Moscow’s mind games: Ambiguity around Russia’s nukes aims to rattle Europe
弗拉基米尔·普京的言论和导弹袭击是更广泛的认知战战略的一部分，将军事力量与心理恐吓相结合。他的操纵性信息旨在动摇北约的决心，并给欧洲的反应制造不确定性
The power of ambiguity: Using computer models to understand the debate about climate change
认知偏差是阻止人们改变想法的最重要因素之一。气候变化否认者和气候活动人士往往倾向于只接受证实他们各自对此事的看法的信息。然而，舆论动态也受到研究人员称之为“模糊噪音”的因素的影响。与偏见不同，模糊噪声是可变的，取决于许多随机因素，并导致判断不一致。
The unbearable vagueness of “quality”
亚伦在他的《美国卫生系统的“质量””系列文章中陷入困境。阅读到目前为止的评论，我有这种反应：这里的挑战的一部分是，“质量”不是，也不能像“支出”一样精确地定义。也许要查看“质量” […]首次出现在偶然的经济学家中的“质量”的模糊性的“质量”更为准确。
Fundamental Challenges in Evaluating Text2SQL Solutions and Detecting Their Limitations
在这项工作中，我们深入研究了评估文本2SQL解决方案并突出潜在的故障原因以及依靠现有基准中总指标的潜在风险的基本挑战。我们确定当前开放基准中的两个很大程度上未解决的局限性：（1）评估数据中的数据质量问题主要归因于缺乏将自然语言描述转化为结构化查询的概率性质（例如，NL模糊性），以及（2）使用不同匹配的偏见，可以
IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 33, Issue 1, January 2025
1) 模糊深度神经网络学习在情绪分析中的特邀编辑专题作者：Gautam Srivastava、Chun-Wei Lin页数：1 - 22) Fcdnet：基于模糊认知的多模态情绪分析动态融合网络作者：Shuai Liu、Zhe Luo、Weina Fu页数：3 - 143) 多模态情绪分析的联合客观和主观模糊性去噪作者：Xun Jiang、Xing Xu、Huimin Lu、Lianghua He、Heng Tao Shen页数：15 - 274) 使用模糊深度神经网络学习探索情绪分析的多模态多尺度特征作者：Xin Wang、Jianhui Lyu、Byung-Gyu Kim、B. D. Pa
Leading with Versatility: The Swiss Army Knife Mindset
最近，在我的播客《Unpacking the Backpack》中，我讨论了瑞士军刀作为有效领导力的比喻。您可以在 Spotify 或任何您喜欢的播客上收听。本集的灵感来自之前的一篇博客文章，您可以在此处阅读。我认为进一步扩展这个话题可能是一个好主意，因为我一直与之合作的领导团队都喜欢这个概念。在一个混乱的世界中，有效的领导力不仅仅需要权威或魅力。它需要一种多方面的方法，一种“瑞士军刀”思维方式，领导者拥有多样化的技能工具包，可以无缝适应不断变化的情况（Avolio & Gardner，2005）。这种多才多艺的方法要求领导者敏捷、足智多谋，并能够自信地应对模糊性。瑞士军刀设计紧凑，功能强大，
How About Now: ‘A Fistful of Dollars’ (1964) is convoluted yet thrilling
巴雷特写道，与许多“意大利式西部片”一样，这部电影的主题和角色都充斥着道德模糊性。文章《现在怎么样：《荒野大镖客》（1964 年）错综复杂却又令人激动》首次出现在《斯坦福日报》上。
Watch: Civilian Builds and Flies Impressive NGAD Fighter ‘Prototype’
要点：下一代空中优势 (NGAD) 战斗机计划因高成本和设计模糊性而面临不确定性。最初估计每架喷气式飞机 3 亿美元，由于空军寻求降低成本，该计划暂停。与此同时，航空爱好者“BUILT FAST”创建了一个类似于 NGAD 艺术家演绎的遥控原型，配有隐身 […]The post 观看：平民制造和试飞令人印象深刻的 NGAD 战斗机“原型”首先出现在 19FortyFive 上。
McMaken: Congress Should Fire Jerome Powell
McMaken：国会应该解雇杰罗姆·鲍威尔作者：Ryan McMaken，来自米塞斯研究所，周四，FOMC 新闻发布会上出现了一些看似紧张的时刻，当时两名记者向杰罗姆·鲍威尔询问唐纳德·特朗普要求鲍威尔辞职的可能性。第一位记者问“如果唐纳德·特朗普要求你辞职，你会辞职吗？”对此，鲍威尔响亮地回答“不”，然后是沉默。几分钟后，另一位记者问鲍威尔，特朗普是否合法地将鲍威尔免职或“降职”——即免去鲍威尔主席职务，但让他留在理事会。对此，鲍威尔坚决回应“法律不允许”。显然，鲍威尔希望对这一职位毫不含糊，即他不能被现任总统免职或降职。这将同意这里的法律精神是总统不能罢免美联储主席，除非存在某种不当行为。
Jointly learning rewards and policies: an iterative Inverse Reinforcement Learning framework with…
联合学习奖励和策略：具有排序合成轨迹的迭代逆强化学习框架一种新颖的可处理和可解释算法，用于从专家演示中学习照片由 Andrea De Santis 在 Unsplash 上拍摄简介模仿学习最近在机器学习社区中引起了越来越多的关注，因为它能够通过观察到的行为将专家知识转移到自主代理。第一类算法是行为克隆 (BC)，旨在直接复制专家演示，将模仿过程视为监督学习任务，其中代理尝试匹配专家在给定状态下的行为。虽然 BC 简单且计算效率高，但它经常受到过度拟合和泛化能力差的影响。相比之下，逆强化学习 (IRL) 通过推断奖励函数来瞄准专家行为的潜在意图，该奖励函数可以解释专家的行为在考虑的环境中是最佳的
Tools and Technical Guidelines for Delineating the Extent of Tidal Waters: Proof of Concept
摘要：潮汐水域海岸线的划定以及这些水域潮汐影响的内陆范围通常用于定义联邦和/或州管辖边界的范围，包括美国陆军工程兵团 (USACE) 根据 1899 年《河流和港口法》 (RHA) 和《清洁水法》第 404 条的管辖范围。目前，USACE 和其他从业人员使用各种实地观察和基于桌面的数据集、工具和技术来确定和划定 USACE 根据 RHA 对潮汐水域的横向和纵向管辖范围。潮汐水域，以及 RHA 下的联邦管辖权，“在水面的上升和下降不再能够以可预测的节奏进行实际测量的地方结束”。然而，划定潮汐范围的技术标准、定义和数据也十分缺乏。潮汐范围的不确定性和模糊性增加了诉讼风险，降低了美国陆军工程兵团决策
Uber, others seek clarity on GST after conflicting rulings
包括优步在内的基于应用程序的移动服务提供商在相互冲突的裁决后寻求明确 GST 责任。公司向财政部、GST 委员会和 AAR 寻求解决方案。行业专家强调电子商务运营商税法的模糊性。迫切需要明确规定以防止市场影响和法律纠纷。
New Hampshire’s Divisive Concepts Law Was Ruled Unconstitutional, Sending a Message to the Nation
新罕布什尔州的分裂概念法被裁定违宪，向全国发出信息vpthomas2024 年 7 月 11 日我们的客座作者是 AFT-NH 总裁 Deb Howes。本文的一个版本最初于 2024 年 6 月 14 日出现在 Concord Monitor 上。在新罕布什尔州威胁要解雇教授所谓涉及性别、种族、历史和身份的分裂概念的教师的路上发生了一件有趣的事情。美国地区法院法官保罗·巴巴多罗于五月下旬作出裁决，认为该法律的含糊性违宪，教师将“受到激励而避开任何可能被视为违反法律的行为，从而阻碍他们做到最好——而这正是公立学校学生理应做的，以帮助他们学习和取得成功——并迫使学生“承担法律模糊性的代价”。联邦
Recalibrating the Administrative State, Post-Chevron: Neither Clear nor Ambiguous: Part I
仅凭模糊性已不足以证明将监管权力扩展到法定授权之外。然而，行政机构权力的其余部分仍在进行中，需要通过其他创造性探索来重塑其边界。文章《重新校准雪佛龙事件后的行政国家：既不明确也不模糊：第一部分》首次发表于美国企业研究所 (AEI)。
到目前为止，我从未成为弱 ID 文献的忠实粉丝。我一直觉得，如果你最终得到弱 ID，那么是时候更深入地思考底层经济学，而不是花哨的计量经济学了。但这篇文章让我大开眼界，改变了我的想法。太酷了。长期记忆的弱识别及其对推理的影响作者：Jia Li（新加坡管理大学）；Peter C. B. Phillips（考尔斯基金会、耶鲁大学、奥克兰大学、新加坡管理大学、南安普顿大学）；Shuping Shi（麦考瑞大学）；Jun Yu（新加坡管理大学）摘要：本文探讨了常用的经济和金融时间序列模型中出现的弱识别问题。两种非常流行的配置被证明是渐近观察等效的：一种具有长期记忆和弱自回归动态，另一种具有反持续冲击和
客座文章作者：Martin Stránský，研究科学家 @GoodAI图 1. GoodAI 架构开发路线图比较（全尺寸）人工智能，尤其是深度学习领域的最新进展令人叹为观止。这对于任何对该领域感兴趣的人来说都是非常鼓舞人心的，但人类水平的人工智能的真正进展却很难评估。人工智能的评估是一个非常困难的问题，原因有很多。例如，对智能机器的基本要求缺乏共识是开发比较不同代理的统一方法的主要障碍之一。尽管许多研究人员专门关注这个主题（例如 José Hernández-Orallo 或 Kristinn R. Thórisson 等），但该领域将受益于人工智能社区的更多关注。评估人工智能的方法是帮助评
