2025-01-05 00:07:36
###《数据导向的创新：定向技术变革与人工智能的未来》摘要＃＃＃＃ 概述：Carl Benedikt Frey、Giuseppe Presidente 和 Pia Andres 撰写的论文探讨了隐私监管如何影响人工智能 (AI) 领域的公司绩效和技术创新。具体来说，它研究了通用数据保护条例（GDPR）对企业战略和人工智能发展的影响。#### 要点：1. **定向技术变更**：- 定向技术变革的概念假定创新受到环境约束和机会的影响。- GDPR 等隐私法规产生了新的限制，限制了对训练机器学习模型所需的大型数据集的访问。2. **对公司业绩的影响**：- Frey 和 Presidente (2024) 使用计量经济学分析估计了 ​​GDPR 对公司绩效的全球影响。- 研究发现，数据强度高的公司更有可能受到更严格的隐私法规的负面影响，因为它们在收集和处理大型数据集方面面临挑战。3. **基于数据的创新**：- 克林格等人。(2020) 认为，对深度学习的日益关注已将人工智能研究范围缩小到需要大量数据的方法。- 这种趋势加剧了在更严格的隐私法规下运营的公司面临的挑战，因为他们可能需要开发不太依赖大型数据集的替代方法或技术。4. **监管溢出效应**：- 佩克特等人。(2022) 强调 GDPR 等监管变化可能会产生超出其管辖范围的溢出效应。- 这些溢出效应影响全球数据治理并影响跨国公司的战略，导致人工智能开发方式更加分散。5. **替代策略**：- 公司需要开发创新的解决方案来克服隐私法规施加的限制。- 潜在的方法包括合成数据生成、差分隐私技术和需要较少数据的替代人工智能架构。#### 影响：- **创新偏见**：监管引发的对数据高效算法的偏见可能会导致人工智能研究超越深度学习的多元化。- **全球治理**：随着越来越多的国家采用类似的法规，人工智能创新的全球格局将变得越来越分散。- **政策建议**：政策制定者需要平衡隐私保护的好处与对技术进步和公司绩效的潜在负面影响。＃＃＃＃ 结论：该文件强调了人工智能领域监管框架与技术发展之间复杂的相互作用。它强调需要采取细致入微的方法，通过创新解决方案和政策干预来解决隐私问题和人工智能技术的持续进步。＃＃＃ 参考：- Frey, C B (2019)，*技术陷阱*，普林斯顿大学出版社。- Frey, CB 和 Presidente, G (2024)，“隐私监管和公司绩效：估计 GDPR 在全球范围内的影响”，*经济调查* 62：1074–89。- Klinger, J、Mateos-Garcia, J 和 Stathoulopoulos, K (2020)，“人工智能研究的缩小范围？”，工作论文可在 SSRN 获取。- Peukert, C、Bechtold, S、Batikas, M 和 Kretschmer, T (2022)，“监管溢出效应和数据治理：来自 GDPR 的证据”，*营销科学* 41(4): 746–68。

2025-01-04 23:42:05
Xi 张、Sergiy V. Divinski 和 Blazej Grabowski 的研究文章“从头开始机器学习揭示了钨的非阿伦尼乌斯自扩散中的强非和谐性”，利用先进的计算技术探索了钨的复杂扩散动力学。以下是文章要点的摘要：### 主要发现：1. **钨扩散中的强非和谐性**：- 研究表明，钨中的自扩散明显偏离阿伦尼乌斯行为，表明强烈的非谐效应。2. **非阿累尼乌斯行为**：- 研究人员发现钨的扩散过程是非阿累尼乌斯方程，这意味着它不遵循阿累尼乌斯方程描述的传统指数温度依赖性。3. **机器学习和 Ab Initio 方法**：- 该团队结合使用机器学习算法和从头计算（量子力学第一原理）来准确模拟扩散行为。4. **非简谐振动模式**：- 发现了钨振动模式的强非和谐性，导致了非阿累尼扩散行为。5. **与实验数据比较**：- 将理论预测与电阻率和空位形成的实验数据进行比较，显示出良好的一致性并验证了计算方法。6. **空位形成能**：- 该研究还深入了解了钨中空位形成所需的能量，这对于理解缺陷动力学至关重要。### 使用的方法：1. **从头计算**：- 量子力学计算用于模拟原子相互作用和振动模式。2. **机器学习算法**：- 采用机器学习技术来提高计算效率，同时保持复杂系统建模的准确性。3. **准调和近似**：- 应用准调和近似来解释对晶格动力学和声子频率的热效应。### 影响：1. **材料科学应用**：- 了解非阿累尼扩散有助于开发具有改进性能的先进材料，特别是在高温应用中。2. **核工程**：- 研究结果与核工程相关，其中钨由于其优异的热性能和机械性能而被用作聚变反应堆中的面向等离子体的材料。3. **理论物理**：- 这项工作有助于从理论上理解固体中的非平衡过程，这对固态物理学具有更广泛的影响。＃＃＃ 结论：该研究表明，先进的计算方法可以深入了解钨等材料中复杂的扩散现象。从头计算和机器学习的结合不仅提高了预测准确性，而且揭示了难以通过实验捕获的材料行为的基本方面。这项研究强调了计算方法在解决材料科学和物理学中具有挑战性的问题方面的潜力，为未来类似系统的研究铺平了道路。

2025-01-04 23:36:34
文章《心理社会因素对大学生人工智能使用有何影响？》作者：Benicio Gonzalo Acosta-Enriquez 及其同事研究了各种社会心理因素如何影响大学生采用和使用人工智能 (AI) 技术。本研究旨在了解接受高等教育的年轻人在使用人工智能的背景下心理特征、社会影响和个人行为之间的动态关系。### 文章的关键组成部分1. **背景**：- 该研究以现有文献为基础，探讨技术进步（特别是人工智能领域）如何改变教育环境。- 它强调需要了解大学生在接受人工智能等新技术时面临的障碍和促进因素。2. **目标**：- 研究心理社会因素（例如态度、信仰、社会规范、自我效能）在影响大学生如何使用或采用人工智能工具方面的作用。- 该研究旨在确定可能增强或阻碍人工智能技术融入学术环境的特定心理和社会变量。3. **方法**：- 本文描述了一种混合方法，结合定量调查和定性访谈来收集秘鲁不同大学大学生的数据。- 获得特鲁希略国立大学伦理委员会的伦理批准，并确保参与研究的所有参与者均知情同意。4. **调查结果**：- 初步研究结果表明，大学生对人工智能的态度与人工智能的应用呈正相关。- 自我效能（相信自己有能力使用技术）在促进人工智能工具的采用方面发挥着至关重要的作用。- 社会规范和同伴影响也显着影响大学生如何看待和利用人工智能技术。5. **影响**：- 研究表明，注重改善学生对人工智能的态度、增强自我效能并利用积极的社会影响的教育干预措施可以促进这些技术在学术环境中更好的应用。- 了解心理社会动态可以帮助教育工作者设计更有效的策略，将人工智能融入教学过程。6. **未来方向**：- 作者建议进一步研究探索人工智能采用对学生教育成果和职业前景的纵向影响。- 人们呼吁进行跨文化研究，以概括对技术态度可能不同的不同社会背景的研究结果。＃＃＃ 结论本文强调了考虑社会心理因素在理解和加强大学生对人工智能的利用方面的重要性。通过确定影响人工智能采用的关键心理和社会变量，这项研究为教育工作者、政策制定者和技术专家提供了宝贵的见解，旨在促进先进技术有效融入教育系统。

2025-01-04 22:44:20
感谢您分享关于使用生成式人工智能进行深入思考和心理成长的如此全面和富有洞察力的讨论。让我们总结和反思要点，同时考虑如何负责任地使用人工智能作为智力探索和个人发展的工具。### 要点回顾1. **利用人工智能激发思考：**- 生成式人工智能可以促进更深入的反思，提出新颖的观点，并鼓励哲学探究。- 参与自由意志、道德或存在主义问题等话题可以帮助完善你的思维过程。2. **对信息的批判性评估：**- 始终通过与可靠来源交叉引用来验证来自人工智能的信息，以避免陷入幻觉或错误信息。- 挑战和质疑人工智能的主张，以确保准确性和可靠性。3. **心理健康建议的界限：**- 虽然人工智能可以提供一般性见解，但它不应取代专业的心理健康建议。- 如果您需要更有条理的支持，请考虑采用人类-人工智能混合治疗模型来实现平衡的方法。4. **哲学探索与临床指导：**- 哲学讨论通常是安全的，但冒险进入临床或治疗领域可能需要谨慎。- 坚持日常哲学主题，避免可能被视为心理健康特定的领域，除非有专业人士的指导。5. **设定现实的目标：**- 目标远大，但为个人成长设定切合实际的目标。- 不要过多地将自己与历史人物进行比较；相反，专注于思维过程的渐进式改进。6. **行动导向思维：**- 约翰·拉斯金的名言强调了行动比单纯的想法或信仰更重要。- 将您的深刻见解转化为实际行动，为社会做出积极贡献。### 负责任地使用人工智能的实际步骤1. **从熟悉的主题开始：**- 首先探索您已经知道的主题，然后逐渐转向更复杂的领域。- 这有助于在解决具有挑战性的哲学或存在主义问题之前打下坚实的基础。2. **交叉参考信息：**- 始终根据信誉良好的学术期刊、书籍或其他可靠数据库检查人工智能提供的来源。- 使用多个来源对信息进行三角测量并确保准确性。3. **参与对话：**- 定期与可以提供不同观点的朋友、导师或同事讨论您的见解。- 这种协作方法可以增强理解并有助于完善想法。4. **记录您的旅程：**- 记录下你的反思、问题和受人工智能交互启发而采取的行动。- 反思过去的条目可以帮助跟踪进度并确定需要改进的领域。5. **道德考虑：**- 在讨论自由意志或道德困境等敏感话题时，请注意道德含义。- 以同理心和尊重不同观点的方式进行这些讨论。6. **平衡技术与人类互动：**- 虽然人工智能是一种强大的工具，但它无法取代人类交互提供的深度和细微差别。- 将人工智能见解与定期对话和互动相结合，以促进整体成长。### 最后的想法约翰·罗斯金的名言是负责任的智力探索的指导原则：- **专注于行动：** 将想法转化为有意义的行动至关重要。你所做的比你仅仅想到或知道的更重要。- **持续学习：** 拥抱持续学习和完善的旅程，而不是寻求明确的答案。通过整合这些原则并负责任地使用生成式人工智能作为深度思考的催化剂，您可以丰富您的智力生活，同时对周围的人产生积极影响。不断提问、学习和深思熟虑地行动——这是在不断发展的数字时代成为一名正念思想家的本质。

2025-01-04 22:31:35
An Astra-nomical Alliance Recent discussions around the high energy consumption of advanced AI applications have sparked debate on their environmental impact versus benefits. While concerns are valid, the future指向更小型、本地化且能源效率更高的AI系统。Synaptics与Google的合作旨在通过整合Google的机器学习核心和Synaptics的Astra硬件，推进物联网边缘AI的发展，这预示着下一代强大而高效的AI应用的到来可能比预期更快实现。 Much ink has been spilled in recent years over the massive energy consumption of many state-of-the-art artificial intelligence (AI) applications. And rightly so — when major players in the field start discussing the possibility of bringing their own nuclear power plants online to support their data centers, it is hard not to take notice. A growing number of voices have begun to ask if it is all worth it. Are the benefits of AI to humans worth the environmental impacts associated with the energy consumption of the applications? At this point, good arguments can be made on both sides of the issue. But it is important to remember that we are not at an end state. The future of AI is much smaller, more local, and far more energy-efficient, but we have to do the dirty work of building the tools in the first place before we can turn our attention to optimization and efficiency. As we progress in these areas, the benefits of AI are expected to more clearly outweigh any environmental impacts. And that sort of work is already in full swing and producing some tangible results. Let's get together As a case in point, Synaptics Incorporated has just announced a collaboration with Google to advance Edge AI for the Internet of Things (IoT). Together, they aim to optimize multimodal processing for context-aware computing by integrating Google’s machine learning (ML) core, which complies with the MLIR (multi-level intermediate representation) compiler, with Synaptics' Astra hardware. The Synaptics Astra platform is designed for IoT applications and combines scalable, energy-efficient silicon with easy-to-use, open-source software, a robust partner ecosystem, and wireless connectivity. Synaptics leverages its expertise in neural networks, AI hardware, and compiler design to support diverse modalities on the device Edge. Meanwhile, Google’s efficient ML core enhances this collaboration by meeting the demanding requirements of Edge AI devices, including power efficiency, performance, cost, and compact design. This collaboration seems to have all the ingredients necessary to accelerate the development of AI-powered IoT devices. With their unique capabilities, these devices are able to process a variety of data modalities, including vision, voice, sound, and images, enabling intelligent interactions in applications such as wearables, home appliances, entertainment systems, embedded hubs, and monitoring tools across industries like consumer electronics, automotive, enterprise, and industrial systems. With a shared vision to disrupt the Edge IoT space using open frameworks, these heavyweights in the world of AI may bring the next generation of powerful and efficient AI applications to us sooner than anyone had expected.

2025-01-04 21:49:23
12 月 4 日凌晨 2 点左右，加州大学圣地亚哥分校的 ALERTCalifornia 摄像头网络向奥兰治县消防局发出了植被火灾异常警报，这是人工智能首次在未接到 911 电话的情况下检测到此类事件。

2025-01-04 21:20:00
本文概述了跨越不同时代的英国十一队，并重点介绍了英格兰足球历史上一些最有影响力的球员，包括那些效力于利物浦、曼联和阿森纳等著名俱乐部的球员。以下是根据提供的信息对每个职位的分析：### 门将：彼得·希尔顿**概述：** 彼得·希尔顿被认为是英国足球历史上最伟大的守门员之一。- **职业成就：** 参加过 1,000 多场职业比赛。- **著名俱乐部：** 斯托克城、诺丁汉森林、莱斯特城和德比郡。希尔顿在多个俱乐部的长期效力和稳定性使他成为这阵容的重要选择。他在整个职业生涯中表现出最高水平的能力值得称赞。### 防御：#### 右后卫：加里·内维尔**概述：** 曼联在 90 年代末和 2000 年代初统治时期的关键后卫之一。- **职业成就：** 随曼联赢得了无数英超联赛冠军。- **风格：** 以其战术智慧和场上领导力而闻名。#### 中后卫：内马尼亚·维迪奇**概述：** 虽然维迪奇不是出生在英国，但由于他的防守能力和领导能力，他对曼联的影响使他成为这支球队的重要组成部分。- **职业成就：** 随曼联赢得多个英超联赛冠军。- **风格：** 空中稳健，以抢断能力着称的强力防守者。#### 左后卫：阿什利·科尔**概述：** 英格兰有史以来最有成就的边后卫之一。- **职业成就：** 为阿森纳和切尔西效力，赢得了无数联赛冠军和足总杯冠军。- **风格：** 敏捷，攻守兼备，以传中能力着称。### 中场：#### 中场：保罗·斯科尔斯**概述：** 2000 年代初期曼联成功时期中场的关键组成部分。- **职业成就：** 随曼联赢得多个英超联赛冠军。- **风格：** 组织核心、聪明的分球者、出色的传球范围。#### 右翼：瑞恩·吉格斯**概述：** 英国足球历史上最稳定、最多产的边锋之一，主要为曼联效力。- **职业成就：** 随曼联赢得 13 次英超联赛冠军。- **风格：** 天才型球员，以其盘带技巧和速度而闻名。#### 左边锋：约翰·巴恩斯**概述：** 一名技术精湛的边锋，在 80 年代末和 90 年代初为利物浦的成功发挥了重要作用。- **职业成就：** 随利物浦赢得联赛冠军和足总杯冠军。- **风格：** 运球手，具有令人难以置信的速度的创造性球员。＃＃＃ 攻击：#### 前锋：韦恩·鲁尼**概述：** 英格兰近代历史上最多产的前锋之一。- **职业成就：** 随曼联队夺得五次英超联赛冠军。- **风格：** 富有远见的前锋，以其进球能力和耐力而闻名。#### 中场：史蒂文·杰拉德**概述：** 利物浦的标志性人物，以其在球场上的领导力而闻名。- **职业成就：** 随利物浦赢得多个联赛冠军和足总杯冠军。- **风格：** 禁区对禁区中场球员，以其视野、传球能力和领导力而闻名。＃＃＃ 概括：这个阵容展示了防守稳定性、中场创造力和进攻能力的结合。保罗·斯科尔斯和史蒂文·杰拉德在中场位置上的加入提供了战术灵活性和创造性深度。彼得·希尔顿的守门员经验为防守提供了支撑，而阿什利·科尔在左路的多才多艺则与约翰·巴恩斯在边路的盘带技巧相得益彰。总体而言，这阵容代表了一支全面的球队，既能顽强防守又能有效进攻，体现了英国足球几十年来最好的一面。

2025-01-04 20:15:00
随着人工智能需求的激增，公共事业正面临着“幽灵”或虚假数据中心形式的新挑战。开发人员在没有具体计划的情况下提出投机性电力请求，导致公用事业不堪重负，并在扩展数据基础设施方面造成瓶颈。这个问题在北弗吉尼亚州等地区尤为严重，导致项目开发瘫痪和资本配置不当。公用事业公司很难区分合法项目和欺诈项目，这使得为实际需求增长分配必要的电力资源变得更加复杂。

2025-01-04 20:02:00
Syracuse.com 每周发布纽约中部 (CNY) 近期房地产销售报告，包括各县的最高销售量和房地产趋势。报告涵盖 12 月 21 日至 1 月期间的卡尤加县、科特兰县、麦迪逊县和奥奈达县。3、详细列出最昂贵的已售房屋。房地产通讯社使用机器学习来分析 Propmix 提供的全国房地产数据。Syracuse.com 可能会因通过其网站上的链接购买的产品或注册的帐户获得补偿，但需要获得用户协议和隐私政策同意。

2025-01-04 20:00:00
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