一般使用许可证的申请继续进行

在圣克拉拉县规划委员会(Santa Clara County Planning Commission)举行了一系列听证会之后,斯坦福大学申请新的长期土地使用许可证的工作进入了下一阶段的审查。

规划委员会是第一个正式审查该提案的县实体,上周以7票赞成、0票反对的结果将其提交给圣克拉拉县监事会。预计监管机构将于今年秋季就该提案展开公开研究和听证会。

随着提案的推进,包括住房和交通缓解计划的细节,该校和县政府官员之间仍存在分歧。斯坦福大学最近提出了一项47亿美元的社区福利计划,该计划将通过与该县签署的一项开发协议全面解决这些问题和其他问题。这一提议并不是规划委员会所考虑的一揽子计划的一部分,但一项发展协议仍可在该县稍后的进程中进行讨论和采取行动。

负责土地用途及环境规划的副总裁Catherine Palter说:“我们感谢规划委员会及职员花时间检讨建议的一般用途许可证。”“从我们提供的47亿美元社区福利可以看出,我们致力于解决本地区最具挑战性的问题,我们希望与县政府共同努力。

“我们期待着监管委员会(Board of Supervisors)对一般使用许可进行审查,我们希望整个夏天,斯坦福能够与我们进行建设性的讨论,讨论斯坦福可以通过一项开发协议为社区带来的好处。”

拟议中的新《一般使用许可证》将在未来17至20年内管理该大学在未合并的圣克拉拉县(Santa Clara County)的土地使用,包括学术园区。该提案将允许斯坦福大学在此期间建造新的住房和学生床位,以及275万平方英尺的学术设施,延续近年来该校学术设施每年约1.2%的增长速度。

斯坦福大学并没有提议在山麓地带进行新的开发,该提议包括了减少交通、促进可持续发展和确保公共责任的条款。

规划委员会就许可证问题举行了三次公开听证会,并表示又收到了数百条公众书面评论。上周四晚,该机构的行动本身就批准了拟议中的许可证,同时还批准了该提议的最终环境影响报告以及县工作人员建议的批准条件。

这些拟议的核可条件是剩下的一些分歧所在。例如,县工作人员和规划委员会成员不接受提议,斯坦福的大学完成Escondido村研究生住宅——这将释放的新居民住房周围社区——在门洛帕克和中等广场被分解成所需的住房供应条件的批准。

此外,斯坦福大学的官员辩称,一些限制往返往返和在校园里全天往返的拟议条件,不可能与该县正在寻求的额外校园住房数量相协调。规划委员会成员也对这些规定表示关切,并要求县工作人员进一步分析这个问题,为监事会提供更多的选择。

帕尔特说,总的来说,斯坦福大学已经在最终的环境影响报告中承诺采取所有缓解措施;正在加速建设新的住房,75%的劳动力住房和100%的低于市场价格的住房将在许可证规定的25%的学术设施完工之前建成;作为一项发展协议的一部分,奥巴马总统还提出了扩大交通项目,并加强对当地公立学校的财政支持。

去年,监事会授权就发展协议进行讨论,但讨论从未真正开始。

帕特说:“我们的提议是对话的开始,而且需要尽快开始。”“我们相信,我们能够找到一条道路,实现最好的项目——一个真正有能力实现我们能够共同实现的非凡利益的项目。”

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引领风力发电新方向:斯坦福大学的研究显示了如何提高风力发电场的产量

对一个人有好处的不一定对所有人都是最好的。

Sanjiva Lele, John Dabiri和Michael Howland通过将风力涡轮机稍稍远离风,他们可以增加风力发电厂的发电量和质量。(图片来源:洛杉矶·西塞罗)

单独的风力涡轮机在直接指向风的时候产生最多的能量。但是当风力发电场中紧密排列的涡轮机面对风时,上游发电机的尾流会干扰下游发电机。就像快艇被前一艘船的波涛汹涌的水流减速一样,风力涡轮机的尾流会降低后一艘船的输出功率。

斯坦福大学的一项新研究表明,将涡轮机稍稍远离迎面而来的风——称为“尾流转向”——可以减少这种干扰,提高风力发电场的电量和质量,并可能降低运营成本。

“为了实现可再生能源发电的全球目标,我们需要找到从现有的风力发电场中生产更多能源的方法,”土木与环境工程、机械工程教授、该论文的资深作者约翰·达贝里(John Dabiri)说。“传统的关注点一直是风电场中单个涡轮机的性能,但我们需要开始把整个风电场作为一个整体来考虑,而不仅仅是各个部分的总和。”

涡轮尾迹能使顺风发电机的效率降低40%以上。此前,研究人员曾利用计算机模拟显示,在盛行风的作用下,涡轮位置失调可能会提高下游涡轮的产量。然而,在一个真正的风电场中展示这一点,一直受到各种挑战的阻碍,包括找到一个愿意停止正常实验操作的风电场,以及计算涡轮机的最佳角度——直到现在。

首先,斯坦福大学的研究小组开发了一种更快的方法来计算涡轮机的最佳失调角度,他们在7月1日发表在《美国国家科学院院刊》(Proceedings of the National Academy of Sciences)上的一项研究中对此进行了描述。

然后,他们与TransAlta可再生能源公司合作,在加拿大阿尔伯塔省的一个风电场测试了他们的计算结果。根据风力涡轮机的角度,农场的总发电量在低速时增加了47%,平均风速时增加了7%到13%。尾流控制还减少了风力发电通常面临的能量涨落。

“通过尾流转向,前涡轮产生的能量比我们预期的要少,”该研究的第一作者、机械工程博士生迈克尔·豪兰德(Michael Howland)说。“但我们发现,由于尾流效应减弱,下游涡轮机产生的电力明显增加。”

可变性

风力发电场的可变产量在两个重要方面加大了电网管理的难度。

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传统上,风电场运营商将涡轮机直接对着风。新的研究表明,将涡轮机稍稍偏离风向可以使尾流远离下游的涡轮机,从而提高风电场的产量。(图片来源:丽贝卡·康特)

其一是需要备用电源,比如天然气发电厂和昂贵的大型电池。在这项新的研究中,低风速下的电力改善尤其显著,因为涡轮机通常会在最低转速以下停止转动,完全减产,迫使电网管理人员依赖备用电力。研究人员发现,在风速较慢的情况下,尾流控制可以减少速度降到最低速度以下的时间。值得注意的是,风力发电的最大收益出现在夜间,而夜间风能作为太阳能的补充通常是最有价值的。

另一个是需要精确匹配一个地区每时每刻的供电量和用电量,以保持电网的可靠性。尾迹产生的空气湍流会使风力发电场的生产分分秒秒都不稳定——时间太短,无法启动燃气发电机。这使得在非常短的时间内,匹配供需对系统运营商来说更具挑战性。他们有这样做的工具,但是工具可能很昂贵。在这项研究中,尾流转向将发电的短期可变性降低了72%。

此外,降低风电场的变异性可以帮助风电场所有者降低运营成本。尾迹的紊流会使涡轮叶片变形,增加维修成本。虽然实验没有持续足够长的时间来证明尾流转向可以减少涡轮疲劳,但研究人员认为这是可能发生的。

“许多运营商问我们的第一个问题是,这将如何影响他们涡轮机的长期结构健康,”达贝里说。“我们正在努力找出确切的效果,但到目前为止,我们已经看到,通过尾流控制,实际上可以减少机械疲劳。”

建模和长期生存能力

为了计算这项研究的最佳角度偏差,研究人员基于风电场的历史数据开发了一个新的模型。

“设计风电场通常是一项非常数据和计算密集型的任务,”航空航天和机械工程教授桑吉瓦莱勒(Sanjiva Lele)说。“相反,我们建立了简化的数学表示,不仅有效,而且还将计算负载减少了至少两个数量级。”

这种更快的计算速度可以帮助风电场运营商广泛使用尾流控制。

Howland说:“我们的模型基本上是即插即用的,因为它可以使用特定站点的风电场性能数据。”“不同的农场将能够使用该模型,并根据风力条件不断调整涡轮机的角度。”

达贝里说,尽管研究人员无法测量年发电量的变化,因为现场测试的时间有限,只有10天,但下一步是进行为期一年的现场测试。

达贝里说:“如果我们能够大规模长期部署这一战略,我们就有可能优化各地风力发电场的空气动力学、电力生产甚至土地利用。”

达比利也是Precourt能源研究所的高级研究员和斯坦福大学Bio-X的成员。乐乐也是斯坦福大学Bio-X的成员。

这项研究得到了国家科学基金会、斯坦福大学研究生奖学金和斯坦福大学TomKat可持续能源中心的支持。现场测试是与TransAlta公司合作进行的。

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斯坦福大学的研究人员发现,美国限制堕胎资金的外交政策导致更多的堕胎

斯坦福大学(Stanford)的研究人员称,美国的一项外交政策削减了非政府组织在海外执行或促进堕胎的资金,实际上导致了堕胎数量的增加。斯坦福大学的研究人员对这项政策的影响进行了最全面的学术研究。

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一项新的研究发现,美国的外交政策削减了对在国外执行或促进堕胎的非政府组织的资助,这实际上导致了堕胎数量的增加,因为失去了对避孕用品的资助,导致意外怀孕。(图片来源:Getty Images)

斯坦福大学医学院副教授埃兰•本达维德和格兰特•米勒以及博士生尼娜•布鲁克斯发现,生活在非洲国家的妇女堕胎率有所上升,而在非洲国家,非政府组织(如国际计划生育联合会)最容易受到政策要求的影响。

这项被广泛称为“墨西哥城政策”的政策明确禁止美国向任何不遵守该政策主要条件的非政府组织提供援助:禁止将堕胎作为计划生育的一种方式来实施或讨论,即使只是以教育或咨询的形式。

这项政策从一开始就是一个棘手的政治问题。1984年罗纳德·里根(Ronald Reagan)执政期间颁布的这项政策,后来的共和党政府一直在执行,而白宫的民主党人在上任几天内就撤销了这项政策。

布鲁克斯、本达维德和米勒于6月27日在《柳叶刀全球健康》(Lancet Global Health)上发表了这项研究,研究了在比尔•克林顿(Bill Clinton)、乔治•w•布什(George W. Bush)和巴拉克•奥巴马(Barack Obama)担任美国总统的20年间,该政策对20多个非洲国家的影响。研究发现,当这项政策在布什执政期间实施时,堕胎率比克林顿和奥巴马政府高出40%。

当这项政策在奥巴马的两个任期内暂停时,研究表明堕胎率的上升趋势逆转了。

斯坦福大学国王全球发展中心(Stanford King Center on Global Development)是斯坦福大学经济政策研究所(Stanford Institute for Economic policy research, SIEPR)的下属机构。

布鲁克斯说,堕胎率上升的一个关键原因是,受这项政策影响的许多非政府组织也提供避孕用品,而资金削减意味着更难控制生育。

她说:“通过削弱现代避孕用品的供应能力,意想不到的后果是堕胎率上升。”

在特朗普政府执政期间,该政策的范围扩大了。虽然最初限制的援助只针对提供计划生育和生殖健康服务,但特朗普总统已经把这项政策扩大到包括任何从事全球健康的团体,包括为艾滋病毒或儿童健康提供服务的组织,而不仅仅是计划生育。

开创性的研究

风险很高。美国是世界上最大的发展援助提供者,2017年在国际卫生援助上花费了大约70亿美元。撒哈拉以南非洲的许多妇女依靠这种援助获得避孕用品。

在撒哈拉以南非洲,非政府组织往往是计划生育服务的主要提供者。据新闻报道,世界上最大的两个计划生育组织——国际计划生育联合会和玛丽·斯特普斯国际组织——因拒绝遵守这项政策而没收了大量美国现金。

研究结果基于撒哈拉以南26个非洲国家1995年至2014年近75万名妇女的记录。政策时实际上在乔治•布什(George w . Bush),避孕使用下降了14%,妊娠上升了12%,流产上升了40%相对于克林顿和随后奥巴马年大幅影响时间比例的政策和对外援助的重要性在撒哈拉以南非洲地区。

本达维德和米勒都是斯坦福大学健康政策学院的教员,这是他们对该规定影响的第二项研究。这项研究也是对该政策少有的基于证据的分析之一。

他们早期的研究是第一次定量、大规模地研究该政策的影响,考察了克林顿(Clinton)和布什(Bush)政府时期的一小部分非洲国家,并发现该政策在2001年实施时堕胎率有所上升。

本达维德说:“我们的最新研究加强了我们之前的发现,因为我们能够观察到,在克林顿、布什和奥巴马执政期间,这项政策反复无常。”

米勒是King中心的主任,也是SIEPR的高级研究员。他说,研究小组的研究揭示了一个存在严重缺陷的政策。

他说:“我们着手为这项政策的后果提供最好和最严格的证据。”“我们发现,政府采取行动的一个明显例子是,堕胎辩论各方的每个人都应该同意,这是不可取的。”

全球经济衰退的迹象

布鲁克斯还指出,他们的发现可能低估了该规则的全面影响。

她说:“由于这项政策导致的过度堕胎更有可能是不安全的,这可能会对终止妊娠后的妇女造成伤害。”

在特朗普的领导下,国际社会对美国削减资金的反应发生了变化。米勒说,挪威、加拿大和其他几个国家已经承诺增加对受该政策影响的国际非政府组织的资助,尽管还不足以弥补预期的短缺。

“这向我们表明,”他说,“尽管美国在该规定及其实施上存在激烈的党派之争,但世界各地的政策制定者仍有办法抵消其影响——例如,通过确保更高水平的计划生育资金。”

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斯坦福大学开发了一种“自动对焦”眼镜,这种眼镜可以跟踪你的眼睛,使其专注于你所看到的东西

虽然老花眼可能没有死亡和税收带来的痛苦,但老花眼是生命的另一个保证。这种视力缺陷从45岁左右开始困扰我们大多数人,因为我们眼睛里的晶状体失去了聚焦附近物体所需的弹性。对一些人来说,老花镜足以克服这个困难,但对许多人来说,除了手术,唯一的解决办法就是戴渐进镜片。

Animation shows view with focal change based on eye position.

斯坦福大学的工程师们正在测试一种智能眼镜,这种眼镜可以自动聚焦你正在看的任何东西。(图片来源:罗伯特·康拉德)

斯坦福大学电气工程师戈登·韦茨斯坦说:“目前全世界有10多亿人患有老花视,我们发明了一种自动对焦眼镜,这种眼镜将来有一天能比传统眼镜更有效地矫正视力。”目前,该原型看起来像虚拟现实眼镜,但该团队希望简化后续版本。

韦茨斯坦的原型眼镜被称为“自动对焦眼镜”,旨在解决当今先进镜片的主要问题:这些传统眼镜要求佩戴者调整头部以正确对焦。想象一下,你开着一辆车,看着一面镜子要换车道。对于渐进式镜片,很少或没有外围焦点。驾驶员必须从通过眼镜上方看前方的路切换到近90度,然后通过镜片下方看到附近的镜子。

这种视觉上的转变也会让你很难在世界上航行。研究生罗伯特·康拉德在6月28日出版的《科学进展》杂志上发表的一篇论文中描述了这种自动对焦眼镜。

斯坦福大学的原型机的工作原理很像眼睛的晶状体,随着视野的变化,充满液体的晶状体会凸出并变薄。它还包括眼球跟踪传感器,可以对一个人正在看的地方进行三角定位,并确定到目标物体的精确距离。该团队并没有发明这些镜片或眼球追踪器,但他们开发了一个软件系统,利用这些眼球追踪数据,使充满液体的镜片保持恒定和完美的聚焦。

Nitish Padmanaban是一名研究生,也是这篇论文的第一作者。但如果没有眼球追踪硬件和系统软件的指导,这些早期的努力并不比戴传统的渐进式镜片好多少。

为了验证这种方法,斯坦福大学的研究小组对56名老花眼患者进行了测试。测试对象说,自动对焦镜片在阅读和其他任务上表现得更好更快。佩戴者也倾向于选择自动对焦眼镜,而不是渐进镜片——除了体积和重量以外。

如果这种方法听起来有点像虚拟现实,那也不远了。韦茨斯坦的实验室是虚拟和增强现实视觉系统的前沿。正是在这样的工作过程中,研究人员发现了新的自动对焦镜头和眼球追踪器,并有远见地将这些元素结合起来,创造出一种潜在的革命性产品。

下一步将是缩小这项技术的规模。韦茨斯坦认为,开发一种轻便、节能、时尚的自动对焦眼镜可能需要几年时间。但他相信,自动对焦是视力矫正的未来。

他说:“这项技术可能会以一种有意义的方式影响数十亿人的生活,而大多数科技产品永远无法做到这一点。”

戈登·韦茨斯坦(Gordon Wetzstein)也是斯坦福大学计算成像实验室(Stanford Computational Imaging Lab)主任、斯坦福大学生物x研究所(Stanford Bio-X)和吴仔神经科学研究所(Wu Tsai Neurosciences Institute)的成员。

这项研究部分由英特尔公司、英伟达、大川研究基金、斯隆奖学金和国家科学基金会资助。

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斯坦福大学的一项研究发现,交谈能提高女性参加科学会议的积极性

最近,一些科学领域的杰出男性公开宣称,他们不会参加不能充分代表女性的科学会议,但一项新的研究表明,问题不仅在于女性的代表性——女性参与的程度也不如男性,即使她们的代表性很好。

Rear view of a woman raising her hand to ask a question at a conference session.

斯坦福大学领导的一项研究报告称,女性在科学会议上的提问水平远远低于她们的代表性水平,但一旦观察结果被指出,她们的问题就会被提出来。(图片来源:Getty Images)

斯坦福大学领导的一项研究于6月27日发表在《美国人类遗传学杂志》(American Journal of Human Genetics)上。该研究报告称,女性在过去四年的两次全国遗传学会议上提出的问题远远低于她们的代表水平。

但是,当领导这项研究的两名研究生在其中一次会议上提请人们注意这个问题时——这一举动在与会者中引发了激烈的对话——女性提出了一些问题。

“我认为,很多时候,我们说的目标是让不同种族的人都有代表性,”开展这项研究的斯坦福大学(Stanford)研究生娜塔莉·泰利斯(Natalie Telis)说。她和她的研究生同事艾米丽·格拉斯伯格收集了这些数据,并共同发表了这篇论文。“如果我们想要创造参与性,仅凭代表权是无法实现这一目标的。”

数学的方法

泰利斯在本科学习数学时就开始注意到学生在提问方面的差异。“会议的第一天,我是唯一一个提问的女性,”她说。“我觉得这很奇怪。”

泰利斯开始用数字来思考这个问题。如果女性占与会者的10%,那么十分之一的问题应该来自女性。但这并不是她所发现的。从那时起,Telis就养成了跟踪妇女参加会议和会谈的习惯。

当泰利斯加入遗传学和生物学教授乔纳森·普里查德(Jonathan Pritchard)的斯坦福实验室时,格拉斯伯格注意到泰利斯会在会议上记笔记,于是产生了好奇心。

他们一起策划了一个计划,跟踪谁在遗传学会议上提出问题——这个计划最终导致格拉斯伯格观看了三年遗传学会议上数百小时的视频。在2017年美国人类遗传学学会(American Society of Human Genetics, ASHG)会议上,他们还召集了81名志愿者收集数据,Telis也在会上就这项工作做了一次全体会议。他们总共获得了2014年至2017年ASHG年会和2015年至2018年基因组生物学年会上who提问的数据。

他们还与埃默里大学(Emory University)儿科学和人类遗传学副教授、该论文的资深作者克里斯冈特(Chris Gunter)合作,收集了ASHG各个子领域的总体性别代表性数据。尽管整个会议大约有一半是女性,但各个小组的情况却大相径庭。

非常一致的是,在不同的子学科中,女性的代表性有很大的不同,女性提出的问题比预期的要少。即使在诸如遗传学中的伦理、法律和社会问题等领域,女性所占比例高达67%,但女性只回答了45%的问题。他们还发现,女性倾向于向女性演讲者提出更多问题,而男性则倾向于向男性演讲者提出更多问题。

泰利斯说,这一发现表明,参与的问题不仅仅是女性在某一领域是否感到受欢迎或舒适。泰利斯说:“我认为,有一种观点是,一旦达到了比例,问题就会消失。“但没有。我们发现,即使33%的参与者是男性,他们也只问了55%的问题。”

一个偶然的实验

在2015年基因组生物学会议上,Telis进行了一项计划外的实验。她在推特上发布了她在会议上的一些发现,显示尽管女性占观众总数的35%,但她们问了11%的问题,这一举动立即在与会者中引发了讨论。

“这真的对会议进程产生了很大的影响,”普里查德说。“对于一个研究生来说,能够在这样的会议上真正地影响到讨论是非常棒的。”

会议组织者很快就制定了一条规则,每节课的第一个问题必须来自学员——这个群体往往更加多样化。“效果立竿见影,”泰利斯说。

女性立即开始问更多的问题,在2018年的会议期间,这一增长保持稳定。这一增长是来自于规则的改变(这可能让女性更愿意提问),还是来自于强调这个问题的激烈对话,该组织尚不清楚。

普里查德说:“我们苦苦思索这些观察结果究竟意味着什么。“提问是由问问题的人控制的,所以测量行为能让我们了解房间里的人的舒适度和个性。”

泰利斯说,她希望他们的工作表明,提高妇女对STEM领域的参与是可能的,并鼓励其他人衡量潜在干预措施的影响。她说:“如果我们想让女性的声音被听到,我们需要进行一些试验。”

Telis和Glassberg已经获得了博士学位,并在工业界工作。

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斯坦福大学的一项新研究显示,共和党人和民主党人使用的语言不同

斯坦福大学一项新的语言学研究分析了共和党人和民主党人在社交媒体上讨论大规模枪击事件时使用的不同语言,发现共和党人更多地谈论枪击者,而民主党人更关注受害者。

concept of Republicans and Democrats thinking differently

一项新的语言学研究调查了社交媒体,看看两极分化是如何传播的,以及随着时间的推移它是如何变化的。(图片来源:Getty Images)

关注帖子分享在社交媒体平台上Twitter,研究人员发现,共和党人倾向于集中在突发新闻报道和在他们的微博相关的事实,而民主党人集中在讨论潜在的政策变化,根据新的研究中,提出了在计算语言学会议6月。

“我们生活在一个非常两极分化的时代,”该研究的合著者、人文科学学院(School of Humanities and Sciences)语言学教授丹·朱拉夫斯基(Dan Jurafsky)说。“了解不同群体的人在说什么,以及为什么说,是决定我们如何帮助人们团结在一起的第一步。这项研究还能帮助我们弄清极化是如何传播的,以及随着时间的推移它是如何变化的。”

研究人员分析了针对21起不同的大规模枪击事件(包括2016年奥兰多夜店枪击案)发布的440万条推文,以确定不同政治倾向的人表达了哪些词汇和情绪。

他们发现,共和党人比民主党人更有可能在推特上表达恐惧和厌恶,而民主党人则更有可能表达悲伤和呼吁采取行动。共和党人在推特上写“恐怖分子”的可能性也比民主党人高25%,这些推特上的枪手是非洲裔美国人、西班牙裔或中东人。当民主党人在推特上谈论白人开枪事件时,他们使用相同词汇的可能性要高出25%。

研究微博

研究人员发起这项研究是因为他们有三个主要问题:民主党人和共和党人在Twitter上的谈话有什么不同?共和党人或民主党人能否根据他们在推特上使用的特定词汇来确定身份?这些差异如何有助于理解社交媒体两极分化的原因和后果?

为了回答这些问题,研究人员使用了斯坦福大学经济学家根茨科(Matthew Gentzkow)和布朗大学经济学家夏皮罗(Jesse Shapiro)以及经济学家塔迪(Matt Taddy)共同开发的方法。这种方法决定了演讲的两极化程度,在以前的研究中也曾用于研究国会议员的演讲。

Dora Demszky

Dora Demszky(图片来源:Csenge Torok)

研究人员将该方法和他们创建的语言处理框架应用到一个包含440万条推文的数据库中,这些推文记录了2015年至2018年间发生的21起大规模枪击事件。研究人员排除了转发,并通过分析推特用户是否关注了更多共和党或民主党政客的账户,确定了推特用户是共和党人还是民主党人。

研究人员选择关注对大规模枪击事件的反应,因为“它们是带有客观事实的事件,人们会以不同的方式扭曲事件的意义,”该研究的主要作者、斯坦福大学(Stanford)语言学研究生朵拉·德姆斯基(Dora Demszky)说。该跨学科研究团队的共同作者还包括生物医学数据科学助理教授James Zou、语言学研究生Rob Voigt和电气工程研究生Nikhil Garg。

研究人员发现,当人们用更早的枪击案作为背景来描述新枪击案时,民主党人提到之前学校枪击案的可能性是共和党人的2.7倍,其中最常见的是2012年桑迪胡克小学(Sandy Hook Elementary school)枪击案。但共和党人提及涉及一名有色人种的大规模暴力事件的可能性要高2.5倍,其中最常提到的是9 11袭击事件。

研究人员发现,在事件发生后的几小时和几天里,推特上的两极分化程度随着时间的推移而增加。Demszky说,在有足够长期数据得出结论的三次事件中,极化通常在三到四天之后趋于平稳。

德姆斯基说:“意识形态两极分化的速度非常快。“一旦像大规模枪击这样的事件发生,人们的反应就会非常不同。这项研究为语言两极分化的形成提供了一个大规模的视角。”

研究人员还发现,民主党人比共和党人更有可能在呼吁政治行动时使用“需要”、“应该”、“必须”和“必须”等短语。

这项研究也证实了之前的研究,即人们的信仰、个性和世界观之间的关系。新的研究表明,不同的政治倾向的人表达不同的情感。

局限性及进一步研究

Jurafsky和Demszky说,虽然共和党人和民主党人在说话方式上的一些差异可能是直觉上的,但这项新研究是第一个量化社交媒体在重大事件发生后数小时或数天内语言两极分化的研究之一。

德姆斯基说:“为了思考如何修复社交媒体造成的回音室,我们需要有关两极分化如何发生的数据。”

需要进一步的研究来理解共和党和民主党之间的语言差异。

这项新研究的一个限制是,研究人员将他们分析的每一个Twitter用户分为共和党或民主党,而不是按照意识形态来划分他们。

德姆斯基说,她希望谈论语言偏见本身能够有所帮助。

德姆斯基说:“人们很容易忘记自己每天使用的词汇。“但我认为,如果人们意识到自己的偏见,这是一个很好的进步。”

参与该项目的研究人员包括斯坦福大学电气工程博士生Nikhil Garg、语言学博士生Rob Voigt和生物医学数据科学助理教授James Zou,以及斯坦福大学经济政策研究所高级研究员、经济学教授Matthew Gentzkow。布朗大学(Brown University)经济学教授杰西夏皮罗(Jesse Shapiro)也参与了这项研究。

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来自世界各地的音乐家来到斯坦福参加一年一度的室内音乐研讨会

来自世界各地18岁至82岁的音乐家来到斯坦福大学校园,参加为期10天的圣劳伦斯弦乐四重奏(SLSQ)室内乐研讨会。

尽管75位音乐家都有各自独特的背景和音乐目标,但他们都渴望直接与斯坦福大学的驻地合作。1989年在多伦多成立,1992年在班夫国际弦乐四重奏比赛中获得一等奖,1998年加入斯坦福大学。自成立以来,圣罗伦斯一直因其演出的强度、曲目的广泛性以及通过音乐和教育致力于社区建设而受到赞扬。

SLSQ室内乐研讨会将SLSQ的每一个方面的使命聚集在一起。每年夏天,这个四重奏乐团都会举办专业和业余音乐家的集训、排练、音乐会,以及被称为大师班的表演和指导课程。

试图描述SLSQ研讨会就像试图描述大峡谷一样:语言无法表达。”研讨会的参与者、小提琴家兼急诊医生Christine Choi说:“我可以说it’很有趣,很投入,也很有收获,但这些词都没有真正表达出it’喜欢沉浸在室内乐中,沉浸在充满活力和鼓舞人心的环境中。”

夏季研讨会是专为对室内乐有浓厚兴趣的音乐家而设的,它遵循严格的学习时间表,并在一个独特的支持性环境中进行表演,融合了即将从事表演事业的高级学生和专注的成年音乐家。

在研讨会期间,参与者收到的指令SLSQ以及客座教师,今年包括迈克尔Kannen,玛丽亚·兰布罗Asbjørn Nørgaard,弗雷德里克Øland,保罗•林留下Muzijevic,斯蒂芬Prutsman Alasdair泰特。参加者集中在一个或两个主要的室内乐文学作品,同时学习微妙的艺术合作作为一个亲密的小组的一部分。尽管日程安排很紧,参与者仍然可以与朋友和教练一起欣赏夜景音乐。

“室内乐是生活各个层面的缩影。你学会了如何与人交谈,你学会了一个合作的工作过程,你有一个共同的目标,但有四种不同的声音,你通过演奏室内乐,学会了很多关于生活和做人的知识。”

研讨会期间有三场午间音乐会和两场周末参加者音乐会。它们是免费向公众开放的。Bing音乐厅剩余的音乐会分别是6月26日星期三和6月28日星期五中午。

周末音乐会将于6月29日(周六)下午5点在坎贝尔演奏厅(Campbell Recital Hall)举行,这是一场国际性的演出,精选了一些参赛乐团。马拉松决赛将于6月30日(周日)上午11点在坎贝尔演奏厅(Campbell Recital Hall)举行,包括所有23个乐团。本次马拉松表演预计将持续4个多小时,所以欢迎观众退出并重新进入中间环节。

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斯坦福大学的一项新研究显示,共和党人和民主党人使用的语言不同

斯坦福大学一项新的语言学研究分析了共和党人和民主党人在社交媒体上讨论大规模枪击事件时使用的不同语言,发现共和党人更多地谈论枪击者,而民主党人更关注受害者。

concept of Republicans and Democrats thinking differently

一项新的语言学研究调查了社交媒体,看看两极分化是如何传播的,以及随着时间的推移它是如何变化的。(图片来源:Getty Images)

关注帖子分享在社交媒体平台上Twitter,研究人员发现,共和党人倾向于集中在突发新闻报道和在他们的微博相关的事实,而民主党人集中在讨论潜在的政策变化,根据新的研究中,提出了在计算语言学会议6月。

“我们生活在一个非常两极分化的时代,”该研究的合著者、人文科学学院(School of Humanities and Sciences)语言学教授丹·朱拉夫斯基(Dan Jurafsky)说。“了解不同群体的人在说什么,以及为什么说,是决定我们如何帮助人们团结在一起的第一步。这项研究还能帮助我们弄清极化是如何传播的,以及随着时间的推移它是如何变化的。”

研究人员分析了针对21起不同的大规模枪击事件(包括2016年奥兰多夜店枪击案)发布的440万条推文,以确定不同政治倾向的人表达了哪些词汇和情绪。

他们发现,共和党人比民主党人更有可能在推特上表达恐惧和厌恶,而民主党人则更有可能表达悲伤和呼吁采取行动。共和党人在推特上写“恐怖分子”的可能性也比民主党人高25%,这些推特上的枪手是非洲裔美国人、西班牙裔或中东人。当民主党人在推特上谈论白人开枪事件时,他们使用相同词汇的可能性要高出25%。

研究微博

研究人员发起这项研究是因为他们有三个主要问题:民主党人和共和党人在Twitter上的谈话有什么不同?共和党人或民主党人能否根据他们在推特上使用的特定词汇来确定身份?这些差异如何有助于理解社交媒体两极分化的原因和后果?

为了回答这些问题,研究人员使用了斯坦福大学经济学家根茨科(Matthew Gentzkow)和布朗大学经济学家夏皮罗(Jesse Shapiro)以及经济学家塔迪(Matt Taddy)共同开发的方法。这种方法决定了演讲的两极化程度,在以前的研究中也曾用于研究国会议员的演讲。

Dora Demszky

Dora Demszky(图片来源:Csenge Torok)

研究人员将该方法和他们创建的语言处理框架应用到一个包含440万条推文的数据库中,这些推文记录了2015年至2018年间发生的21起大规模枪击事件。研究人员排除了转发,并通过分析推特用户是否关注了更多共和党或民主党政客的账户,确定了推特用户是共和党人还是民主党人。

研究人员选择关注对大规模枪击事件的反应,因为“它们是带有客观事实的事件,人们会以不同的方式扭曲事件的意义,”该研究的主要作者、斯坦福大学(Stanford)语言学研究生朵拉·德姆斯基(Dora Demszky)说。该跨学科研究团队的共同作者还包括生物医学数据科学助理教授James Zou、语言学研究生Rob Voigt和电气工程研究生Nikhil Garg。

研究人员发现,当人们用更早的枪击案作为背景来描述新枪击案时,民主党人提到之前学校枪击案的可能性是共和党人的2.7倍,其中最常见的是2012年桑迪胡克小学(Sandy Hook Elementary school)枪击案。但共和党人提及涉及一名有色人种的大规模暴力事件的可能性要高2.5倍,其中最常提到的是9 11袭击事件。

研究人员发现,在事件发生后的几小时和几天里,推特上的两极分化程度随着时间的推移而增加。Demszky说,在有足够长期数据得出结论的三次事件中,极化通常在三到四天之后趋于平稳。

德姆斯基说:“意识形态两极分化的速度非常快。“一旦像大规模枪击这样的事件发生,人们的反应就会非常不同。这项研究为语言两极分化的形成提供了一个大规模的视角。”

研究人员还发现,民主党人比共和党人更有可能在呼吁政治行动时使用“需要”、“应该”、“必须”和“必须”等短语。

这项研究也证实了之前的研究,即人们的信仰、个性和世界观之间的关系。新的研究表明,不同的政治倾向的人表达不同的情感。

局限性及进一步研究

Jurafsky和Demszky说,虽然共和党人和民主党人在说话方式上的一些差异可能是直觉上的,但这项新研究是第一个量化社交媒体在重大事件发生后数小时或数天内语言两极分化的研究之一。

德姆斯基说:“为了思考如何修复社交媒体造成的回音室,我们需要有关两极分化如何发生的数据。”

需要进一步的研究来理解共和党和民主党之间的语言差异。

这项新研究的一个限制是,研究人员将他们分析的每一个Twitter用户分为共和党或民主党,而不是按照意识形态来划分他们。

德姆斯基说,她希望谈论语言偏见本身能够有所帮助。

德姆斯基说:“人们很容易忘记自己每天使用的词汇。“但我认为,如果人们意识到自己的偏见,这是一个很好的进步。”

参与该项目的研究人员包括斯坦福大学电气工程博士生Nikhil Garg、语言学博士生Rob Voigt和生物医学数据科学助理教授James Zou,以及斯坦福大学经济政策研究所高级研究员、经济学教授Matthew Gentzkow。布朗大学(Brown University)经济学教授杰西夏皮罗(Jesse Shapiro)也参与了这项研究。

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来自世界各地的音乐家来到斯坦福参加一年一度的室内音乐研讨会

来自世界各地18岁至82岁的音乐家来到斯坦福大学校园,参加为期10天的圣劳伦斯弦乐四重奏(SLSQ)室内乐研讨会。

尽管75位音乐家都有各自独特的背景和音乐目标,但他们都渴望直接与斯坦福大学的驻地合作。1989年在多伦多成立,1992年在班夫国际弦乐四重奏比赛中获得一等奖,1998年加入斯坦福大学。自成立以来,圣罗伦斯一直因其演出的强度、曲目的广泛性以及通过音乐和教育致力于社区建设而受到赞扬。

SLSQ室内乐研讨会将SLSQ的每一个方面的使命聚集在一起。每年夏天,这个四重奏乐团都会举办专业和业余音乐家的集训、排练、音乐会,以及被称为大师班的表演和指导课程。

试图描述SLSQ研讨会就像试图描述大峡谷一样:语言无法表达。”研讨会的参与者、小提琴家兼急诊医生Christine Choi说:“我可以说it’很有趣,很投入,也很有收获,但这些词都没有真正表达出it’喜欢沉浸在室内乐中,沉浸在充满活力和鼓舞人心的环境中。”

夏季研讨会是专为对室内乐有浓厚兴趣的音乐家而设的,它遵循严格的学习时间表,并在一个独特的支持性环境中进行表演,融合了即将从事表演事业的高级学生和专注的成年音乐家。

在研讨会期间,参与者收到的指令SLSQ以及客座教师,今年包括迈克尔Kannen,玛丽亚·兰布罗Asbjørn Nørgaard,弗雷德里克Øland,保罗•林留下Muzijevic,斯蒂芬Prutsman Alasdair泰特。参加者集中在一个或两个主要的室内乐文学作品,同时学习微妙的艺术合作作为一个亲密的小组的一部分。尽管日程安排很紧,参与者仍然可以与朋友和教练一起欣赏夜景音乐。

“室内乐是生活各个层面的缩影。你学会了如何与人交谈,你学会了一个合作的工作过程,你有一个共同的目标,但有四种不同的声音,你通过演奏室内乐,学会了很多关于生活和做人的知识。”

研讨会期间有三场午间音乐会和两场周末参加者音乐会。它们是免费向公众开放的。Bing音乐厅剩余的音乐会分别是6月26日星期三和6月28日星期五中午。

周末音乐会将于6月29日(周六)下午5点在坎贝尔演奏厅(Campbell Recital Hall)举行,这是一场国际性的演出,精选了一些参赛乐团。马拉松决赛将于6月30日(周日)上午11点在坎贝尔演奏厅(Campbell Recital Hall)举行,包括所有23个乐团。本次马拉松表演预计将持续4个多小时,所以欢迎观众退出并重新进入中间环节。

新闻旨在传播有益信息,英文原版地址:https://news.stanford.edu/2019/06/25/chamber-music-seminar-returns/

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斯坦福大学的研究人员教机器人人类想要什么

在电脑游戏中,当赛车在赛道上奔跑时,汽车被告知要优化速度,它会把踏板推到金属上,然后开始在一个很小的圆圈内旋转。说明书上没有告诉这辆车要直行,所以它是临时凑合的。

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研究人员正试图让人类更容易地告诉自动系统,如车辆和机器人,他们想让它们做什么。(图片来源:Getty Images)

这个例子——在电脑游戏中很有趣,但在现实生活中并不那么有趣——是促使斯坦福大学研究人员为自主系统建立更好目标的方法之一。

计算机科学和电子工程助理教授Dorsa Sadigh和她的实验室将两种不同的机器人设定目标的方法结合到一个单一的过程中,这一过程在模拟和真实实验中都比单独的任何一个部件表现得更好。研究人员于6月24日在机器人科学与系统会议上展示了这项研究成果。

“在未来,我完全期待世界上有更多的自主系统,它们将需要一些关于什么是好,什么是坏的概念,”计算机科学研究生、该论文的联合首席作者安迪·帕兰(Andy Palan)说。“如果我们想在未来部署这些自主系统,关键是我们做对了。”

该团队为机器人提供指导的新系统——被称为奖励功能——结合了演示(在演示中,人类向机器人展示该做什么)和用户偏好调查(在用户偏好调查中,人们回答有关他们希望机器人如何表现的问题)。

“示威活动能提供信息,但也可能很吵。另一方面,偏好最多只能提供一点信息,但要准确得多。”“我们的目标是充分利用这两个世界,更智能地结合来自这两个来源的数据,更好地了解人类的首选奖励功能。”

示威活动和调查

在之前的研究中,萨迪只专注于偏好调查。这些测试要求人们比较各种场景,比如自动驾驶汽车的两条轨迹。这种方法是有效的,但是生成下一个问题可能需要多达三分钟的时间,对于像汽车这样的复杂系统,创建指令仍然很慢。

为了加快速度,该小组后来开发了一种同时产生多个问题的方法,这些问题可以由一个人快速连续回答,也可以分发给几个人。与一个一个地生成问题相比,这个更新将这个过程加快了15到50倍。

An example of how the robot arm uses survey questions to determine the preferences of the person using it. In this case, the person prefers trajectory #1 (T1) over trajectory #2.

一个机器人手臂如何使用调查问题来确定使用者的偏好的例子。在这种情况下,这个人更喜欢轨迹1 (T1)而不是轨迹2。(图片来源:Andy Palan和Gleb Shevchuk)

新的组合系统从一个人向机器人演示一种行为开始。这可以给自主机器人提供很多信息,但机器人往往很难确定演示的哪些部分是重要的。人们也不总是希望机器人表现得像训练它的人一样。

“我们不能总是做演示,即使可以,我们也常常不依赖人们提供的信息,”电子工程专业研究生埃尔德姆?比伊克(Erdem Biyik)说。“例如,之前的研究表明,人们希望自动驾驶汽车的驾驶积极性低于他们自己。”

这就是调查的目的,给机器人提供了一种方式来询问,例如,用户是喜欢它将手臂低垂到地面,还是向上移动到天花板。在这项研究中,研究小组使用了较慢的单问题调查方法,但他们计划在以后的工作中整合多问题调查。

在测试中,研究小组发现,将演示和调查结合起来比仅仅指定偏好要快得多,而且与单独的演示相比,大约80%的人更喜欢使用组合系统训练机器人时的表现。

萨迪格说:“这是更好地了解人们对机器人的期望的一步。”“我们的工作使人类与机器人的互动和教学变得更容易、更高效,我对进一步开展这项工作感到兴奋,尤其是在研究机器人和人类如何相互学习方面。”

更好、更快、更聪明

使用这两种方法的人报告说,他们很难理解系统的一些问题,这些问题有时要求他们在两种似乎相同或似乎与任务无关的场景中做出选择——这是基于偏好的学习中的一个常见问题。研究人员希望通过更简单、更快捷的调查来解决这个问题。

帕兰说:“展望未来,在我看来,实现奖励功能的正确方法并不是百分之百显而易见的,但实际上,你将会有某种组合,可以用人类的投入来解决复杂的情况。”“能够为自主系统设计奖励功能是一个大而重要的问题,在学术界并没有得到应有的重视。”

团队还对他们的系统的变化感兴趣,这将允许人们同时为不同的场景创建奖励功能。例如,一个人可能想让他的车在慢速行驶时开得更保守,在交通量小的时候开得更猛。

这份2019年RSS论文的联合作者包括斯坦福大学的本科生格莱布·舍夫查克(Gleb Shevchuk)和研究生尼古拉斯·c·兰多菲(Nicholas C. Landolfi)。

本研究由丰田研究所和未来生命研究所资助。

要阅读有关斯坦福科学的所有故事,请订阅《斯坦福科学文摘》(Stanford science Digest)。

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