XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System极端的
温度极端的概率分布
增强了极端热量，这是温度时间序列[1]的创纪录高数，损害人类健康，福利和基础设施的损害以及生态系统[2，3]。热量的影响随温度和其他热量指数非线性增加[4]。因此，重要的是要准确预测有关当前天气动态和持续气候变化的信息的极端风险[5]。通常，极端温度是使用统计极端价值理论建模的，该理论可以渐近地描述最极端值的分布，这是从任何广泛的概率分布中提取的足够大数量集中的分布[6]。通常通过使用电台观测值或天气和气候模型输出的年度最高温度（表示为TXX [7]）的时间序列来实现这一目标。基于极值理论，假定TXX值是从广义极值分布（GEVD）[8]中生成的。使用最大似然或其他合适的方法从TXX数据估算GEVD参数后，可以估计温度超过任何指定阈值的可能性[9-12]。为了说明气候变化的影响，GEVD通常被认为是非平稳的，其位置参数将其模型为全球平均温度的线性函数，并且可能是其他协变量[13]。极端温度已使用类似的归因研究方法进行了建模，该方法旨在量化观察到的最近的热波的风险的人为升高[14-17]。由世界天气归因协作开发的此类归因研究的标准方法是估计of of of of of of of temere热量的可能性，假设TXX或其他基于温度的时间序列遵循GEVD，将位置参数作为全球平均温度的线性函数。将这种概率与从同一统计模型中得出的概率进行比较，当时全球平均温度设置为工业化前基线，而人为变暖增加了因素（概率比），从而增加了观察到极端的可能性[18，19]。
分析模拟环境极端的极端价值统计
环境现象。在气候科学中，在包括温度在内的广泛变量的建模中已经取得了显着的进步（Clarkson等人。2023），降水（Katz 1999），风速（Kunz等2010; Fawcett和Walshaw 2006）以及其他更广泛的环境主题（包括水文学）（Towler等人2010; Katz等。2002）和空气污染（Gouldsbrough等人 2022）。 在本文中，我们概述了“ Uniofbathtopia”团队在第13届国际极端价值分析会议（EVA2023）举办的数据挑战中使用的技术。 可以在社论中找到对任务的完整描述（Rohrbeck等人 2023）。 我们概述了四个子挑战中的每一个方法，在该方法中，我们根据每个任务的要求，将极值统计的传统方法与其他统计学建模技术进行补充。 挑战涉及在环境应用的背景下，在“乌托邦”的精美国家设计的环境应用中估算极边缘的分位数，边缘超出概率和关节尾概率。 竞争组织者使用已知参数模拟了数据，以便可以验证和比较团队的模型，并以模仿现实世界过程所表现出的丰富，复杂的行为。 因此，我们期望我们提出的方法的性能扩展到一般设置和应用程序。 我们还使用引导方法进行置信间隔估计（Gilleland 2020）。 2013）。2002）和空气污染（Gouldsbrough等人2022）。在本文中，我们概述了“ Uniofbathtopia”团队在第13届国际极端价值分析会议（EVA2023）举办的数据挑战中使用的技术。可以在社论中找到对任务的完整描述（Rohrbeck等人2023）。我们概述了四个子挑战中的每一个方法，在该方法中，我们根据每个任务的要求，将极值统计的传统方法与其他统计学建模技术进行补充。挑战涉及在环境应用的背景下，在“乌托邦”的精美国家设计的环境应用中估算极边缘的分位数，边缘超出概率和关节尾概率。竞争组织者使用已知参数模拟了数据，以便可以验证和比较团队的模型，并以模仿现实世界过程所表现出的丰富，复杂的行为。因此，我们期望我们提出的方法的性能扩展到一般设置和应用程序。我们还使用引导方法进行置信间隔估计（Gilleland 2020）。2013）。在单变量任务中，我们使用了广义帕累托分布（GPD），并使用基于模型的聚类方法在内（Hastie等人。2009）和混合模型（Fraley and Raftery 2002）以及马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）进行参数估计（Coles and Powell 1996）。对于多元问题，我们的方法基于定期变化随机变量的最大线性组合的参数族（Fougères等人。我们使用现代的现代精学学习技术（包括稀疏诱导的预测和聚类），推动了对这些模型进行推理的新方法，推进了现有方法（Cooley and Thibaud 2019; Kiriliouk and Zhou 2022）。我们工作的新方面是：探索尾尾行为不确定性较大的系统的MCMC参数估计偏置，并提出了基于稀疏投影的Max-linear模型的噪声系数的新估计器。本文的格式如下：第2节描述了我们针对单变量挑战的解决方案，每个挑战将每个挑战分为方法论和结果。第3节介绍了必要的背景理论，这些理论是从多变量极端的。我们在第4节中对我们的绩效进行了一些最后的讨论。
在快速进步的情况下管理极端的AI风险
Yoshua Bengio Mila -Quebec AI研究所，蒙特罗张教大学AI国际治理研究所，张教大学shai Shaiv-Shalev-Shwartz，耶路撒冷吉利安·吉利安·哈德菲尔德大学多伦多，施瓦茨·雷斯曼学院。技术与社会，矢量研究所。不列颠哥伦比亚省杰夫·克莱恩大学，载体学院Tegan Maharaj大学多伦多大学，Schwartz Reisman Inst。技术与社会，矢量研究所。Frank Hutter Ellis Institute t ubingen，弗里伯格·阿利姆·吉纳斯大学卖出牛津·希拉·希拉·希拉·麦克拉斯大学多伦多，施瓦茨·雷斯曼学院。技术与社会，矢量研究所。Qiqi Gao东部中国政治学与法律大学Ashwin Acharya Rand公司David Krueger剑桥大学ANCA DRAGAN DRAGAN UC BERKELEY UC BERKELEY PHILIP UNIOPYS OXFORD FORDER OXFORD StUART Stuart Russell UC Berkeley Daniel Daniel Daniel Kahneman公立与国际事务学院学院，大学Qiqi Gao东部中国政治学与法律大学Ashwin Acharya Rand公司David Krueger剑桥大学ANCA DRAGAN DRAGAN UC BERKELEY UC BERKELEY PHILIP UNIOPYS OXFORD FORDER OXFORD StUART Stuart Russell UC Berkeley Daniel Daniel Daniel Kahneman公立与国际事务学院学院，大学
高分辨率的气候变化观察和评估与热相关的极端的预测
生物危害中心耦合模型对比项目第6阶段气候投影数据集（CHC-CMIP6）旨在支持最近和近乎近距离的气候相关危害分析，包括极端潮湿的热量和干旱条件。Global daily high resolution (0.05°) grids of the Climate Hazards InfraRed Temperature with Stations temperature product, the Climate Hazards InfraRed Precipitation with Stations precipitation product, and ERA5- derived relative humidity form the basis of the 1983–2016 historical record, from which daily Vapor Pressure Deficits (VPD) and maximum Wet Bulb Globe Temperatures (WBGT max ) were derived.从共享的社会经济途径2-4.5和SSP 5-8.5场景中进行的大型CMIP6合奏随后用于开发高分辨率每日2030和2050“ Delta”领域。这些三角洲用于扰动历史观察结果，从而产生0.05°2030和2050的日常降水，温度，相对湿度以及派生的VPD和WBGT最大值的投影。最后，每个时间段都得出了每个变量的极端频率计数。
在快速进步的情况下管理极端的AI风险| civic ai
1 mila -quebec AI研究所，蒙特利尔大学，加拿大蒙特利尔大学2计算机科学系，多伦多多伦多大学，多伦多，加拿大多伦多3个媒介研究所，加拿大多伦多，加拿大4个跨学科信息科学研究所，中国北京大学，北京大学。能力和自主权的提高可能很快就会大大扩大AI的影响，其中包括大规模的社会危害，恶意用途以及对自主AI系统的人类控制丧失的不可逆转丧失。尽管研究人员警告了AI [1]的极端风险，但如何管理它们缺乏共识。社会的回应尽管有希望的第一步，但与许多专家期望的快速，变革性进步的可能性不佳。AI安全研究滞后。目前的治理计划缺乏防止滥用和鲁ck的机制和机制，并且几乎无法解决自主系统。利用从其他安全至关重要技术中学到的经验教训，概述了一项综合计划，该计划将技术研发（R＆D）与积极主动的自适应治理机制相结合，以进行更加相称的准备。快速进步，高赌注目前的深入学习系统仍然缺乏重要的功能，我们不知道开发它们需要多长时间。5加州大学伯克利分校电气工程和计算机科学系美国6历史系，耶路撒冷耶路撒冷耶路撒冷大学，以色列7工业研究所（AIR）耶路撒冷，耶路撒冷，以色列10号法学院，多伦多多伦多大学，加拿大多伦多大学11施瓦茨·雷斯曼技术研究所技术与社会研究所，多伦多大学多伦多大学，加拿大多伦多大学12个计算机科学系，不列颠哥伦比亚大学，加拿大温哥华大学，加拿大哥伦比亚大学13加拿大哥伦比亚大学，13加拿大多伦多大学，加拿大多伦多大学。德国弗雷堡，弗莱堡16号计算机科学系，牛津大学，牛津大学，牛津大学，英国17号政治科学研究所，东中国政治科学与法律大学，上海，上海，中国18兰德公司，圣莫尼卡，美国19号兰德公司，美国19号，剑桥大学，剑桥大学，剑桥大学，英国，英国工程科学系，牛津大学，牛津大学，牛津大学，美国公共和国际公共事务： Jan.m.brauner@gmail.com *：平等贡献[1-15]人工智能（AI）正在迅速发展，公司正在将重点转移到开发可以自主行动和追求目标的通才AI系统上。
州事实说明：极端的 MAGA 众议院共和党人的鲁莽计划将带来毁灭性的
企业将获得大幅减税 今天，白宫发布了一份新的分析报告，强调了极端的“让美国再次伟大”众议院共和党人的鲁莽计划所带来的灾难性影响。该计划削减了对爱达荷州辛勤工作家庭的关键支持，同时为超级富豪和大公司提供大规模的税收减免。本周，麦卡锡议长加倍努力地劫持美国的完全信任和信誉，冒着经济混乱和灾难的风险，以强制实施严厉的削减措施，这将危及公共安全、恶化公共健康、增加家庭和学生的费用，并损害老年人和退伍军人的利益。众议院自由党团迅速称赞麦卡锡议长的提议与他们自己的提议一致，即削减对辛勤工作家庭的关键投资约 20%。更重要的是，众议院共和党人在要求进行这些鲁莽的削减的同时，还在推进数万亿美元的增加赤字的减税措施，而这些减税措施主要针对超级富豪和大公司。这与拜登总统的预算形成了鲜明对比，拜登的预算投资于美国，降低家庭成本，保护和加强医疗保险和社会保障，并在 10 年内减少近 3 万亿美元的赤字，同时确保年收入低于 40 万美元的人不会多缴纳一分钱的新税。在爱达荷州，极端的 MAGA 众议院共和党计划将：危及公共安全并恶化公共健康
州事实说明：极端的 MAGA 众议院共和党人的鲁莽计划将带来毁灭性的
企业将获得大幅减税 今天，白宫发布了一份新的分析报告，强调了极端的“让美国再次伟大”众议院共和党人的鲁莽计划所带来的灾难性影响。该计划旨在削减对阿拉巴马州辛勤工作的家庭的关键支持，同时为超级富豪和大公司提供大规模的税收减免。本周，麦卡锡议长加倍努力地劫持美国的完全信任和信誉，冒着经济混乱和灾难的风险，以强制实施严厉的削减措施，这将危及公共安全、恶化公共健康、增加家庭和学生的费用，并损害老年人和退伍军人的利益。众议院自由党团迅速称赞麦卡锡议长的提议与他们自己的提议一致，即削减对辛勤工作的家庭的关键投资约 20%。更重要的是，众议院共和党人在要求进行这些鲁莽的削减的同时，还在推进数万亿美元的增加赤字的减税措施，而这些减税措施主要针对超级富豪和大公司。这与拜登总统的预算形成了鲜明对比，拜登的预算投资于美国，降低家庭成本，保护和加强医疗保险和社会保障，并在 10 年内减少近 3 万亿美元的赤字，同时确保年收入低于 40 万美元的人不会多缴纳一分钱的新税。在阿拉巴马州，极端的 MAGA 众议院共和党计划将：危及公共安全并恶化公共健康
州事实说明：极端的 MAGA 众议院共和党人的鲁莽计划将带来毁灭性的
企业将获得大幅减税 今天，白宫发布了一份新的分析报告，强调了极端的“让美国再次伟大”众议院共和党人的鲁莽计划所带来的灾难性影响。该计划削减了对缅因州辛勤工作家庭的关键支持，同时为超级富豪和大公司提供大规模的税收减免。本周，麦卡锡议长加倍努力地劫持美国的完全信任和信誉，冒着经济混乱和灾难的风险，以强制实施严厉的削减措施，这将危及公共安全、恶化公共健康、增加家庭和学生的费用，并损害老年人和退伍军人的利益。众议院自由党团迅速称赞麦卡锡议长的提议与他们自己的提议一致，即削减对辛勤工作家庭的关键投资约 20%。更重要的是，众议院共和党人在要求进行这些鲁莽的削减的同时，还在推进数万亿美元的增加赤字的减税措施，而这些减税措施主要针对超级富豪和大公司。这与拜登总统的预算形成了鲜明对比，拜登的预算投资于美国，降低家庭成本，保护和加强医疗保险和社会保障，并在 10 年内减少近 3 万亿美元的赤字，同时确保年收入低于 40 万美元的人不会多缴纳一分钱的新税。在缅因州，极端的 MAGA 众议院共和党计划将：危及公共安全并恶化公共健康