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World File Search System贪婪的
21 世纪的人类价值观
21 世纪有望成为人类历史上前所未有的科学技术发展时代。这种发展要么引发混乱、破坏、战争、饥饿和疾病，要么开启一段人文合作、发展、进步与和平的时期。出现的结果将取决于哪些价值观被接受、教授、鼓励和立法。价值观选择必须是世俗的、全球的和家庭的，必须经过深思熟虑，不能听天由命。公认的价值观必须在国际、国家、地方和个人层面得到接受、教授、鼓励和支持。这里提出的建议代表了一些价值选择和道德基石，它们将使一个和平和谐的世界成为现实——一个尊重和容忍人类多样性的世界，同时，一个每个人都能被允许和鼓励在自由的氛围中最大限度地发挥其潜力的世界，不受歧视。要实现这个理想化的世界，需要一个民主、多元化的社会，承认每个人的人权，任何男人、女人或任何阶层的男人、女人都不应被贬低和当作纯粹的奴隶，其存在只是为了满足那些想成为他们主人的人的欲望；一个没有任何男人或女人或任何阶层的男人或女人会被利用来满足他人的欲望、野心或贪婪的世界，一个每个男人、女人和孩子的生命都应被承认和尊重为进化过程的独特和最终陈述，因此具有不可估量的价值的世界。为了实现并实现 21 世纪和平世界的概念，以下人文价值观提供了基本要素。
21 世纪的人类价值观
21 世纪有望成为人类历史上前所未有的科学技术发展时代。这种发展要么引发混乱、破坏、战争、饥饿和疾病，要么开启一段人文合作、发展、进步与和平的时期。出现的结果将取决于哪些价值观被接受、教授、鼓励和立法。价值观选择必须是世俗的、全球的和家庭的，必须经过深思熟虑，不能听天由命。公认的价值观必须在国际、国家、地方和个人层面得到接受、教授、鼓励和支持。这里提出的建议代表了一些价值选择和道德基石，它们将使一个和平和谐的世界成为现实——一个尊重和容忍人类多样性的世界，同时，一个每个人都能被允许和鼓励在自由的氛围中最大限度地发挥其潜力的世界，不受歧视。要实现这个理想化的世界，需要一个民主、多元化的社会，承认每个人的人权，任何男人、女人或任何阶层的男人、女人都不应被贬低和当作纯粹的奴隶，其存在只是为了满足那些想成为他们主人的人的欲望；一个没有任何男人或女人或任何阶层的男人或女人会被利用来满足他人的欲望、野心或贪婪的世界，一个每个男人、女人和孩子的生命都应被承认和尊重为进化过程的独特和最终陈述，因此具有不可估量的价值的世界。为了实现并实现 21 世纪和平世界的概念，以下人文价值观提供了基本要素。
印度尼西亚军事研究与发展应对...
谚语中我们可以看出，世界局势确实充满了不确定性和安全问题的动态。引用谚语“如果你想要和平，那么就准备战争”似乎很适合描述现实主义者所觊觎的和平。在现实主义中，冲突可以通过战争来解决，因为与外交相比，战争是最简单的方式（Wardhani，2016）。从和平本身来看，现实主义者倾向于持怀疑态度，并认为人类永远不会实现真正的和平。但是，这并不意味着现实主义者不渴望和平，即使他们知道和平是不可能实现的，现实主义者仍然渴望不同的视角。如果我们从托马斯·霍布斯 1651 年出版的《论公民》一书中的观点来看，这些现实主义者的观点似乎很有道理，他在书中解释了一个至今广为人知的浪漫冲突术语，即“Homo Homini Lupus”，意思是“人对人而言是狼”。在战争的背景下，人类被定义为贪婪的生物，他们追求自己的利益而不优先考虑其他人类的利益，这很容易引发利益摩擦，从而导致战争。无论人性如何，战争都是利益相关方之间发生的一系列冲突的顶点。但事实证明，战争也有其好处，如果战争结束，冲突双方会找到解决冲突的良方（有外交手段，有僵局，有失败方），从而冲突的结束将导致问题的解决。与此相关的是，谚语“Si Vis Pacem Parabellum”和术语“Homo Homini Lupus”之间有一个共同点，即人类生活无法摆脱所谓的“战争”，只要各方之间存在利益冲突，战争就会继续。随着时代的发展。
层次结构聚类，具有离散潜在变量模型和集成分类的可能性
查找数据集的一组嵌套分区对于在不同尺度上发现相关结构很有用，并且经常处理与数据有关的方法。在本文中，我们引入了一种基于模型的分层聚类的一般两步方法。将集成的分类可能性标准视为目标函数，此工作适用于该数量可以处理的每个离散潜在变量模型（DLVM）。该方法的第一步涉及最大程度地提高相对于分区的标准。解决了通过贪婪的山坡攀岩启发式方法发现的已知局部最大最大最大最大值问题时，我们基于遗传算法引入了一种新的混合算法，该算法允许有效地探索解决方案的空间。所得算法小心地结合并合并了不同的解决方案，并允许簇数K的共同推断以及簇本身。从这个自然分区开始，该方法的第二步是基于自下而上的贪婪程序来提取簇的层次结构。在贝叶斯语境中，这是通过考虑dirichlet群集比例的先验参数α作为控制聚类粒度的正规化项来实现的。标准的新近似值被推导为α的对数线性函数，从而实现了合并决策标准的简单函数形式。第二步允许在更粗的尺度上探索聚类。将所提出的方法与现有的模拟和实际设置的策略进行了比较，结果表明其结果特别相关。本工作的参考实现可在论文1随附的r软件包贪婪中获得。
了解开发过程中大脑健康的社会决定因素
了解贫困，系统性种族主义和结构不平等影响儿童和青少年的大脑和行为发展对于我们为防止精神病理学发展和赋予每个儿童壮成长能力的努力至关重要。现在很明显，这些经历在整个个人的生活过程中都产生了持久的影响，并且可以将其转变为后代。这种影响儿童和成人健康和福祉的因素的领域通常被视为健康的社会决定因素（SDOH）（1，2）。从历史上看，为解决SDOH影响儿童发展如何受到贪婪的因素的影响，包括样本量太小，无法对这些问题进行强有力的探索，研究人群中缺乏多样性和代表性的研究，以及SDOH以及SDOH的衡量标准以及同一研究中可以允许进行集成检查的同一研究。青少年的大脑和认知发展（ABCD）的研究提供了解决许多挑战的数据，从而更深入地检查了SDOH如何塑造美国儿童中的大脑发育和心理健康。ABCD研究在9岁和10岁时招募了11,800多名儿童，并在10年以上纵向关注他们，并广泛衡量了大脑结构和功能，行为和心理健康 - 相关结构。这项研究的要求方法旨在生成一个样本，该样本代表了美国儿童人口，就性别，种族，种族和社会经济地位而言（3）。虽然这一目标并没有完全实现，但ABCD研究的组成比大多数关于脑部开发的研究都更加多样化。尽管不全面，但ABCD研究包括许多SDOH的措施，包括家庭收入和教育；财务逆境；邻里财务逆境，社会脆弱性和其他特征（犯罪率，对安全的看法）；暴露于环境毒素；学校特征；种族主义的看法和经历；以及国家级别的性别，种族和种族偏见的衡量标准可能是结构性种族主义的代表（4，5）。在这个问题中，Dumornay等。（6）利用此丰富的数据集来检验
Mahdi Chehimi，Bernd Simon，Walid Saad，Anja Klein，Don Towsley和M´erouane Debbah”匹配游戏，以优化量子通信的优化协会
摘要 - 量子交换机（QSS）服务量子通信网络中量子端节点（QCN）提交的请求，这是一个具有挑战性的问题，这是一个挑战性的问题，由于已提交请求的异构保真要求和QCN有限的资源的异质性保真度要求。有效地确定给定QS提供了哪些请求，这是促进QCN应用程序（如量子数据中心）中的开发。但是，QS操作的最新作品已经忽略了这个关联问题，并且主要集中在具有单个QS的QCN上。在本文中，QCN中的请求-QS关联问题是作为一种匹配游戏，可捕获有限的QCN资源，异质应用程序 - 特定的保真度要求以及对不同QS操作的调度。为了解决此游戏，提出了一个量表稳定的request-QS协会（RQSA）算法，同时考虑部分QCN信息可用性。进行了广泛的模拟，以验证拟议的RQSA算法的有效性。仿真结果表明，拟议的RQSA算法就服务请求的百分比和总体实现的忠诚度而实现了几乎最佳的（5％以内）的性能，同时表现优于基准贪婪的解决方案超过13％。此外，提出的RQSA算法被证明是可扩展的，即使QCN的大小增加，也可以保持其近乎最佳的性能。I. i ntroduction量子通信网络（QCN）被视为未来通信技术的支柱，因为它们在安全性，感知能力和计算能力方面具有优势。QCN依赖于Einstein-Podolsky-Rosen（EPR）的创建和分布，这是遥远QCN节点之间的纠缠量子状态[1]。每个EPR对由两个固有相关的光子组成，每个光子都会转移到QCN节点以建立端到端（E2E）纠缠连接。然而，纠缠光子的脆弱性质导致指数损失，随着量子通道（例如光纤）的行驶距离而增加。因此，需要中间量子中继器节点将长距离分为较短的片段，通过对纠缠的光子进行连接以连接遥远的QCN节点[2]。当此类中继器与多个QCN节点共享多个EPR对以创建E2E连接时，它们被称为量子开关（QSS）。
通过量子电路表示具有二元特征的二元分类树
决策树是众所周知的预测模型，常用于数据挖掘和机器学习的广泛应用 [1-3]。一般来说，决策树可以看作是一种流程图结构，可用于查询数据。从根开始，每个内部节点代表对查询数据的测试，每个传出分支代表此测试的可能结果。对于二叉树，测试结果是一个布尔值，因此可以是真也可以是假（即每个内部节点有两个分支）。树的每个叶子都可以与一个决策相关联。因此，从根到叶子的路径意味着一组针对查询数据的决策规则，就像一个顺序决策过程。具体来说，我们考虑二叉分类树，其中叶子的决策决定了数据点对预定义的离散类集的成员资格。从给定数据集推断决策树是一项监督机器学习任务，也称为决策树归纳（或决策树学习）。然而，寻找全局最优解是 NP 难问题 [4, 5]，因此启发式递归算法在实践中更受青睐 [6]。此类算法通常以贪婪的自上而下的方式工作 [7]：从根开始，通过最小化数据不纯度函数来估计每个内部节点的最佳测试。相应地，沿着两个传出分支将数据集分成两个子集。对每个内部节点递归重复此过程，直到停止标准终止树的遍历并产生一个叶子节点，该叶子节点的分类决策基于节点内数据子集中存在的多数类。当所有路径都通向叶子节点时，算法结束。启发式创建的决策树并不能保证全局最优，但可能仍然适合实际用途。在量子计算的背景下，决策树可以被分配到量子机器学习领域 [8]。之前的几篇论文考虑了决策树和量子计算之间的相互作用。在 [9] 中，研究了决策树的遍历速度，并比较了经典方法和量子方法。作者发现两者之间没有优势。[10] 提出了一种启发式算法来诱导量子分类树，其中数据点被编码为量子态，并使用测量来找到最佳分割。然而，部分算法
麦克卢汉论人工智能
麦克卢汉论人工智能 (AI)：他的探索的带注释的猜测 William Kuhns kuhns.bill@gmail.com 这是一部尚未写成的剧本的框架。我在此放弃版权并邀请任何有抱负的剧作家接受它。背景：1934 年英国剑桥的一间学生公寓。有人在一个晚上召集了他在校园里发现的两个最有趣的头脑：加拿大英语学生、现代主义诗歌的传播者、博学多识的赫伯特·马歇尔·麦克卢汉，以及校园里的数学天才阿兰·图灵。这两个人出生的时间相差一岁，他们是 20 世纪迄今为止最大胆、最富想象力的梦想家。当然，当时他们两人都不知道，驱动下个世纪的伟大引擎的发明者会与一位哲学家坐在一起，而这位哲学家的思想将探究该引擎最深层的人类意义和后果。这正是剧作家可以大快朵颐的地方。1934 年，麦克卢汉 23 岁，图灵 22 岁。通过巧妙的舞台设计和服装，他们年长的自我可以出现并互动。60 岁的麦克卢汉将如何回应 38 岁的图灵的断言，即机器不仅能够思考，而且有一天它们的操作将远远超越曾经活过的人的思维？图灵对这位贪婪的诗歌学生的反应是什么？这位学生坚持认为技术的突飞猛进——以及所有科学——深深植根于人文主义的堡垒？当麦克卢汉说“没有什么比我们的技术更人性化”时，图灵是反驳他的通用图灵机无限的思维潜力——还是鼓掌？这是一部我很想看的戏剧。足以让我写它吗？也许。一旦我在胚胎中检测到心跳。现在，我将自己限制在下面的“猜测”中，麦克卢汉对图灵的伟大创意人工智能的看法。首先，介绍一些背景。麦克卢汉编组机 1987 年，我在加拿大国家档案馆阅览室的硬木椅上花了大量时间，仔细阅读马歇尔·麦克卢汉的信件和短篇及未完成的作品。我来寻找传记资料和我可以追踪的他的思想线索，但我收集到的 — — 并且被证明具有无价之宝 — — 是宝石：麦克卢汉坚持要描述的令人震惊和原创洞察力的爆发点，一丝不苟的探测。这些警句宝石频繁出现在他出版的书中。同样，这些珍宝也经常出现在他的 1,400 篇文章、演讲、采访和未完成的项目以及超过 100,000 封信件中。这些珍宝包括：
Xinrun Wang-计算与信息系统学院
[28]。Zhang，Lingxuan Zhao，Haochong Xia，Shuo Sun，Jiaze Sun，Molei Qin，Xinyi Li，Yuqing Zhao，Yilei Zhao，Xinyu Cai，Longtao Zheng，Longtao Zheng，Xinrun Wang，Bo an。金融贸易的多模式基础代理：工具增强，多元化和通才。第30届ACM SIGKDD知识发现与数据会议（KDD）的会议记录，2024年。[27]。Pengdeng Li，Shuxin Li，Chang Yang，Xinrun Wang†，Shuyue Hu，Xiao Huang，Hau Chan，Bo an。可配置的镜像下降：统一决策。第41届国际机器学习会议（ICML）会议录，2024年。[26]。Xinrun Wang ∗，Chang Yang ∗，Shuxin Li，Pengdeng Li，Xiao Huang，Hau Chan和Bo An。增强NASH平衡求解器。第33届国际人工智能会议（IJCAI）的会议记录，2024年。[25]。Pengdeng Li，Shuxin Li，Chang Yang，Xinrun Wang†，Xiao Huang，Hau Chan，Bo an。自适应PSRO：迈向自动基于人群的游戏求解器。第33届国际人工智能会议（IJCAI）的会议记录，2024年。[24]。Longtao Zheng，Rundong Wang，Xinrun Wang†，Bo An†。Synapse：轨迹-AS-exemplar提示，并带有用于计算机控制的内存。2024年国际学习代表会议（ICLR）的会议记录，2024年。[23]。Weihao Tan，Winao Zhang，Shanqi Liu，Longtao Zheng，Xinrun Wang†，Bo An†。真正的知识来自实践：通过强化学习使大型语言模型与具体的环境保持一致。2024年国际学习代表会议（ICLR）的会议记录，2024年。[22]。Shanqi Liu，Dong Xing，Pengjie Gu，Bo An，Yong Liu，Xinrun Wang†。贪婪的顺序执行：使用统一框架解决同质和异质的合作任务。2024年国际学习代表会议（ICLR）会议录，Spotlight，2024。[21]。Pengdeng Li ∗，Shuxin Li ∗，Xinrun Wang†，Jakub Cerny，Youzhi Zhang，Stephen Marcus McAleer，Hau Chan，Bo An。Grasper：追求追求问题的通才追求者。第23届国际自主代理和多代理系统会议（AAMAS）的开发项目，2024年。[20]。molei Qin，Shuo Sun，Winao Zhang，Haochong Xia，Xinrun Wang†，Bo An†。Earnhft：高频交易的有效层次增强学习。第38届AAAI人工智能会议（AAAI）的会议记录，2024年。[19]。Haochong Xia，Shuo Sun，Xinrun Wang†，Bo An†。 市场贡献：通过语义上下文将控制权添加到金融市场数据的生产中。 第38届AAAI人工智能会议（AAAI）的会议记录，2024年。 [18]。 Pengdeng Li，Runsheng Yu，Xinrun Wang†，Bo An。 大规模stackelberg均值游戏的过渡信息增强学习。 第38届AAAI人工智能会议（AAAI）的会议记录，2024年。 [17]。 shuo sun ∗，molei Qin ∗，wentao Zhang，Haochong Xia，Chuqiao Zong，Jie Ying，Yonggang Xie，Lingxuan Zhao，Xinrun Wang wang†，Bo An†。 [16]。Haochong Xia，Shuo Sun，Xinrun Wang†，Bo An†。市场贡献：通过语义上下文将控制权添加到金融市场数据的生产中。第38届AAAI人工智能会议（AAAI）的会议记录，2024年。[18]。Pengdeng Li，Runsheng Yu，Xinrun Wang†，Bo An。大规模stackelberg均值游戏的过渡信息增强学习。第38届AAAI人工智能会议（AAAI）的会议记录，2024年。[17]。shuo sun ∗，molei Qin ∗，wentao Zhang，Haochong Xia，Chuqiao Zong，Jie Ying，Yonggang Xie，Lingxuan Zhao，Xinrun Wang wang†，Bo An†。[16]。商家：一个由强化学习增强的整体定量交易平台。第三十七届神经信息处理系统会议（NEURIPS）数据集和基准曲目，2023年。Pengjie Gu，Xinyu Cai，Dong Xing，Xinrun Wang†，Mengchen Zhao，Bo An。离线RL具有离散代理表示POMDPS中的概括性。第三十七届神经信息处理系统会议（神经），2023年。[15]。Shuo Sun，Xinrun Wang†，Wanqi Xue，Xiaoxuan Lou，bo an†。掌握股票市场，并有效地混合了多元化的交易专家。第29届ACM SIGKDD知识发现与数据会议（KDD）的会议记录，2023年。[14]。Runsheng Yu，Weiyu Chen，Xinrun Wang，James Kwok。通过多目标软改进功能增强元学习。第11届学习代表国际会议（ICLR），2023年。[13]。Pengdeng Li，Xinrun Wang†，Shuxin Li，Hau Chan，Bo an。对均值现场游戏的人口大小的政策优化。第11届学习代表国际会议（ICLR），2023年。[12]。Shuxin Li，Xinrun Wang†，Youzhi Zhang†，Wanqi Xue，Jakub Cerny，Bo an。使用预训练的策略来解决大规模追求逃避游戏。第37届AAAI人工智能会议（AAAI）的会议记录，11586-
算法照亮第1部分的基础知识Tim Roughgarden PDF
本文介绍了由蒂姆·鲁德加登（Tim Roughgarden）在内的作者撰写的与算法游戏理论相关的各种研究论文和书籍的出版历史。出版物涵盖了诸如机理设计，拍卖和路由游戏之类的主题。此外，它还提到了一本书，题为《蒂姆·鲁德加登（Tim Roughgarden）所阐明的算法》，该书是具有基本编程知识的读者的算法介绍。它首先要探索Huffman的编码技术，以提高数据压缩效率。然后，该课程使用Prim和Kruskal的算法以及其他方法（如Union-Find）来研究最小跨越树。此外，它涉及序列对齐，最佳的二进制搜索树，最短边缘长度的最短路径以及几个NP硬问题问题，例如Knapsack问题，影响最大化和旅行推销员问题（TSP）。在整个课程中，还着重于解决复杂的计算问题的算法策略，包括证明NP硬度。**本地搜索原则**讨论了旅行推销员问题（TSP）的Bellman-Karp-Karp动态编程算法。此外，涵盖了用于查找长路径和混合整数编程（MIP）求解器的Alon-Yuster-Yuster-Zwick颜色编码算法。**特定问题算法与魔术盒**令人满意的（SAT）求解器和还重新审视的减少。证明了3个SAT，哈密顿路径，TSP，子集和集合等问题的NP完整性。NP完整性，并探讨了其对解决问题的影响。The main topics are divided into sections: * Section 2: Notation and additional examples + Divide-and-conquer paradigm + Counting inversions in O(n log n) time + Strassen's matrix multiplication algorithm + Closest pair algorithms * Section 3: Master method + Motivation + Formal statement + Examples + Proof of the master method * Section 4: QuickSort + Overview + Partitioning around a pivot element + Choosing a good pivot + Analysis (part 1, part 2, and part 3) + Sorting requires Omega(n log n) comparisons * Section 5: Randomized linear-time selection + Algorithm + Analysis + Deterministic linear-time selection algorithm + Deterministic linear-time selection analysis (part 1 and part 2) * Section 6: Proofs by induction and the correctness of QuickSort The rest of the text is about graph theory, including: * Graphs: basics and representations * Graph search overview * Breadth-first search (BFS) and shortest paths * BFS and undirected connected components * Depth-first search (DFS) * Topological sort * Computing strongly connected components * The structure of the web * Shortest paths and Dijkstra's algorithm The final sections cover data structures, including: * Heaps: operations, applications, and implementation details * Balanced search树：操作，应用和实施详细信息 *搜索树：旋转 *哈希表：操作，应用和实施细节 * Bloom过滤器：基础知识和启发式分析本课程涵盖了图理论和算法设计中的一系列基本主题。**决策，搜索和优化** P！= NP猜想和指数时间假设。还描述了下降时钟拍卖的实施和最终结果。**无线频谱重新调整**涵盖了回购许可证和可行性检查的贪婪启发式方法。**算法设计现场指南**本书以结尾结束，包括视频，奖励幻灯片，讨论论坛，勘误表，测试用例和编程项目的数据集。**编程问题**提出了两个问题：Karatsuba乘法和计数反转。提供了理智检查和测试用例，以及针对反转问题的挑战数据集。此外，还探索了QuickSort算法，并提出了测试用例和挑战。涉及QuickSort的挑战问题，其中100个元素的数组需要使用不同的枢轴策略进行排序：始终将第一个元素，最后一个元素或中位数用作枢轴。应计算每个策略的预期比较数。此外，还存在与线性时间选择算法，强烈连接组件和Dijkstra算法有关的测试用例和挑战。（注意：我以原始语言保留了文本。）期待讨论从顶点1到顶点7、37、59、82、99、115、133、165、188和197的最短路径距离。此外，我们将研究编程问题，例如中间维护问题，2-SUM，贪婪的调度，霍夫曼代码，最小跨越树木和加权独立集。这些测试用例涉及求解KTH中位数，在数组中找到目标值，安排重量和长度的作业，构造最佳前缀无代码，并确定最小跨越树的成本。给定文章文本此处文章讨论了各种编程问题，包括与图形相关的问题，例如路径图的最大重量独立集和旅行推销员问题。它还涉及序列对齐，最佳的二进制搜索树以及最短的路径。这些问题的挑战具有不同的复杂性水平，需要创造性的解决方案才能有效地计算最佳结果。给定文本描述了与图理论和计算复杂性有关的不同问题实例，包括针对各种算法的测试用例和挑战数据集，例如旅行推销员问题（TSP）和通过SAT求解器的图形着色。它还提供了指向外部资源的链接，并参考了一本名为“算法照明”的书，以进行进一步研究。文本包括最佳旅行成本的描述，基于欧几里得距离的边缘成本以及有关这些实例的文件格式的详细信息。由Tim Roughgarden照亮的算法是一部开创性的书籍系列，以引人入胜且易于访问的方式提出了算法的核心思想。它受到了玛丽·沃特（Mary Wootters），阿夫拉汉姆·莱夫（Avraham Leff）和丹尼尔·辛加罗（Daniel Zingaro）等专家的高度赞扬，他们欣赏其独特的教学算法方法。这本书的奇异能力将算法设计与教学设计混合在一起，使其与其他教科书区分开来。Roughgarden对算法和学习的热情使材料与学生相关且令人愉悦。这本书是由Coursera和EDX上的在线课程启发的DIY系列的一部分，其中有四卷可用，包括精装综合版。该系列为学习者提供了足够的机会，可以检查他们的理解，研究示例并在上下文中查看算法，从而使其成为那些起步者的绝佳资源。可以通过各种渠道订购，包括书店，亚马逊和出版商的网站。这本书已被翻译成几种语言，使其在全球读者可以使用。