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重新思考人工智能的监管 - EECS 人员
本文探讨了监管人工智能 (AI) 系统所面临的挑战，并提出了一种适合 AI 新功能的监管模式。与过去的技术不同，使用深度学习等技术构建的 AI 系统无法直接分析、指定或根据法规进行审计。它们的行为是不可预测的，源自训练而非有意设计。然而，将监督委托给专家机构的传统模式不应完全抛弃，这种模式在航空和核电等高风险领域取得了成功。相反，政策制定者必须控制当今不透明模型带来的风险，同时支持对可证明安全的 AI 架构的研究。借鉴 AI 安全文献和过去监管成功的经验，有效的 AI 治理可能需要整合权力、许可制度、强制训练数据和建模披露、系统行为的正式验证以及快速干预的能力。
在部分可观察性下符合道德符合的自主系统
J7 N. Haghtalab，T。Roughgarden，A。Shetty。具有自适应对手的平滑分析。ACM期刊，即将出版。J6 N. Haghtalab，M.O。 Jackson，A.D。Procaccia。 在复杂世界中的信念两极分化：学习理论的观点。 proc。 国家科学院，118（19）E2010144118，2021。 J5 A. Torrico，M。Singh，S。Pokutta，S。Naor，N。Haghtalab，N。Anari。 结构化稳健的supdodular最大化：离线和在线。 通知杂志有关计算的期刊，33（4）：1590–1607，2021。 J4 M. Dud´ık，N。Haghtalab，H。Luo，R.E。 Schapire，V。Syrgkanis和J. Wortman Vaughan。 Oracle效率学习和拍卖设计。 ACM 67（5）：1-57，2020。 J3 M.F. Balcan，N。Haghtalab和C. White。 k-扰动弹性下的中心聚类。 算法上的ACM交易，16（2）：1–30，2020。 J2 A. Blum，J.P。Dickerson，N。Haghtalab，A.D。Procaccia，T。Sandholm和A. Sharma。 无知几乎是幸福：几乎最佳的随机匹配与几个查询。 操作研究，68（1）：16–34，2020。 J1 N. Haghtalab，A。Laszka，A.D。Procaccia，Y。Vorobeychik和Xenofon Koutsoukos。 监视隐形扩散。 知识和信息系统，52（3）：1-29，2017。J6 N. Haghtalab，M.O。Jackson，A.D。Procaccia。 在复杂世界中的信念两极分化：学习理论的观点。 proc。 国家科学院，118（19）E2010144118，2021。 J5 A. Torrico，M。Singh，S。Pokutta，S。Naor，N。Haghtalab，N。Anari。 结构化稳健的supdodular最大化：离线和在线。 通知杂志有关计算的期刊，33（4）：1590–1607，2021。 J4 M. Dud´ık，N。Haghtalab，H。Luo，R.E。 Schapire，V。Syrgkanis和J. Wortman Vaughan。 Oracle效率学习和拍卖设计。 ACM 67（5）：1-57，2020。 J3 M.F. Balcan，N。Haghtalab和C. White。 k-扰动弹性下的中心聚类。 算法上的ACM交易，16（2）：1–30，2020。 J2 A. Blum，J.P。Dickerson，N。Haghtalab，A.D。Procaccia，T。Sandholm和A. Sharma。 无知几乎是幸福：几乎最佳的随机匹配与几个查询。 操作研究，68（1）：16–34，2020。 J1 N. Haghtalab，A。Laszka，A.D。Procaccia，Y。Vorobeychik和Xenofon Koutsoukos。 监视隐形扩散。 知识和信息系统，52（3）：1-29，2017。Jackson，A.D。Procaccia。在复杂世界中的信念两极分化：学习理论的观点。proc。国家科学院，118（19）E2010144118，2021。 J5 A. Torrico，M。Singh，S。Pokutta，S。Naor，N。Haghtalab，N。Anari。 结构化稳健的supdodular最大化：离线和在线。 通知杂志有关计算的期刊，33（4）：1590–1607，2021。 J4 M. Dud´ık，N。Haghtalab，H。Luo，R.E。 Schapire，V。Syrgkanis和J. Wortman Vaughan。 Oracle效率学习和拍卖设计。 ACM 67（5）：1-57，2020。 J3 M.F. Balcan，N。Haghtalab和C. White。 k-扰动弹性下的中心聚类。 算法上的ACM交易，16（2）：1–30，2020。 J2 A. Blum，J.P。Dickerson，N。Haghtalab，A.D。Procaccia，T。Sandholm和A. Sharma。 无知几乎是幸福：几乎最佳的随机匹配与几个查询。 操作研究，68（1）：16–34，2020。 J1 N. Haghtalab，A。Laszka，A.D。Procaccia，Y。Vorobeychik和Xenofon Koutsoukos。 监视隐形扩散。 知识和信息系统，52（3）：1-29，2017。国家科学院，118（19）E2010144118，2021。J5 A. Torrico，M。Singh，S。Pokutta，S。Naor，N。Haghtalab，N。Anari。结构化稳健的supdodular最大化：离线和在线。通知杂志有关计算的期刊，33（4）：1590–1607，2021。J4 M. Dud´ık，N。Haghtalab，H。Luo，R.E。 Schapire，V。Syrgkanis和J. Wortman Vaughan。 Oracle效率学习和拍卖设计。 ACM 67（5）：1-57，2020。 J3 M.F. Balcan，N。Haghtalab和C. White。 k-扰动弹性下的中心聚类。 算法上的ACM交易，16（2）：1–30，2020。 J2 A. Blum，J.P。Dickerson，N。Haghtalab，A.D。Procaccia，T。Sandholm和A. Sharma。 无知几乎是幸福：几乎最佳的随机匹配与几个查询。 操作研究，68（1）：16–34，2020。 J1 N. Haghtalab，A。Laszka，A.D。Procaccia，Y。Vorobeychik和Xenofon Koutsoukos。 监视隐形扩散。 知识和信息系统，52（3）：1-29，2017。J4 M. Dud´ık，N。Haghtalab，H。Luo，R.E。Schapire，V。Syrgkanis和J. Wortman Vaughan。Oracle效率学习和拍卖设计。 ACM 67（5）：1-57，2020。 J3 M.F. Balcan，N。Haghtalab和C. White。 k-扰动弹性下的中心聚类。 算法上的ACM交易，16（2）：1–30，2020。 J2 A. Blum，J.P。Dickerson，N。Haghtalab，A.D。Procaccia，T。Sandholm和A. Sharma。 无知几乎是幸福：几乎最佳的随机匹配与几个查询。 操作研究，68（1）：16–34，2020。 J1 N. Haghtalab，A。Laszka，A.D。Procaccia，Y。Vorobeychik和Xenofon Koutsoukos。 监视隐形扩散。 知识和信息系统，52（3）：1-29，2017。Oracle效率学习和拍卖设计。ACM 67（5）：1-57，2020。J3 M.F. Balcan，N。Haghtalab和C. White。 k-扰动弹性下的中心聚类。 算法上的ACM交易，16（2）：1–30，2020。 J2 A. Blum，J.P。Dickerson，N。Haghtalab，A.D。Procaccia，T。Sandholm和A. Sharma。 无知几乎是幸福：几乎最佳的随机匹配与几个查询。 操作研究，68（1）：16–34，2020。 J1 N. Haghtalab，A。Laszka，A.D。Procaccia，Y。Vorobeychik和Xenofon Koutsoukos。 监视隐形扩散。 知识和信息系统，52（3）：1-29，2017。J3 M.F.Balcan，N。Haghtalab和C. White。k-扰动弹性下的中心聚类。算法上的ACM交易，16（2）：1–30，2020。J2 A. Blum，J.P。Dickerson，N。Haghtalab，A.D。Procaccia，T。Sandholm和A. Sharma。无知几乎是幸福：几乎最佳的随机匹配与几个查询。操作研究，68（1）：16–34，2020。J1 N. Haghtalab，A。Laszka，A.D。Procaccia，Y。Vorobeychik和Xenofon Koutsoukos。监视隐形扩散。知识和信息系统，52（3）：1-29，2017。
艾玛·皮尔森（Emma Pierson） - 人@EECS
𝜎次数均匀分布的时间；然后，大自然从此分布中取出输入。在这里，𝜎是一个参数，在最坏情况和平均病例分析的极端之间进行了插值。至关重要的是，我们的结果适用于自适应对手，这些对手可以基于其在算法的决策中选择输入分布以及以前时间步骤中输入的实现。自适应对手可以在不同的时间步骤中与算法的当前状态在不同的时间步骤中进行非琐事相关。这似乎排除了平滑分析中的标准证明方法。本文提出了一种通用技术，用于证明针对自适应对手的平滑算法保证，实际上将适应性对手的设置减少到更简单的对手的情况下（即，在整个输入分布序列中都提前承诺的对手）。我们将此技术应用于三种不同的问题：
EECS本科手册 - 工程学院
计算机科学家寻求方法和方法，以有效地自动化日常工作，创建和解释新信息，并寻求新的技术来增强人类体验。计算机科学学士学位，通过在信息和计算的理论基础中的扎实研究核心以及在编程语言，软件工程，数据库，操作系统，网络安全和人工智能方面的实用技术中为学生做好准备。计算机科学学位具有灵活性，使学生能够将自己的技能与其他领域的各种跨学科兴趣相结合，例如计算生物学，化学和艺术。计算机科学毕业生在医疗保健，电子商务，能源，物流和零售业的国家公司找到就业。
博士学位和MTECH（研究）计划EEC和Allied ...
重点领域：脑灵感的人工智能；机器学习；信号处理；理论和计算神经科学；细胞，系统和认知神经科学；感觉系统：视觉，言语；高级认知过程：
dapeep的EEC域协议 - 希腊
取消原籍保证，以证明一个日历年内消费的起源应仅在本日历年的4月1日至下一个日历年的3月31日的时间内举行。每年4月1日之后，本年度之前的消费期内不得取消原产地保证。对于位于希腊领域的最终消费者，只有代表他们在电力市场的供应商有权通过其燃料混合物披露他们消耗的能源的起源，并且代表他们取消了原产地的保证。c.3.4残差混合计算的方法遵循AIB发表的基于发行的方法。
生成式人工智能系统 [EECS 598
由于数据中心和云计算构成了现代计算的支柱，我们将首先概述这两者。然后，我们将深入研究生成式人工智能领域的系统，重点关注不同类型的问题。我们的主题将包括：从系统角度了解生成模型的基础知识；GenAI 生命周期的系统，包括预训练、微调/对齐、基础和推理服务系统；等等。我们将介绍顶级会议中的 GenAI 主题，从系统角度看待相关挑战。
EECS 398. 量子信息技术简介 2024 年冬季
描述：二十世纪上半叶量子力学的发展彻底改变了我们对物理世界的认识，并带来了现代技术的空前进步。自 1980 年代以来，量子力学被引入信息处理，为通信、传感和计算带来了新范式。第二次量子浪潮的进展推动了业务的快速增长（目前市值超过 10 亿美元，新兴企业市值超过 17 亿美元）；例如阿里巴巴、亚马逊、IBM、谷歌和微软已经推出了商业量子计算云服务。基于量子的传感、通信、人工智能等新浪潮即将到来。因此，未来几年，QISE 在量子硬件和算法方面的熟练工程师将拥有巨大的市场。
爱尔兰的EECS域协议-Semo
在爱尔兰进行转移立法（S.I.第25条编号2022年第20款）要求公用事业监管委员会（CRU）（以前称为能源监管委员会（“ CER”）），以确保供应商提供有关发给客户的所有账单和促销材料的可靠燃料混合信息。在北爱尔兰，《 1992年电力（NI）命令第11a（9）（c）条，由《天然气和电力（内部市场）法规》第14条（2011年北爱尔兰）修订，要求由公用事业监管机构（UR”）颁发的许可，包括“ UR”的条件，要求符合第3（6条）的条件。
