摘要:可见波长超大规模集成 (VLSI) 光子电路有可能在量子信息和传感技术中发挥重要作用。可扩展、高速、低损耗的光子网格电路的实现取决于可靠且精心设计的可见光子元件。本文我们报告了一种基于压电驱动机械悬臂的低压光学移相器,该移相器是在 CMOS 兼容的 200 毫米晶圆可见光子平台上制造的。我们展示了差分操作中 6 V π -cm 的线性相位和幅度调制、-1.5 dB 至 -2 dB 的插入损耗以及 700 nm - 780 nm 范围内高达 40 dB 的对比度。通过调整选定的悬臂参数,我们演示了一个低位移和一个高位移装置,两者均表现出从直流到峰值机械共振的几乎平坦的频率响应,分别在 23 MHz 和 6.8 MHz,通过共振增强 Q~40,进一步将工作电压降低至 0.15 V π -cm。
基思·G·麦克唐纳少将 (Maj. Gen. Keith G. MacDonald) 是空军国民警卫队战备中心的指挥官,该中心位于马里兰州安德鲁斯联合基地。他领导着空军指挥部 1,200 多名飞行员,制定计划、政策、方案并执行空军国民警卫队每年 120 亿美元的拨款,使遍布 50 个州、哥伦比亚特区、波多黎各、关岛和维尔京群岛的 90 个联队和 175 个地理上分散的单位的 108,100 名军事和文职人员做好任务准备。麦克唐纳将军是空军国民警卫队主任的主要顾问,负责实地资源配置、规划和执行。麦克唐纳将军于 1991 年以优异成绩毕业于俄亥俄州迈阿密大学预备役军官训练团项目而被任命。1993 年,他以优异成绩完成了本科飞行员培训,之后驾驶 A-10 Thunderbolt II 飞机服役九年。麦克唐纳将军于 2001 年加入空军国民警卫队,在那里,他驾驶 A-10 担任战斗搜救飞行员教练。他被派往美国中央司令部联合作战中心,还曾在伊拉克行动和持久自由行动中执行过战斗任务。麦克唐纳将军曾担任过各种作战和参谋职务。在此之前,他曾担任空军国民警卫队作战部主任、国民警卫队局 A3/10。他曾担任哥伦比亚特区空军国民警卫队第 113 联队指挥官,并担任国防部长办公室国土防御和美洲安全事务高级政策发展分析师。他还曾担任空军国民警卫队战备中心副指挥官和马里兰州 JB Andrews 第 201 任务支援中队指挥官。MacDonald 将军是一名指挥飞行员,拥有超过 2,900 小时的飞行经验,其中包括 150 小时的战斗经验。2019 年国家安全研究管理课程,雪城大学,纽约州雪城 2020 年企业领导力研讨会,北卡罗来纳大学凯南-弗拉格勒商学院,北卡罗来纳州教堂山 2021 年联合将官作战课程 (JFOWC),空军大学勒梅中心,阿拉巴马州麦克斯韦空军基地 2021 年高级领导者入门课程 (SLOC),马里兰州安德鲁斯联合基地教育经历 1991 年,俄亥俄州迈阿密大学,金融学理学士,俄亥俄州牛津 1998 年,阿拉巴马州麦克斯韦空军基地 (AFB) 中队军官学校 1998 年,新墨西哥州柯特兰空军基地,美国空军飞机事故调查课程 2004 年,阿拉巴马州麦克斯韦空军基地,空军指挥参谋学院,函授学习 2009 年,阿拉巴马州麦克斯韦空军基地,空军战争学院,函授学习 2011 年,科罗拉多州彼得森空军基地,联合特遣部队指挥官课程 2012 年,罗德岛州纽波特,海军战争学院,国家安全与战略研究文学硕士 2014 年,乔治华盛顿大学埃利奥特学院,国家安全高级经理课程,华盛顿特区 2014 年,德克萨斯州谢泼德空军基地,飞机维修官加速课程 2018 年,哈佛大学,国土安全将军和旗舰军官执行研讨会,马萨诸塞州剑桥
基思·G·麦克唐纳少将是马里兰州安德鲁斯联合基地空军国民警卫队战备中心的指挥官。他领导着空军总局 1,200 多名飞行员,制定计划、政策、方案并执行空军国民警卫队每年 120 亿美元的拨款,使遍布 50 个州、哥伦比亚特区、波多黎各、关岛和维尔京群岛的 90 个联队和 175 个地理上分散的单位的 108,100 名军事和文职人员做好任务准备。麦克唐纳将军是空军国民警卫队局局长的主要顾问,负责实地资源配置、规划和执行。麦克唐纳将军于 1991 年以优异成绩毕业于俄亥俄州迈阿密大学预备役军官训练团项目并被任命。他在 1993 年以优异成绩完成了本科飞行员培训,之后驾驶 A-10 Thunderbolt II 飞机服役九年。麦克唐纳将军于 2001 年加入空军国民警卫队,在那里他驾驶 A-10 担任战斗搜救飞行员教练。他被派往美国中央司令部联合作战中心,并参加过伊拉克行动和持久自由行动。麦克唐纳将军曾担任过各种作战和参谋职务。在此之前,他曾担任国民警卫队局 A3/10 空军国民警卫队作战主任。他曾担任哥伦比亚特区空军国民警卫队第 113 联队指挥官,并担任国防部长办公室国土防御和美洲安全事务高级政策发展分析师。他还曾担任空军国民警卫队战备中心副指挥官和马里兰州 JB Andrews 第 201 任务支援中队指挥官。麦克唐纳将军是一名指挥飞行员,拥有超过 2,900 小时的飞行经验,其中包括 150 小时的战斗经验。教育背景 1991 年俄亥俄州迈阿密大学,金融学理学士,俄亥俄州牛津 1998 年阿拉巴马州麦克斯韦空军基地 (AFB) 中队军官学校 1998 年新墨西哥州柯特兰空军基地美国空军飞机事故调查课程 2004 年阿拉巴马州麦克斯韦空军基地空军指挥参谋学院,函授学习 2009 年阿拉巴马州麦克斯韦空军基地航空战争学院,函授学习 2011 年科罗拉多州彼得森空军基地联合特遣部队指挥官课程 2012 年罗德岛州纽波特海军战争学院,国家安全与战略研究文学硕士 2014 年华盛顿特区乔治华盛顿大学埃利奥特学院国家安全高级经理课程 2014 年德克萨斯州谢泼德空军基地加速飞机维修官课程 2018 年马萨诸塞州剑桥哈佛大学国土安全将军和旗舰军官执行研讨会 2019 年纽约州雪城大学国家安全研究管理课程2020 年企业领导力研讨会,北卡罗来纳大学凯南-弗拉格勒商学院,北卡罗来纳州教堂山 2021 年联合将官作战课程 (JFOWC),空军大学勒梅中心,阿拉巴马州麦克斯韦空军基地2021 年高级领导者入职培训课程 (SLOC),马里兰州安德鲁斯联合基地
执行摘要 1 我于 2022 年 6 月被东萨福克议会任命对 Rushmere St Andrew 社区发展计划进行独立审查。2 审查以书面陈述的方式进行。我于 2022 年 7 月 4 日参观了社区计划区。3 该计划包括一系列政策,旨在推动社区地区的积极和可持续发展。非常明确地注重保护当地特色。该计划已成功确定了一系列问题,可以为已通过的当地计划提供的战略背景增加价值。它已快速制作完成。4 该计划得到了社区支持和参与的支持。显然,社区的所有阶层都积极参与了其准备工作。5 根据本报告中列出的一系列建议的修改,我得出结论,Rushmere St Andrew 社区计划符合所有必要的法律要求,应进行全民公投。6 我建议在社区区域内举行全民公投。Andrew Ashcroft 独立审查员 2022 年 8 月 22 日
近年来,人工智能 (AI) 已广泛应用于一系列跨学科任务,在蛋白质折叠 (Jumper 等人 2021)、游戏 (Silver 等人 2018) 和文本生成 (Brown 等人 2020) 方面取得了成功,成为大众媒体的头条新闻。人工智能还可能在刑事司法系统中承担一些任务,这是学者和从业者激烈争论的话题。美国法院使用 COMPAS 算法计算再犯风险的做法在著名的 Loomis v. Wisconsin 案 (Loomis v. Wisconsin 881 NW2d 749 (Wis. 2016)) 中受到了质疑,法院驳回了对 COMPAS 支持的决定的上诉,但也警告了使用此类算法的风险及其透明度。后来,ProPublica 发表了一项研究,表明该算法存在偏见
被告教区议会回应东萨福克区议会区议会对段落和政策提出了大量详细意见。我们知道审查员需要确保该计划及其可能做出的任何建议的修订都需要满足基本条件。因此,审查员将决定是否需要对政策进行修订以满足基本条件。但是,我们认为区议会建议的所有政策修订并非都是该计划满足基本条件所必需的。区议会对政策地图的准确性表示担忧。但是,我们会指出该地区其他已制定的社区计划,例如布雷德菲尔德,其中使用不太详细的地图来识别指定,并且没有引起区议会的任何意见。因此,我们确信社区计划中的地图符合目的。英格兰历史遗产没有更多补充伊普斯维奇学校(博耶规划)这是一个冗长的陈述,教区议会限制了对政策问题的评论。政策 RSA1 — 规划战略 从陈述中无法明确请求是否是将对地方规划政策 SCLP12.22 的引用添加到政策 RSA1 和/或单独的政策参考框中。无论如何,无需为了满足基本条件而进行此项修改。政策 RSA3 - 保护景观特征和重要景观 陈述表明,该政策“不应只关注‘重要景观’,而应反映社区规划区域的景观特征。”该政策的标准 i. 就是这么做的。政策 RSA5 — 沉降差距 教区议会认为,该政策符合基本条件,并且确实符合政策 SCLP12.22。对沉降差距的考虑和对运动场地开发的考虑是两个不同的问题。与运动场地相关的开发,例如俱乐部会所、更衣设施和观众设施或停车场,会削弱沉降差距的有效性,政策 RSA5 解决了如何考虑此类提案。政策 RSA9 – 设计考虑 无评论 政策 RSA10 – 教区服务和设施提案 没有必要在政策 RSA10 中包含对政策 SCLP12.22 的引用。政策 RSA11 – 开放空间、体育和娱乐设施
摘要 在这项工作中,作者开发了一个数据驱动的同类分组系统,该系统使用人工智能 (AI) 工具来捕捉市场感知,进而将公司按不同粒度分组。此外,他们还开发了一种连续的公司间相似性度量;使用此度量将公司分组为集群并构建对冲投资组合。在同类分组中,分组在同一集群中的公司具有很强的同质风险和回报状况,而不同集群中的公司则具有不同的风险敞口。作者对这些集群进行了广泛的评估,发现按他们的方法分组的公司比按标准行业分类系统分组的公司具有更高的样本外回报相关性,但稳定性和可解释性较低。作者还开发了一个交互式可视化系统,用于识别基于人工智能的集群和类似的公司。
模型的可解释性一直是一个争论话题。一些研究指出,可解释性是不必要的,一些“白盒”模型,如回归模型或决策树,本质上是可解释的。本文对具有高度相关特征的多元回归模型进行分析,以说明模型在处理复杂数据时可解释性如何失效。在这种情况下,信任模型解释可能会有问题。Shapley 净效应技术有助于确定特征的边际贡献,可用于提高模型的可解释性并揭示有关预测的更多信息。该研究得出的结论是,在所有情况下,包括简单模型甚至更明显的情况,可解释性都是避免得出有偏见和错误结论的必要条件。
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