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World File Search System论点
对加拿大反对墨西哥GM玉米限制的论点的回应
加拿大认为，安全使用GM作物和GM玉米的历史悠久。加拿大指出：“自1990年代中期以来，全球已在全球种植了通用农作物品种，用于食品和牲畜饲料”。（第6段），即使到现在，转基因作物品种（主要是玉米，低芥酸菜籽和大豆）也在几个国家中生长。美国政府在其提交中使用的信息来源表明，十个国家 /地区占全球总经理总面积的98％。7实际上，全球总经理中有91％在五个国家中种植：美国，巴西，阿根廷，加拿大和印度以及美国仅占全球总经理的近40％（37.5％）。在29个国家种植转基因农作物中，许多人只专用于农业土地上的一小部分来种植通用农作物：在全球范围内，转基因农作物在农业土地的不到4％上种植。8
中学跨学科学习的论点
在线发布：2024年3月©南卡罗来纳州中层教育协会教育论点是中学跨学科学习的论点以赛亚吉利安大学，南卡罗来纳州aiken iigillian@usca.edu摘要：跨学科教育是一种教学方法，是一种对青少年学习者有益的教学方法。使用这种方法，学生可以将知识从一个主题整合到另一个主题中，并形成对我们所生活的现实世界的整体理解。关键字：青少年大脑，跨学科，互锁学习，人文科学，文科介绍跨学科教育的想法并不是一个新概念，但是已经越来越清楚地表明，这种方法最能满足那些经历快速成长和认知能力的年轻青少年的需求。他们准备用抽象概念来搏斗，并在内容领域建立联系。这些“青少年在许多方面都有多样化”，而这种教学法是帮助满足个人需求并协助他们学习的一种方法（Dore＆McMurtrie，2020，p。1）。什么是跨学科教育？世界不仅仅是一门学科。思想在现实世界中相连并彼此融合在一起，激发了一些老师使用跨学科教育学。均匀和种族（2021）描述了他们如何决定尝试一个跨学科的单位来结合科学和历史。他们也提供了学生的观点，说有多少学生说“这更清楚地表明了他们的班级的联系，并使您更容易看到学校的受试者与现实世界的联系方式”（Vish＆Race，2021年）。是提供了三个不同的技巧：1）寻找课程重叠的时刻，2）选择一个主题和共享的总结评估，3）为每个学科建立知识和询问（Vish＆Race，2021）。偶数和种族提供的技巧对于了解哪些跨学科教育是有用的，并帮助教育者以创新的方式促进了这一过程。互锁学习跨学科学习的功能与在教育中相互链接学习的功能几乎相同。相互链接学习的重点是“连接性，背景和适用性”，这也是跨学科教育的功能（Hendricks，2023）。这三个重点有助于分解信息。青少年总是在问他们何时可能在现实世界中使用信息。
维持对计算模型的信任论点...
心血管疾病是发病率和死亡率的主要原因。它经常破坏心脏中的电生理机制，导致心律不齐，影响对重要器官的血液供应，并大大增加了血栓形成和中风的风险。然而，基本机制尚未完全理解，导致次优处理。机械和统计模型成为有力的工具，以改善理解。这些模型 - 心脏的数字双胞胎本身是数学和计算复杂的软件。要在临床环境中信任他们，需要仔细考虑它们与预测的现实世界的关系和预测的有效性。当前，此类考虑是隐式的，或者充其量以自然语言表示，很难自动验证。
Microsoft Word - 论点 - Simona Tiribelli - 健康推荐系统中的人工智能自主伦理原则 OK.docx
过去十年中，健康推荐系统 (HRS) 在移动医疗 (m-health) 行业中的应用，特别是在健康积极老龄化方面的应用呈指数级增长。然而，尚未有关于 HRS 的伦理含义及其设计的伦理原则的研究。本文旨在填补这一空白，并声称需要从伦理角度重新定义人工智能伦理原则中的自主性，以设计能够充分实施（即尊重和促进）个人在老龄化过程中的自主性的 HRS。为了实现这一目标，在阐明了 HRS 的最新进展之后，我提出了需要关注自主性作为 HRS 设计的一个突出的伦理问题和原则的原因。然后，我对 HRS 中的自主性进行了研究，并表明 HRS 既可以促进个人的自主性，也可以破坏它，也导致被动老龄化的现象。具体来说，我认为这也是由于基于 HRS 的移动医疗辩论背后的自主性概念，该概念有时具有误导性，因为它主要与信息自决相吻合。通过伦理推理，我阐明了更复杂的自主性，并据此重新定义了人工智能伦理自主性原则。我表明，自主性和信息自决并不重叠。我还表明，自主性还包含社会关系维度，它既需要真实性条件，也需要社会认可条件。最后，我分析了我对自主性的伦理重新定义对于设计支持自主的健康积极老龄化的 HRS 的影响。关键词：人工智能、人工智能伦理原则、关系自主性、健康
b'对于任何一对纯状态| \ xcf \ x88 \ x2 \ x9f \ xa9，| \ xcf \ x86 \ x2 \ x9f \ xa9 \ x2 \ x88 \ x88h但是，如果| \ x2 \ x9f \ xa8 \ xcf \ x88 | \ xcf \ x86 \ x2 \ x9f \ xa9 | = 0或| \ x2 \ x9f \ xa8 \ xcf \ x88 | \ xcf \ x86 \ x2 \ x9f \ xa9 | = 1导致矛盾，因为纯净的状态都不满足。请注意，该论点实际上意味着一个更强的状态：没有统一的u \ x2 \ x88 \ x88 u（h）可以满足（1）对于不同的，非正交的纯态| \ xcf \ x88 1 1 \ x2 \ x9f \ xa9，| \ xcf \ x88 2 \ x2 \ x2 2 \ xe2 \ x9f \ x9 \ x88 \ x88h非正交性的假设在这里至关重要，例如，对于某些正交纯状状态而言，受控门，satsfying（1）。以前的论点Miight并没有完全笼统，因为该国可以更一般的计划来复制量子信息。最通用的操作操作通道T：b（h）\ x2 \ x86 \ x92 b（h \ x2 \ x8a \ x97h）st fimying tr \ x2 \ x8a \ x8a \ x97 id b（h） \ x2 \ x97 \ xax6 t = id B（h）。 （2）'
b'对于任何一对纯状态| \ xcf \ x88 \ xe2 \ x9f \ xa9，| \ xcf \ x86 \ xe2 \ x9f \ xa9 \ xe2 \ x88 \ x88h。但是，如果| \ xe2 \ x9f \ xa8 \ xcf \ x88 | \ xcf \ x86 \ xe2 \ x9f \ xa9 | = 0或| \ xe2 \ x9f \ xa8 \ xcf \ x88 | \ xcf \ x86 \ xe2 \ x9f \ xa9 | = 1导致矛盾，因为纯净的状态都不满足。请注意，此论点实际上意味着更强有力的陈述：没有统一的u \ xe2 \ x88 \ x88 u（h）可以满足（1）对独特的，非正交的纯态| \ xcf \ x88 1 \ xe2 \ x9f \ xa9，| \ xcf \ x88 2 \ xe2 \ x9f \ xa9 \ xe2 \ x88 \ x88h。非正交性的假设在这里至关重要，例如，对某些正交纯状状态满意（1）。以前的参数似乎并不完全笼统，因为可能存在更多的一般方案来复制量子信息。最通用的操作将是一些量子通道T：B（H）\ Xe2 \ X86 \ X92 B（H \ Xe2 \ X8A \ X97H）满足Tr \ Xe2 \ X8A \ X8A \ X97 ID B（H） \ xe2 \ x97 \ xa6 t = id B（h）。（2）'
对欧洲辩论中反对节点电价的论点的批判性评估
与采用节点定价的自由化美国电力市场相反，欧盟电力市场依赖于竞标区域的统一定价。欧盟的区域定价模式面临着现有竞标区域内网络与发电扩张之间日益不匹配的挑战，以及定义足够的新竞标区域的复杂性。一个潜在的解决方案是在欧盟过渡到节点定价。学术文献提供了强有力的证据，表明与区域定价相比，节点定价可以节省大量成本。问题是：为什么欧盟一直放弃节点定价？不可否认，实施节点定价需要对欧盟市场设计进行重大改变，甚至可能还需要改变机构设置。然而，到目前为止，欧盟的辩论主要集中在节点定价概念的缺陷上。在本文中，我们确定了欧盟利益相关者提出的反对节点定价概念的主要论点。我们将这些论点分为六类：易受市场力量影响、解锁灵活性的障碍、市场流动性问题、投资风险增加、难以管理的复杂性以及地点价格差异的政治不可取性。我们的贡献是批判性地评估每一个论点，并证明它们既不能解释也不能证明反对节点定价的理由。我们呼吁重新考虑节点市场，而不是专注于节点定价中大多数被误解的缺陷。
微调论点和人工智能的反对
我认为人工智能的出现给微调论证和一般的上帝设计论证带来了新的问题，因为一个基于人工智能的非个人至上设计师，是上帝作为宇宙设计师（或据称不可简化的复杂生物结构设计师等）的一个相关替代方案。当然，像人类这样的个人设计师和非个人设计师（如狭义人工智能系统）之间存在差异，但正如我所说，只有当人类有灵魂时，将上帝视为最高设计师而不是以没有灵魂的人工智能为模型的非个人设计师才更合理。换句话说，只有当实体二元论之类的东西被证明是真实的时候，上帝的微调论证才能成功。从辩证法上讲，这使得微调论证的效果大大降低。
反对量子计算机的论点，......
我在 2018 年新加坡 ICA 研讨会上的演讲讨论了量子计算，这是计算定律和量子力学定律的交汇点。我们描述了一个反对量子计算机可行性的计算复杂性论证：我们确定了一个由嘈杂的中型量子计算机描述的非常低级复杂度的概率分布类，并解释了为什么它既不能实现高质量的量子纠错，也不能证明“量子至上”，即量子计算机能够进行传统计算机无法或极其困难的计算。我们接着描述了从该论点中得出的一般预测，并提出了表明量子计算机失败的一般定律。2019 年 10 月，《自然》杂志发表了一篇论文 [5]，描述了谷歌进行的一项实验工作。该论文声称在一台 53 量子比特的量子计算机上展示了量子（计算）至上，这显然挑战了我的理论。在本文中，我将从谷歌的至上主张的角度解释和讨论我的工作。
b'one 在某种意义上用 O \xe2\x88\x9a \xf0\x9d\x91\xa1 步量子行走代替经典随机游走的 \xf0\x9d\x91\xa1 步。需要注意的是，量子快进只能以非常小的成功概率产生最终状态。然而，在我们的应用中，它以概率 e \xce\xa9 ( 1 ) 成功。这通过一个富有洞察力的论点表明，该论点根据经典随机游走来解释量子快进的成功概率。也就是说，它对应于经典随机游走从一个随机的未标记顶点开始，在 \xf0\x9d\x91\xa1 步后访问一个标记顶点，但在 \xf0\x9d\x91\xa1 个额外步骤后返回到未标记顶点的概率。我们表明，通过调整游走的插值参数，可以将该概率调整为 e \xce\xa9 ( 1 )。在第 2 节中描述了一些准备工作之后，我们在第 3 节中讨论了算法 1 和主要结果，并在第 4 节中提供了分析的细节。在第 5 节中，我们表明 HT + 和 HT 之间的差距确实可能非常大。我们在 \xf0\x9d\x91\x81 \xc3\x97 \xf0\x9d\x91\x81 网格上构造标记元素的排列，其中 HT + = \xce\xa9 ( \xf0\x9d\x91\x81 2 ) 但 HT = O( \xf0\x9d\x91\x93 ( \xf0\x9d\x91\x81 ))，其中 \xf0\x9d\x91\x93 任意缓慢地增长到无穷大。这表明当有多个标记元素时，Krovi 等人的算法可能严重不理想。原因是他们的算法实际上解决了一个更难的问题：它从限制在标记顶点的平稳分布中采样（在网格的情况下为均匀分布）。因此，当从该分布中采样比仅仅找到一些标记元素困难得多时，他们的算法可能会很慢。在第 6 节中，我们介绍了第二种更简单的新算法，我们推测 2 可以在 O \xe2\x88\x9a' 时间内找到一个标记元素
b'one 在某种意义上用 O \xe2\x88\x9a \xf0\x9d\x91\xa1 步量子行走代替经典随机游走的 \xf0\x9d\x91\xa1 步。需要注意的是，量子快进只能以非常小的成功概率产生最终状态。然而，在我们的应用中，它以概率 e \xce\xa9 ( 1 ) 成功。这通过一个富有洞察力的论点表明，该论点根据经典随机游走来解释量子快进的成功概率。也就是说，它对应于经典随机游走从一个随机的未标记顶点开始，在 \xf0\x9d\x91\xa1 步后访问一个标记顶点，但在 \xf0\x9d\x91\xa1 个额外步骤后返回到未标记顶点的概率。我们表明，通过调整游走的插值参数，可以将该概率调整为 e \xce\xa9 ( 1 )。在第 2 节中描述了一些准备工作之后，我们在第 3 节中讨论了算法 1 和主要结果，并在第 4 节中提供了分析的细节。在第 5 节中，我们表明 HT + 和 HT 之间的差距确实可能非常大。我们在 \xf0\x9d\x91\x81 \xc3\x97 \xf0\x9d\x91\x81 网格上构造标记元素的排列，其中 HT + = \xce\xa9 ( \xf0\x9d\x91\x81 2 ) 但 HT = O( \xf0\x9d\x91\x93 ( \xf0\x9d\x91\x81 ))，其中 \xf0\x9d\x91\x93 任意缓慢地增长到无穷大。这表明当有多个标记元素时，Krovi 等人的算法可能严重不理想。原因是他们的算法实际上解决了一个更难的问题：它从限制在标记顶点的平稳分布中采样（在网格的情况下为均匀分布）。因此，当从该分布中采样比仅仅找到一些标记元素困难得多时，他们的算法可能会很慢。在第 6 节中，我们介绍了第二种更简单的新算法，我们推测 2 可以在 O \xe2\x88\x9a' 时间内找到一个标记元素