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人工智能（AI）能否降低......的逻辑容量
您的年龄组是多少？ 您在工作中使用人工智能系统吗？ 您在日常任务中使用人工智能工具（例如虚拟助手、机器学习算法）的频率是多少？ 您主要使用哪种类型的人工智能？ 您是否认为人工智能降低了您在无人帮助的情况下解决问题的能力？ 您认为人工智能系统提高了您的批判性思维能力吗？ 人工智能如何影响了您的解决问题的能力？ 您对人工智能的依赖是否影响了您在非人工智能辅助任务中进行逻辑和批判性思考的能力？ 在教育环境中，您如何看待使用人工智能来辅助学习和决策？ 如果人工智能处理大多数逻辑任务，哪种认知能力可能会随着时间的推移而减弱？ 人工智能如何影响您参与需要深度逻辑思维的任务？ 您认为长期持续依赖人工智能会降低人类的整体逻辑能力吗？
逻辑和记忆chiplets的玻璃插座器集成
摘要 - 与硅相比，与2.5D异质整合的令人信服的选择已成为令人信服的选择。它允许以低成本直接安装在顶部的嵌入式模具与传统的翻转芯片模具之间的3D堆叠配置。此外，玻璃中的互连螺距和通过玻璃（TGV）直径与硅中的对应物相当。在这项研究中，我们研究了玻璃间插座提供的3D堆叠的功率，性能，面积（PPA），信号完整性（SI）和功率完整性（PI）优势（PI）优点。我们的研究采用了chiplet/封装共同设计方法，从RISC-V chiplets的RTL描述到最终的图形数据系统（GDS）布局，利用TSMC 28NM用于chiplets和Georgia Tech的Interposer的Georgia Tech的3D玻璃包装。与硅相比，玻璃插入器的面积降低了2.6倍，电线长度降低了21倍，全芯片功耗降低了17.72％，信号完整性增加了64.7％，功率完整性提高了10倍，热量增加了35％。此外，我们通过3D硅技术提供了详细的比较分析。它不仅突出了玻璃插入器的竞争优势，而且还为每个设计的潜在局限性和优化机会提供了重要的见解。
人工智能遏制的不可能性：控制的逻辑、数学和计算限制
本文探讨了人工智能 (AI) 遏制问题，特别是针对为通用人工智能 (AGI) 和超级智能创建有效保障措施的挑战。我认为，完全控制（定义为完全可预测人工智能行为并完全遵守安全要求）是无法实现的。本文回顾了五个关键约束：不完整性、不确定性、不可验证性、不可计算性和不可纠正性。这些限制基于逻辑、哲学、数学和计算理论，例如哥德尔不完备定理和停机问题，它们共同证明了遏制人工智能是不可能的。我认为，不应追求完全遏制人工智能，而应将资源分配给风险管理策略，这些策略承认人工智能的不可预测性并优先考虑自适应监督机制。
使用逻辑回归预测糖尿病疾病的发生：一种早期检测方法
摘要：糖尿病疾病在全球范围很普遍，预测其进展至关重要。已经提出了几种模型来预测这种疾病。这些模型仅确定疾病标签，从而使发展疾病的可能性不清楚。提出一个预测疾病进展的模型至关重要。因此，本文提出了一个逻辑回归模型，以预测糖尿病综合征发病率的可能性。使用Sigmoid函数的模型利用逻辑回归的功能。使用PIMA印第安人糖尿病数据集评估了模型的性能，并表现出很高的精度，灵敏度和特异性。预测准确率为77.6％，灵敏度为72.4％，特异性为79.6％，I型误差为27.6％，II型误差为20.4％。此外，该模型表明了使用实验室测试的可行性，例如妊娠，葡萄糖，血压，BMI和糖尿病性重复功能，以预测疾病进展。提出的模型可以帮助患者和医生了解疾病的进展并及时进行干预措施
大型数据集上保留隐私的逻辑回归培训
隐私的机器学习是一类密码方法，旨在分析私人和敏感数据的同时保留隐私，例如在大型加密数据上使用同型逻辑回归培训。在本文中，我们提出了一种有效的算法，用于使用同态加密（HE）对大加密数据进行逻辑回归训练，这是使用更快的渐变变体称为Quadratic梯度的最新方法的迷你批量版本。据称，二次梯度可以将曲线信息（Hessian矩阵）集成到梯度中，因此可以有效地加速一阶梯度（下降）算法。当加密的数据集如此之大，以至于必须以迷你批次方式加密时，我们还实现了其方法的全批量版本。我们将迷你批次算法与我们的全批量实施方法进行了比较，这些方法由422,108个带有200粒的样本组成的真实财务数据进行了比较。鉴于HES的效率低下，我们的结果令人鼓舞，并证明了大型加密数据集的Logistic回归培训具有可行性，这标志着我们理解的重要里程碑。
逻辑提取：增强人工智能在抽象和推理语料库任务中的泛化能力
1.2 挑战与影响 ARC 公开测试中，人类的平均表现准确率超过 60%[ 3 ]。相反，最有能力的模型利用 SOTA LLM[ 4 ] 也只能达到 50% 以下的准确率。考虑到大量的预训练数据，当前人工智能与人类之间的差距更加明显。对 ARC 竞赛解决方案的研究可以为我们对人类思维中的直觉和推理过程进行建模提供重要见解，促进新型人工智能范式的构建。同时，“[至少，解决 ARC-AGI 将产生一种新的编程范式[ 5 ]”，只需展示几个输入输出示例，就可以让没有编码经验的人进行程序合成。2 竞赛细节 数据集 ARC Prize 竞赛提供三个数据集：公共训练集、公共评估集和私有评估集。公共训练集和公共评估集均包含 400 个任务文件，而私有评估集包含 100 个任务文件。每个任务有 2 到 10 对（通常为 3 个）示例和 1 到 3 对（通常为 1 个）测试[2, 6]。指标 我们可以通过两种方法评估性能： 1）像素正确性 - 正确推断的像素占总数的百分比； 2）正确/不正确 - 推断的输出在形状、颜色和位置方面是否与任务的测试输出相匹配。竞赛使用第二种方法评估提交内容[6]。
用于量子纠缠和量子逻辑操作的自旋 - 光子接口该项目旨在控制光与物质之间的相互作用
用于量子纠缠和量子逻辑操作的自旋 - 光子接口该项目旨在控制最基本层面的光与物质之间的相互作用：Qubits。为此，我们最近在单个材料值（单电荷的旋转）和单个光子量子位（单个光子的极化）之间开发了有效的界面。我们的界面使用半导体孔携带的自旋量子置量位，限制在纳米尺度的INAS量子点（QD）中，确定性地耦合到电触发的微型腔。正如我们所证明的那样，这种QD-腔结构反映的光子经历了其极化的极化旋转，顺时针或逆时针，这取决于旋转状态（见图1。使用确定性耦合的自旋光子接口2和极化状态层析成像实验3，我们实现了光子极化状态的完整逆转，由单个旋转4控制。最近，我们使用单个光子5证明了单个旋转的光学探测。在这样的实验中，每个检测到的光子都会在拟议的实习和以下博士学位论文提供的旋转量子量量子上进行测量反作用，我们希望探索此类自旋光子接口的观点以获取量子信息。最终的目标是展示新形式的自旋 - 光子纠缠和光子 - 光子纠缠，并发展由自旋 - 光子相互作用介导的逻辑门。在途中，我们还将执行基本的量子测量，并研究自旋及其固态基质之间的相互作用。C2N组的所有技术，实验和理论专业知识都将成功地领导该项目。我们欢迎具有质量物理，光学和/或固态物理学背景优秀背景的高度动力申请人，并且对理论和数值模拟有品味。
按年龄和原因按年龄相关性 对生活系统逻辑的基本约束 分析精酿啤酒偏好和市场细分... 神经科学中的基于MR的大脑模板和地图集，用于光影投影断层扫描和光片荧光显微镜 暴露于心理药物治疗的儿童和年轻人中心脏事件的发病率和趋势（2006- 2018年）：一项全国性的基于登记册的研究 产生遗传毒素的肠道肠道肠道诱导组织 - IST1-CHMP1B相互作用的化学抑制剂会损害内体回收并诱导非童lc3脂质 llms and rag用于金融科技域中的财务数据 解码抗... 的特异性的分子基础 肌萎缩性侧面硬化症的寡聚结构具有基因检测，咨询和治疗意义 个性化模型和联合学习的优化 solarpunk作为制造商虚构 在这里谁负责？一项有关可变自主机器人系统中值得信赖的AI的调查
亚特兰大埃默里大学罗林斯公共卫生学院环境卫生部的加加罗萨；伦敦卫生与热带医学学院公共卫生，环境与社会部的B环境与健康建模（EHM）实验室，英国伦敦； C统计，计算机科学和应用部“ G。父母，”意大利佛罗伦萨佛罗伦萨大学；马萨诸塞州波士顿哈佛大学公共卫生学院； E瑞士伯尔尼大学社会与预防医学研究所；瑞士伯尔尼大学气候变化研究中心； G气候研究基金会（FIC），西班牙马德里；西班牙马德里的H ciber deepidemiologíay saludpública（Ciberesp）；我是西班牙巴塞罗那西班牙科学研究理事会环境评估与水研究所；马萨诸塞州波士顿哈佛大学公共卫生学院； E瑞士伯尔尼大学社会与预防医学研究所；瑞士伯尔尼大学气候变化研究中心； G气候研究基金会（FIC），西班牙马德里；西班牙马德里的H ciber deepidemiologíay saludpública（Ciberesp）；我是西班牙巴塞罗那西班牙科学研究理事会环境评估与水研究所；
基于硅胶的发现，使用药效团筛查，分子对接和MD模拟研究的策略 神经元 - 胶体传播中的外泌体 一种基于模糊的逻辑计算方法，用于重新利用Covid-19 靶向缺氧诱导因子1α通过调节乳房can中的肿瘤微环境 制造介孔二氧化硅纳米颗粒，以靶向糖替尼向卵巢癌细胞靶向递送
摘要简介：这项研究的主要目的是确定开发有效KEAP1抑制剂的潜在潜在客户。方法：在当前的研究文章中，已采用了硅内方法来发现潜在的KEAP1抑制剂。3D-QSAR是使用具有IC 50的KEAP1抑制剂的Chembl数据库生成的。选择了最好的药理，以筛选三个不同的文库，即Asinex，Minimaybridge和锌。从数据库中筛选的分子通过可药物性规则和分子对接研究过滤。对接研究后获得的最佳结合分子通过二利方法对测定物理化学性质进行毒性进行。通过分子动态模拟，研究了最佳的命中以在KEAP1腔中进行稳定。结果：分别对不同数据库进行虚拟筛选，并获得了三个导线。这些铅分子asinex 508，minimaybridgehts_01719和锌0000952883在KEAP1腔中显示出最好的结合。铅的结合复合物的分子动态模拟支持对接分析。铅（Asinex 508，minimaybridgehts_01719和锌0000952883）在100 NS模拟的KEAP1结合腔中稳定，平均RMSD值分别为0.100、0.114和0.106 Nm。结论：这项研究提出了三个铅分子作为基于高吞吐量筛查，对接和MD模拟研究的潜在KEAP1抑制剂。这些HIT分子可用于进一步设计和开发KEAP1抑制剂。这项研究提供了用于发现新型KEAP1抑制剂的初步数据。它为药物化学家打开了新的途径，以探索针对KEAP1-NRF2途径的抗氧化剂刺激分子。