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更快、更高、更道德：人类增强与基督教
摘要：本文的三位作者探讨了道德提升、伦理和基督教的交集。特罗森回顾了道德提升的意义和潜力，并考虑了一些风险和局限性。特罗森从基督教神学的角度提出了三个广泛的伦理问题，三位作者都对此表示认同：人性、选择和社会正义的意义。特罗森的结论是，尊重人类尊严和社会正义需要拒绝将道德提升简化为纯粹的生化观点。巴特雷随后认为，生物医学道德提升 (BME) 只是一系列改善人类道德的尝试之一，可以与新亚里士多德美德伦理等其他努力相提并论。他认为，BME 不可能同时比道德教育更可靠，也不会对人类自由造成更多限制。他最后指出，由于基督教的殉道和彻底的自我否定观念，BME 与托马斯主义美德之间的紧张关系更加强烈。最后，麦昆认为，基督教强调共同利益和社会正义是人类繁荣的必要条件。在 Trothen 和 Buttrey 建立的基础之上，麦昆坚持认为，准确的认知知识是做出良好良知决定的必要条件，但她强调，正确的人类行为也需要意志的发挥，而意志可能会受到人工智能、自动化以及生物医学技术 (BME) 的破坏。她最后鼓励在有关人工智能和生物医学增强的辩论中进一步关注人类能动性、人类自由和智慧的真正本质。作者得出结论，如果生物医学技术 (BME) 在医学上是安全的，那么在神学上可能是合理的，并且有助于补充道德的提高。
更快地提供更多疫苗
五泉事业所秉承着从前电化生研传承下来的“尊重生命的尊严，保护人们的健康，继续成为值得社会信赖的企业”的方针，制定了环境方针，旨在从设计到原材料采购、废弃，在产品整个生命周期中减少环境负担，与社区共存。在此背景下，五泉事业所近年来特别重视减少废弃物，正在应对诸如每年使用约700吨的鸡蛋的回收利用以及减少泡沫塑料等包装材料的体积等挑战。在流感疫苗的生产过程中，大量使用鸡蛋。以前，鸡蛋会被焚烧，但由于鸡蛋中含有大量的油和蛋壳，因此制定了将其作为燃料回收的计划。同时，水泥厂近江工厂的回收业务也计划将其用作燃料或原料。 2020 财年，工厂运送了 700 吨鸡蛋。使用鸡蛋作为燃料，理论上可以减少约 800 吨二氧化碳。但是，由于鸡蛋易腐烂，管理起来很困难。2021 财年仅运输了 370 吨，但这项回收工作将继续进行，并调整了各工厂之间的运输时间表。
更快的基于区域的热点检测
摘要 —随着电路特征尺寸的不断缩小，热点检测已成为现代可制造性设计流程中更具挑战性的问题。发达的深度学习技术最近显示出其在热点检测任务上的优势。然而，现有的热点检测器每次只能处理来自一个小的布局片段的缺陷检测，因此在处理大型全芯片布局时可能非常耗时。在本文中，我们开发了一个新的端到端框架，可以一次检测大区域中的多个热点，并保证更好的热点检测性能。我们设计了一个联合自动编码器和初始模块以有效地提取特征。设计了一个两阶段分类和回归框架来检测具有逐步精确定位的热点，这提供了有希望的性能改进。实验结果表明，我们的框架比现有方法具有显着的速度提高，准确率更高，误报更少。
用于二次二进制优化的更快的量子和经典 SDP 近似
这一问题自然出现在各个科学学科的许多应用中，例如图像压缩 [ 52 ]、潜在语义索引 [ 36 ]、社区检测 [ 48 ]、相关性聚类 [ 17 , 46 ] 和结构化主成分分析，例如参见 [ 38 , 37 ] 及其参考文献。从数学上讲，MaxQP s ( 1 ) 与计算矩阵的 ∞→ 1 范数密切相关。反过来，该范数与割范数密切相关（将 x ∈ {± 1 } n 替换为 x ∈ { 0 , 1 } n ），因为这两个范数之间的差只能为一个常数因子。这些范数是理论计算机科学中的一个重要概念 [ 24 , 3 , 2 ]，因为诸如识别图中最大割（ MaxCut ）之类的问题可以自然地表述为这些范数的实例。这种联系凸显了在最坏的情况下，（1）式的最优解是 NP 难计算的
更快的3彩色图形 - 滴
n log n）。在多项式时间内是否可以解决该问题仍然是算法图理论领域的一个众所周知的开放问题。在本文中，我们提出了一种算法，该算法在时间2 o（n 1/3 log 2 n）中求解n-vertex直径-2图中的3-着色。这是对Mertzios和Spirakis算法的第一个改进，即在一般情况下，即没有对实例图进行任何进一步的限制。除了标准分支并将问题减少到2-SAT的实例外，我们算法的关键构建块是关于3色直径-2图的组合观察，使用概率参数证明了这一点。作为侧面结果，我们表明可以在时间2 o（（n log n）2 /3）中求解3-颜色。我们还将算法推广到从小直径图到周期中找到同态同态的问题。
使用ONS评估经济速度更快
除了对公共卫生的损害和人类生命的巨大损害外，Covid-19的大流行还震惊了几乎每个国家的经济结构。影响（而且在许多情况下）大于2007/2008经济危机。但是，由于政策制定者的反应，对财务状况的影响持续了很长时间。然而，学术研究人员和行业从业人员目前正在辩论大流行期间如何进行经济预测以及从这种外源经济冲击中学到的教训。特别是Foroni等。（2020）使用美国数据利用金融危机和大流行期间经济衰退之间的相似性。采用混合频率模型（MIDAS和UMIDAS）表明，在流行期间调整与现金危机期间和预测错误的数量相似的量和预测似乎会产生改善的结果。Huber等。 （2020）专注于欧元区国家，通过合并回归树来开发非线性的混合频率VAR框架，并利用它们建模异常值并将信号从噪声中解散的能力。 他们发现相对于线性混合频率VAR基准测试的现象性能的改进。 最近，Goulet Colombe等人。 （2021）专注于线性和非线性机器学习方法，并研究了经济预测的收益，在某些情况下，与简单的AR基准相比，结果导致了40-50％的结果。 但是，这只是方法和建模的问题吗？Huber等。（2020）专注于欧元区国家，通过合并回归树来开发非线性的混合频率VAR框架，并利用它们建模异常值并将信号从噪声中解散的能力。他们发现相对于线性混合频率VAR基准测试的现象性能的改进。最近，Goulet Colombe等人。（2021）专注于线性和非线性机器学习方法，并研究了经济预测的收益，在某些情况下，与简单的AR基准相比，结果导致了40-50％的结果。但是，这只是方法和建模的问题吗？上述研究将焦点放在了方法论方面，并讨论了获取模型的新方法，这些模型可以部分改善给定的基准模型，并在经济不确定性增加时帮助研究人员。我们是否应该将所有研究力量投资于大流行期间应该（或可以）使用的方法论？上述问题激发了我们与文献中持续的辩论保持距离，从复杂的方法论中退后一步，并重新考虑任何建模中最重要的成分，即数据。如果适当的数据集
更快，更快地 - 亚马逊可持续性
亚马逊试图成为地球上最以客户为中心的公司，地球上最好的雇主，也是地球最安全的工作场所。我们是由四个原则指导的热情建筑商：客户的痴迷，而不是竞争者的重点，对发明的热情，对卓越运营的承诺和长期思考。在我们的每个细分市场中，我们为我们的主要客户集提供了服务，包括消费者，卖方，开发商，企业和内容创建者。此外，我们还通过赞助广告，展示和视频广告等计划向卖方，供应商，出版商，作者和其他人提供服务，例如卖方，供应商，出版商，作者和其他服务。我们将运营组织为三个部分：北美，国际和亚马逊网络服务（AWS）。我们设计商店，以使我们和数十个产品类别的第三方出售数亿种独特的产品。客户通过我们的网站，移动应用程序，Alexa，设备，流媒体和物理访问我们的商店访问我们的产品。我们还制造和出售电子设备，包括Kindle，Fire Tablet，Fire TV，Echo，Ring Home Security Products和其他设备，并开发和生产媒体内容。此外，我们还提供Amazon Prime，这是一个会员计划，其中包括无限的免费送货和其他福利。我们履行客户订单
建造清洁剂更快的最终报告
3月31日，拜登总统宣布了“美国就业计划”，作为他建立更好议程的一部分，以完成两个重要的任务：（1）将国家经济脱碳，以应对气候变化和能源过渡的挑战； （2）增长的工作和经济，同时使国家的基础设施更具弹性。白宫公告的重点是财政，政策和监管目标。本文解决了关键丢失链接：需要应对当前环境审查和允许系统威胁脱碳基础设施构建的延迟，不确定性和成本的挑战。如下所述，国会和行政部门都有良好的先例，介绍了监管工具，用于简化环境项目的批准流程，这些过程将带来净福利并符合严格的要求。
效率NETV2：较小的型号和更快的培训
可以通过在训练过程中逐步增加图像大小来进一步加速我们的培训。许多以前的作品，例如渐进式调整（Howard，2018），FixRes（Touvron等人，2019年）和混合匹配（Hoffer等人，2019年），在培训中使用了较小的图像尺寸；但是，它们通常对所有图像尺寸保持相同的正则化，从而导致准确性下降。我们认为，对不同图像大小保持相同的规则ization并不理想：对于同一网络，小图像大小会导致小网络小组，因此需要弱的正则化；反之亦然，较大的图像大小需要更强的正则化来对抗过度拟合（请参阅第4.1节）。基于这种见解，我们提出了一种改进的渐进学习方法：在早期的培训时期，我们以较小的图像大小和较弱的正则化（例如，辍学和数据增强）训练网络，然后我们逐渐增加图像大小并增加更强大的调节化。建立在渐进式调整的基础上（Howard，2018），但是通过动态调整正则化，我们的方法可以加快训练而不会导致准确性下降。
实现更快更好地转换人工神经网络...
摘要 — 脉冲神经网络 (SNN) 通过离散二进制事件计算和传递信息。在新兴的神经形态硬件中，它被认为比人工神经网络 (ANN) 更具生物学合理性且更节能。然而，由于不连续和不可微分的特性，训练 SNN 是一项相对具有挑战性的任务。最近的工作通过将 ANN 转换为 SNN 在出色性能上取得了实质性进展。由于信息处理方面的差异，转换后的深度 SNN 通常遭受严重的性能损失和较大的时间延迟。在本文中，我们分析了性能损失的原因，并提出了一种新型双稳态脉冲神经网络 (BSNN)，解决了由相位超前和相位滞后引起的失活神经元 (SIN) 脉冲问题。此外，当基于 ResNet 结构的 ANN 转换时，由于快捷路径的快速传输，输出神经元的信息不完整。我们设计了同步神经元 (SN) 来帮助有效提高性能。实验结果表明，与以前的工作相比，所提出的方法仅需要 1/4-1/10 的时间步骤即可实现几乎无损的转换。我们在包括 CIFAR-10（95.16% top-1）、CIFAR-100（78.12% top-1）和 ImageNet（72.64% top-1）在内的具有挑战性的数据集上展示了 VGG16、ResNet20 和 ResNet34 的最先进的 ANN-SNN 转换。