作者:XL Palmer · 2021 · 被引用 7 次 — (2021) 生物网络安全问题,考虑到宣传渠道和生物制剂。在 T. Eze、L. Speakman 和 C. Onwubiko 的《... 会议纪要》中
辐照在德国奥伊斯基兴的“弗劳恩霍夫自然科学技术趋势分析研究所”进行,使用最大剂量率为 720 krad/h 的 60 Co 源和单独的中子源。同位素 60 Co 经 β 衰变为 60 Ni,半衰期约为 5.3 年,后者通过发射能量为 1.172 MeV 和 1.332 MeV 的伽马射线衰变为镍的基态 [3]。弗劳恩霍夫 INT 的 THERMO-Fisher D-711 中子发生器通过以 150 kV 的电压将氘离子 (D = 2H) 加速到氘或氚靶 (T = 3H) 上来产生中子。在靶内发生DD或DT核聚变反应,分别释放氦同位素3He和4He,以及能量分别为2.5MeV和14.1MeV的快中子[4]。3.被测装置
固定电池存储成为提高可再生能源系统灵活性以平衡功率生产和需求波动的有前途的解决方案。但是,每个应用程序都有特定的操作策略,因此是一个特定的动态操作配置文件,由于电池容量在应用程序中的运行中的降解,导致电池寿命不同。关于电池寿命的准确知识以及在不同操作条件下的电池健康状况对于确保可行的技术经济评估很重要。本文介绍了集成到住宅电网连接的PV系统中的电池系统的技术经济评估,考虑到有和没有电池降解的两个电池模型。电池生命周期成本,自给自足的比率和电池寿命进行了分析,以评估住宅网格连接的混合动力电池系统的技术经济评估。结果表明,与电池降解的建模相比,没有电池降解的仿真降低了生命周期成本31.43%,自给自足率的比率提高了7.4%。这证明了电池老化模型在评估集成到可再生光伏系统中的电池的重要性。
CIPL 对欧盟委员会关于《人工智能法案》草案的咨询的回应 CIPL 1 欢迎就欧盟委员会关于《欧洲人工智能法案》2(“AI 法案”或“法案”)的提案进行咨询,以将其纳入欧盟立法程序。CIPL 很高兴看到《人工智能法案》采纳了 CIPL 关于采用基于风险的方法监管欧盟人工智能的文件中提出的几项建议。3 这些建议旨在培养对人工智能的信任,而不会妨碍其负责任的发展。特别是,CIPL 欢迎该法案基于风险的方法,该方法将适用于高风险的人工智能用例,而不会监管人工智能技术本身或整个行业。CIPL 还欢迎拟议使用统一标准和行业自我评估产品符合性,因为这些机制已被证明能够成功推动创新并在欧盟市场开发安全可信的技术。CIPL 还欢迎旨在支持创新的措施,特别是通过为监管沙盒提供法定基础。最后,CIPL 很高兴看到《人工智能法案》中概述的一些要求与一些现有的行业惯例相一致,这些惯例为确保负责任地开发和使用人工智能设定了高标准。4 然而,CIPL 遗憾的是,《人工智能法案》没有充分考虑到一些必要条件,例如提供基于结果的规则;明确允许组织根据人工智能系统的风险和收益来调整对要求的遵守情况;奖励和鼓励负责任的人工智能实践;利用监管沙盒的经验教训;并澄清《人工智能法案》的监督和执行条款也应基于风险。CIPL 重申,要使《人工智能法案》有效地保护基本权利,同时也为欧盟创新的新时代奠定基础,它需要足够灵活以适应未来的技术。此外,该法案不能过于严格,以免抑制包括公共卫生或环境在内的一系列行业和部门对人工智能的宝贵和有益的创新和使用。最后,《人工智能法案》将受益于有针对性的调整,以更好地明确人工智能提供者、部署者和用户的责任平衡,特别是对于通用人工智能和开源人工智能模型。
简介现代医学面临的重要挑战是,新药、生物制剂甚至疫苗可能能够精确改变特定靶标的功能,但仍然具有脱靶效应,从而阻碍其治疗发展。当冲突涉及在心脏生理中发挥关键作用但同时促进癌症发展的蛋白质时,护理人员和患者都会面临挑战。一个很好的例子是,正在开发用于治疗心力衰竭 (HF) 的 Bcl2 相关的自噬基因-3 (BAG3) 激动剂和用于治疗癌症的 BAG3 抑制剂。癌细胞因代谢功能障碍、异常的 RNA 剪接、加速的蛋白质合成、代谢重编程以及错误折叠的蛋白质和其他细胞碎片的积累而受到高度压力。为了生存,癌细胞已经发展出增强蛋白酶体和自噬途径活性同时阻断细胞凋亡 (1) 的能力。因此,消除机体恶性肿瘤的合理策略是抑制蛋白质质量控制 (PQC) 并激活靶向凋亡 (2)。根据这一策略,癌细胞中积累的细胞碎片将被 BAG3 反应性促生存信号通路清除:自噬、线粒体自噬和泛素相关蛋白酶体通路 (3, 4)。不幸的是,开发 BAG3 靶向抗癌疗法的努力
构建问题的ISSCR研究指南和临床翻译指南于2016年进行了最后修订。当时,已经认识到,与人类胚胎研究有关的伦理问题远远超出了人类胚胎来生成胚胎干细胞(ESC)的使用。2016年的指南认为与人类胚胎研究有关的更广泛的问题,包括针对人类胚胎的体外培养,干细胞 - 胚胎嵌合体和人类胚胎的基因组编辑的特定生成。2016年的指南还提出,所有与人类胚胎有关的研究都受到特殊过程的监督,名为Embryo Research Bercight(EMRO),并在此类过程中提供了可以允许,审查或禁止的拟议研究类别的指南。自2016年以来,与人类胚胎相关的研究的几个领域都取得了迅速的进展,包括长达14天的人类胚胎的扩展体外培养技术,创建基于干细胞的胚胎模型,这些模型反映了人类胚胎发育的不同阶段,以及来自干细胞的体外配子发生(IVG)。根据不断变化的科学,需要重新审视
调查价值。在性侵犯护士检查员(SANE)检查期间收集的信息和证据的调查价值可以在案例结果中发挥关键作用。并非所有案件都可以解决或依赖这一证据;但是,确保以严格的方式收集和检查法医样品很重要。当退化或其他原因有可能将法医证据的价值降低为调查时,请仔细考虑收集此类证据的负担可能会导致受害者前进之前。了解和理解证据收集和测试(例如,何时何时以及如何收集证据)对调查结果的局限性和价值至关重要。
达尔文进化论倾向于产生节能的结果。另一方面,能量限制了计算,无论是神经和概率计算,还是数字和逻辑计算。在建立节能观点之后,我们定义计算并构建一个可优化的能量约束计算函数。该函数意味着 ATP 消耗过程之间的特定区分,尤其是计算本身与动作电位和其他通信成本。因此,这里对 ATP 消耗的划分与早期工作不同。计算的 bits/J 优化需要对人脑进行能量审计。划分和审计显示,大脑皮层计算消耗 0.2 瓦 ATP,而长距离通信成本却是大脑的 20 倍多,而不是使用经常被引用的 20 瓦葡萄糖(1、2)。bits/joule 计算优化意味着瞬时信息速率超过 7 bit/sec/神经元。
人工智能和机器人领域的负责任研究与创新 (RRI):一种关系方法,用于实现思想和机器的后人类共情 20 世纪 80 年代末开始的对人类基因组计划的伦理、法律和社会影响 (ELSI) 的研究,到 2010 年左右成为美国联邦预算的一项。ELSI 研究成为美国和欧盟政府科技机构自我反思的一部分;负责任的研究与创新 (RRI) 的道德理想已成为一种专业规范。1 这个历史性的例子是跨学科可能性的愿景,它指导了以下提议,即在思想和机器计划中系统地整合技术和道德,并作为纽约大学对这些问题的持续承诺的一部分。2 人工智能和机器人研究与人类基因组计划非常相似,并且肯定会从类似的处理中受益。RRI 提供了一种事后应对新技术影响的趋势的替代方案:它关注社会影响“上游”的设计问题和实施前的初始条件。RRI 在实施阶段的“中游”中也非常有效。在信息科学和技术的情况下,上游和下游之间的距离相对较短,中游干预的价值变得更加明显。3 对初始条件的敏感性是所有复杂自适应系统的一个特征——在任何希望整合人类和非人类系统的系统研究中都必须考虑到这一事实。中游发展阶段的亚稳态中介和过渡结构往往呼应了对初始条件的系统敏感性:它们易受干扰,因此容易受到一定程度的调节和管理。中游调节增强了道德干预的有效性 中游 RRI 在跨学科计划(如“心智与机器”)的情况下也具有强大的潜在影响。中游调节的实验室民族志研究表明,将社会科学家和人文研究人员嵌入科学和工程实验室可以增强反思方法实践和协调,从而使上述学科领域受益。4 一个非常适合当代人工智能和机器人研究跨学科性质的哲学框架是本体结构现实主义 (OSR) 5 。过程哲学与复杂自适应系统的一致性为设计和自然系统的稳健跨标量集成提供了进一步的本体论基础。以新康德哲学及其与过程形而上学的亲缘关系为基础的 OSR 具有根本的关系基础,它提供了适应性的概念能力,以应对技术的快速发展及其社会影响。科学和工程中的仿生 6 范式在这个方向上取得了有趣的进展。在伦理信息理论、神经科学、社会网络理论、生态学、系统理论和气候模型的交叉点上,生态模拟范式即将出现;这可能成为“环境人工智能”和机器人技术新方法的沃土。半个世纪前,克拉克和库布里克在《2001:太空漫游》中设想了环境人工智能,即 HAL, 7 并在斯皮尔伯格的《少数派报告》中重新构想为一个完全沉浸式的安全和商业环境。在现实生活中,IBM 和其他公司继续开发人机协作系统,这可以被视为生态模拟范式的初稿。虽然仍处于推测阶段,但由本地化和分布式机器人组成的自主自学型人工智能可以在日托环境中像婴儿一样被抚养长大。人工智能代理和人类之间精心策划的互动可以共同创造一个自组织生物的世界,其生态相互依存构成了后人类同情的有机基础。总结:基于认知责任 8 和社群伦理的自我限制是后人类同情的先决条件,这种同情可以为人类、非人类和人工智能代理之间的未来互动奠定基础。在精心策划的环境中,对负责任的创新模型进行自我学习、自我限制系统的训练,为新形式的共同生成的知识生产打开了大门,这些知识生产能够认识并响应人类和非人类价值观的处境。
“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士,IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道,人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷,资金枯竭,专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬,十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里,人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位(至今仍是)高管在他职业生涯早期告诉他,“如果你想在公司有所成就,就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认,考虑到挑战的规模,出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示:“我们试图用人工智能重塑人脑的智能,这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此,他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度,因为如果以正确的方式对待,人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么,什么才是“正确的方式”?卢克说,人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败,而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝,并对计算机进行编程,使其能够预测未来 14 步。从本质上讲,它复制了人类的能力,但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛,但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说:“深蓝每秒评估两百万步,我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步?”卢克说,这句话完美地概括了人工智能的缺点:“我们还没有解决这个问题,我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说,人工智能经常被认为比人类智能更好,因为它不会忘记东西。但卢克认为,人类忘记的能力是智能的一部分,因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议: