XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System远远不够
印度未发布可再生能源招标......
印度 2022 年发布的可变可再生能源 (VRE) 招标数量约为 28 吉瓦 (GW)，这远远不够。该国需要每年增加 30-35 吉瓦的新 VRE 容量才能在 2030 年前实现其气候目标，而这需要每年超过 35 吉瓦的招标。解决这一问题的方法之一是让未来的可再生能源招标通过设计创新解决方案和及时完成和交付项目来提高项目可行性。中央政府计划取消风电招标中的反向拍卖，这一模式将解决发电厂对激进竞标的担忧。各州严格执行可再生能源购买义务 (RPO)，对违反规定的人处以重罚，这也将有助于增加招标数量。最后，需要加强支付安全机制，以解决开发商对延迟付款的担忧，尤其是在州级招标中。
遥控飞机和危机升级 - DSpace@MIT
摘要 无人机如何影响升级动态？无人机学术界正在形成的共识强调，当无人机允许决策者避免部署有人驾驶平台的风险时，冲突的发生率会上升，但人们对无人机如何影响冲突升级的理解却远远不够。有限的理论化和实证检验使争论悬而未决。我通过提出一种远程控制克制的逻辑来揭示影响涉及无人机的升级决策的潜在机制：无人机以使用有人驾驶资产时不可能的方式限制升级。为了测试这种逻辑并探索其工具和情感微观基础，我进行了“比较战争游戏”。我让国家安全专业人员沉浸在危机场景中，无论是无人机还是有人驾驶的飞机被击落，情况都不同。我使用调查实验来验证战争游戏的结果。战争游戏揭示了升级的微观基础，突出了现有理论的局限性，并展示了比较战争游戏作为 IR 研究工具的实用性。关键词：新兴技术政治、升级、州际危机、战争游戏、无人机
开放词汇脑电图到文本解码和零样本情绪分类
最先进的脑转文本系统在使用神经网络直接从脑信号解码语言方面取得了巨大成功。然而，目前的方法仅限于小型封闭词汇表，这对于自然交流来说是远远不够的。此外，大多数高性能方法都需要来自侵入式设备的数据（例如 ECoG）。在本文中，我们将问题扩展到开放词汇表脑电图 (EEG) 到文本序列到序列解码和自然阅读任务中的零样本句子情感分类。我们假设人类大脑充当特殊的文本编码器，并提出了一个利用预训练语言模型（例如 BART）的新框架。我们的模型在 EEG 到文本解码中获得了 40.1% 的 BLEU-1 分数，在基于零样本 EEG 的三元情感分类中获得了 55.6% 的 F1 分数，这明显优于监督基线。此外，我们表明，我们提出的模型可以处理来自各种主题和来源的数据，一旦有足够的数据，就显示出高性能开放词汇脑转文本系统的巨大潜力。该代码已在 https://github.com/MikeWangWZHL/EEG-To-Text 上公开供研究使用。
迈向社会群体的计算理论：在 conf 上下文中表示任何和所有社会群体的一组有限的认知原语
目前，我们尚无完善的理论来解释当人类思维表征一个社会群体时，它所表征的是什么。更糟糕的是，许多人认为我们知道。这种错误观念是由当前情况造成的：到目前为止，研究人员一直依靠自己的直觉将社会群体概念与特定研究或模型的结果联系起来。这种对直觉的依赖虽然有必要，但却付出了相当大的代价。冷静来看，现有的社会群体理论要么是 (i) 字面意义上的，但远远不够（比如建立在经济博弈之上的模型），要么是 (ii) 仅仅是隐喻性的（通常是包含或包含隐喻）。直觉填补了明确理论的空白。本文提出了一种计算理论，解释冲突背景下的群体表征的字面含义：它是将代理分配给少数三元交互类型中的特定角色。这种群体的“心理定义”为社会群体的计算理论铺平了道路——因为它提供了一种理论，说明表示和推理群体的信息处理问题究竟是什么。对于心理学家来说，本文提供了一种概念化和研究群体的不同方法，并表明非同义反复的社会群体定义是可能的。对于认知科学家来说，本文提供了一个计算基准，可以以此为标准衡量自然智能和人工智能。
美国国家与束缚在范围内的目标。 ...
*罗德岛不包括对发射器或直接特定监管机构对颁布监管的明确要求，但该立法包括可执行性规定。全国各地的经济气候目标在其可执行性方面有所不同。有些州已通过立法机关通过具体授权设定了法定目标，以实现减少，而另一些州则通过执行行动设定了目标。某些目标具有约束力 - 这既是对发射器或直接监管机构进行排放法规的法规要求，又是对排放规定的规定，而其他人则是无约束力的，并且不包括采用会减少排放的法规的明确指令。例如，纽约2019年的气候领导力和社区保护法指示环境保护部颁布颁布规则和法规，以确保遵守法规中建立的目标。1同时，明尼苏达州于2007年通过了立法，以设定气候目标。2尽管该立法要求制定气候变化行动计划，并指示该州开发一种区域方法来减少温室气体（GHG）排放，但它不再导致任何机构将规定实施确保减少目标的法规。尽管自2007年以来就实施了法定目标，但今天明尼苏达州还远远不够其减少目标。上表详细介绍了对范围内经济温室气体排放量减少目标的约束状态承诺。具有约束力的承诺是指法定减少目标，该目标伴随着一项强制性指令，以制定全面的实施法规以实现必要的减少。请注意，该表仅包括减少经济范围内温室气体排放的承诺 - 不包括特定于部门的承诺。
差异私有随机凸的速度更快...
保留培训数据的隐私已成为一个重要的考虑因素，现在对于机器学习算法来说是一项艰巨的任务。要解决隐私问题，依从于密码学的差异隐私（DP）（Dwork等，2006）是一个强大的数学保存计划。它允许进行丰富的统计和机器学习分析，现在正成为私人数据分析的事实上的符号。保证差异隐私的方法已被广泛研究，最近在行业中采用（Tang等，2017； Ding等，2017）。作为机器学习和差异隐私社区中最重要的问题之一，在过去的十年中，DP模型中的经验风险最小化问题（即DP-erm）在（Chaudhuri等人，2011年）开始，已经在过去的十年中进行了很好的研究，例如（Bassily等，2014; Bassily等，2014; Wang et ant; Jin，2016年，Kifer等人，2017年，Wang等人，2018a，2019b；dp-dp-erm，其人口（或预期）版本，即私人的固定式凸优化（DP-SCO），近年来从（Bassily等，2014）开始受到很多关注。特定于（Bassily等，2019）首先提供了DP-SCO的最佳速率，具有（ϵ，δ）-DP的一般凸损耗函数，这与DP-MERM中最佳速率不同。后来（Feldman等，2020）通过提供一般性定位技术，将此问题扩展到强烈凸出和（或）非平滑案例。此外，如果损耗函数平滑，它们的方法具有线性时间复杂性。对于非平滑损失函数，（Kulkarni等，2021）最近提出了一种仅需要亚限级梯度复杂性的新方法。虽然已经有大量有关DP-SCO的研究，但问题仍然远远不够知名度。一个关键的观察结果是，所有以前的作品仅着眼于损失函数是一般凸或强凸的情况。但是，还有许多问题甚至比强凸功能强，或者落在凸功能和强烈凸功能之间。在非私人对应物中，各种研究试图通过对损失函数施加其他假设来获得更快的速度。并且已经表明，实现比一般凸损失函数速率快的速率确实可以（Yang等，2018; Koren and Levy，2015; van Erven等，2015），或者甚至可以达到与强凸的强劲速率相同的速率，即使函数也不强劲，karimi et al al an al al an al al and act al and act al and act an al al an al an al an al al an al al an al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al a al al a al al act 201 v exe et a al and lie et as act 2010 8。 Al。，2017）。以此为动机，我们的问题是，对于具有特殊类别的人口风险功能的DP-SCO问题，是否有可能比一般凸的最佳人口和（或（或）强烈凸出案例的最佳人口风险率更快？在本文中，我们通过研究一些类别的人口风险功能来提供有效的答案。尤其是，我们将主要关注种群风险功能满足Tysbakov噪声条件（TNC）1的情况，其中包括强烈凸功能，SVM，SVM，ℓ1频繁的随机性优化和线性回归为特殊情况