31、赛博格时代的神经技术与认知自由

赛博格时代的神经技术与认知自由

1. 神经假体引发的制度与立法担忧

科学家发现,大脑许多区域在受到刺激时,会引发胜利感、愉悦感、性满足感以及各类成瘾行为,包括赌博等非药物相关活动。若个人或第三方利用神经假体技术“塑造”这些及其他行为,将引发一系列制度和立法方面的担忧。

例如,神经假体可能使个人依赖第三方对大脑愉悦中心的皮质刺激,从而受第三方影响。政府必然会对这一领域进行广泛管控。正如哈佛大学法学教授劳伦斯·特里所说:“言论自由的保障”与“维护透明和自由的思想”紧密相连。

在一些法律案例中,也体现了对认知独立的关注。如最高法院在相关案件中,涉及对成人内容销售禁令的法律探讨;在“斯坦利诉佐治亚州案”中,法院强调了个人在思想控制方面独立于政府举措的首要权利,以及保护“免受立法对精神实质的剥削”的重要性。法院似乎是认知独立这一普遍概念的坚定支持者,若相关技术普及,这将是抵御政府或企业对我们思想控制的宝贵保障。

2. 大脑读取、测谎与认知自由

随着神经成像技术(如功能性磁共振成像(fMRI)、脑磁图(MEG)和正电子发射断层扫描(PET))的发展,对大脑结构和运作的研究日益精确和深入。将脑电波纳入应用的技术,是潜在赛博格实现心灵感应和其他“认知”能力的关键。

从神经独立性的角度看,心灵感应交流可能使政府通过植入设备或拦截大脑间电子信号的方式获取个人想法。虽然目前研究人员尚未为公众建立起有效的脑对脑连接接口,但在监测大脑过程和理解大脑表现方面已取得了很大的技术进步。

2.1 fMRI 用于测谎

功能性磁共振成像通过识别神经元活动中血液含氧量的变化来评估大脑活动。一些私人公司(如 No

基于粒子群优化算法的配电网光伏储能双层优化配置模型[IEEE33节点](选址定容)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的配电网光伏储能双层优化配置模型,针对IEEE33节点系统进行光伏储能系统的选址定容优化。该模型采用双层优化结构,上层以投资成本、运行成本和网络损耗最小为目标,优化光伏和储能的配置位置容量;下层通过潮流计算验证系统约束,确保电压、容量等满足运行要求。通过Matlab编程实现算法仿真,利用粒子群算法的全局寻优能力求解复杂非线性优化问题,提升配电网对可再生能源的接纳能力,同时降低系统综合成本。文中还提供了完整的代码实现方案,便于复现进一步研究。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源规划的工程技术人员;熟悉优化算法配电网运行分析的专业人士。; 使用场景及目标:①用于分布式光伏储能系统的规划配置研究,支持科研项目实际工程设计;②掌握双层优化建模方法粒子群算法在电力系统中的应用;③实现IEEE33节点系统的仿真验证,提升对配电网优化调度的理解实践能力。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐步理解模型构建过程,重点关注目标函数设计、约束条件处理及上下层交互逻辑,同时可扩展至其他智能算法对比实验,深化对优化配置问题的认知
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