该项目是德国政府国防计划办公室与英国的发展,概念和教义中心之间的双边合作。战略意义项目的产出将与全国防和安全部门的广泛受众相关。尽管这不是科学出版物,但它广泛借鉴了研究,以概述关键机会和威胁所在的位置。许多具有将战略优势带到2050年已经存在的技术,无疑将发生进一步的进步。我们对这些技术的技术,道德,法律和社会含义的理解将是决定性的,因此它们证明其具有变革性。我们的潜在对手不会受到我们所拥有的道德和法律考虑的影响,并且他们已经在发展人类的增强能力。我们的主要挑战将是在该领域建立优势,而不会损害我们生活方式的价值观和自由。
版权所有:John Komlos,2021 您可以在 https://rwer.wordpress.com/comments-on-rwer-issue-no-96/ 上对本文发表评论 新自由主义的历史性失败 我们正处于一个新时代的风口浪尖。21 世纪直到 2008 年才真正开始,标志着与过去的重大决裂,其方式不胜枚举。可以肯定的是,互联网泡沫本可以作为华尔街脆弱性的一个教训,它迫切需要警惕的监督,但经济在那场短暂的衰退中相对毫发无损地复苏,警告信号被误解了。当然,无数敏锐的观察家早就警告说,新古典经济学隐藏着危险的因素,只是一种逻辑练习,“其中忽视了社会现实……这种忽视是令人衰弱的……”(Lawson,1997 年,第 xii 页)。然而,直到令人尴尬的 2008 年金融危机爆发,人们才普遍认识到,现实存在的经济“未能达到任何‘良好经济’的概念——提供‘美好生活’的经济”(Phelps,2015 年)。这是令人羞辱的,因为它向全世界揭露了“皇帝没有穿衣服”,尽管有影响力的学术经济学家们非常傲慢(Appelbaum,2019 年;Chang,2010 年;Fourcade,2015 年;Keen,2001 年)。马丁·费尔德斯坦、米尔顿·弗里德曼、弗里德里希·哈耶克、格伦·哈伯德和格雷戈里·曼昆等保守派经济学家至少犯下五次惊天动地的政策失误,促使人们认识到了这一点(Feldstein,1986 年、1989 年、1993 年、2017 年)。这些错误汇聚在一起,助长了民粹主义的兴起,这是“对历史性政治失败的回应”(Sandel,2018)。新自由主义的错误包括:
随着中国的崛起和多大国之间竞争的加剧,国际秩序处于不断变化之中,寻求平衡。印度与国内外政治实体的关系现在日益复杂和灵活,合作与冲突之间不断变换。由于全球地缘政治板块的变化,中国的崛起及其与美国的争端引发了多重紧张局势。这些变化表现为关系的重新构建,影响了威胁的来源和特征。本文指出,在印度的国家安全范式中,所有可能对其核心利益和发展进步产生重大负面影响的威胁都是国家安全关注的问题。引言国家安全范式是在外部和内部环境相互作用下产生的。对印度而言,几十年来,两种环境的重要变化都在加快步伐。这些变化的总体轨迹以政治实体之间关系的变异为特征。外部环境方面,随着中国的崛起,以及多大国之间的竞争日趋激烈,国际秩序处于变动之中,寻求平衡。目前看来,世界正处于两种秩序之间。而印度内部环境的重大变化与印度三十年来持续的、尽管不公平的经济增长有关,尽管社会和谐出现挫折。
摘要:本文将“人工智能研究范式”(AI for Research,AI4R)称为第五种科研范式,并总结了其特征,包括:(1)人工智能充分融入科技研究;(2)机器智能成为科研不可分割的一部分;(3)有效处理高计算复杂度的组合爆炸问题;(4)概率统计模型在科研中发挥更大作用;(5)实现现有四种研究范式的融合,跨学科合作成为主流研究方式;(6)科研更加依赖以大模型为特征的大研究平台。本文指出,AI4R是一场科学革命,它带来的机遇与挑战将影响中国科技发展的未来,呼吁各领域科学家实现智能化转型。DOI: 10.16418/j.issn.1000-3045.20231007002-en
隔离一种方式,重点是理解或生产(例如,为了理解,fMRI:Binder等人。2000; EEG:Boulenger等。2011;用于生产。fMRI:Rizkallah等。2018; EEG:Rabovsky等。2021(EEG)。也值得注意的是,在神经影像学研究中主要检查的方式是理解的,而不是生产。例如,在fMRI中的两个荟萃分析中,对生产的研究最多属于包括理解的研究中的三分之一(Indefrey,2018; Walen Ski等,2019)。在本研究中,我们提出了一项框架工作,通过在同一试验中利用理解和生产来同时研究语言的两个方面:简洁的语言范式(CLAP)。进一步,我们将拍手与脑电图(EEG)结合在一起,鉴于它提供了具有出色时间分辨率的净神经元活动的直接度量,这是有用的
摘要 - 随着人工通用智能(AGI)的出现,以令人叹为观止的速度发展,大型语言模型(LLMS)作为机器人技术中的AI代理的应用仍处于其新生阶段。一个重大的关注点是,将这些AI代理的无缝整合到机器人技术中是它们产生的内容的不可预测性,一种被称为“幻觉”的现象。从生物神经系统中汲取灵感,我们为自主机器人技术提出了一种新颖的,分层的结构,桥接AI代理智能和机器人本能。在这种情况下,我们将机器人本能定义为自主机器人系统中的先天或学识渊博的响应和优先级,以确保及时有效地进行确保生存的必要任务,例如安全保证和避免障碍。此范式和谐地将LLM的智能与机器人行为的本能相结合,有助于更安全,更广泛的自主机器人系统。作为一个案例研究,我们在移动机器人的背景下说明了这种范式,证明了它的潜力显着增强了自主机器人,并使机器人可以在各种环境之间独立和安全地运行的未来。
机构隶属关系:1 - 新泽西州利文斯顿圣巴纳巴斯医疗中心儿科系; 2 - 威斯康星州密尔沃基医学院的孟菲斯圣裘德儿童研究医院儿科医学科儿科医学院,孟菲斯圣裘德儿童研究医院,威斯康星州密尔沃基医学院的儿科部; 3-纽约州纽约市纽约长老会医院Weil Cornell医学院重症监护司儿科医生部; 4-印第安纳州印第安纳波利斯印第安纳大学医学院莱利儿童医院重症监护司儿科医院; 5-华盛顿大学西雅图大学西雅图儿童医院儿科重症监护医学科儿科学系; 6-明尼苏达州明尼苏达州明尼苏达州明尼阿波利斯大学共济会儿童医院重症监护司儿科学系; 7-宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学医学院,费城儿童医院重症监护室麻醉和重症监护系; 8-马萨诸塞州波士顿的达纳 - 法伯癌研究所儿科肿瘤学小儿科学系; 9 - 德克萨斯大学医学博士安德森癌症中心儿科干细胞移植和细胞疗法小儿儿科系; 10 - 北卡罗来纳州达勒姆大学杜克大学杜克儿童医院血液和骨髓移植科儿科学系; 11 - 俄亥俄州哥伦布市俄亥俄州立大学全国儿童医院重症监护室儿科医院; 12-宾夕法尼亚州立大学医学院,宾夕法尼亚州立大学赫尔希儿童医院; 13-北卡罗来纳州达勒姆大学杜克大学杜克大学杜克儿童医院重症监护司儿科系
遥控飞机系统(RPA)在航空航天运营中越来越普遍。在许多不同的领域中都是如此。城市空气流动性,医疗产品交付,基础设施检查,高海拔伪 - 卫星,搜索和救援,汽车货物和其他几种应用。所有这些共同点的一个方面是需要可行性并继续增长。未经开放的车辆系统国际(AUVSI)协会制定了年度经济报告。他们预测,仅在美国,将在整合的前三年创造超过70,000个工作岗位,经济影响超过136亿美元。当我们预计创造超过100,000个工作岗位和820亿美元的经济影响时,这种收益将在2025年增长。为了使许多域达到这些级别并具有所需的可扩展性,它们将需要一个远程飞行员控制多个飞机(1:n)或延伸的延伸,多个控制多个飞机(M:N)的飞行员。这是一个新的控制范式,在各个领域都提出了多个问题。这些问题包括监管,技术,安全,社区接受和人为因素。人为因素问题包括显示,试点工作量,飞行员情况意识仅举几例。该小组将一直在M:n领域工作的研究人员,开发人员和运营商汇集在一起。他们将讨论需求,问题和一些潜在的解决方案。此范式涉及多人在他们之间共享多个车辆的舰队。参与者职位Garrett Sadler,自2019年以来的人类自治团队(HAT)研究,NASA和行业合作伙伴一直参与研究的研究,重点是用于远程试验飞机运营的新型范式。称为m:n(发音为“ em-to-en”),该配置描述了一个比率,其中m是操作员的数量,n是车辆的数量。通过武力和资产乘法,M:N概念试图启用远程乘员车辆的可扩展和弹性操作。获得这种强大操作的主要手段是通过允许可变大小的灵活机组人员在执行实时运算符工作负载管理时动态满足资产需求。从某种意义上说,在运营商之间共享资产:根据需要(例如在工作量增加的事件中)在M:n上下文中的操作员可以“交接”一定数量的资产责任,N H 在某个时候,这些N H资产可以退还给其原始所有者,或者如果被任务要求,它们可能会进一步分发给其他机组人员。 在此面板中,我将详细介绍过去三年来NASA AMES研究中心的人类自主团队(HAT)实验室进行的研究活动。 帽子实验室进行的研究范围从对主题专家的访谈,认知演练,任务分析和在某个时候,这些N H资产可以退还给其原始所有者,或者如果被任务要求,它们可能会进一步分发给其他机组人员。在此面板中,我将详细介绍过去三年来NASA AMES研究中心的人类自主团队(HAT)实验室进行的研究活动。帽子实验室进行的研究范围从对主题专家的访谈,认知演练,任务分析和
R。Alpharo 1,C。Alvarez 2,J。C. Art 3,D。Avila Royals Cup 6 6,A。Carramañana7,St。Casanova8,U.Cotsi 3,J.Cotsomi 9,St.Leon 10,E Hernandez 7,E Hernandez 7,B.L.Dingus 14,B.L.Dingus 14,M。A。Duvernois 10,K。Duvernois 10,K。Endel 15,K。Ergina 5,C。escino 5,t.10,k。escino,c。esc. esc. c。esc。A. Gonzalez Garcia 16,F。Garf 6,M。M. Conccert 6,J。 A. Goodman 15,St.Groetsch 17,J。P。Hüntemeyer17,St.Kaufmann 18,D。Kieda25,W。Lee6 6 6 6 19,H。LeóVargas1,J。T。Linnemann J. Martin-Castro 20,J。J. J. A. Matthews 21,P。Miranda-Romagno 22,J。 A. Monttes 6,E。一起9,M。Mostafaá27,M。Najafi 17,L。Nellen 23,M。U. Nice 5,L。Olivera 12,N。Omodei 13,C。D. Rho 24,D。Rosary 7,H。Salazar 9,H。Salazar 9,D。Salazar-Gallo 5,D。Salazar-Gallo 5,A。Sandaval 1,M.Shandaval 1,M.Sm. Smith 1,J。 声音19,R。W。Springer 25,Wang 17,Z. Wang 15,I。J。Watson 19,E。Willox15,S。A. Gonzalez Garcia 16,F。Garf 6,M。M. Conccert 6,J。A. Goodman 15,St.Groetsch 17,J。P。Hüntemeyer17,St.Kaufmann 18,D。Kieda25,W。Lee6 6 6 6 19,H。LeóVargas1,J。T。Linnemann J. Martin-Castro 20,J。J. J.A. Goodman 15,St.Groetsch 17,J。P。Hüntemeyer17,St.Kaufmann 18,D。Kieda25,W。Lee6 6 6 6 19,H。LeóVargas1,J。T。Linnemann J. Martin-Castro 20,J。J.A. Matthews 21,P。Miranda-Romagno 22,J。 A. Monttes 6,E。一起9,M。Mostafaá27,M。Najafi 17,L。Nellen 23,M。U. Nice 5,L。Olivera 12,N。Omodei 13,C。D. Rho 24,D。Rosary 7,H。Salazar 9,H。Salazar 9,D。Salazar-Gallo 5,D。Salazar-Gallo 5,A。Sandaval 1,M.Shandaval 1,M.Sm. Smith 1,J。 声音19,R。W。Springer 25,Wang 17,Z. Wang 15,I。J。Watson 19,E。Willox15,S。A. Matthews 21,P。Miranda-Romagno 22,J。A. Monttes 6,E。一起9,M。Mostafaá27,M。Najafi 17,L。Nellen 23,M。U. Nice 5,L。Olivera 12,N。Omodei 13,C。D. Rho 24,D。Rosary 7,H。Salazar 9,H。Salazar 9,D。Salazar-Gallo 5,D。Salazar-Gallo 5,A。Sandaval 1,M.Shandaval 1,M.Sm. Smith 1,J。声音19,R。W。Springer 25,Wang 17,Z. Wang 15,I。J。Watson 19,E。Willox15,S。
摘要。本文介绍了基于从文档中心到数据以数据为中心的过渡,基于业务的数字转型来管理复杂的社会经济系统开发的综合方法,重新设计了组织结构以其设计的方向重新工程,以形成交叉团队,其活动旨在为消费者创造有效的数字产品链。本文还提供了有关社会经济系统发展及其进化问题的研究的分析。基于模型技术数据科学,商业智能,大数据,数据挖掘以及尤其是深度学习的知识建模工具包用于评估社会经济系统的水平并管理其潜在发展。