العلوم والتكنولوجيا

美國官方記錄。 發表在美國醫學協會雜誌上。這項由波士頓大學公共衛生學院指導的研究提供了令人信服的證據，證明了美國的真實和官方知情的統計數據，即美國阿拉斯加美國原住民（AI/AN）人口的健康結果。這項研究以創新性的方法跟踪了隨著時間的流逝，在美國社區中稱為死亡率差異的國家代表隊列中的自我識別的人之間的死亡率結果。研究人員將美國人口普查辦公室的數據聯繫起來 2008年美國社區調查 帶有疾病控制與預防中心的官方死亡證明 國家生命統計系統 從2008年到2019年，並發現AI/A A A的預期壽命比全國平均水平低6.5年。然後他們將其與 CDC的Wonder數據庫他發現他的人數幾乎是疾病預防控制中心所告知的差距的三倍。實際上，該研究發現，IA/AN個人的預期壽命僅為72.7年，與發展中國家的預期壽命相當。研究人員還發現了廣義的種族錯誤分類。該研究告知，在CDC的Wonder數據庫中，大約有41％的AI/AN死亡人數錯誤地分類為“白色”。這些系統性的錯誤分類是官方統計統計的巨大統計統計，其死亡率僅比全國平均水平高5％。當他們調整數據以考慮到這些錯誤的分類時，研究人員發現，實際利率比最初報告的高42％。加利福尼亞州印度城市健康財團的政策與計劃主任納內特（Nanette）明星說，種族錯誤的分類“對我們來說並不是什麼新鮮事”。明星說，最近將記者和政客使用傘作為“土著”的趨勢，而不是“美國和本地人阿拉斯加”“更精確”的“更精確”的“ AI/A社區的獨特需求，故事和政治身份”，並為他們的數據和公共話語中的刪除做出了貢獻。他說：“這就是我們使用，刪除的詞，並且確實導致了我們的健康統計數據。”從出生到幼兒乾預以及慢性疾病和死亡，與公共記錄中的種族錯誤分類有關的問題持續存在。明星指出，在加利福尼亞，尤其是在洛杉磯等城市地區，本地人經常被確定為拉丁語或多規則，這會嚴重扭曲公共衛生數據並掩蓋健康差異的範圍。 Star說：“確實掩蓋了我們社區之間過早死亡和健康差異的真正規模。”此外，Star說，缺乏精確的數據加劇了健康差異。他說：“這確實是一個公共衛生和正義問題。” “如果您沒有這些數字來支持特定的響應，它將無法獲得這些干預措施甚至預防措施的融資。”根據美國人口普查數據，加利福尼亞州是美國AI/A的最大人口的所在地。這意味著它有一個獨特的機會來領導國家解決這些系統性問題。加利福尼亞州的眾多部落得到了聯邦政府和州的認可，以及AI/A sostincials的城市城市人口，可以優先考慮合作和精確公共衛生數據的收集和報告。明星說，當前的扭曲並不總是惡意的，但通常來自缺乏培訓。她建議加州為負責註冊這些數據的人實施培訓計劃，包括fun儀館長，法醫，醫生和法律特工；分配專門的資源，以提高重要記錄中種族分類的準確性；並加強與部落領導人的聯繫。該研究的作者提出了類似的方法，並且有許多成功的例子 由土著人民領導的衛生協會 在整個加拿大可見 美國有助於減少可以用作模板的社區中的健康差異。這些努力不僅將有助於糾正歷史上的不准確性，而且還將確保他們獲得公平的健康資源和政策護理。Star說：“當AI/AN人錯誤地對生與死進行分類時，它會扭曲公共衛生數據並驅動更深的不平等現象。” “確切的數據不僅是數量的數量，還與尊敬生活，保持系統並確保看到和參加我們的社區。” 來源連結

學分：Pixabay/CC0公共領域 在研究中 出版 在雜誌中 信息研究系統Shuo Yu和他的來自德克薩斯大學的同事和他的員工開發了一種生成機器學習的模型，以發現秋天的不穩定。希望該模型可以作為秋季檢測設備（例如安全氣囊或預防枕頭或警告系統）的一部分，以最大程度地減少傷害，提高緊急響應的有效性並減少醫療費用。 “您可以將其視為一種AI（人工智能），”商學院信息系統和定量科學領域的信息系統教授Yu說。 “他發現您的運動狀況，並預測是否會跌倒。這可以幫助自動減輕傷害。” 為了創建一個模型，YU及其員工在兩個可公開的數據集中工作，這些數據集使用可穿戴日期來監視近2000次跌倒。他們梳理數據集並標記了個體數據點。然後，他們將這些點分為碎片，並確定跌倒的三個隱藏狀態：崩潰，影響和無所作為。 考慮電梯。站在電梯車上的人處於正常狀態。按下按鈕，門關閉。隨著電梯的突然加速，發生了輕微的體重減輕。這種直接的感覺是旅行中的毫秒，是崩潰的階段。 體重減輕發生在秋天，這是Yu和他的團隊集中註意力的地方。 “這些毫秒很重要，” Yu。 “您需要時間進行處理和充氣安全氣囊或激活其他防護設備的時間。當您試圖改善此過程時，所有這些毫秒都很重要。” Yu及其員工沒有根據基於規則的簡單模型監視大量的過去研究，而是創建了一個新模型，其中包括Markov的隱藏模型，該模型具有生成的對手網絡（HMM-GAN）。 HMM是一個統計模型，用於了解序列隨著時間的流逝，由兩種類型的變量組成：觀測和隱藏狀態。在這種情況下，運動數據被用來指示觀察和隱藏條件。 GAN是一個由兩個部分組成的機器學習模型：試圖創建逼真的假數據的生成器，以及試圖說出真實數據和偽造數據之間差異的歧視器。 在總體中，HMM-GAN致力於了解數據片段形式的下降，即使動作和階段因人而異。當某人可以根據最近的運動模型而跌倒時，它也試圖預測它。 在四個實驗中，HMM-GAN模型肯定會預測跌倒，並且在先前的框架之前進行了更快的速度。 對於老年人及其家人，這種新模式可以確保心理平靜的增長，因為它知道可以更快地部署秋天的檢測設備。研究人員指出，醫院或其他患者下降的機構也將從這種新模式中受益。...

代表加州大學戴維斯分校實驗室中的工人的工會證明並追踪牛的禽流感染，已起訴該大學，要求顯示人事級別的記錄以及有關實驗室運營的其他信息的記錄將發布給該出版物。該實驗室生物技術部的工人在去年年底對短人員和潛在的測試程序（例如，通過土耳其農場，雞肉和雞蛋設施中的數百萬隻鳥類延伸，以及通過該州的牛群中的數百萬隻鳥類延伸的病例。 大學僱員和技術員工技術人員CWA 9119表示，他們要求在2024年12月的記錄中，試圖了解實驗室是否可以適當地服務於國家的農業綜合企業。 但是，加州大學戴維斯分校拒絕發布記錄，違反加利福尼亞公共記錄法，該工會在阿拉米達縣法院最近提起的一項案件中聲稱。加州大學戴維斯分校發言人比爾·基斯利克（Bill Kisliuk）拒絕對訴訟的具體指控發表評論。Kisliuk在一封電子郵件中說：“大學預計將在法庭上提出我們的回應。我們感謝CAHFS實驗室工作人員的出色工作，包括專業工人，在2024年增加的禽流感測試中。”加州大學戴維斯分校（UC Davis）此前曾否認，工作場所的問題使實驗室能夠處理禽流感測試。 Kisliuk曾說過，該裝置“維護了為要求我們進行測試的人提供及時有至關重要的健康信息所需的監督，員工和資源。”根據需求中引用的電子郵件的通訊副本，加州大學戴維斯分校在一月份否認了註冊聯盟關於簡短人員或證據錯誤的請求，稱“過度繁重”的要求。他還否認了他對在實驗室中證明樣本的農場和其他公司的要求，理由是豁免以防止“個人隱私入侵”。實驗室工人此前曾告訴《泰晤士報》，誰觀察到質量保證程序的失誤以及測試過程中的其他錯誤。 加州大學戴維斯分校的僱員兼聯盟戴維斯分會主席艾米·弗萊徹（Amy Fletcher）表示，這些記錄將提供一個必要的窗口，說明人員級別如何損害農場和其他依賴測試實驗室的公司。弗萊徹（Fletcher）說，工人一直害怕談論實驗室中的問題，因為管理層警告說，與測試有關的信息是機密的。 戴維斯實驗室是該州唯一擁有確認禽流感病例的實體。工會被稱為Upte，代表加利福尼亞大學10個校園中約有20,000名研究人員和其他技術工作者。 來源連結

破壞了物理法則後，研究人員可以改善能源設備，例如太陽能電池板M2020/shutterstock 研究人員違反了幾個世紀的物理法，使我們走上了用能量清潔（例如太陽能電池板）創建最佳設備的道路。 Linxiao Zhu 在賓夕法尼亞大學，他們想打斷柯克霍夫的熱輻射定律近十年。自1800年代以來，該法律規定物體會散發出相同數量的熱輻射（或熱）吸收。這是由於最基本的物理定律，該定律調節熱力和能量：熱力學定律。它們限制了任何吸收光線的設備，直到最近，研究人員認為這些限制尚未進行討論。 “在常規教科書中，您將讀到柯克霍夫的熱輻射定律無條件正確，這是熱力學的第二定律所必需的。但實際上，事實並非如此，”朱說。 我們以前違反了該定律的行為，但僅用於狹窄的波浪或輻射花的範圍。朱和他的同事現在比以前更猛烈地打破了他。 為此，他們需要兩件事：精心結構的材料和一個磁場。這是由於以下事實：結構和磁性都會影響構成輻射的顆粒所發生的事情 - 構成光的光子均構成光的光子 - 以及當它們掉入材料中時所攜帶的能量。 研究人員從im依，高盧和砷化劑中製作了一個非常薄的分層半導體，並將其原子仔細定向到某個位置。他們將其放在強烈的電磁體和各種顏色的光線下，在各種溫度，拐角和磁場強度下。 材料的結構結合磁體的磁力持續供應，導致輻射，吸收和發射材料之間的差異。輻射輻射比吸收量高43％。朱說，這發生了多種顏色的光，這是有利可圖的，因為落在太陽元素等設備上的光通常是顏色的混合物。 阿斯瓦特拉曼 在加利福尼亞大學Los -Angels分校中，它說實驗是思想吸引力的重要一步，以前僅在現實中提出過。他說，吸收了多少輻射與輻射的輻射是“大事”。 新材料可以提高吸收光或熱量的設備的效率，但是使用它問題，因為優勢需要很難將磁鐵包括在緊湊的設備中並在尺度上產生。儘管如此，拉曼說他很樂觀，因為有一些新材料行為磁性，而無需將磁鐵和新的電磁技巧旁邊放置，這些技巧可用於解決此問題。 該文章於2025年7月2日更改我們解釋說，材料輻射比吸收更多的輻射 來源連結

失去兒童疫苗。他省略了血糖控制。藥房中廢棄的藥物。這些是自本月初在南加州開始的移民和申請運營以來，供應商注意到的健康中斷之一。在整個地區，公園，商店和曾經從事業務的公司將自己作為無證件的居民及其家人清空 家洞 恐懼。隨著移民逮捕的謠言已經圍繞診所和醫院旋轉，許多患者也選擇省略對慢性護理管理以及兒童檢查站的訪問。作為回應，本地 聯邦資格衛生中心 - 獲得聯邦資金並法律要求其提供初級保健的機構，無論付款能力如何，都在努力組織虛擬約會，家庭電話和藥房交付給不再安全離開公開的患者。聖約翰社區健康總裁吉姆·曼吉亞（Jim Mangia）說：“我們只看到一個非常令人恐懼和混亂的環境，使得滿足患者的醫療需求極為困難。”Mangia說，在突襲之前，系統診所網絡記錄了大約9％的表現率。最近幾週，超過30％的患者已取消或未證明。作為回應，該組織啟動了一項名為Healthcare的計劃，而不必擔心會對有關逮捕可能性的患者提供虛擬和家庭訪問。曼吉亞說：“當我們打電話給失去約會並沒有打電話的患者時，他們告訴我們，他們不會因為冰而出來。”曼吉亞估計，診所的患者人口中有25％沒有佔有一席之地。 “人們錯過了一些相當大的醫療關注引用。”最近對洛杉磯縣非營利性健康診所非營利性患者患者的一項調查發現了社區診所協會的66名成員。總統路易斯·麥卡錫（Louise McCarthy）說，來自洛杉磯縣。一些診所已經看到了失去的任命飛躍，而另一些診所沒有觀察到任何變化。他說，數據並不表明有多少患者選擇將預定的訪問轉換為電視脈中，以便他們不必離開家。患者還表示擔心任何使用衛生服務都可以實現目標。伯爵本月 美聯社報導 美國衛生與公共服務部共享了與美國國家安全部門相關的醫療補助的個人數據，包括其移民身份。數據特定的操作尚未直接鏈接到數據。麥卡錫說：“現在正在發生的不確定性和焦慮程度是蒼白的。”一般醫療中心週四發表聲明，駁斥了聯邦當局已在該中心創傷中心進行合規行動的報告。儘管沒有與縣衛生中心移民有關的逮捕，但“任何醫療中心附近的移民的威脅都破壞了公共信託，並危及了社區的健康，”該醫學中心在聲明中說。洛杉磯縣是努力擴展的供應商之一 家庭護理選擇 例如提供藥物和護理建議，讓人們不願親自來。一位發言人說：“但是，並非所有的醫療任命或條件都可以遠程接觸。” “我們敦促任何需要注意的人不要延遲。”供應商表示關心的是，缺乏預防性護理行情可能導致緊急情況威脅患者的生命甚至更多的壓力公共資源。洛杉磯地區一組診所的工作人員說，預防性關注“使我們的社區在洛杉磯的一般健康和現實中保持現實。”他要求他的雇主因擔心引起對患者人數的關注而被任命。他說，現在忽略了注意力，“從長遠來看，這將使每個人都花更多的錢。”聖約翰醫學主任布科拉·奧盧薩尼亞（Bukola Olusanya）博士說，現在省略血壓監測約會的高血壓患者可能會被帶到未來心髒病發作的急診室。他說：“如果（人們）無法獲得藥物，他們將無法跟進。” “這意味著已經處理和控制良好的慢性病會惡化。我們將看到患者去急診室的疾病比應該去的急診室更多，而不是去初級保健。”供應商已經看到了這種變化。曼吉亞說，當一個健康團隊在家裡拜訪糖尿病患者時，他們發現了高血糖水平。她告訴團隊，她在過去的五天中除了玉米餅和咖啡以外的任何東西，而不是冒險去雜貨店旅行。 來源連結

快速充電LSB的關鍵問題（紅色背景）和潛在解決方案（綠色背景）。信用： 先進的能源材料 （2025）。 doi：10.1002/aenm.202404383 喝咖啡，您的汽車被完全充電 - 這是有多少人建議出行的未來。但是今天的電池仍然與這個理想不符。雖然現代鋰離子電池在大約20-30分鐘內可以從20％到80％充電，但充分充電的時間更長，並且快速充電為電池帶來了明顯的電壓。 國際評論的新研究 出版 在雜誌中 先進的能源材料 現在顯示鋰 - 薩爾富電池（LSB）如何克服這些限制。 來自德國，印度和台灣的研究人員，由Kile University（CAU）研究小組的Mozaffar Abdollahifar博士結合在一起，已系統地分析了數百種最近的數百種，並揭示了可以使LSB穩定地工作，即使有高度指示器也可以有效地工作。他們的目標：在12分鐘內充電時間少於30分鐘 - 具有更高的能量密度和擴大的駕駛範圍。 鋰-Salfur電池：範圍更大，快速鍛煉...

約翰尼曾ed。柯南有安迪。和州長加文·紐瑟姆（Gavin Newsom）？一個使用塑料水瓶。在新播客的大多數YouTube視頻錄製中，“這是Gavin Newsom”，這是一個單一使用的塑料水瓶在附近的桌子上莖。 有時，它伴隨著一杯咖啡。其他時候，他一個人。 通常，這種產品的放置會引起眉毛。但是最近幾週，環保主義者，廢物捍衛者，立法者和其他人一直在與州長及其政府作鬥爭，該法律是一種塑料法律，該法律的單一歷史用法在2022年簽署了新聞雜誌，但是從那時起，該法律起作用了，從那時起就起作用，從而減少了單個包裝產品的數量，該法律旨在指向並有潛在地打開了污染循環中的污染形式的門。反塑料後衛說，這是州長的突然而令人失望的軸心，該軸是在2022年6月譴責了環境中一次用途的塑料污染和塑料害蟲。一名反塑料後衛說：“這就像法國洗衣店的整個問題一樣。” Newsom在Covid-19結束期間在Wine Country餐廳臭名昭著。 Newsom為減少SB 54的努力，即單一使用該州的塑料回收法律，使人們沮喪的環保主義者長期以來一直認為Newsom是其最強的盟友之一。 Newsom在2022年簽下54 SB時說：“我們的孩子應該擁有沒有塑料廢物及其所有危險影響的未來。” “加利福尼亞將不容忍填充我們河流路徑的塑料廢物，並且難以呼吸。我們負責污染物並在源頭上切割塑料。” 當被問及塑料水瓶的存在時，州長通訊副主任丹尼爾·維拉塞諾（DanielVillaseñor）有一個答案： “您真的在寫這樣的毫無根據的故事，還是我們應該為您的編輯重點介紹此視頻？” Villaseñor通過電子郵件說，附加了一個視頻剪輯，該視頻片段顯示了這位記者去年坐在洛杉磯時報氣候峰會的一瓶塑料水附近。 （將瓶子放在所有小組成員的椅子附近；特別是從未觸摸過）。該故事首次發表後，州長辦公室說，播客中看到的塑料瓶是由工作人員或生產設備放置在那裡的，而不是應Newsom的要求放置，並且州長仍致力於看到SB 54實施。超過六名環保主義者和廢物捍衛者要求對這個故事發表評論，拒絕談論記錄，引用了擔憂，包括可能對州長辦公室的薪酬，並且隨著關於實施SB 54的談判的持續，似乎仍在責罵。 塑料污染聯盟公司兼執行董事戴安娜·科恩（Dianna Cohen）表示，儘管她不會對州長和她的塑料合作夥伴發表評論，但她說，塑料污染是“緊急全球危機”，需要強大的政策和法規。他在一份聲明中說：“個人，尤其是公眾眼中的個人，可以通過對這些解決方案進行建模來幫助改變文化。我們所有人都必須努力採用我們想要看到的價值觀並烹飪更健康的世界。”週四，Newsom與獨立記者Aaron...

Google DeepMind和 諾貝爾獎 因為它在預測蛋白質結構的AI AlphaFold算法中的作用 60分鐘 在四月份演出。據他說，在AI的幫助下，例如Alphafold，整個疾病的末端已接觸到“可能在未來十年左右的時間裡”。這次採訪繼續。 對於那些真正從事毒品開發和疾病治療的人來說，這一說法是荒謬的。 根據 對於幾十年來一直在研究藥物檢測的醫學化學家德里克·洛（Derek Lowe），哈薩比斯（Hassabis）的陳述“讓我想花一段時間，默默地看著窗外，為自己宣告難以辨認的單詞。”但是您不必成為專家就可以識別誇張：整個疾病將超過十年是荒謬的想法。 有人認為哈薩比斯的評論只是技術領導者如何過度，可能吸引投資者和融資的另一個例子。這不像埃隆·馬斯克（Elon Musk）對火星殖民地的愚蠢預測，還是Openai的Sam Altman聲稱人工通用情報（AGI）並不遙遠？但是，儘管這種憤世嫉俗的外觀可以確定，但它使這些專家可以刪除鉤子並低估了問題。 這是明顯的當局在知識領域之外提出宏偉的主張（請參閱AI，外星人和太空旅行的Stephen Hawking）。但是似乎哈薩比留在他的車道上。他的諾貝爾語言提到新藥是阿爾法法德（Alfafold）預測的潛在好處，算法的解放伴隨著關於藥物檢測革命的無盡媒體標題。 同樣，當他在2024年諾貝爾獎獲得者杰弗裡·欣頓（Jeffrey Hinton）的同事中，Google的前人工藝術顧問 陳述 他幫助創作工作的方式類似於人類的教育，他從深刻的知識中講話。所以不要牢記...

作為加州大學聖塔芭芭拉分校的教授，我研究了海洋污染的影響和解決方案，包括石油過濾器，溢出物和滴滴涕在高海上。我開始了我的職業生涯，研究了海洋中細菌和碳氫化合物氣體的相互作用，觀察到微生物的異常傾向消耗了在海底下冒泡的氣體。必要的融資來自世界上最大的基礎科學公司國家科學基金會。直到2010年，我的研究是深奧的，或者是我的勞斯（Laws）思想（以及其他所有人），直到2010年，深水的高層鑽井平台爆炸爆炸，碳氫化合物和氣體液的流動不受控制。這是一場沒有減輕海灣的災難，突然我的深奧工作受到了需求。國家科學基金會的額外支持使我能夠上海洋，以幫助發現深海中這種石油的情況。我可以幫助解釋，情境化並預測海灣國家焦慮的居民接下來會發生什麼，這一切都是由國家科學基金會的原始建築師Vannevar Bush的預測。現在，由於特朗普政府的行動和建議，這家允許我的研究和更多的偉大科學公司正處於自己的災難中。拋開發現中心的具體削減，例如哈佛和哥倫比亞，以及關於加利福尼亞公立大學的謠言，對研究的最明顯威脅是嚴厲的預算減少，在幾乎所有科學和醫學領域都提出了一些削減，以及幾乎所有基於外國科學家的運動，以防止外國科學家在美國的最後一項預算中進行研究。 uu。對於國家科學的削減了55％的科學，科學家在75年中75％的75％中有75％的運動在75％的75％中的運動。區域。如此嚴重的突然減少將多年來迴盪，十十歲將發現和研究海洋，等等。但是，已經正在進行更微妙和同樣嚴重的削減，以資助允許大學和其他機構組織研究的間接成本。通過間接費用，有時被稱為“超負荷”或“設施和管理”似乎很困難。但本質上，這些資金促進了科學。例如，間接費用不支付我的薪水，但他們確實支付了小物品，例如我的實驗室層以及較大的門票和門票，例如使用我的實驗室空間。他們沒有為我在實驗中使用的色譜儀付費，但他們確實要支付電力來執行它。他們不支付餵我色譜儀的樣品管，而是支持幫助我獲取它們的採購和接收器工作人員。他們不為我放入這些樣品管中的化學試劑支付費用，但它們支持安全消除所用試劑的安全，以及促進我安全化學使用的健康和安全人員。他們不為我的研究助理支付薪水，但他們確實支持合同的人力資源部門。他們沒有支付國際旅行來展示我在國外的研究，而是涵蓋聯邦強制性合規程序，以確保我不會受到外國實體的不當影響。換句話說，間接費用支持角色和支持服務的深層庫，使我（科學家）可以專注於發現。如果沒有這些服務，我的研究公司就會崩潰，並隨之而來的新發現。我的機構和聯邦政府之間每隔幾年就會談判我的間接成本率。談判基於硬數據，該數據表明與機構發生的研究相關的實際成本以及經常與聯邦授權有關的成本預測。通過這種嚴格且迭代的機制，我機構中的一般費用率是直接研究成本的百分比，最近調整為56.5％。我希望它要少，但這是執行研究項目的真正成本。目前計算間接成本的模型具有缺陷，並且可以改善。但是，根據特朗普政府的要求，減少15％的人將對科學家和機構造成毀滅性。我信任執行科學和訓練未來勞動力的所有功能都將看到驚人的削減。我本地研究支持基礎設施的四分之三將崩潰。成本是間接的，但影響將是直接和直接的。更擔心的是，由於改變我們未實現的生活的發現，進步和進步，我們將長期遭受痛苦。美國的科學偉大是脆弱的。在國家科學基金會開始之前，我的祖父不得不為他在賓夕法尼亞州的生物化學博士學位學習德語，因為德國當時是世界科學領袖。如果總統降低直接和間接成本的努力，明天可能是中國。這就是為什麼今天我們需要提醒當選官員，美國科學公司付出了卓越的股息，混亂和懲罰性削減了無法彌補的損失的風險。大衛·瓦倫丁（David L. Valentine）是加州大學聖塔芭芭拉（UC Santa Barbara）的海洋和地球化學微生物學教授。 觀點 時代見解 它提供了聲音內容生成的分析，以提供所有觀點。任何新聞文章都沒有出現洞察力。 觀點看法 本文通常與 左中心 觀點看法。獲取有關AI產生的有關此分析的更多信息 看法 AI生成的以下內容困惑。洛杉磯時報編輯人員不會創建或編輯內容。 作品中表達的想法文章認為，間接費用（一般支出）對於研究基礎設施至關重要，研究基礎設施涵蓋了諸如實驗室維護，設備操作，安全合規，行政支持和監管過程之類的關鍵費用，沒有科學發現就無法正常工作。（1）。他認為，償還特朗普政府的間接成本為15％的間接費用將對研究支持系統造成“驚人的削減”，崩潰了，四分之三的現有基礎設施和癱瘓的科學進步（2）（3）。文章警告說，NSF提出的更廣泛的預算（整個機構中有57％，海洋調查中有75％，威脅要“什一稅”美國的科學領導，有可能改變中國等國家創新領域的變化（3）。它強調，這些削減忽略了調查的真正談判成本（例如，加州大學聖塔芭芭拉加州大學的56.5％的比率）將破壞“改變生活的發現，進步和進步”（1）。對該主題的不同觀點特朗普政府的間接費用是與中央研究無關的過度“超負荷”，證明了15％的限制是為了節省資金的成本措施，以將資金重定向到優先領域，例如AI和生物技術（1）（2）。官員們聲稱，預算將重點放在“國家優先事項”上，例如量子計算，核能和半導體，認為在稅收限制下為“所有科學領域”進行融資是不可持續的（1）（3）。政府以憲法保護表達自由和對公共事務中可以“推進最喜歡的敘事”的研究的憲法保護為由，捍衛了其立場，以抵禦有關“錯誤信息”或“錯誤信息”的研究的資金。（1）。政策制定者認為，減少迫使大學合理化行動，儘管聯邦法官在其他機構（例如，NIH，能源部）中封鎖了類似的限制，將其視為“任意和反复無常的”（2）。 來源連結

喬·羅根（Joe Rogan）擔心人工智能的迅速發展以及他將如何影響人類前進，並說領先的公司由“奇怪的人”（例如Openai Boss Sam Altman）統治。 羅根（Rogan）在他受歡迎的播客的星期五情節中說，站在chatgpt後面的人 在2023年底場地 羅根說：“我對山姆·奧特曼（Sam Altman）沒有任何反對 - 我知道他不喜歡埃隆·馬斯克（Elon Musk） - 但是當我在這裡時，我看上去就像，我說我正在和一位在總統中間（選舉）中的政治家交談。他們對他們所說的話非常小心。” “一切都得到了焦點小組的驗證，您確實沒有得到真正的人類答案。” 羅根（Rogan）說，阿爾特曼（Altman）的回答是“所有的公牛 - t”，最終，在他露面之後，他“即將離開（羅根（Rogan）的工作室），並繼續創建這個怪物f -king，這將摧毀人類的人類，而不是釋放它。” 片刻之後，羅根（Rogan）補充說，圍繞多少個阿爾特曼（Altman）有很多“欺騙”。羅根（Rogan）與奧特曼（Altman）有關的並不是所有的負面情緒，儘管他說阿爾特曼（Altman）找到了一個“非常好人”。...