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World File Search System好得多
人工智能的宏观经济学
• 人工智能可以增加福利而不增加 GDP，因为更多的人自己解决问题。• 想象一下我们为消费者提供更好的问题解决技术——人工智能。• 假设这比消费者需要的帮助好得多• 那么人工智能通过解决大量问题大大增加了福利——但 GDP 正在下降
（2024 年 11 月 19 日）日本无障碍旅游：期望与现实——来自 35 个国家/地区的 221 名海外残疾游客的见解
我在日本住了大约 2 年，发现日本比法国好得多，因为可以独自乘坐火车。但是，生活条件并不好。最初几周我住在一家旅馆，尽管网站上说“无障碍”，但没有电梯，我甚至不能洗澡。“夜生活”（俱乐部、酒吧、居酒屋、卡拉 OK 等）也不太方便，所以我几乎不能出去。
为您的企业制定 15 步品牌发展战略
到了品牌发展过程的这个阶段，您已经知道了您的受众是谁以及您的竞争格局是什么样的。有效选择品牌差异化因素的关键是满足特定受众并与他们对话。然后，您为他们提供的是与众不同的产品，“这太令人兴奋了，我以前没见过这个”，或更好，“这终于解决了我对现有此类产品或服务供应商的问题”，或更高级的产品，“这就像我现在买的一样，但要好得多”。请注意，一些品牌仅通过一个因素就实现差异化，这足以让它们获得竞争优势并在市场上取胜。但您可能会发现您需要在多个领域实现差异化。
小组测试 – SAM 托管服务提供商 - ITAM 审查
执行摘要 本次小组测试考察了来自英国、德国和美国的六家 SAM 托管服务提供商的能力。服务提供商的评级基于专业知识、方法和客户推荐的实力。研究期间的一般市场观察包括行业技能短缺、底层 SAM 技术的使用、商业独立性和利益冲突、服务范围、服务关系持续时间、关键市场驱动因素以及使用 ISO 作为参考模型。Softline Solutions 被评为 2014 年 SAM 托管服务提供商最佳供应商，因为它总体得分最高，并且提供了相关专业知识、精明的方法和强大的客户推荐的良好组合。合作伙伴在这次评估中的表现比工具制造商好得多。总分总结如下：排名 SAM 提供商总部专业知识 (33%) 公司、基础设施和
新南威尔士大学的科学经济贡献
一个令人兴奋的领域是“外显子跳跃疗法”的发展。在我们的细胞中，基因被复制到 RNA 配方中，告诉细胞如何制造特定的蛋白质。这些 RNA 配方由称为“外显子”的构建块组成，它们有点像配方中的单独句子。基因拼写错误通常发生在特定的外显子中。如果可以移除（跳过）包含此拼写错误的外显子而不会扰乱整个蛋白质配方，那么会丢失一小部分蛋白质（由跳过的外显子提供的配方部分），但大多数蛋白质仍会以正常方式产生。最终会得到一种大小接近正常但缺少一小部分的蛋白质。正如 Oates 所说：“对于许多疾病来说，这比因拼写错误而导致蛋白质几乎不产生或完全不产生蛋白质要好得多。”
小组测试 – SAM 托管服务提供商 - ITAM 审查
执行摘要 本次小组测试考察了来自英国、德国和美国的六家 SAM 托管服务提供商的能力。服务提供商的评级基于专业知识、方法和客户推荐的实力。研究期间的一般市场观察包括行业技能短缺、底层 SAM 技术的使用、商业独立性和利益冲突、服务范围、服务关系持续时间、关键市场驱动因素以及使用 ISO 作为参考模型。Softline Solutions 被评为 2014 年 SAM 托管服务提供商最佳供应商，因为它总体得分最高，并且提供了相关专业知识、精明的方法和强大的客户推荐的良好组合。合作伙伴在这次评估中的表现比工具制造商好得多。总分总结如下：排名 SAM 提供商总部专业知识 (33%) 公司、基础设施和
一种结合不完善的多模型集成方法...
摘要。在当前的多模型集成方法中，气候模型模拟是后验组合的。在本研究的方法中，集成中的模型在模拟过程中交换信息，并从历史观测中学习，将它们的优势结合起来，形成对观测到的气候的最佳表示。该方法是在小型混沌动力系统（如 Lorenz 63 系统）的背景下开发和测试的。通过扰动标准参数值来创建不完善的模型。通过在模型方程之间引入连接，将三个不完善的模型组合成一个超级模型。连接系数从未受干扰的模型的数据中学习，这被视为事实。这项研究的主要结果是，经过学习，超级模型非常接近事实，比每个不完善的模型都要好得多。这些说明性示例表明，超级建模方法是改善天气和气候模拟的一种有前途的策略。
权重无关神经网络
并非所有神经网络架构都是一样的，有些架构在某些任务上的表现比其他架构好得多。但是，与神经网络架构相比，权重参数有多重要？在这项工作中，我们想知道，在没有学习任何权重参数的情况下，神经网络架构本身能在多大程度上为给定任务编码解决方案。我们提出了一种搜索方法，用于搜索无需任何明确权重训练就能执行任务的神经网络架构。为了评估这些网络，我们用从均匀随机分布中采样的单个共享权重参数填充连接，并测量预期性能。我们证明，我们的方法可以找到无需权重训练就能执行多项强化学习任务的最小神经网络架构。在监督学习领域，我们发现使用随机权重在 MNIST 上实现远高于偶然准确率的网络架构。本文的交互式版本位于 https://weightagnostic.github.io/