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关于 AI 中使用测试集 (PSUTS) 进行岗位选择
摘要 — 这是一篇理论论文。它首先提出了人工智能 (AI) 中一种很少报道但不道德的做法，称为使用测试集进行后选择 (PSUTS)。因此，深度学习中流行的误差反向传播方法缺乏可接受的泛化能力。所有 AI 方法都分为两大流派，联结主义和符号主义。PSUTS 实践有两种，机器 PSUTS 和人类 PSUTS。联结主义学派因其大量凌乱的参数和现在的机器 PSUTS 而受到批评，因其“凌乱”；但看似“干净”的符号学派似乎比已知的更脆弱，因为它使用了人类 PSUTS。本文正式定义了什么是 PSUTS，分析了为什么具有随机初始权重的误差反向传播方法会遭受严重的局部最小值，为什么 PSUTS 违反了公认的研究伦理，以及为什么每篇使用 PSUTS 的论文都应该至少透明地报告 PSUTS 数据。为了提高未来出版物的透明度，本文提出了一种新的人工智能计量标准，称为项目中训练的所有网络的开发误差，最幸运的网络的选择取决于三个条件：（1）系统限制，（2）训练经验和（3）计算资源。
纽约州经济在 2020 年 6 月增加了 296,400 个私营部门就业岗位
纽约州私营部门就业岗位数量增长速度快于全国 纽约州劳工部今天发布的初步数据显示，2020 年 6 月，纽约州私营部门就业岗位数量当月增加了 296,400 个，增幅为 4.5%，达到 6,894,200 个。相比之下，2020 年 6 月美国私营部门就业岗位数量增长了 4.3%。2020 年 6 月，纽约州经季节性调整后的失业率从 14.5% 上升至 15.7%。2020 年 6 月，纽约州失业人口增加了 154,000 人，而劳动力数量增加了 299,100 人。尽管纽约州增加了 296,400 个私营部门就业岗位，但失业率的上升可能是由于两个数字使用不同的数据来源、使用统计回归模型确定失业率、劳动力不断增长以及州外工人的影响等因素造成的。纽约州私营部门就业岗位数量基于美国劳工部劳工统计局 (BLS) 对 18,000 家纽约企业的工资调查。每月工资就业估计是初步的，可能会在下个月更完整的数据可用时进行修订。BLS 计算纽约州的失业率部分基于该州约 3,100 个家庭的每月当前人口调查 (CPS) 结果。注意：季节性调整后的数据用于提供最有效的月度比较。非季节性调整后的数据在同月的年度比较中很有价值——例如，2019 年 6 月与 2020 年 6 月。
纽约州经济在 2020 年 2 月增加了 11,200 个私营部门就业岗位
纽约州经济在 2020 年 2 月增加了 11,200 个私营部门就业岗位 根据纽约州劳工部今天发布的初步数据，2020 年 2 月，纽约州私营部门就业岗位数量增加了 11,200 个，即 0.1%，达到 8,362,600 个。此外，2020 年 2 月，纽约州的全州失业率从 3.8% 下降到 3.7%。该州私营部门就业岗位数量基于美国劳工部劳工统计局对 18,000 名纽约雇主进行的工资调查。每月工资就业人数估计是初步的，可能会随着下个月更多数据的公布而进行修订。联邦政府计算纽约州的失业率部分基于当前人口调查的结果，该调查每月联系该州约 3,100 个家庭。 “2020 年 2 月，私营部门就业人数创下新高，失业率也创下新低。但值得注意的是，这些最新的月度劳动力市场数据尚未反映出当前新冠病毒疫情对经济的影响，”纽约州劳工部研究和统计司司长 Bohdan M. Wynnyk 表示。注：季节性调整后的数据用于提供最有效的月度比较。非季节性调整后的数据在同月的年度比较中很有价值——例如，2019 年 2 月与 2020 年 2 月的比较。
纽约州经济在 2020 年 4 月损失了超过 170 万个私营部门就业岗位
2020 年 4 月纽约州私营部门就业岗位减少逾 170 万个 2020 年 4 月全州失业率升至 14.5% 根据美国劳工部 2020 年 4 月企业和家庭调查的初步结果，纽约州私营部门就业岗位当月减少了 1,764,600 个，至 6,467,600 个，降幅 21.4%。这是该州有记录以来最大的月度就业降幅。月度就业岗位减少中近三分之一发生在休闲和酒店业（-577,700 个），主要发生在住宿和餐饮服务业（-471,400 个）。2020 年 4 月，经季节性调整后的纽约州失业率从 4.1% 上升至 14.5%。这一变化（+10.4 个百分点）是该州自 1976 年开始有记录以来的最大月度增幅。此外，纽约州失业人数增加了 931,600 人，而劳动力减少了 307,600 人——这两项数据均创下了月度纪录。纽约州私营部门就业岗位数量基于美国劳工部劳工统计局对 18,000 家纽约企业的工资调查。每月工资就业人数估计是初步的，可能会随着下个月有更多数据可用而进行修订。联邦政府计算纽约州的失业率部分基于当前人口调查的结果，该调查每月联系该州约 3,100 个家庭。注意：经季节性调整的数据用于提供最有效的月度比较。未经季节性调整的数据在同月的同比比较中很有价值——例如 2019 年 4 月与 2020 年 4 月。
什么是人工智能？ AI会抢走工作岗位吗？
Case 高度预测增长率。因此，在“转型”的情况下，员工数量会增加，员工数量会减少。此外，劳动力流动导致增长部门的就业增加。 资料来源：作者根据经济产业省《新产业结构展望》的试算表总结。
无扇区空中交通管理管制员工作岗位注意力引导原型
O. Ohneiser 1 ，M. Jauer 1 ，H. Gürlük 1 ，H. Springborn 2 1 德国航空航天中心 (DLR)，飞行引导研究所，Lilienthalplatz 7，38108 Braunschweig，德国 2 FH Joanneum - 应用科学大学，Alte Poststraße 149，8020 Graz，奥地利 摘要 面对以飞行为中心的空中交通管制 (ATC) 和未来管制员工作岗位 (CWP) 的更多监控任务，空中交通管制员 (ATCo) 始终将注意力集中在人机界面 (HMI) 上的相关位置变得更加重要。本文概述了不同领域有关注意力和注意力引导 (AG) 的相关文献，解释了无扇区空中交通管理 (ATM) 的 AG 原型的概念及其在单一欧洲天空 ATM 研究 (PJ.16-04-03，SESAR2020) 过程中的验证计划。 AG 原型考虑了三个方面。首先，所需的关注区域：辅助系统根据雷达和飞行计划数据等输入数据计算 ATCo 应关注的位置。其次，依靠眼动追踪和用户输入的外部系统确定当前 ATCo 的关注点。第三，如果所需的关注区域和实际关注区域不同，将触发引导 ATCo 注意力的机制，同时考虑升级视觉提示的策略。后者包括智能显示与时间、位置和外观相关的动作指示器以及战术前注意力不集中指示器