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在Ouergha集水区（摩洛哥北部）的气候变化下生物气候阶段的演变
摘要。气候变化是21世纪人类面临的最大环境挑战之一。这种变化对世界，尤其是对地中海南部的负面影响。气候预测预测降水量减少，山区地区受到最严重的打击。气候变异性影响的强度将特别影响潮湿和亚湿润地区，例如摩洛哥北部的Ouergha流域。这项研究的目的是分析1960年至2020年之间年度降水的演变，并评估其对生物气候阶段时空演化的影响，并根据两个方案（RCP4.5和RCP8.5）进行生物气候阶段的未来预测。该研究的结果表明供水大幅下降，估计在研究期间约为30％。降水量急剧下降标志着潮湿季节的几个月。这种下降对当地生态系统的影响是多种多样的。半干旱和亚湿生物气候的阶段取代了潮湿和超人的阶段，而RCP场景表明，变化率达到34.4％。这导致了干旱季节水危机的扩增。关键字：气候变异性，生物气候阶段，降水，进化，Ouergha流域，摩洛哥。
认知研究可以为人工智能做些什么：案例研究
从历史角度来看，人工智能研究一直以认知科学领域的计算机科学家、心理学家、工程师、哲学家和生物学家之间的密切合作为基础。这种合作受到控制论方法对自然和人工系统研究的影响，多年来，在仿生学、机器人学、生物和神经启发系统以及更普遍的认知人工系统和系统科学领域形成了卓有成效的研究方向 [ 1 ][ 2 ]。然而，经过数十年的相互和开创性的合作，人工智能和认知科学已经产生了几个子学科，每个学科都有自己的目标、方法和评估标准。一方面，这种分裂促进了一些人工智能系统的发展，这些系统能够在受限领域（例如计算机视觉，或国际象棋、Jeopardy、围棋等游戏）产生超人的能力。但另一方面，它基于一种分而治之的方法，极大地阻碍了跨领域合作和科学努力，这些努力旨在更全面地了解自然和人工智能是什么，以及如何通过考虑来自自然界的见解来设计智能制品。然而，近年来，认知启发的人工系统领域重新引起了学术界和工业界的关注，人们普遍意识到需要在这个跨学科领域进行更多研究。事实上，用 Aaron Sloman 的话来说，“
娱乐战争：9/11之后的电视文化
9·11 恐怖袭击之后，传统的娱乐形式不得不重新定位它们在美国生活和文化中的位置。大众媒体（包括新闻和虚构作品）惯常的暴力行为似乎不再像往常一样。虽然好莱坞通常以“言论自由”、宪法权利和全行业的自由裁量权（比如评级制度）为其大规模杀伤性武器精神辩护，但在 9·11 之后的几周内，该行业表现出（无论是出于真诚还是玩世不恭的原因）一种新的追求“雅致”的意愿，因为华纳的《附带损害》等可能引发创伤的电影被撤下。在电视上，暴力电影也受到了网络审查。美国取消了黄金时段的《围城》（讲述密谋轰炸纽约的阿拉伯恐怖分子）的播出。在 TBS 电视台，暴力电影如《致命武器》被家庭电影如《看谁在说话》所取代。 TNT 用《第三类接触》、《油脂》和《大白鲨》取代了 20 世纪 70 年代的《超人》、《金刚》和《魔女嘉莉》（尽管为什么《大白鲨》中的吸血鲨鱼看起来没有《魔女嘉莉》中来月经的少女那么令人不安，这已经引发了人们对好莱坞高管心中究竟什么是“恐怖”的疑问）。1
无聊是人工智能走向奇点的指标吗？假设引发思考
最迟随着天网 [1] 的虚构智能的出现，人工智能 (AI) 奇点问题得到了更广泛的关注。从冯·诺依曼的评论开始，由 Ulman [2] 转述（“一次谈话集中在技术的不断加速进步和人类生活方式的变化上，这给人一种接近人类历史上某些基本奇点的感觉，超出这个奇点，我们所知的人类事务就无法继续下去。”）和 Vinge [3] 的假设，技术进步的演变和加速引发了机器何时会比人类更智能的问题。根据 [3] 等人的说法，大型计算机网络可能“醒来后成为超人智能的实体”。关于达到人工智能奇点的观点多种多样。[4] 中对这些观点进行了回顾。由于普遍接受的、详细的智力定义仍然存在争议，从技术定义的角度来看，奇点已经很模糊——认知和情感是额外的问题。尽管在心理学中，无聊被认为是人性和人类智力的重要组成部分，但据我所知，在关于智力的讨论中，人类心理属性的一个特征并没有被考虑在内：无聊。在心理学中，无聊被认为是一种重要的心理状态，通常介于完全意识和/或精神紧张的工作和/或发现的时刻等状态之间。尽管在一些出版物中提到无聊，例如[8]，以提出更好的学习结果，但它并不被认为是人工智能系统在处理其设计的分配任务时可能陷入的状态。因此，假设一个关键特征
受大脑启发的预测编码提高了机器挑战性任务的性能
反向传播被认为是训练人工神经网络最有利的算法。然而，由于其学习机制与人脑相矛盾，反向传播因其生物学上的不合理性而受到批评。尽管反向传播在各种机器学习应用中取得了超人的表现，但它在特定任务中的表现往往有限。我们将此类任务统称为机器挑战任务 (MCT)，旨在研究增强 MCT 机器学习的方法。具体来说，我们从一个自然的问题开始：模仿人脑的学习机制能否提高 MCT 的性能？我们假设，复制人脑的学习机制对于机器智能难以完成的任务是有效的。使用预测编码（一种比反向传播更具生物学合理性的学习算法）进行了多个对应于特定类型的 MCT 的实验，其中机器智能有提高性能的空间。本研究将增量学习、长尾和小样本识别视为代表性的 MCT。通过大量实验，我们检验了预测编码的有效性，它对 MCT 的表现远优于反向传播训练的网络。我们证明了基于预测编码的增量学习可以减轻灾难性遗忘的影响。接下来，基于预测编码的学习可以减轻长尾识别中的分类偏差。最后，我们验证了用预测编码训练的网络可以用少量样本正确预测相应的目标。我们通过将预测编码网络的特性与人脑的特性进行比较并讨论预测编码网络在一般机器学习中的潜力来分析实验结果。
人工智能：我们需要的数据，使机器与我们平等
人工智能简介在《计算机与智能》1中，图灵在论证机器无法通过图灵测试时，揭露了一些常见的谬误。特别是，他解释了为什么“询问者只需向他们提出一些算术问题，就可以区分机器和人类”，因为“机器会因为其致命的准确性而被揭穿”这一信念是错误的。事实上，机器“不会试图给出算术问题的正确答案。它会故意引入错误，以混淆询问者。”因此，机器会通过给出错误的答案，或者简单地说它无法计算答案来隐藏其超人的能力。人工智能在某些任务上取得了超越人类的表现，例如算术或游戏；在本文中，我们认为有时人工智能的能力可能需要受到人为的限制。这种刻意的限制被称为人工智能愚蠢。通过限制人工智能完成任务的能力，以更好地匹配人类的能力，人工智能可以变得更安全，即其能力不会超过人类能力几个数量级。这里的总体趋势是，人工智能在达到人类水平后，往往会迅速达到超越人类的表现水平。例如，对于围棋游戏，在几个月内，最先进的水平从强大的业余选手，到弱小的专业选手，再到超越人类的表现。从那时起，为了让人工智能通过图灵测试，或者让它的行为像人类一样，人工智能设计师必须刻意限制它的能力。
人工智能自主武器可能引发地缘政治不稳定并威胁人工智能研究
最近，机器学习 (ML) 在自主武器系统 (AWS) 开发中的应用给地缘政治稳定和人工智能研究领域的思想自由交流带来了严重风险。与超级人工智能 (AGI) 带来的风险相比，这一主题最近受到的关注较少，但对技术发展进程的假设较少，因此是一个近期问题。机器学习已经使 AWS 能够在许多战场角色中取代人类士兵，从而降低发动进攻性战争的前期人力成本，从而降低政治成本。在同等对手的情况下，这增加了“低强度”冲突的可能性，而这种冲突有升级为更大范围战争的风险。在非同等对手的情况下，它减少了侵略战争对国内的反击。无论使用军事人工智能的其他道德问题（例如平民伤亡风险）如何，这种影响都可以发生，并且不需要任何超人的人工智能能力。此外，AWS 的军事价值引发了人们对人工智能军备竞赛的担忧，以及对人工智能研究实施国家安全限制的错误做法。我们在本文中的目标是提高公众和机器学习研究人员对军事技术完全或接近完全自主所带来的近期风险的认识，并提供监管建议以减轻这些风险。我们呼吁人工智能政策专家，尤其是国防人工智能社区在开发和部署 AWS 时保持透明度和谨慎，以避免我们在此强调的对全球稳定和人工智能研究的负面影响。
全印度测试系列方法和策略：您将获得的
论文1：一般，社会和文化人类学1.1。的意思，人类学的范围和发展。1.2。与其他学科的关系：社会科学，行为科学，生命科学，医学科学，地球科学和人文科学。1.3。人类学的主要分支，其范围和相关性：（a）社会文化人类学。（b）生物人类学。（c）考古人类学。（d）语言人类学。2.1。文化的本质：文化和文明的概念和特征；民族中心主义关于文化相对论。2.2。社会的本质：社会概念；社会和文化；社会制度；社会群体；和社会分层。2.3。婚姻：定义和普遍性；婚姻定律（内婚，外婚，超人，次生，乱伦禁忌）；婚姻类型（一夫一妻制，一夫妻制，一夫多妻制，团体婚姻）。婚姻的功能；婚姻法规（优惠，规定性和禁令）；婚姻支付（新娘财富和嫁妆）。2.4。家庭：定义和普遍性；家庭，家庭和国内团体；家庭的功能；家庭类型（从结构，血液关系，婚姻，居住和继承的角度来看）；城市化，工业化和女权运动对家庭的影响。2.5。3。经济组织：经济人类学的含义，范围和相关性；形式主义和亲属关系：血缘与亲和力；下降的原理和类型（单封，双重，双边Ambilineal）；后裔群体的形式（谱系，氏族，短语，部分和亲属）；亲属术语（描述性和分类）；血统，罪和免费罪；体面和同盟。
Anss Hameed
•开发基于Python的深度学习交易者，受到LOB快照和基线交易策略的培训，利用技术指标（例如rsi）与超人贸易代理商竞争（例如zip，shvr）。•在C + +中分布式HFT市场间套利模拟中使用XGBoost评估深度学习交易者。协整驱动的对技术指标的交易| Python，Pandas，Numpy 2025年1月•使用统计协整测试（ADF）识别具有固定差的库存对，以确保均值转换潜力。•使用布林乐队，RSI和Z分数作为进入/出口信号，通过停止损害和庞然大意的级别构建了回测引擎。•在4年内达到1.06的夏普比率为115％，表明稳健和风险调整后的盈利能力。随机选项定价引擎（蒙特卡洛和黑色choles）| Python 2024年11月•使用几何布朗运动在50多个场景中模拟资产价格路径，应用神经网络以进行波动性预测，以将定价准确性提高10％，将黑链链作为基准。•构建了一个实时交互式UI，以进行参数调整和视觉误差分析，从而通过超参数调谐优化Monte Carlo性能，MC和B-S输出之间的平均误差<5％。AI社交媒体|产品经理，客户联络与开发人员（Spacenxt Labs）| Python，JavaScript 2023年9月 - 2024年5月
人工智能和机器学习在放射化学中的潜在应用
简介正电子发射断层扫描 (PET) 应用的放射化学是不同专业领域的复杂融合。该领域融合了基础有机化学和分析科学，所有这些都受到及时生产短寿命同位素 ( 11 C、 18 F 和 68 Ga) 的约束，以满足具有足够活度和纯度的医疗需求。总的来说，这些限制使得除了少数小分子之外的所有小分子都无法在动物身上进行研究和/或商业化。虽然本期其他地方将讨论用于进一步研究的新型分子的生成，但放射化学家在放射性示踪剂流程 (方案 1) 中的作用是确定分子中哪个位点最适合标记，确定在该位点标记的理想策略，优化化学反应以有效生产放射性标记产品化合物，最后开发适当的分析技术来验证标记分子的身份和纯度。到目前为止，实现这些目标的主要方法是通过大量的反复试验，耗费大量的时间（包括人力和仪器）和资源。随着人工智能和机器学习中使用的许多工具可供研究人员使用，利用这些工具解决 PET 应用的放射性标记分子生产过程中遇到的问题的潜力越来越大。1 人工智能虽然是一个常用的“流行词”，旨在唤起超人理解系统的能力，但它只是机器表现出的“智能”，通过应用数学和计算机科学算法来评估数据（“机器学习”）和执行决策，模仿动物或人类的“自然智能”。它们并不能取代人类在科学过程中的作用；相反，它们可以被视为方便的“专家”和工具，以补充和增强该领域的化学家。从这个角度来看，我们概述了人工智能在放射化学领域的一些潜在应用。