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模型 - 敏捷的元学习者用于估计
在许多学科（例如个性化医学）中，随着时间的推移估算异质治疗效果（HTE）至关重要。现有的此任务的作品主要集中在基于模型的学习者上，这些学习者适应了特定的机器学习模型和调整机制。相比之下，模型不足的学习者（所谓的元学习者）在很大程度上没有探索。在我们的论文中，我们提出了几个元学习者，这些学习者可以与型号不合时宜，因此可以与任意机器学习模型（例如变形金刚）结合使用，以随着时间的推移估算HTES。然后，我们提供了一项全面的理论分析，该分析表征了不同的学习者，并使我们能够洞悉特定的学习者何时更可取。此外，我们提出了一种新颖的IVW-DR-LEARNER，即（i）使用双重稳健（DR）和正交损失； （ii）利用我们得出的逆变量权重（IVW），这些权重稳定了DR-als。由于DR-loss中的反质量反应产物，我们的IVW减小极端轨迹，导致估计方差较低。我们的IVW-DR-LEARNER在我们的实验中取得了卓越的性能，尤其是在重叠率较低和长期视野的方案中。
估计
本报告的目的是提供对加拿大基金电影和电视内容的年度总排放的初步理解。这份合作报告由加拿大电视台（Telefilm）（Telefilm）委托，作为其在2021 - 2023年生态责任行动计划的第一阶段的一部分，旨在提高人们对加拿大电影和电视行业可持续性的认识。1本报告通过提供适用于加拿大行业生产方法的独特发现和见解来实现这一目的。在2022年春季至2023年春季之间，共有22种自愿参加的作品，并在培训后提供了生产活动信息以计算其碳足迹。基于CMPA的2022年概况报告2，这些作品通常代表整个加拿大内容创建，涵盖了各种预算规模，区域，流派和格式。足迹结果被汇总，以提供有关高排放活动的见解，并使用Profile 2022中的生产量来推算，以估算整个加拿大电影和电视行业的排放。排放量平均每小时28 T CO 2 E 3 Co 2 E 3，相当于8.6乘乘用车的年度排放，或6.6 Home 4的能源使用4（图1）。旅行和运输被发现是加拿大制作的最高排放来源（58％），这主要是由于使用了汽油动力的车辆。公路运输尤其对平均产量的占地面积做出了更大的贡献。旅行和运输仍然是最大的排放来源，无论预算，类型，地区或格式如何，因此强调运输是加拿大生产减少排放的关键焦点。材料的消耗是加拿大制作的第二大排放来源，占23％，食物和纺织品是主要贡献者。与其他流派相比，小说含量的产生每小时的排放量明显更高。与其他格式相比，在位置和工作室中的脚本化内容拍摄具有更高的排放量。对故事片上排放强度的分析显示，总排放与预算之间存在正相关关系，尤其是随着预算的增加，总排放量也增加了。数据显示，每100,000美元的排放量为2 t co 2 e，并与可持续生产联盟指出的估计排放量保持一致。5的结果表明，主要问题不是预算更高，而是如何在低碳密集型产品和服务上花钱。
AI 评估与分类 10x
这些照片会实时审核，AI 估算会根据保险公司的标准预测维修成本。高精度是基于数百万张真实车祸图像的数据。就像经验丰富的人类评估师一样，AI 估算会智能地解读它所看到的内容。
估计国际边界的可读性
社会科学的研究人员对越来越多的机构的后果感兴趣。可能在国家之间进行协商的机构可能会在微观上产生后果，因为当地人口调整了他们的期望，甚至最终甚至最终将其行为考虑到机构规则。然而，大尺度的细粒分析测试了该机构本地机构的复杂证据很少见。本文侧重于关键机构：国际边界。使用计算机视觉技术，我们表明可以产生特定地理，验证和可复制的方式来表征边界的透明度，这意味着我们意味着能够视觉检测物理空间中国际边界的存在。我们开发和比较了计算机视觉技术，以自动估计来自世界上每个边界的627,656个图像瓷砖的可读性得分。我们评估了统计和数据驱动的计算机视觉方法，发现在一小部分人类判断的一小部分审计的视觉识别模型中，我们能够在全球范围内产生与人类可读性概念良好相符的局部知名度得分。最后，我们将这些分数解释为国家边界取向的有用近似，这一概念以前的文献用来捕获国家在边境地区进行的可见投资，以维持管辖权的领土。我们使用人类判断和五个法令验证指标来验证我们的测量策略。
评估放松汽车管制的价值...
平均而言，市场通过将销售从燃油效率较低的车型转移到燃油效率较高的车型并提高每种车型的燃油效率，来遵守更严格的 GHG 标准。合规性可以用等量图（图 3）表示，该图表示只有两种新车的程式化市场。横轴测量销售的高排放汽车数量，纵轴测量销售的低排放汽车数量。沿着从原点开始的一条射线，市场实现了相同的平均排放量和燃油经济性性能，例如 40 mpg，因为这两种类型的车辆以相同的比例出售。因此，40 mpg 的 GHG/CAFE 标准要求市场销售沿着或高于相应射线。收紧 GHG 标准要求市场转向代表更少排放量（更高燃油效率）的更陡峭的射线。
估算户外活动的经济贡献...
税费 骑自行车 45,969 $2,026,003 $3,293,574 $6,104,078 $238,904 $439,190 露营 104,960 $4,792,832 $7,732,291 $14,033,823 $547,264 $1,036,561 钓鱼 8,215 $352,166 $559,091 $1,043,934 $34,670 $75,508 狩猎 13,335 $649,986 $1,089,225 $2,125,611 $63,624 $140,936 骑摩托车 26,540 $1,281,236 $2,097,289 $3,939,614 $147,413 $278,140 越野运动 20,085 $1,008,059 $1,609,717 $2,962,860 $111,136 $217,443 雪上运动 41,939 $1,895,227 $2,969,011 $5,260,280 $207,582 $407,016 越野运动 114,708 $5,134,663 $8,356,810 $15,205,278 $612,201 $1,114,204 水上运动 53,747 $2,481,386 $3,933,297 $7,142,105 $277,006 $534,378 野生动物观赏 8,030 $372,777 $576,767 $1,042,109 $37,682 $79,709 总计 437,527 $19,994,335 $32,217,072 $58,859,691 $2,277,480 $4,323,086 * 所有美元数字均以千美元（$000）为单位。
估计生成-AI的环境影响
由于数字服务越来越多地被部署和使用，因此信息和通信技术（ICT）的环境影响是一个问题。人工智能正在推动这种增长的某些增长，但其环境成本几乎没有研究。大规模生成模型（例如Chatgpt）的最新趋势特别引起了人们的注意，因为他们的培训需要大量使用大量的专业计算资源。这些模型的推断可以在网络上作为服务访问，并将其进一步动员最终用户终端，网络和数据中心。因此，这些服务有助于全球变暖，加重金属稀缺性并增加能源消耗。这项工作提出了一种基于LCA的方法，以考虑生成AI服务的环境影响的多标准评估，考虑到培训模型所需的所有资源的体现和使用成本，从中推断出来并在线托管它们。我们以稳定的扩散作为服务来说明我们的方法，这是一种可在线访问的开源文本对图像生成的深度学习模型。此用例基于对稳定扩散训练和推理能量消耗的实验观察。通过敏感性分析，探索了估计用法强度对影响源的影响的各种情况。