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太空安全困境与冲突：不可能还是不可避免？
摘要 摘要 太空已被确定为下一个作战领域。在太空军备竞赛或至少是争夺更先进太空技术的竞赛中，航天大国之间的紧张局势正在酝酿，本文将从安全困境的角度来研究这种紧张局势。太空大国之间的技术升级和两用太空技术是否使太空冲突不可避免？美国、中国和俄罗斯继续发展先进的反太空能力，能够瞄准其他太空系统和卫星。鉴于各国在太空不确定的情况下最大限度地保证自身安全的性质，在单个卫星层面上，由于不确定性和不安全感，物理冲突将不可避免。本文将探讨太空安全困境的影响，并研究倡导合作而非冲突的替代解决方案的可行性。
避免歧视性地使用人工智能
避免歧视性地使用人工智能 美国教育部 (Department's) 民权办公室 (OCR) 提供此资源，以帮助学校社区确保人工智能 (AI) 在全国中小学和高等教育机构中以符合联邦民权法的非歧视性方式使用。i 在本资源中，AI 是指基于机器的系统，该系统可以针对给定的一组人类定义的目标，做出影响真实或虚拟环境的预测、建议或决策。ii 人工智能技术有可能为所有学生增加机会并提高教育公平性。与此同时，人工智能在学校中的使用越来越多，包括出于教学和学校安全目的，以及人工智能大规模运行的能力可能会造成或加剧歧视。
不可避免地一无所知
熵的一个通俗解释是，它是通过了解一个随机实验的结果而获得的知识。条件熵则被解释为在了解另一个随机实验的结果（可能具有统计相关性）后，通过了解另一个随机实验的结果而获得的知识。在经典世界中，熵和条件熵只取非负值，这与人们对上述解释的直觉一致。然而，对于某些纠缠态，在评估普遍接受的、信息论上合理的量子条件熵公式时，人们会得到负值，从而得出一个令人困惑的结论：在量子世界中，人们所能知道的比什么都少。这里，我们引入了一个物理驱动的框架来定义量子条件熵，该框架基于受热力学第二定律（熵不减少）和熵的广延性启发的两个简单假设，并且我们认为所有合理的量子条件熵定义都应该遵循这两个假设。然后我们证明，所有合理的量子条件熵在某些纠缠态下都取负值，因此在量子世界中，人们不可避免地可以知道的比什么都少。我们所有的论证都是基于尊重第一假设的物理过程的构造，第一假设是受热力学第二定律启发的。
实现避免温室气体排放
OX2 的气候报告遵循温室气体议定书。OX2 用于估计其项目在多大程度上能够避免温室气体排放的方法符合项目核算的温室气体议定书。项目核算的温室气体议定书将避免的温室气体排放定义为开发可再生能源项目的主要影响，即预期产生的可再生电力取代电网电力而产生的温室气体排放。世界可持续发展工商理事会的《避免排放指南》（2023 年）可用于进一步指导。
避免的成本方法和计算
•自2019年以来，级联在华盛顿用新的聚乙烯塑料或受保护的钢代替了约54英里的老式钢。级联没有未受保护的钢管道，也没有铸铁管。•在2024年的所有运营区域中创建了更强大的温室气排放清单，并正在进行•加入一个未来的联盟，并将与全国实体合作，以减少甲烷强度并改善分配操作。•级联缓解甲烷泄漏，并采用了一项程序来快速解决不被视为公共安全问题的小泄漏。•探索更多方法来减少正常操作的排放，包括将甲烷捕获技术用于管道排列。•使用PICARRO和高级移动泄漏检测技术试行一项发行调查。
解决最低成本范围避免使用加固学习
当前的加强学习方法无法直接学习解决最低成本触及的问题的政策，以最大程度地减少受到达到目标并避免不安全状态的限制的累积成本，因为这种新优化问题的结构与当前方法不符。相反，在将所有目标与加权总和结合在一起的情况下解决了一个替代问题。但是，这种替代目标导致次优政策不会直接最大程度地减少累积成本。在这项工作中，我们提出了RC-PPO，这是一种基于加强学习的方法，用于通过使用与汉密尔顿 - 雅各布斯的可及性的连接来解决最低成本的避免问题。经验结果表明，与现有方法相比，RC-PPO以相当的目标率学习政策，而与现有方法相比，在Mujoco Simulator上的一套最低限度到达范围的基准测试套件中的累积成本低多达57％。
移动机器人的自主导航和避免碰撞：分类和审查
自主移动机器人（AMR）在各个部门中变得越来越重要。他们协助人类完成复杂，危险或重复的任务。最初是为了提高工业环境中的生产率和安全性，其范围已大大扩大。最初关注工业操纵器的路径计划[1]，AMRS现在使用高级算法在没有碰撞的情况下导航。这种扩展使他们能够在工业环境以外的多样化和动态环境中运作[2]，[3]。尽管有很大的进步，但现有的自动移动机器人（AMR）的导航策略通常仍集中在特定领域：陆地，空中和水生。这些策略通常采用从感知到控制的分层方法，每种方法都针对不同的操作环境，例如工业环境[4]，不均匀的地形[5]，[6]和水下探索[7]，[8]。所有这些应用都表明缺乏可以在所有域中无缝集成的统一框架，本文旨在解决问题。通过采用模块化包，提出的分类可以增强组件的可重复性和互操作性，从而促进自主导航所有域的更轻松地集成[9]，[10]。本文介绍了一种新的全面分类系统，旨在简化澳大利亚导航的各个方面。该系统充当基本框架，组织了阶段，模块和层之间的复杂关系。它提高了自主导航策略的理解和执行，提供了清晰的
微生物逃避免疫系统的途径
1. 引言 当今，传染病是全球主要死亡原因之一，也是生物医学面临的一大挑战（1）。人类和其他动物的免疫系统的主要功能是防止感染（2）。这个复杂而协调的系统包括一组细胞、组织和器官（3）。大多数由细菌、病毒、寄生虫和真菌感染引起的疾病，根据免疫病理学的观点，可分为细胞内和细胞外病原体两类（4）。面对感染，先天免疫系统会形成宿主的第一道防线，因此在早期检测并随后对入侵病原体产生炎症反应方面发挥着重要作用（5）。抗原呈递细胞（APC）配备了微生物模式的受体，通常会对多种病原体提供第一道反应（6）。专业的吞噬细胞被招募到感染部位，在那里它们形成宿主细胞的第一道防线，负责吞噬和摧毁病原体。因此，细菌必须抵抗专业吞噬细胞（包括巨噬细胞）的杀菌活性，才能对抗宿主的免疫系统 (7)。针对细菌的先天免疫机制包括补体激活和炎症反应，以及
MTA traintime避免的碳计算器
避免碳（LB CO 2 E）=生命周期的温室气体排放避免通过Trip D V（MI）=行驶起源与目的地EF V（LB CO 2 E/MI）之间的车辆驾驶距离（LB CO 2 E/MI）=车辆排放因素基于MTA Counties D R（MI）= RAIL（MI）= RAIL EF ORISS EF ORISS CO/MI/MI（LB RIS/MI）基于车辆类型的份额（LB RIS/MI）， Metro-North和Lirr领土旅行类型=单向（1）或往返（2）票数=购买的票数
塑料警告我们孩子生活中的五种毒素以及如何避免它们。
多氯联苯是一类化学物质，曾被广泛用作某些塑料和电气设备的阻燃剂。它们被归类为持久性有机污染物 (POP)，这意味着它们可以在环境中长期保持稳定，广泛传播，积聚在生物体的脂肪组织中，对人类和野生动物都有毒。尽管大多数国家都禁止使用多氯联苯，但 2016 年的一项研究在各种玩具使用的彩色颜料中检测到了它们。