分类： 赛博朋克

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AI机器人能比人类更好地管理世界吗？ 劳动力影响

人工智能机器人声称他们可以比人类更好地管理地球，但不会抢走工作

美联社

索菲亚一边扫视房间，一边说道：“多么安静的紧张啊。” Hanson Robotics 为联合国开发计划署开发了第一位机器人创新大使 Sophia。 “人形机器人有潜力比人类领导者更高效、更有效地领导。”

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https://interestingengineering.com/science/ai-robots-say-they-can-run-the-world-better-than-humans

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有传言称 Windows 12 将于 2024 年秋季推出人工智能焦点和浮动任务栏

据传 Windows 12 将于 2024 年秋季推出，配备浮动工具栏和 AI 焦点。

这很快。

今年，我们听到了很多有关 Windows 12 的传闻。微软尚未证实 Windows 12 正在开发中，但有一些迹象表明它的存在。 Build 2023 开发者大会的视频截图提到了“下一代”Windows。 这可能是 Windows 12，但希望不是基于云的 Windows 11

微软还提到了“Next Valley Prototype Design”，据说这是下一代Windows的代号。

Windows 最新报道称，微软在 2023 年 Ignite 大会上不小心预告了带有浮动工具栏的操作系统版本。 这被认为是微软内部测试的一部分，该测试探索下一代Windows中的新设计变化。

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https://www.techspot.com/news/99301-windows-12-rumored-arrive-next-fall-floating-taskbar.html

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基于 RNN 的计算：基于 RNN 的编程的潜力

用于对水库计算机进行编程的新神经机器代码
储层计算是一种很有前景的基于循环网络 (RNN) 的计算框架，它将输入数据映射到高维计算空间。 它在人工神经网络 (ANN) 中保留一些参数，同时更新其他参数。 该框架可以提高机器学习算法的性能并减少训练数据量。

RNN 使用与其处理单元的循环连接来顺序处理数据并做出准确的预测。 RNN 能够在各种任务中表现良好。 然而，通过识别与每个任务最相关的参数来优化性能可能很困难且耗时。

宾夕法尼亚大学的两位研究人员 Jason Kim 和 Dani S. Bassett 最近开发了一种替代方法来设计和编程 RNN 储层计算机。 这种方法的灵感来自于计算机硬件上的编程语言。 这种方法发表在《自然机器智能》上，可以识别适合网络的参数。 然后，它对其计算进行编程，以优化其在目标问题上的性能。

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https://techxplore.com/news/2023-07-neural-machine-code-reservoir.html

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得益于新的铁电聚合物创新，第一批可弯曲的人造肌肉

人造肌肉首次弯曲：机器人技术中的铁电聚合物创新

有趣的发现！ 很高兴看到这一点付诸实践。

宾夕法尼亚州立大学的研究人员开发了一种新型铁电材料，可以有效地将电能转化为机械应变。 这种材料是医疗设备和机器人的潜在解决方案。 它克服了传统压电材料的局限性。 研究人员利用聚合物纳米复合材料提高了性能。 这降低了所需的驱动场强度并扩大了潜在的应用。

宾夕法尼亚州立大学的研究人员表示，一种新型铁电聚合物能够将电能转化为机械力，使其成为一种有前途的“执行器”。 它可用于医疗设备、机器人和精密定位系统。

材料的机械应变，或者材料如何响应外力（例如电能）而改变形状，是执行器的关键属性。 这些致动器材料传统上是刚性的。 然而，软执行器，例如铁电塑料，更加灵活并且对环境的适应性更强。

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Artificial Muscles Flex for the First Time: Ferroelectric Polymer Innovation in Robotics

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解锁电子结构：基于机器学习的材料建模仿真方法

机器学习允许在材料建模中大规模进行精确的电子结构计算

物质的电子结构是基础研究和应用研究的关键因素。 例子包括药物设计、能量存储和原子内电子的排列。 缺乏一种既高保真又可跨时间和长度尺度扩展的模拟方法一直是这些技术发展的主要障碍。

德国格尔利茨亥姆霍兹德累斯顿罗森多夫中心 (HZDR) 和美国阿尔伯克基（新墨西哥州）桑迪亚国家实验室的研究人员开发了一种基于机器学习的模拟技术，超越了传统的电子结构模拟方法。

材料学习算法软件堆栈 (MALA) 允许访问以前无法访问的长度尺度。 《npj 计算材料》杂志发表了这项工作。

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https://phys.org/news/2023-07-machine-enables-accurate-electronic-large.html

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人工智能烹饪革命：佐治亚理工学院的新数据集

The Kentucky Wood Expo will feature over 100 inside and outside exhibits and demonstrations for everyone to enjoy. Sawmill, pallet, logging, secondary, and all types of wood processing machinery will be on display along with a wide range of support services. Inside and outside exhibit space is still available and it is not too late to get signed up to participate. Educational displays will also be present and a number of groups will be available to talk forest management and the promising future of the wood industry in Kentucky. Landowner and Logger education classes will be conducted during the show on both days which will provide plenty of advice on how to properly manage forests and the many benefits that they provide to everyone.

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https://techxplore.com/news/2023-07-chef-dataset-ai-cooking.html

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人工智能和医疗保健：潜在的好处、挑战和机遇

在医疗保健方面，人工智能是有益还是有害？
人工智能算法，例如复杂的自然语言处理器 ChatGPT，给多个行业带来了希望、关注和警钟。 大量的新闻文章和评论文章反映了人们对快速发展的领域的担忧和承诺，它们经常指出人工智能有可能传播错误信息并大规模取代人类工人。 医学助理教授、医学博士、哲学博士 Jonathan Chen 表示，关于大规模破坏的猜测有一定道理，但在医疗保健方面却忽略了另一个要素：人工智能将为患者和提供者带来好处。

Chen 在 4 月 28 日发表于《JAMA》的评论中讨论了人工智能在医疗保健领域面临的挑战和潜力。在本次问答中，他详细阐述了他如何看待人工智能融入医疗保健。

我们看到的算法确实打开了潘多拉魔盒，无论是否准备好，人工智能都将极大地改变医生的工作方式以及患者与临床医学互动的方式。 例如，我们可以告诉我们的患者，他们不应该使用这些工具进行医疗建议或自我诊断，但我们知道数千甚至数百万人已经在这样做——输入症状并询问模型可能患有什么疾病。

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When it comes to health care, will AI be helpful or harmful?