Deleuze和Guattari所建议的形象异常异常,毫无疑问地响起了强大的回响,并在其书籍中乘以其含义。作为一种代表,它立即表现为著名的黄蜂 - 有机系统的运动。作为一个修辞的例子,这听起来像是德勒兹(Deleuze)用来描述他如何对其他作者的个人解释的奇怪表达的新公式:“我认为自己是从后面带一个作者并给他一个孩子的作者”(在德勒兹(Deleuze)1995年,第6期引用)。作为一个工作方向,它表明放弃了将不同领域划分的区别,以便整体面对思想。哲学文献已经讨论了如何将不同的系统投入沟通中,而艺术家也探索了这些可能性,表现出了不可能的变化。但是,我想在德勒兹语境中讨论的观点从德勒兹的写作中移开,重点关注婚礼概念的创造力和创造的潜力,转向异常的晦涩面。在其最大的恶魔方面,这种畸变涉及德勒兹的整个哲学,这只是婚礼的两个部分之一。换句话说,我想暗示,德勒兹的内在哲学有可能成为Antoinette Rouvroy和Thomas Berns(2013)的新形式的社会控制形式的概念基础。完全误解虚拟和内在的危险越来越近,以及质疑这种特殊异常的婚礼呼吁我们注意的责任。因此,绝对内在的时代一方面,一个异常的婚礼仍然是一个婚礼,因此它涉及我们可以将Deleuze定义为“两个之间”的区域,这是一个不确定性的区域,也许是一个创造力的区域,也许我们可能会发现我们可能会发现Spspinozan Speeds Speeds或Nietzsschesschschschschschschschschschschschschschscheanements。另一方面,它是一个异常的,因此不能将其定义为两个不同和非熟悉系统之间不可分割性的条约;但是,一旦建立了这种非天然纽带,现实中的转变就开始了,抢夺了我们以单一意图认识到两个表演者的可能性。在这里,实际情况与虚拟相结合,将其等同于虚拟现实,可以访问耳机和键盘,社交网络和大数据。
1。简介:“晶格数量的公式。。。”输入Pick的公式,Dedekind总和,Ehrhart多项式和计算复杂性。。。。。。。92 2。预定。Polyhedra的代数。 引入了欧拉的特征和其他重要估值。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 95 3。 在有理多面体中为整数点生成函数。 与每个理性多面体一起,我们将合理的函数联系起来,并证明了劳伦斯 - Khovanskii – Pukhlikov和Brion的定理。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。Polyhedra的代数。引入了欧拉的特征和其他重要估值。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。95 3。在有理多面体中为整数点生成函数。与每个理性多面体一起,我们将合理的函数联系起来,并证明了劳伦斯 - Khovanskii – Pukhlikov和Brion的定理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。100 4。生成功能的复杂性。有理多面体中整数点集的生成函数的生成函数具有“短”(在polyhedron的输入大小中)表示为有理函数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。106 5。晶格点的有效计数。显示了在固定维度中计数整数点的多项式时间算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。110 6。存在“本地公式”。有理多主中的整数点的数量可以表示为多层面部面积的线性组合与系数与系数的线性组合,仅取决于脸部多层的局部结构。。。。。。。。。。。。。。。。115 7。组合Stokes的公式及其应用。a mcmullen的定理被证明,并获得了具有中央对称方面的晶格晶状体和晶格多型的明确公式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。116
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。
Tina Toni 是摩根士丹利固定收益部门的执行董事,她领导伦敦电子利率量化策略团队,负责欧洲政府债券和利率掉期交易柜台的算法系统和模型。这包括算法客户定价、自动对冲、执行和一级交易商债务报价。在 2014 年加入摩根士丹利之前,Tina 是麻省理工学院 (美国波士顿) 生物工程系的博士后研究员,曾在麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室的一个研究小组任职,后来在伦敦帝国理工学院 (英国) 工作,在那里她与辉瑞公司合作研究复杂生物和疾病过程的数学建模和模拟。Tina 获得了伦敦帝国理工学院 (英国) 的贝叶斯统计学博士学位、华威大学 (英国) 的数学硕士学位和卢布尔雅那大学 (斯洛文尼亚) 的数学学士学位。如何注册:
•本课程旨在针对研究生和高级本科生。•课程将快节奏。•联系(alperen.ergur@utsa.edu)如果您有疑问是否有招生。•本课程不会为您提供数据科学家的工作,但是它会使您更加更好。只是不要说出我的话 - 来倾听行业专家,了解该课程如何使您在学术和行业角色中受益。
摘要算法偏见是教育环境中机器学习模型中的主要问题。但是,它尚未在亚洲学习环境中进行彻底研究,并且只有有限的工作才考虑了基于区域(亚国家)背景的算法偏见。作为解决这一差距的一步,本文研究了菲律宾一所大型大学的5,986名学生的人口,并根据学生的区域背景调查了算法偏见。大学在广泛领域的在线课程中使用了画布学习管理系统(LMS)。在三个学期的典范上,我们收集了4870万个学生在画布中活动的日志记录。我们使用这些日志来训练从LMS活动中预测学生成绩的二进制分类模型。表现最佳的模型达到0.75,加权F1得分为0.79。随后,我们根据学生区域检查了偏见的数据。使用三个指标进行评估:AUC,加权F1得分和MADD在所有人口组中均显示出一致的结果。因此,在年级预测中对特定学生群体没有观察到不公平。
●使租赁财产所有者为协调租赁住房价格和供应信息的公司的服务合同,并指定此类安排本身违反《谢尔曼法》; ●禁止在两个或多个租赁财产所有者中协调价格,供应和其他租赁住房信息的实践; ●使两个或多个协调员合并在合并产生明显减少竞争的风险的情况下合并; ●允许单个原告无效任何证据前的仲裁协议或截止前的联合行动豁免,这将阻止其根据本法提起诉讼。
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。
“人工智能会创造宗教吗?”我曾多次被问到这个问题,通常是在我公开介绍我对人工智能和宗教的研究之后,或者在播客期间。我不会试图回答这个问题,因为这超出了人类学的方法范围。在这里,我将探讨网上对这个问题的回答如何告诉我们公众如何看待人工智能、宗教及其关系。然而,网上和其他地方的答案表明了人们对人工智能对宗教影响的共同看法,并与现有的宗教理论相似。当我们讨论宗教理论时,对宗教从何而来的问题大致有两种看法。要么宗教是人为的,从我们的心理和社会过程中产生,有时是故意的,就像“发明的宗教”一样,1 有时不是。或者宗教是神创造的,由超自然力量揭示。后者仍然产生了社会科学研究可以观察到的宗教机构、文化和社会现象。有些有
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,