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World File Search System背道而驰
新自由主义能抵御气候危机多久？
事实证明，气候危机与定义当前社会组织形式的新自由主义机器背道而驰。一方面，减少化石燃料消耗（气候变化的最大因素）需要共同努力。这些努力必须考虑到化石燃料在现代经济中的基础作用。例如，我们必须承认，大多数人的生计都与化石燃料息息相关，最近的研究表明，这不是随机的历史发展，而是蓄意的政策。1 化石燃料继续被用作一种社会统治形式——一种剥夺生产和再生产劳动的手段。与此同时，可再生能源已成为化石燃料的一种受青睐的气候替代品。然而，可再生能源缺乏化石燃料在生产过程中如此受欢迎的许多特性，限制了它们剥夺人类劳动力的能力。可再生能源不像化石燃料那样适合集中储备或正规化的分配模式，这些模式允许企业从能源开采、生产和消费中获利。与此同时，野火和飓风等气候灾难破坏了化石燃料经济的基础设施发展势头，破坏了源于这些燃料生产和消费的资本积累机制。我们看到，这两个问题在最近发生在智利和加利福尼亚的危机中达到了顶峰。
对经济分裂论断的审视
许多欧洲民粹主义政党也对美国自由贸易的价值持怀疑态度，他们也质疑更深层次的国际经济一体化的价值。然而，尽管有这么多怀疑论调，以及美国和其他发达经济体采取的实际措施，全球化并没有倒退。随着全球经济增长，全球贸易继续增长。自疫情爆发以来，贸易有所回升。人们普遍预期全球经济将分裂成相互竞争的集团，但这一预期尚未成为现实。与企业避税有关的全球流动仍然很大，削减了美国的财政收入。中国日益陷入困境的国内经济和大规模的产业政策，有可能使美国及其盟友在关键领域更多地依赖中国供应，而不是更少。中国贸易顺差近期激增是全球化持续进行的证据，中国继续依赖世界大民主国家来满足需求，这与任何连贯的分裂定义背道而驰。但全球对中国供应的依赖增加，更多是源于中国自身的经济失衡，而不是健康的全球分工。因此，我们有空间进行政策改革，以支持更健康的一体化形式：特别是结束美国税法中破坏美国生产和收入的不正当激励措施，并协调廉洁的产业政策，以深化盟友之间的贸易。
商业 - 每日新闻
哈博罗内——恐怖主义和跨国有组织犯罪威胁因其性质和复杂性，需要协调一致的解决方案和多边合作。情报和安全局局长 Peter Magosi 准将在最近于哈博罗内举行的南部非洲发展共同体非正式工作组乘客数据首次会议上欢迎与会代表时表示了这一点。“没有哪个国家能够独自应对这一威胁，我们在各个层面的合作再怎么强调也不为过，”他表示。他说，博茨瓦纳致力于为世界和平与安全做出贡献，其参与区域和国际合作举措就是明证。他说，博茨瓦纳已成为第一个在反恐旅行计划下设立乘客信息部门的撒哈拉以南国家，这是一个里程碑。“这是继成为第一个测试和实施航空安全威胁评估模型计划的国家之后的另一个里程碑，该计划于 2 月完成，”他说。准将 Magosi 表示，区域工作组是另一个反恐里程碑。 “看到建立支持区域反恐倡议的基础设施和机构令人欣慰，”他补充说，需要更多这样的机构来加强区域和全球反恐警惕。马戈西准将表示，该工作组不会取代或与其他区域反恐倡议背道而驰。“
3D多帧融合视频稳定
在本文中，我们提出了RSTAB，这是视频稳定框架的新型框架，该框架通过音量渲染整合了3D多帧融合。与传统方法背道而驰，我们引入了一个3D多框架透视图，以进行稳定的图像，从而解决了全框架生成的挑战，同时保存结构。我们的RSTAB框架的核心在于S Tabilized R Endering（SR），该卷渲染模块，在3D空间中融合了多帧信息。具体来说，SR涉及通过投影从多个帧中旋转的特征和颜色，将它们融合到描述符中以呈现稳定的图像。然而，扭曲的信息的精度取决于降低的准确性，这是受染色体区域显着影响的因素。为了响应，我们介绍了a daptive r ay r ange（arr）模块以整合深度先验，并自适应地定义了投影过程的采样范围。在方面上，我们提出了以光流的光流限制的限制，以进行精确的颜色，以实现精确的颜色。多亏了这三个模块，我们的rstab示例表现出了卓越的性能，与以前的视野（FOV），图像质量和视频稳定性相比，各种数据集的稳定器相比。
具有拒绝数据的 MDI-QKD 的资源高效实时极化补偿
独立于测量设备的量子密钥分发 (MDI-QKD) 弥补了检测系统中的所有安全漏洞，是密钥共享的有前途的解决方案。偏振编码是最常见的 QKD 编码方案，因为它易于准备和测量。但是，在 MDI QKD 中实施偏振编码会带来额外的挑战，因为必须在两个相互无偏的基础上保持偏振对齐，并且必须在两条路径（Alice-Charlie 和 Bob-Charlie）上保持偏振对齐。偏振对齐通常通过中断 QKD 过程（降低总体密钥生成率）或使用与量子信道复用的额外经典激光源进行偏振对齐来完成。由于低密钥速率和成本是阻碍 QKD 系统广泛采用的两个最紧迫的挑战，因此使用额外资源或降低密钥速率与使 QKD 具有商业可行性背道而驰。因此，我们提出并实施了一种新型的 MDI-QKD 系统中的偏振补偿方案，通过回收部分丢弃的检测事件来避免上述缺点。我们的方案基于与诱饵强度相对应的单次测量来实时评估偏振漂移。我们的全自动实验演示将 40 公里卷绕光纤（无绝缘护套）的平均偏振漂移保持在 0.13 rad 以下至少四个小时。平均量子比特误码率为 3.8 %，我们实现了 7 的平均密钥率。每脉冲 45 × 10 − 6 比特。
俄勒冈州环境质量部收到公众意见亚马逊 PDX 109 BAER 评估 2023 年 5 月 5 日 DEQ 收到以下意见
气候保护计划对燃料供应商（包括天然气公用事业公司）的排放量设定了上限。通过提议与 GTN Express 管道互连，亚马逊避免了 CPP 的规定，而是将遵守最佳可用减排标准。如您所知，立法机构两年前通过了 HB 2021，即我们的 100% 清洁能源法，并将我们的 IOU 置于脱碳道路上。在 IOU 领土之外，俄勒冈州的 COU 主要从 BPA 采购清洁水电，并越来越多地使用可再生能源来增加这种能源供应。CPP 和 HB 2021 共同构成了俄勒冈州脱碳监管框架的两大支柱。亚马逊建造氧化气体燃料电池的提议避开了这一框架，将成为电力行业的一个极端异常值。该技术通过氧化天然气等原料来发电。虽然气体没有燃烧，但仍有大量相关的温室气体排放。此外，我们还担心与该项目相关的天然气配送点（包括 GTN Express 管道和拟建的联络线）的甲烷泄漏。甲烷对气候变化的影响是二氧化碳的 86 倍。该提案与技术行业转向 100% 清洁能源用于数据中心运营的强劲趋势背道而驰，逃避了我们的脱碳目标，并使俄勒冈州在清洁能源转型方面落后。
人工智能初创企业的制度合规与阻力
学者和行业从业者一直在争论如何最好地制定道德人工智能 (AI) 干预措施。此类干预措施建议构建和使用 AI 工具的公司改变其技术实践，但未能解决有关 AI 开发的组织和制度背景的关键问题。在本文中，我们围绕“AI”作为一个话语概念的生命和组织实践在一个研究不足的领域——新兴 AI 初创企业——进行了描述性研究，重点关注企业家面临的组织外压力。利用组织如何变化的理论视角，我们对 23 位在早期 AI 初创企业工作的企业家进行了半结构化访谈。我们发现初创企业中的参与者既顺从又抵制制度压力。我们的分析发现 AI 企业家面临的一个核心矛盾：他们往往重视科学的完整性和方法的严谨性；然而，有影响力的外部利益相关者要么缺乏技术知识来理解企业家对严谨性的重视，要么更关注业务优先事项。结果，企业家采用了与他们的科学价值观背道而驰的关于人工智能的炒作营销信息，但试图在内部保持其合法性。制度压力和组织约束也影响了企业家的建模实践及其对实际或即将出台的监管的反应。最后，我们讨论了如何利用这些压力作为有效干预措施的杠杆，以建立道德人工智能。
通过多光子照相链接
据报道，使用无膜多光谱图创建热响应生物功能的水凝胶微结构。与常规多光子触发的基于聚合的技术背道而驰，这种方法依赖于同一合成的聚合物链的同时光叠链链接和附着在固体底物上。该方法允许改善对聚合物网络特征的控制，并通过在特定位点与生物分子进行模型后的额外功能来使其他功能易于整合。探索两个不同的基于苯喹酮和蒽醌的光叠链链链链球链球链球链球链球链球链球链球链球链球链球链将使用的PhotoCrosslink效率均通过使用的近传近光线符号的近光线仪使用。通过表面等离子体共振成像，原子力显微镜和光学荧光显微镜的全面表征揭示了肿胀的行为，并证明了延期后的可行性。值得注意的是，在特定的多光子光链接参数范围内，表面附加的微观结构显示出类似于皱纹形成形成的准膜状地形。利用已建立的多光石版画系统的功能，以高分辨率为快速的模式写作，这种方法对多功能3D微型和纳米结构的多功能制造具有很大的希望。在生物分析和生物医学技术的领域中，这种量身定制的响应式生物功能材料具有对组成，肿胀行为和延展后的空间控制，尤其有吸引力。
推荐引用 推荐引用 Hojjati, Yalda；Chen, YuanYuan；和 Raja, Uzma，“可解释性对基于集体兴趣的人工智能推荐系统的影响”（2024 年）。AMCIS 2024 TREOs。 183. https://aisel.aisnet.org/treos_amcis2024/183
ychen200@ua.edu Uzma Raja 奥本大学 uraja@auburn.edu 摘要 AI 推荐系统越来越多地应用于各种情境中，通过提供个性化推荐来促进集体利益，这些推荐有利于用户群体而不是个人。然而，追求集体利益有时可能会与个人偏好相冲突，导致用户认为推荐与他们的最佳利益背道而驰。这种现象涉及交通管理、环境保护、社会服务分配和医疗保健建议等各个领域。当用户不了解底层算法时，他们可能会遇到与他们的期望不一致的结果，从而导致怀疑并削弱对 AI 工具及其不透明决策过程的信任。因此，实现服务集体利益的总体目标成为一项挑战。这凸显了 AI 系统对可解释性的迫切需求。可解释人工智能 (XAI) 是一组过程和方法，允许人类用户理解和信任机器学习算法创建的结果和输出 (Arrieta 等人2020)。尽管在研究、实践和监管话语中受到越来越多的关注，但可解释性对基于集体利益的人工智能系统的影响仍有待探索。本文以锚定效应和计划行为理论的理论基础为基础，探讨了可解释性在培养信任和采用基于集体利益的人工智能系统中的关键作用，特别是在面对与个人最佳利益不同的建议时。具体来说，我们研究哪些特征或变量可以帮助解释人工智能推荐系统，从而促进采用基于集体利益的人工智能建议。此外，我们探讨了用户的人口统计特征和与推荐相关的感知成本如何影响可解释性对他们的信任和采用此类人工智能系统的意图的影响。
蒸发冷却器用水
亚利桑那州人传统上认为蒸发冷却是夏季保持凉爽的好方法。在家用空调出现之前，它是唯一可以让室内在炎热、干燥的沙漠夏季保持宜居的机械手段。除了夏季“季风”季节的几周外，蒸发冷却器运行良好，因为夏季“季风”季节湿度会升高，从而降低冷却器效率。这些冷却系统在能源使用方面很经济。在过去二十年的能源危机中，蒸发冷却器的使用被推广为控制家庭水电费的一种手段。然而，很少有人考虑冷却器水的消耗。随着亚利桑那州人口的快速增长、气温升高以及水源有限，蒸发冷却器的用水量不能再被忽视。以节约用水作为《地下水管理法》的基石，亚利桑那大学干旱土地研究办公室的研究人员在 20 世纪 80 年代中期开发了“W 指数”或住宅用水效率指数。该指数被提议作为一种评估住宅节水情况的手段和一种激励节水实践的管理工具。1 研究人员指出，对于家庭制冷，没有蒸发冷却器的指数评级最高，替代方法是空调，虽然耗能更多，但几乎不消耗现场水。2 这一建议与公用事业公司、工业和教育机构支持的所有节能做法背道而驰，导致消费者产生混淆和混乱的信息。在亚利桑那州除少数城镇外，所有城镇都有必要在夏季使用某种室内降温方式。消费者已经了解到，空调为家庭降温所消耗的电量是蒸发冷却的三到五倍。他们知道他们的水电费在未来几年上涨了多少。