摘要 本文通过重新评估五次重大的(据称是国家主导的)网络行动,追溯了国际法和国际网络规范对网络空间负责任国家行为的解读的演变:2010 年的震网、2013-2014 年的比利时电信、2015 年的乌克兰电网、2016 年的美国总统大选和 2017 年的 NotPetya。以最近的规范发展和新兴的国家实践为主要参考点,本文探讨了当前的规范状况如何揭示这些过去行动的性质、(不)合法性和(不)合法性。对于每个案例,分析都涉及:i)引发违反规范、原则和国际法的因素;ii)近期规范来源和国际法解释的法律和规范意义;iii)在应用它们方面仍然存在的法律和政治障碍。总的来说,对这些网络行动的重新评估表明,事后看来,国际社会在调整其规范语言和实践以谴责网络空间不负责任的行为方面取得了长足进步。各国通过公开归因和就网络空间国际法发表声明,采取了小规模但前所未有的举措,本文分析的大多数过去的网络行动在当前环境下可以说都具有归因特征。与此同时,各国对国际法的解读仍然存在巨大差异。
摘要 本文探讨了批判科学,特别是后殖民和非殖民理论在理解和塑造人工智能持续进步方面的重要作用。人工智能 (AI) 被视为将重塑现代社会及其关系的技术进步之一。虽然不断适应的系统的设计和部署有望带来深远的积极变化,但它们同时也带来了重大风险,尤其是对已经脆弱的人民而言。价值观和权力是本次讨论的核心。非殖民理论使用历史后见之明来解释塑造我们的知识、政治、经济和社会世界的权力模式。通过在技术实践中嵌入去殖民化批判方法,人工智能社区可以制定远见和策略,使研究和技术发展更好地与既定的道德原则保持一致,以弱势群体为中心,这些群体继续承受创新和科学进步的负面影响。我们重点介绍了殖民性实例中存在的问题应用,并使用去殖民化的视角,提出了三种可以形成人工智能去殖民化的策略:创建人工智能的批判性技术实践,寻求反向监护和反向教学法,以及情感和政治社区的更新。未来几年将迎来由人工智能研究推动的一系列新的科学突破和技术,这使得人工智能社区有责任通过道德远见和我们可用的多种知识视角来加强社会契约;最终支持能够带来更多福祉的未来技术,以实现人人享有仁慈和正义的目标。
在这里,我们要求一些不同的东西:我们希望供奉献者说服verifier供供者知道一些东西。供者说服verifier的x∈X还不够,因此y = f(x)。应确信verifier fifier知道这种解决方案x。我有时会在此处称x为“证人”。甚至开始构建这样的证明系统,我们首先必须回答一个哲学上的问题:“知道某事?”意味着什么?更具体地说,图灵机器“知道某事”是什么意思?在希望构建“知识证明”之前,我们需要定义知识。在这种情况下,加密摄影师为“知识”提出了非常聪明,非常自然的定义。这是事后显而易见的那些定义之一,但在您看到它之前一点都不明显。这个想法是要说一个供者“知道x”,如果它是类似的定义,可能同样适用于定义人类知识。在足够剧烈的相互作用下,可以从摊子中提取X。特别是,我们会说,如果有一种有效的算法,可以从任何贵族p ∗中“提取”证人x,从而使verifier具有良好的可能性“提取”证人x,我们会说一个交互式证明具有知识。为简单起见,我们将自己限制在供者发送第一个消息的三个移动协议中。我们会说,该协议是否可以从这对接受的成绩单中提取证人,可以满足知识的声音。这些有时称为“ Sigma协议”。在这三个移动协议中,我们可以考虑运行P ∗ for-ward以获取一个接受的成绩单(V,C,Z),然后将P ∗重新打开,直到Verifirer向其发出挑战的那一刻,然后在另一个挑战中再次进行挑战,以获得第二个笔录(V,C c',z')。
3。脱离Bellman的完整性:通过基于模型的返回条件的监督学习[链接] Zhaoyi Zhou,Chuning Zhu,Runlong Zhou,Qiwen Cui,Abhishek Gupta,Simon S. Du ICLR 2024 2024年海报我们研究了Al Al Al Al的长度和弱点。4。强化方差学习中的尖锐方差界限:在随机和确定性环境中两全其美[link] Runlong Zhou,Zihan Zhang,Simon S. Du ICML 2023海报我们提供了一个系统的研究研究,对基于模型和模型的强化学习的方差依赖性遗憾界限,用于制作模型和模型的增强范围。 提出的基于模型的算法既适用于随机和确定性MDP。 5。 潜在马尔可夫决策过程的依赖于方差的和无水平的加固学习[链接] Runlong Zhou,Ruosong Wang,Simon S. Du ICML 2023海报我们为潜在MDPS提供了算法框架(可见上下文),从而实现了第一台无线的最小值遗憾。 我们通过使用对称技术为LMDP提供了一种新颖的LMDP遗憾下限来补充这项研究。 6。 了解在线组合优化的政策优化中的课程学习[链接] Runlong Zhou,Zelin HE,Yuandong Tian,Yi Wu,Yi Wu,Simon S. DU TMLR我们制定了典范的在线组合优化问题,作为潜在的MDP,并为LMDPS的自然政策梯度提供了融合。 我们通过相对条件数的角度显示了课程学习的有效性。 7。强化方差学习中的尖锐方差界限:在随机和确定性环境中两全其美[link] Runlong Zhou,Zihan Zhang,Simon S. Du ICML 2023海报我们提供了一个系统的研究研究,对基于模型和模型的强化学习的方差依赖性遗憾界限,用于制作模型和模型的增强范围。提出的基于模型的算法既适用于随机和确定性MDP。5。依赖于方差的和无水平的加固学习[链接] Runlong Zhou,Ruosong Wang,Simon S. Du ICML 2023海报我们为潜在MDPS提供了算法框架(可见上下文),从而实现了第一台无线的最小值遗憾。我们通过使用对称技术为LMDP提供了一种新颖的LMDP遗憾下限来补充这项研究。6。了解在线组合优化的政策优化中的课程学习[链接] Runlong Zhou,Zelin HE,Yuandong Tian,Yi Wu,Yi Wu,Simon S. DU TMLR我们制定了典范的在线组合优化问题,作为潜在的MDP,并为LMDPS的自然政策梯度提供了融合。我们通过相对条件数的角度显示了课程学习的有效性。7。Stochastic Shortest Path: Minimax, Parameter-Free and Towards Horizon-Free Regret [Link] Jean Tarbouriech*, Runlong Zhou* , Simon S. Du, Matteo Pirotta, Michal Valko, Alessandro Lazaric NeurIPS 2021 Spotlight, 3 % acceptance rate We propose an algorithm (EB-SSP) for SSP problems, which is the first to achieve minimax optimal regret while无参数。
与其他大学相比,上大学是一件相当不错的事。毕竟,许多人在大学期间都是在最高安全监狱度过的,或者在 18 岁时就被两个患有肠绞痛的孩子和一个屁股像装满比斯奎克的塑料袋一样的妻子困住了。你本可以不被高等学府录取,而是和你那脾气暴躁的叔叔一起从事石棉清除业务,或者在殡仪馆找一份发型师的工作,或者死于吃垃圾食品,然后转世为 Nell Carter 的丝瓜络。当然,我对大学的记忆被大脑散光所扭曲,导致 20-800 年后的回想,让我的校园时光像最初吸引我去那里的大学目录一样田园诗般美好。回到了极乐世界,那里到处都是美丽的女孩。来自欧洲的男生,他们会和你一起打球,给你买啤酒,借给你五英镑,给你他们的 Spans lilustruieels——更像是暑假的延长,而不是学习的痛苦中心。发布这些小册子的人并没有撒谎,他们只是离开大学几年,和我一样,现在必须谋生,所以相比之下,校园生活全是蜂蜜和蜂鸟。当然,实际上,大学生活就是没完没了地背诵枯燥的历史书,满身粉笔和灰尘的教授打你的女朋友,啤酒太便宜了,尝起来就像被重金属污染了,污染了仍然粉红嫩滑的大脑和像牛奶喂养的小牛肉一样干净新鲜的肝脏。然而,与今天的世界相比,每个人的生活都依赖于百忧解、阿斯巴甜、小麦过敏、前列腺肥大、布洛芬、对亚硫酸盐的恐惧、米诺地尔和回收利用,学术就像鸦片梦一样飘忽不定。我认为每个大学生的目标都应该是像婴儿潮一代的嬉皮士一样接受尽可能多的教育。在他们上大学之前,人类体验的深度和荣耀是未知的。真正的爱、真正的狂喜、真正的痛苦是未知的情感。我相信莱纳·马利亚·里尔克和鲁伯特·布鲁克躺在耻辱的坟墓里,因为他们无法像婴儿潮一代那样敏锐地理解自己诗歌的含义。
在上一期的 Tech 杂志中,我们发表了一封大约 150 位教授写给 Rosenbaum 校长的私人信件。这封信不打算与教职员工以外的人分享,信中表达了对应届本科生学业成绩的不满,并主张结束招生办公室的标准化考试禁令。我们发表这封信的目的是确保学生也能参与到这场对话中,因为很明显,如果不这样做,教职员工就没有这样做的打算。令人遗憾的是,这封信最终成为了他们观点的公开方式;可能各方都会同意,它的写作质量和信息呈现方式都很低劣且无效。同样,这封信是私人通信,不打算发表。然而,当我们在 2 月份联系这封信的五位作者,要求他们提供论点摘要或公开声明时,Tech 杂志却沉默了。 John Dabi-ri 教授和 Paul Asimow 教授慷慨地分享了他们对这封信的看法(见 1 月 16 日和 2 月 6 日的 Tech 杂志),但全文仍然是所有签名者观点的最佳体现。与 Tech 杂志分享这封信的人要求我们不要印刷签名名单或个别教授的附加评论;这个问题比我们任何一个人都重要,点名批评特定的人会适得其反。当然,这封信提供了电气工程选修课 EE44 和 EE55 的两门必修课的数据。具体来说,它包含了过去两年课程的(匿名)考试成绩和成绩统计数据。回想起来,尤其是考虑到电气工程专业的班级规模很小,我们在没有审查班级姓名或征得所涉学生许可的情况下发布这些内容是不负责任的。我谨代表理工学院公开向这些班级的学生道歉,因为这是他们的错误判断。我很高兴他们中的一些人能够对这封信做出回应,这封信可以在本期找到。从我与他们的交谈中,听起来我们确实成功地在学生和教师之间建立了有意义的对话,至少在电子工程系是这样。
介绍于2020年9月10日,雅加达州州长Anies Baswedan宣布打算采取社会疏远措施(PSBB),以应对COVID-19 COVID-19的反应。结果,印度尼西亚的股市指数(JCI)跌幅超过5%,在当天的第一次交易会中引发了停顿。JCI从5,150下降到4,892的低点,银行股票命中率最大,下降了5.94%。此事件只是大流行日在一个交易日内对商业情绪的不利影响如何损害该国金融市场的快照。本文试图审查Covid-19-19对印尼经济及其金融市场的更广泛影响。最新的COVID-19-Devidments和政府的回应印度尼西亚一直在其东盟邻国进行Covid-19测试,这是控制大流行病的关键措施。尽管菲律宾不到印度尼西亚人口的一半,但截至2020年10月14日,Covid-19案例计数略高,但其测试率是印度尼西亚的两倍。印度尼西亚也是19例COVID案件的每日最高增加,目前徘徊在4,000级,其次是菲律宾的1,823,而缅甸为1,123(表1)。到10月,印度尼西亚的这个数字已下降到3,000级。1印尼政府于2020年4月9日采取了第一个社会距离措施(PSBB I)。不到一个月后,即2020年6月5日,新的Covid-19案件的数量似乎已经稳定下来,政府减轻了这些限制并转移到了过渡模式(PSBB过渡I)。事后看来,政府决定缓解社会疏远规则的决定为时过早,此后每日新案件的数量进一步加注(图1)。2020年9月14日,随着医院开始填补,随着健康前线的加班,政府恢复了其社会疏远措施(PSBB II/紧急制动器),并更加重视戴口罩和相关罚款。2然而,每日确认的案件和较低的占用率都有短暂的下降,因此,10月12日,政府搬回了新的过渡模式(PSBB Transition II),并使用了更严格而更详细的指南。每日费率再次上升,但仍低于其10月初的高峰。下表2总结了每个PSBB阶段的某些关键度量。
后皮质萎缩 (PCA) 的阶段 由 Sebastian Crutch、Jill Walton、Amelia Carton 和 Tim Shakespeare (伦敦大学学院神经病学研究所痴呆症研究中心) 与 PCA 支持小组成员共同撰写 目的 当被诊断为 PCA 时,许多人自然会问接下来会发生什么,他们能够继续从事某项活动多长时间,或者他们何时需要什么护理。这些问题通常会得到“我们不知道”或“每个人都不一样”的回答。在许多方面,这些回答是合理的,因为 PCA 的经历确实因人而异。由于年龄、健康状况和 PCA 综合征的潜在疾病等多种因素,症状可能因人而异。不是每个人都会经历相同的症状或以相同的速度进展。但尽管如此,这些回答并没有太大帮助。本文档试图提供一个通用框架来描述 PCA 过程中能力如何变化。希望诸如所描述的“阶段”之类的术语可以提供一种通用语言,有助于讨论哪些治疗、疗法、支持或决策是合适的。框架对 PCA 的描述基于描述典型阿尔茨海默病进展的七阶段框架(请参阅 http://www.alz.org/alzheimers_disease_stages_of_alzheimers.asp?type=alzFooter),源自纽约大学医学院西尔伯斯坦衰老和痴呆研究中心临床主任 Barry Reisberg 医学博士开发的系统。这些对典型 AD 阶段的原始描述在文档末尾的附录 II 中重现,以便对这两种疾病进行比较。对于某些人来说,随着病情的发展,PCA 可能越来越像典型的 AD。对于其他人来说,所经历的变化可能直到最新阶段才有所区别。第 1 阶段:无损害(一切正常) 第 2 阶段:非常轻微的衰退(有些地方出了问题,但不清楚是什么问题;可能包括事后才认识到的问题) 第 3 阶段:轻微的衰退(每个人都接受有些地方出了问题;不是一直都有问题,但有些人无法完成某些事情或者遇到了问题) 第 4 阶段:中度衰退(问题现在非常严重,需要帮助进行许多日常活动) 第 5 阶段:中度严重衰退(问题现在非常严重,需要帮助进行大多数日常活动) 第 6 阶段:严重衰退(一系列思维和感官能力都出现重大问题,明显出现更全面的痴呆症) 第 7 阶段:非常严重的衰退(许多基本能力丧失,护理需求类似于典型的终末期阿尔茨海默病患者)
1.1 古尔本布罗肯旱地盐渍化管理计划 古尔本布罗肯旱地盐渍化管理计划的审查构成了古尔本布罗肯区域集水区战略 (RCS) 的一部分。RCS 为集水区的自然资源管理设定了总体战略方向。旱地盐渍化管理计划专门处理旱地盐渍化问题。这次审查很及时。它提供了借鉴过去十二年盐渍化计划实施经验的机会,并塑造了我们对旱地盐渍化带来的新挑战的应对措施。在过去五年中,我们对旱地盐渍化带来的威胁的理解有了显著提高。我们对盐在景观中流动过程的理解现在使我们能够更有效地确定需要工作的地方,并推荐所需的工作类型。古尔本布罗肯旱地盐渍化管理计划 (GBDSMP) 于 1989 年首次制定,作为当时公认的盐渍化问题的协调国家应对措施的一部分。1990 年,维多利亚州政府批准了该计划,并开始实施。最初的计划基于当时可用的知识,并假设确定的工程将恢复集水区的水文平衡。事后看来,这是永远无法实现的。实施 12 年后,旱地盐渍化仍然是集水区社区的主要关注点。最近的预测(DNRE,1999)表明,未来 100 年,集水区的很大一部分,特别是布罗肯平原和古尔本平原,可能会受到高水位和盐度的影响。墨累达令盆地委员会 (MDBC, 1999) 的修订估计表明,在 100 年的时间范围内,Goulburn Broken 集水区的旱地盐度每年将产生额外的 165,000 吨盐。这些额外的盐威胁着下游墨累河的状况,而墨累河是至关重要的水资源。旱地盐度的增加还威胁着集水区内的重要资产,包括水质、生产性土地、城市基础设施、遗址和生物多样性。MDBC 最近在州政府的同意下制定了山谷尽头目标,这大大增强了盐度管理的战略方法。制定这些目标是为了限制墨累河盐度的增加,这是在南澳大利亚州摩根的基准点测量的。已经为古尔本河和布罗肯河设定了山谷末端目标,这些目标现在为流域内的盐度管理提供了背景。解决古尔本布罗肯旱地盐度增加的问题需要彻底改变流域主要部分的土地使用方式。流域社区必须参与有关流域未来状况的讨论,并协商应对旱地盐度挑战的措施。应对旱地盐度问题的措施需要涵盖流域社区的愿望和区域发展目标。
2021 年 6 月之前,在澳大利亚缺乏可用药物或疫苗的情况下,封锁、关闭边境、限制旅行、保持社交距离以及加强病例发现和追踪等非药物干预措施是控制疫情的主要手段 [1-3]。在新南威尔士州,截至 2021 年 5 月底,死于 COVID-19 的人数不到 60 人,几乎没有发生社区传播 [4]。然而,2021 年 6 月中旬,SARS-CoV-2 的 Delta 变体(谱系 B.1.617.2)抵达新南威尔士州并引发疫情,确诊病例在 2021 年 10 月达到高峰(图 1)。 2021 年 11 月 28 日 [ 4 ],Omicron 变种(谱系 BA.1)抵达新南威尔士州,导致 2022 年 1 月和 2 月感染人数激增,并在一年内持续降低强度(图 1)。一个非常有趣的问题是:哪些因素导致了这一大幅激增的开始和迅速下降?相同的模式在质量上与澳大利亚大多数其他州观察到的模式相似(S1 文件中的图 A)。更具体地说,疫苗接种运动与疫情发展之间有什么关系?是否有可能估计出疫苗接种运动避免的总死亡人数?首先,考虑疫苗接种覆盖率很重要。在 SARS-CoV-2 大流行期间,澳大利亚在为其人口大规模接种疫苗方面相对较晚,于 2021 年 2 月 22 日开始其计划 [ 6 ]。四个月后,只有不到 5% 的人口接种了两剂疫苗,成为当时 OECD 国家中疫苗接种覆盖率第二低的国家(S1 文件中的图 D)。然而几个月后的 2021 年底,澳大利亚已成为世界上疫苗接种率最高的国家之一 [8],超过 85% 的符合条件人口已接种至少两剂疫苗。由于 2021 年下半年澳大利亚的推广速度很快(图 1)并且公众对该计划的参与度很高,因此当 Omicron 推出时,疫苗接种覆盖率就处于很高水平。一方面,启动延迟导致大量免疫未成熟人群极易受到任何新出现的令人关注的 SARS-CoV-2 变体(例如 Delta 和 Omicron)的侵害。但另一方面,当澳大利亚的奥密克戎疫情于 2021 年 11 月开始时,疫苗接种计划的推迟实际上是有利的,因为它限制了免疫力减弱的程度,从而增加了奥密克戎期间的保护。幸运的是,事后看来,澳大利亚的缓慢起步并不一定被视为有害。基于有限的死亡和疫苗接种覆盖率数据,并使用类似于文献中最近研究的数据驱动建模方法 [ 9 – 12 ],在本文中,我们试图回答评估澳大利亚疫苗接种计划成败的问题:如果疫苗接种计划能够更快地推广,可以避免多少人死亡,到 2021 年 7 月 28 日,全民在 6 个月内完成疫苗接种。加强疫苗避免了多少人死亡?如果没有接种疫苗,会有多少人死亡?未接种疫苗的人群在疫情期间受到了怎样的影响,尤其是与接种疫苗的人群相比?虽然很难