2023 年 5 月 22 日 加州州长加文·纽森 1303 10th Street, Suite 1173, California 95814 联合立法预算委员会主席斯科特·D·维纳 1020 N Street, Room 553, California 95814 尊敬的纽森州长和维纳参议员: 根据 2023 年预算法案第 24.60 节的规定,随函附上加州大学向州长和立法机构提交的关于 2022-23 年彩票资金收据和使用情况的报告。 如果您对本报告有任何疑问,临时副总裁兼主任 Cain Diaz 很乐意与您交谈。 您可以通过电话 (510) 987-9350 或电子邮件 Cain.Diaz@ucop.edu 联系 Cain。诚挚的, 迈克尔·V·德雷克,医学博士 总裁 附件抄送: 参议院预算和财政审查 尊敬的约翰·莱尔德,主席 参议院预算和财政审查小组委员会 1 号 (收件人:克里斯托弗·弗朗西斯先生) (收件人:柯克·菲利先生) 尊敬的大卫·A·阿尔瓦雷斯,主席 议会教育财政小组委员会 3 号 (收件人:马克·马丁先生) (收件人:莎拉·海恩斯女士) 汉斯·赫曼先生,联合立法预算委员会 克里斯·弗格森先生,财政部
其中r是无风险利率,µ是股票价格增长率,σ> 0表示股票价格波动。此外,{w t:0t:t:0 t:t:t:0 the概率空间(⌦,f,p)的p-标准wiener过程,f t,0t t tt,作为标准维纳过程产生的填充。在时间t时,考虑一个价值为the t的投资组合的交易员,持有投资于无风险资产的股票和T股票。将折扣投资组合值定义为
人工智能的起源可以追溯到电子设备出现之前,当时的思想家和数学奇才如布尔等人提出了一些理论,这些理论后来被用作人工智能推理的基础。本主题旨在向人工智能及其应用的令人兴奋的用户传达信息。早在 20 世纪 50 年代初,人们就发现了人工智能与机器之间的联系。诺伯特·维纳 (Norbert Wiener) 是第一批从反馈反馈的角度进行研究的美国人之一,混乱的人工智能于 1956 年在达特茅斯学院首次诞生,由被认为是人工智能之父的约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 组织。响应理论最熟悉的例子之一是控制器:它通过测量房间的实际温度、将其调节到选定的温度以及通过调高或调低温度做出反应来调节房间的温度。维纳对反馈循环的研究如此重要,是因为他认为所有智能行为都是反馈机制的结果。1955 年末,纽厄尔和西蒙创建了推理理论家,许多人认为这是第一个人工智能程序。该程序将每个问题视为树形结构,并将尝试通过选择最可能导致正确闭包的分支来解决它。1957 年,新程序通用问题求解器 (DIRECTION FINDER) 的第一个版本进行了测试。该系统由创建“哲学家”的同一套系统开发。人工智能是维纳反馈理论的扩展,并且可以解决更高层次的逻辑问题。在人工智能问世几年后,IBM 收购了一个研究人工智能的团队。Herbert Gelernter 花了三年时间为处理几何论文的课程提供服务。在开发更多计划的同时,麦卡锡正在积极推动人工智能历史的重大进步。1958 年,麦卡锡推出了他的新发明:LISP 语言,至今仍在使用。LISP 很快就被许多 AI 程序员视为首选语言,并且从那时起,人工智能就因其专业人士创造的理念和概念而得到了广泛的传播。人工智能是信息技术、数学和方法以及数学和许多其他技术的结合。人工智能是一个广泛的主题,包括从机器学习到人工智能等各种领域。人工智能领域所揭示的一点是可以简单“思考”的机器的发展。人工智能的应用需要多种技术,包括专业/技术系统、语义网络、基于案例的推理、模式匹配、人工智能和模糊逻辑。
背景:要了解单个神经元中的信息编码,需要分析阈下突触事件、动作电位 (AP) 及其在不同行为状态下的相互关系。然而,由于突触事件的信噪比不佳、频率高、幅度波动和时间过程多变,检测行为动物的兴奋性突触后电位 (EPSP) 或电流 (EPSC) 仍然具有挑战性。新方法:我们开发了一种突触事件检测方法,称为 MOD(机器学习最优滤波检测程序),它结合了监督机器学习和最优维纳滤波的概念。要求专家手动对短时间的数据进行评分。该算法经过训练以获得维纳滤波器的最优滤波系数和最优检测阈值。然后使用最优滤波器处理评分和未评分的数据,并将事件检测为高于阈值的峰值。结果:我们在小鼠体内空间导航过程中用 EPSP 轨迹测试 MOD,并在增强递质释放的条件下用切片体外 EPSC 轨迹测试 MOD。受试者工作特征 (ROC) 曲线下面积 (AUC) 平均为体内数据集 0.894 和体外数据集 0.969,表明检测精度高、效率高。与现有方法的比较:当使用 (1 − AUC) − 1 指标进行基准测试时,MOD 在体内数据集上的平均性能比以前的方法 (模板拟合、反卷积和贝叶斯方法) 高出 3.13 倍,但显示出相当 (模板拟合、反卷积) 或更高 (贝叶斯) 的计算效率。结论:MOD 可能成为大规模实时分析突触活动的重要新工具。
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我们感谢美国国家科学基金会和美国-以色列双边科学基金会的资金支持。我们还要感谢本·伯南克、菲舍尔·布莱克、约翰·坎贝尔、阿维纳什·迪克西特、艾伦·克鲁格、肯·罗戈夫、内特·罗森伯格、卡尔·夏皮罗、蒂姆·泰勒和曼努埃尔·特拉滕伯格对早期草稿提出的非常有帮助的评论。本文是 NBER 增长研究计划的一部分。所表达的任何观点均为作者的观点,而非美国国家经济研究局的观点。