January 27, 2025 The Honorable Delegate Cliff Hayes, Chair House Communications, Technology and Innovation Committee House Committee Room C - 206 Dear Chair Hayes and members of the Committee: On behalf of Chamber of Progress, a tech industry association supporting public policies to build a more inclusive country in which all people benefit from technological leaps, I write to respectfully urge you to oppose HB 2094, which would hinder the adoption of innovative AI技术没有有意义地推进公民权利。进步会议厅旨在确保所有美国人都从技术飞跃中受益。我们的公司合作伙伴包括Google,Apple和Amazon等AI创新者,但我们的合作伙伴对我们的职位没有投票或否决。AI具有改善教育,实现创造性表达和创造新的商机的巨大潜力。因此,公共政策促进这些创新的广泛和公平分配至关重要。因此,政策制定者应避免政策适得其反,以适得其反地采用AI技术。HB 2049将人工智能系统定义为“基于机器学习的系统,对于任何明确或隐式的目标,从该系统的输入中注射,将收到如何产生输出,包括内容,决策,预测和可能影响物理或虚拟环境的建议”,这将涵盖大多数软件,而这些软件将涉及大多数软件,同时忽略了离线,实际上,实际上是歧视性的,潜在地构成了潜在的,这将涉及。HB 2049的赞助商正当关注侵犯民权,尤其是住房,就业或贷款方面的歧视。历史上边缘化的社区在这些地区又反复歧视,
摘要 - 本文提出了一种旨在检测套利机会的模型,重点是三角形和跨市场套利。利用Bellman-Ford算法和图形理论,该模型有效地确定了负循环,指示了高流动性环境中潜在套利的负循环,并结合了虚拟和实时数据。虽然证明它对于三角套利特别有效,但该模型需要进一步的完善才能提高其在跨市场场景中的有效性。在实际交易方案中,该模型面临着重大挑战,例如需要快速执行,交易费用的影响以及波动金融市场的需求。该研究讨论了必要的模型增强功能,以提高现实世界的适用性和执行效率。
机器学习算法的使用经常涉及对学习参数的仔细调整和模型超参数。不幸的是,这种调整是一种“黑色艺术”,需要专家经验,经验法规或有时是蛮力搜索。因此,自动方法可以很好地呼吁,可以优化任何给定的学习算法的性能。在这项工作中,我们通过贝叶斯选择的框架来考虑这个问题,其中学习算法的概括性能是从高斯过程(GP)中建模为样本的。我们表明,对于GP性质的某些选择,例如内核的类型及其超级参数的处理,可以在获得可以实现专家级别的良好优化器方面发挥至关重要的作用。我们描述了新的算法,这些算法考虑了学习算法实验的可变成本(持续时间),并且可以利用多个内核的主体进行并行实验。我们表明,这些提出的算法可以改善以前的自动过程,并且可以针对许多算法(包括潜在的Dirichlet分配,结构化SVM和卷积神经网络)达到或超越人类专家级别的优化。
摘要:数字景观中的身份验证是由于不断发展的网络威胁而面临的持续挑战。传统的基于文本的密码,这些密码容易受到各种攻击,因此需要创新解决方案来加强用户系统。本文介绍了Rosecliff算法,该算法是一种双重身份验证机制,旨在提高针对复杂的黑客尝试的弹性并不断发展存储的密码。该研究探讨了加密技术,包括对称,不对称和混合加密,从而解决了量子计算机构成的新兴威胁。Rosecliff算法将动态介绍给密码中,该密码允许在多个平台上进行更安全的通信。评估算法的强大攻击,例如蛮力,字典攻击,中间攻击和基于机器学习的攻击。Rosecliff算法通过其动态密码的一代和加密方法,证明了针对这些威胁有效的。可用性评估包括实施和管理阶段,专注于无缝集成以及用户体验,强调清晰度和满意度。限制被承认,从而敦促对加密技术的弹性,鲁棒性的鲁棒性以及对新兴技术的整合的进一步研究。总而言之,Rosecliff算法是一种有希望的解决方案,从而有效地应对现代身份验证挑战的复杂性,并为未来的数字安全研究和增强功能奠定了基础。
摘要 在图灵的“通用机器”之后,本文将直觉作为一个生成性概念和镜头来展现战后跨大西洋文化中人机关系的有效谱系。作为一种超越理性分析的感知、认识、预测和驾驭世界的方式,直觉对于适应我们当代的“算法条件”至关重要,在这种条件下,机器学习技术正在积极地重新分配人类和机器之间的认知,改变(非)人类经验的性质,并重新表达文化价值和欲望的问题。本文关注三个关键的历史时刻,使我们能够回顾性地瞥见英国和北美对我们与“新”技术不断变化的关系的兴趣和紧迫感的新兴凝聚—— 1) 20 世纪 50 年代:人工智能和控制论的诞生; 2)20 世纪 80 年代:个人电脑和软件文化的兴起;3)2010 年代:算法生活的开始。在每个时期,直觉的特定方面都表现出重要的作用,激发了我们与计算技术的情感和文化纠葛。虽然直觉在特定的历史关头获得了有效的牵引力,既是“人类”的本质定义,也是非人类的本质定义,但我认为,解决当前机器学习架构所引发的感官、社会政治、文化和伦理问题,需要适应内在的人机算法纠葛以及它们所居住和不断重塑的技术社会生态。
湿度是空气中的水蒸气量。如果空气中有很多水蒸气,则湿度将很高。湿度越高,外面感觉越湿。相对湿度是实际上空气中的水蒸气的量,其表示为空气可以在相同温度下容纳的最大水蒸气量的百分比。在寒冷的-10摄氏度(华氏14度)上考虑空气。在该温度下,空气最多可以容纳每立方米的2.2克水。因此,如果摄入-10摄氏度时,每立方米有2.2克水,我们的相对湿度很不舒服。如果在-10摄氏度的空气中有1.1克水,我们的相对湿度为50%。
图3。径向极化的QD激光是从杂种W TM -SLR纳米腔实现的。(a)在线性尺度上针对不同输入泵脉冲能的正常检测角度收集的发射光谱。插图:输出发射强度是对数字尺度上输入泵脉冲能量的函数。(b)激光发射光束的远场图案。白色箭头显示输出激光模式的极化方向。(c)在选定的极化方向下的光束轮廓。白色箭头在检测器前显示线性偏振器的偏振方向。(d)在p偏振光下的小波vector上模拟带结构。黑色圆圈指示k x = 0的w tm -slr模式。红色圆圈表示在非零K x处的W TM -SLR边带。(E)在W TM -SLR边带处模拟电场(| E | 2,单位为V 2 /M 2)。在模拟中将入射光E 0的电场设置为1 V/m。
概述:构成机器人规划,州估计和控制的基础的算法简介。主题包括优化,运动计划,不确定性表示,卡尔曼和粒子过滤器以及点云处理。作业专注于编程机器人在模拟中执行任务。
