纽约人,因为研究表明,见证过量服用过量的人比一般人群更高。1,2,3过量丧亲的个体也比其他丧亲的人群更高的抑郁症,创伤后应激障碍和长期悲伤的风险。4通常,由于与吸毒相关的污名,失去亲人过量的人会感到羞耻和孤立。5,6 DIIG社会工作者在失去后的几周和几个月内多次与过量丧亲的纽约人一起检查,将幸存者与长期和短期心理保健,紧急财务支持服务,减少危害和药物使用治疗,住房支持计划和移民服务联系起来。此外,家庭支持团队帮助家庭解决与亲人突然和意外通过的常见行政问题,包括福利转移和应用,葬礼安排的融资以及检索死者的财产。
注意:对于SAA转换器,在转换时间点之前和之后提供了队列特征(即分别使用CSF 𝛼 -SYN SAA-的最后一个时间点,分别与CSF 𝛼 -SYN SAA +的第一个时间点)。n(%),用于连续变量的中位数(IQR)。在支持信息中,表S1提供了临床和生物标志物数据的数据计数和百分比。缩写:β,淀粉样蛋白β; ADAS-COG11,阿尔茨海默氏病评估量表认知子量表11-项目; Ancova,协方差分析;方差分析,方差分析; apoe,载脂蛋白E; CDR-SB,临床痴呆评级盒子的总和; CSF,脑脊液;铜,认知没有受损; MCI,轻度认知障碍; MMSE,小型国会考试; PACC,临床前阿尔茨海默氏症的认知复合材料; p-tau181,磷酸化的tau181; SAA,种子扩增测定法。皮尔森的卡方测试。b单向方差分析。c Fisher精确测试。d Ancova针对年龄,性别,教育,诊断和APOE进行了调整。e Ancova针对年龄,性别,教育,APOE,诊断和CSFAβ42状态进行了调整。f逻辑回归针对年龄,性别,教育,诊断和APOE进行了调整。g配对t检验:所有连续变量; McNemar测试:所有二进制变量;配对标志测试:诊断。
此信息由费城儿童医院的疫苗教育中心提供。该中心是为父母,公共和医疗保健专业人员提供的教育资源,由专门研究和预防传染病的科学家,医师,母亲和父亲组成。疫苗教育中心由费城儿童医院的捐赠主席资助。该中心没有得到制药公司的支持。©2024费城儿童医院。24262-03-2024。
光子雪崩(PA)纳米材料表现出任何材料报告的最非线性光学现象,从而使它们可以推动从超分辨率成像和超敏感的感官到光学计算的应用的边界。,但PA仍然笼罩在神秘之中,其基本的物理和局限性被误解了。光子雪崩实际上并不是雪崩光子的,至少不是像雪球在实际雪崩中更多地滚雪球一样。在这篇重点文章中,我们在基于灯笼的纳米颗粒中消除了PA围绕PA的这些和其他常见的神话,并揭示了这种独特的非线性光学效应的奥秘。我们希望消除雪崩纳米颗粒的误解将激发新的兴趣和应用,以利用PA在广泛的科学领域的巨大非线性。
实际上,在应用遗传修饰之前很久就存在了无种子水果。无种子水果产生的机制是在受精后开发果实,或者在受精后流产的胚胎,在水果内留下流产的种子的痕迹。在这些植物中可能需要也可能不需要授粉,以诱导激素的合成,从而导致卵巢壁扩张和发展果实。实际上,无种子的果实自然出现,例如香蕉,菠萝,鳄梨和一些葡萄。无种子水果也可以通过文化实践诱导(见图1)。一个例子是植物生长调节剂的应用,可以诱导不受精肉的果实发育,因此形成没有种子的水果,例如无籽的柑橘类水果和一些葡萄。另一个例子是通过交叉育种生产无种子西瓜,形成不产生可行的生殖细胞的西瓜,因此无法正确形成种子(见图2)。
有机太阳能电池(OSC)的功率转化效率超过20%,这是形态优化起着重要作用的进步。普遍认为,加工溶剂(或溶剂混合物)可以帮助优化形态,从而影响OSC效率。在这里,我们开发了对一系列加工溶剂的强大耐受性的OSC,所有设备的高功率转换效率均约为19%。通过研究溶液状态,膜的形成动力学以及经过实验和计算的处理膜的特征,我们确定控制形态的关键因素,即受体材料的侧链与溶剂链的侧链以及供体和受体材料之间的相互作用之间的相互作用。我们的工作为形态控制的长期问题和有效指南提供了新的理解,以将OSC材料设计用于实用应用,在这种应用中,大规模加工需要绿色溶剂。
本文研究了十年内人工智能(AI)技术的传播所带来的宏观经济生产力的预期增长。提出了一个多部门一般均衡模型,该模型整合了企业之间的部门相互依赖关系,并可以在宏观经济层面汇总微观经济生产力收益,同时考虑到各个部门对人工智能的接触和采用的不同假设。该模型的主要结果是估计人工智能扩散带来的全要素生产率年增长率在0.25至0.6个百分点(pp)范围内,或相当于0.4至0.9的增长十年内劳动生产率上升 10%。文章量化了这些总体生产力收益的不同机制的相对重要性,并强调了几种公共政策杠杆,以最大限度地发挥人工智能对长期增长的潜在收益。
