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可再生能源的预先决定制定
本文提出了一种综合方法，用于以具有成本效益和实时方式使用存储设备来管理和稳定风能/太阳能农场的产出。我们考虑了可再生农场应确定电池收取或从可再生能源能力输出中具有随机且随时间变化的性质的电池中收取的能量的问题。我们的方法具有基于功能主成分分析的非侧重决策框架的无缝集成以及一个基于功能性主体组件分析的顺序非参数预测模型。我们算法的一个关键功能是，它可以在滚动范围内量化成本，在滚动范围内，随着新数据的获取，预测和决策都可以随时更新。我们的技术在加利福尼亚ISO数据集上进行了测试。案例研究提供了概念验证，既强调了我们前瞻性框架的好处又易于实施。
机器人市场：开发先决条件，功能和前景
最近两年以技术和技术的重大变化为标志。大流行：在远程服务领域的自动化解决方案的需求，数字作业的创建，语音智能助手，机器人的使用等都在很大程度上促进了这一点。已经成长。的确，由于自我隔离，公民既定习惯的巨大变化导致对技术升级的需求日益增长。拥有自动购物系统及其自己的非接触式支付服务的商店；在线文书工作已成为现实；在线电影院出现； VR技术以前被认为不过是娱乐，它已成为某些活动领域中必不可少的工具之一，例如房地产。教育质量已成为现代技术发展的严重驱动力。大学的毕业生（包括俄罗斯大学）积极证明其能力，创造成功的创业公司对世界市场的需求。 技术项目开始出现针对真正的市场需求并引起投资者感兴趣的技术项目。 这导致了风险投资的复兴[1]。 因此，俄罗斯风险资本市场在2020年几乎翻了一番：俄罗斯初创公司参与的公共交易量为219亿卢布。 （2019年 - 116亿），交易数量增加到180，而2019年为134。 外国投资部门表明了最大的增长，该州企业在过去两年中成功增长了最大的下降[2]。大学的毕业生（包括俄罗斯大学）积极证明其能力，创造成功的创业公司对世界市场的需求。技术项目开始出现针对真正的市场需求并引起投资者感兴趣的技术项目。这导致了风险投资的复兴[1]。因此，俄罗斯风险资本市场在2020年几乎翻了一番：俄罗斯初创公司参与的公共交易量为219亿卢布。（2019年 - 116亿），交易数量增加到180，而2019年为134。外国投资部门表明了最大的增长，该州企业在过去两年中成功增长了最大的下降[2]。*通讯作者：digilina_ob@pfur.ru
调查零售电力市场可持续可再生能源产品 - 服务系统的先决条件
摘要：能量转变很复杂，涉及社会社会技术的相互关联变化。可再生能源过渡的一个主要障碍是从现有的社会技术制度中锁定。这项研究将能源产品 - 服务系统（EPS）评估为可再生能源市场机制。EPS提供电力服务性能，而不是为家庭消费者提供的能源产品和电器。 通过购买服务的消费者，提供商公司可以选择，管理和控制电器以进行最佳匹配的服务交付。 鉴于异质市场参与者和未来的不确定性，本研究旨在确定实现可持续可再生能源市场的必要条件。 基于仿真的EPSS框架设计实施，以评估短期和长期的各种假设市场条件对市场效率的影响。 结果揭示了特定的市场特征，这些特征有可能导致意外结果。 最终，本文展示了实施基于仿真的EPS设计的优势，以在与异质经济代理商的竞争市场机制下为可再生能源设计零售电力市场。EPS提供电力服务性能，而不是为家庭消费者提供的能源产品和电器。通过购买服务的消费者，提供商公司可以选择，管理和控制电器以进行最佳匹配的服务交付。鉴于异质市场参与者和未来的不确定性，本研究旨在确定实现可持续可再生能源市场的必要条件。基于仿真的EPSS框架设计实施，以评估短期和长期的各种假设市场条件对市场效率的影响。结果揭示了特定的市场特征，这些特征有可能导致意外结果。最终，本文展示了实施基于仿真的EPS设计的优势，以在与异质经济代理商的竞争市场机制下为可再生能源设计零售电力市场。
人类对人工智能信任的先决条件、原因和目标
信任是人与人工智能互动的核心组成部分，因为“不正确”的信任程度可能会导致技术的误用、滥用或废弃。但人工智能中信任的本质究竟是什么？信任的认知机制的先决条件和目标是什么，我们如何促进它们，或评估它们在特定互动中是否得到满足？这项工作旨在回答这些问题。我们讨论了一种信任模型，该模型受到社会学家定义的人际信任（即人与人之间的信任）的启发，但并不完全相同。该模型基于两个关键属性：用户的脆弱性；以及预测人工智能模型决策影响的能力。我们结合了“契约信任”的形式化，即用户与 AI 模型之间的信任是某种隐性或显性契约将持有的信任，以及“可信度”的形式化（与社会学中的可信度概念不同），以及“有根据的”和“无根据的”信任的概念。我们将有根据的信任的可能原因描述为内在推理和外在行为，并讨论如何设计值得信赖的 AI，如何评估信任是否已经体现，以及信任是否有必要。最后，我们使用我们的形式化阐明了信任与 XAI 之间的联系。
约克大学人工智能哲学 AP/PHIL/COGS 3750 3.00（Lect 01）2021 年冬季课程类型：讲座 | 星期四，下午 2:30（EST），3 小时 | 地点：Zoom | Cat# M73K01（AP COGS）/ W55M01（AP PHIL）重要日期：1 月 11 日（学期开始）、1 月 14 日（第一堂课）、2 月 13-19 日（冬季阅读周）、3 月 12 日（不获得成绩的最后一天退课）、4 月 8 日（最后一堂课）、4 月 12 日（冬季课程结束）、4 月 13 日（本学期提交作业的最后一天）、4 月 14-28 日（冬季考试期）课程讲师：Michael Barkasi（barkasi@yorku.ca）办公时间：通过 Zoom，星期四，下午 1:30-2:30（EST）；可能的其他时间。需要预约（请发送电子邮件）。先决条件：AP/PHIL/COGS 2160 3.00 或 AP/PHIL 2240 3.00 之一 参加课程的技术要求：eClass 访问和 Zoom。强烈建议学生参加周四的 Zoom 讲座并积极参与麦克风和视频，但这不是强制性的。（如果愿意，参加 Zoom 会议的学生可以关闭摄像头并将麦克风静音。） 讲座将被录制并通过 eClass 提供给那些不能参加的学生。（与学生的讨论时间不会被记录，因此不参加 Zoom 会议的学生将错过课堂的这一部分。） 以下是一些有用的学生计算信息、资源和帮助链接：Moodle 学生指南 | Zoom@YorkU 最佳实践 | Zoom@YorkU 用户参考指南 | 学生计算网站 | 约克大学电子学习学生指南 时间和地点：这是一门远程授课的课程。每周四将在预定的 2:30-5:30pm（EST）时间段通过 Zoom 进行讲座和讨论。重复 Zoom 会议的链接将发布到 eClass，为无法现场参加的人提供讲座（但不提供讨论）的录音。虽然不需要参加正常的 Zoom 会议，但你需要在第 8 周（3 月 4 日）星期四下午 2:30-5:30（EST）时间段参加期中考试；你还需要在期末考试期间分配给课程的时间段参加期末考试。请注意，这是一门依赖远程教学的课程。校园内不会有面对面的互动或活动。虚拟办公时间：通过 Zoom，星期四，下午 1:30-2:30（EST），或我们双方同意的时间。无论哪种情况都需要预约（请发送电子邮件设置预约并获取 Zoom 链接）。如果您有任何问题、意见或疑虑，请随时通过电子邮件联系我（课程主任）。
约克大学人工智能哲学 AP/PHIL/COGS 3750 3.00（Lect 01）2021 年冬季课程类型：讲座 | 星期四，下午 2:30（EST），3 小时 | 地点：Zoom | Cat# M73K01（AP COGS）/ W55M01（AP PHIL）重要日期：1 月 11 日（学期开始）、1 月 14 日（第一堂课）、2 月 13-19 日（冬季阅读周）、3 月 12 日（不获得成绩的最后一天退课）、4 月 8 日（最后一堂课）、4 月 12 日（冬季课程结束）、4 月 13 日（本学期提交作业的最后一天）、4 月 14-28 日（冬季考试期）课程讲师：Michael Barkasi（barkasi@yorku.ca）办公时间：通过 Zoom，星期四，下午 1:30-2:30（EST）；可能的其他时间。需要预约（请发送电子邮件）。先决条件：AP/PHIL/COGS 2160 3.00 或 AP/PHIL 2240 3.00 之一 参加课程的技术要求：eClass 访问和 Zoom。强烈建议学生参加周四的 Zoom 讲座并积极参与麦克风和视频，但这不是强制性的。（如果愿意，参加 Zoom 会议的学生可以关闭摄像头并将麦克风静音。） 讲座将被录制并通过 eClass 提供给那些不能参加的学生。（与学生的讨论时间不会被记录，因此不参加 Zoom 会议的学生将错过课堂的这一部分。） 以下是一些有用的学生计算信息、资源和帮助链接：Moodle 学生指南 | Zoom@YorkU 最佳实践 | Zoom@YorkU 用户参考指南 | 学生计算网站 | 约克大学电子学习学生指南 时间和地点：这是一门远程授课的课程。每周四将在预定的 2:30-5:30pm（EST）时间段通过 Zoom 进行讲座和讨论。重复 Zoom 会议的链接将发布到 eClass，为无法现场参加的人提供讲座（但不提供讨论）的录音。虽然不需要参加正常的 Zoom 会议，但你需要在第 8 周（3 月 4 日）星期四下午 2:30-5:30（EST）时间段参加期中考试；你还需要在期末考试期间分配给课程的时间段参加期末考试。请注意，这是一门依赖远程教学的课程。校园内不会有面对面的互动或活动。虚拟办公时间：通过 Zoom，星期四，下午 1:30-2:30（EST），或我们双方同意的时间。无论哪种情况都需要预约（请发送电子邮件设置预约并获取 Zoom 链接）。如果您有任何问题、意见或疑虑，请随时通过电子邮件联系我（课程主任）。
DR。 Dominic Dwyer 伊拉斯mus血液学讲座_spring 2025 lmu klinikum的医疗证书亲爱的先生或女士，LMU Klinikum的必要先决条件证明了I
Dwyer，D。B.…Koutsouleris，N。（2020）。对遗传基础的预后验证和探索的精神病亚组进行了研究，JAMA精神病学（如果：15.9），77（5），1-11。Sanfelici，R。*，Dwyer，D。B.*，Antonucci，L.，Koutsouleris，N。（2020）。针对精神病风险综合症患者的个性化诊断和预后模型：对最新的荟萃分析。生物精神病学（如果：11.5），•Chand，G.，Dwyer，D。B.*，…Wolf，D。H.，Davatzikos，C。（2020）。使用机器学习，大脑（如果：11.8），143（3），1027-1038Dwyer，Dwyer，D。B.精神分裂症的两个不同的神经解剖学亚型揭示了 ＆Koutsouleris，N。（2018）。 临床心理学和精神病学的机器学习方法，临床心理学年度评论（如果：14），14，91-118。 Dwyer，D。B.，Harrison，B.J.，Yücel，M.，Zalesky，A.，Whittle，S.，Pantelis，C.，Allen，N.B。，Fornito，A. （2014）。 支持青少年认知控制的大型大脑网络动力学，《神经科学杂志》，34（42），14096-14107。＆Koutsouleris，N。（2018）。临床心理学和精神病学的机器学习方法，临床心理学年度评论（如果：14），14，91-118。Dwyer，D。B.，Harrison，B.J.，Yücel，M.，Zalesky，A.，Whittle，S.，Pantelis，C.，Allen，N.B。，Fornito，A.（2014）。支持青少年认知控制的大型大脑网络动力学，《神经科学杂志》，34（42），14096-14107。
接近人工智能完整问答：一组先决条件真实任务
近期问答研究的爆炸式增长产生了大量事实阅读理解 (RC) 和常识推理数据集。将它们结合起来代表着一项不同的任务：不仅要确定文本中是否存在信息，还要确定是否可以对缺失信息做出有把握的猜测。我们提出了 QuAIL，这是第一个结合基于文本、世界知识和无法回答的问题的 RC 数据集，并提供问题类型注释，使给定 QA 系统能够诊断推理策略。QuAIL 包含 4 个领域 800 篇文本的 15000 个多项选择题。至关重要的是，它提供一般问题和特定于文本的问题，这些在预训练数据中不太可能找到。我们表明，QuAIL 对当前最先进的系统提出了巨大的挑战，与最相似的现有数据集相比，其准确率下降了 30%。