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人工智能与精神病学：ChatGPT 视角
最近，ChatGPT 迅速流行起来，并在短时间内吸引了大量用户，进入了我们的生活。OpenAI 开发的最先进的语言模型 ChatGPT 利用先进的深度学习技术模拟人类语音并回答文本输入。凭借全面的文本数据库，ChatGPT 能够就广泛的主题提供准确的信息和响应。它的多功能性使其成为各种应用的宝贵资产，包括对话式人工智能和聊天机器人，通过类似人类的交互和自动文本生成改善用户体验，以及问答和语言翻译等自然语言处理任务。这种语言模型有可能彻底改变人工智能领域以及人与技术互动的方式。
越南战争的系统分析视角 - DTIC
所以。 基辅语文 (Comlda. - an~ #* me ole Hadooer a, idevofo &F 66 ON&& 东南亚分析报告 RYNAF OASD（系统分析）哈姆雷特评估系统 SEA 分析报告 SE Asta 空中作战 VC/NVA 东南亚部署平定 EAsaLasUs/ostutn 20. 摘要 (Ceinm.a 40 mvm* Odd Un49640 =111401"I 6F 400d MOOe N* 这套 12 卷套装包括东南亚“分析报告”第 50 期系列中印刷的每一篇文章。SEA 分析报告对越南战争活动进行了逐月分析，包括部队和战斗力、VC/NV 行动、盟军地面、海军和空中行动、ILVNAF、伤亡和损失、人口安全、战争成本和通货膨胀以及建设和港口在南越的行动。
通过势能视角探索模型的可转移性
由于预训练的深度学习模型大量可用，迁移学习在计算机视觉任务中变得至关重要。然而，从多样化的模型池中为特定的下游任务选择最佳的预训练模型仍然是一个挑战。现有的衡量预训练模型可迁移性的方法依赖于编码静态特征和任务标签之间的统计相关性，但它们忽略了微调过程中底层表示动态的影响，导致结果不可靠，尤其是对于自监督模型。在本文中，我们提出了一种名为 PED 的富有洞察力的物理启发方法来应对这些挑战。我们从势能的视角重新定义模型选择的挑战，并直接模拟影响微调动态的相互作用力。通过捕捉动态表示的运动来降低力驱动物理模型中的势能，我们可以获得增强的、更稳定的观察结果来估计可迁移性。在 10 个下游任务和 12 个自监督模型上的实验结果表明，我们的方法可以无缝集成到现有的排名技术中并提高其性能，揭示了其对模型选择任务的有效性以及理解迁移学习机制的潜力。代码可在 https://github.com/lixiaotong97/PED 上找到。
瑞典可再生能源消费和结构变化的环境影响：基于小波的格兰杰因果关系方法的新视角
本文评估了瑞典二氧化碳排放与金融发展、经济增长、可再生能源使用、结构变化和不可再生能源使用之间的时频分析相互关系。我们使用了 1980 年至 2019 年的季度数据集。为了揭示这些相互关系，我们利用了小波工具（基于小波的格兰杰因果关系和小波相干性）。基于小波的格兰杰因果关系 (WGC) 检验解释了时间序列分析中的多个时间尺度问题。WGC 的另一个独特之处在于它能够抵抗时间序列模型中的分布假设和错误指定。此外，小波相干性估计器可以即时评估模型中相互作用指标之间的相关性和因果关系。小波相干性的结果显示，可再生能源、金融发展、经济增长、结构变化和贸易开放提高了环境质量，而非可再生能源则加剧了二氧化碳的排放。此外，WGC 还显示，所有变量都可以相互预测。基于这些发现，瑞典的政策制定者应该更加注重提高公众对可再生能源和环境保护的认识。我们相信，瑞典转向服务业主导的增长将有助于保护环境。
从多体视角看基于 Transmon 的量子计算机
量子计算机的探索正在如火如荼地展开。在过去十年中，量子计算的前沿领域已经从探索少量子比特设备扩展到开发可行的多量子比特处理器。超导 transmon 量子比特是当今时代的主角之一。通过和谐地结合应用工程与计算机科学和物理学的基础研究，基于 transmon 的量子处理器已经成熟到令人瞩目的水平。它们的应用包括研究物质的拓扑和非平衡状态，有人认为它们已经将我们带入了量子优势时代。然而，建造一台能够解决实际相关问题的量子计算机仍然是一个巨大的挑战。随着该领域以无拘无束的热情发展，我们是否全面了解潜伏的潜在危险的问题变得越来越紧迫。特别是，需要彻底弄清楚，在拥有 O (50) 量子比特的可行量子计算机的情况下，是否会出现与多量子比特性质相关的新的和迄今为止未考虑的障碍。例如，小型设备中量子门的高精度很难在大型处理器中获得。在硬件方面，大型量子计算机提出的独特要求已经催生了量子比特设计、控制和读出的新方法。本论文介绍了一种新颖的、不太实用的多量子比特处理器视角。具体来说，我们通过将局域化和量子混沌理论中的概念应用于多 transmon 阵列，将量子工程和多体物理学领域融合在一起。从多体的角度来看，transmon 架构是相互作用和无序非线性量子振荡器的合成系统。虽然 transmon 之间的一定程度的耦合对于执行基本门操作是必不可少的，但需要与无序（量子比特频率的站点间变化）进行微妙的平衡，以防止局部注入的信息在扩展的多体状态中分散。 Transmon 研究已经建立了不同的模式来应对效率低下（由于耦合小或无序大而导致的门速度慢）和信息丢失（耦合大或无序太小）之间的困境。我们使用当代量子处理器作为蓝图，在精确对角化研究中分析了 transmon 量子计算机的小型实例。仔细研究光谱、多体波函数和量子比特-量子比特相关性以获得实验相关的参数范围，发现一些流行的 transmon 设计方案在接近不可控混沌波动的区域运行。此外，我们在经典极限中建立了混沌的出现与量子混沌特征的出现之间的密切联系。我们的概念补充了传统的少量子比特图像，该图像通常用于优化小规模的设备配置。从我们全新的视角，可以探测到超出这个局部尺度的不稳定机制。这表明，在多体定位领域开发的技术应该成为未来 transmon 处理器工程的一个组成部分。
新的量子自旋视角和心灵物质的时空
圈量子引力 (LQG) 的基本构成要素是自旋网络，它用于量化 LQG 中的物理时空。最近，利用自旋网络的基本概念提出了新的量子自旋。这一观点重新定义了量子自旋的概念，并引入了约化普朗克常数的新定义。这一观点的含义不仅限于量子引力，还可用于量子力学。利用这一观点，我们提出了对心灵时空的量化。物理时空与心灵时空之间的相似性为从科学和哲学角度研究时空提供了新概念。本文还对物理时空与心灵时空进行了比较研究。
标准演变 - 财务视角 - 外部顾问 RFP
经过 2020 年 12 月开始的多年过程和两轮广泛的公众咨询后，B 公司认证标准的演变过程已进入后期阶段。金融服务业是一个独特而多样化的行业，它拥有独特的商业模式和方法来管理其对社会和地球的（潜在）环境和社会影响。在制定新标准的过程中，我们认识到需要为金融服务业制定量身定制的标准。最初的轨迹是在制定 B 公司的新标准之后或同时制定金融行业的独特标准。因此，目前针对 B 公司的现行标准草案并未充分考虑到该行业的细微差别，可能并不全面适用于金融服务业。
