累积规则63积极投资113-14情感信任161-2基于代理的理论73-4不可抗拒的概率93、94、97、106–106-8算法勾结209算法决策157、160、160、160、160、168 91–3、96、97、103–5先验概率5箭头,肯尼斯80人工子智能(AGI)111,111,130人工智能(AI)相关的人类元素241特征241欧洲委员会210-12欧盟委员会210-12 243 242金融机构242金融机构的进化206-10挑战208-9 selling 207 - 9 selling 207 - 8 selling 207 - 8 - 8竞赛213–14伦理212–13解释性213隐私213风险管理银行'AI应用程序243-4未来任务248声誉关键风险指标246-7声誉风险245-6社交媒体媒体风险成分247–8
我们研究统计亚组公平性审核分类的问题。Kearns等。 [20]表明,审核组合子组的公平性与不可知论的学习一样困难。 基本上所有关于纠正歧视子组的统计量度的工作都假定了该问题的甲骨文,尽管没有有效的算法已知。 如果我们假设数据分布是高斯,甚至仅仅是对数 - concave,则最近的工作线发现了半个空格的有效的不可知论学习算法。 不幸的是,Kearns等人的减少。 是根据弱的,distribution free-freem学习而提出的,因此没有建立对诸如对数 - concave分布之类的家庭的联系。 在这项工作中,我们在审核高斯分布方面给出积极和负面的结果:在积极方面,我们提出了一种替代方法来利用这些进步的不可知论学习,从而获得了第一个多项式时间近似方案(PTA),以审核非审计的非整合统计学概念,我们显示出均超过统计学的特征:高斯。 在负面,我们在加密假设下,没有多项式时间算法可以保证一般半空间亚组的任何非平凡的审计,即使在高斯特征分布下也可以保证。Kearns等。[20]表明,审核组合子组的公平性与不可知论的学习一样困难。基本上所有关于纠正歧视子组的统计量度的工作都假定了该问题的甲骨文,尽管没有有效的算法已知。如果我们假设数据分布是高斯,甚至仅仅是对数 - concave,则最近的工作线发现了半个空格的有效的不可知论学习算法。不幸的是,Kearns等人的减少。是根据弱的,distribution free-freem学习而提出的,因此没有建立对诸如对数 - concave分布之类的家庭的联系。在这项工作中,我们在审核高斯分布方面给出积极和负面的结果:在积极方面,我们提出了一种替代方法来利用这些进步的不可知论学习,从而获得了第一个多项式时间近似方案(PTA),以审核非审计的非整合统计学概念,我们显示出均超过统计学的特征:高斯。在负面,我们在加密假设下,没有多项式时间算法可以保证一般半空间亚组的任何非平凡的审计,即使在高斯特征分布下也可以保证。
to tensordict,我们创建了一个对特定数据签名不可知的系统,还可以直接替换与他人的组件来测试不同的想法。➔它也使我们的代码大大
• 促进发展和竞争力 • 包容性——数字、社会、金融 • 可及性——提供多维工具 • 安全和保障——保护基本权利 • 适合目的——“适应”而非“采用” • 技术不可知论
开源 EDA 工具在封闭的 PDK 上同样有效 ◼ 这些工具实际上与工艺技术(或设计)无关 ◼ 访问技术文件使得流程的调整成为可能
•其分子具有相同的特性,无论生产方法如何•安全标准和法规是色盲和技术不可知的•分裂,因此通过颜色编码来歧视生产途径是错误的方法•脱碳是关键词!
• 虽然本课程本质上为基础性且与模拟工具无关,但了解 Ansys 复合模拟工具的广泛组合可以帮助您掌握这些基础知识并将其应用于模拟。