XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemJusti
Comp 150Cry密码学秋季2024（Comp 150-01 ...
HW协作政策：欢迎您与教师，CA或其他学生谈谈HW问题，但是如果是这样，请遵循“三明治”规则：首次阅读和思考问题，然后与他人一起工作，然后与他人一起工作，然后与您单独使用自己的单词进行评分。您不应该在Internet上查找HW解决方案。如果您已经与其他学生解决了问题，请在该问题的顶部确认这一点，即“我与Alex和Robin合作”。写作仍然需要自己。通常，您应该假设答案需要合理的 - 而无需任何正确的答案，而没有任何合理。此策略从Comp 61复制，因此您可能熟悉它。
在深层生成模型上，用于近似和估计歧管上的分布
生成网络在分销学习方面取得了巨大的经验成功。许多现有的实验表明，生成网络可以从低维易于样本分布中生成高维的复杂数据。但是，现有的现象不能被现有理论所构成。广泛持有的歧管假设推测，自然图像和信号等现实世界数据集表现出低维几何结构。在本文中，我们通过假设数据分布在低维歧管上支持数据分布来考虑这样的低维数据结构。我们证明了Wasserstein-1损失下的生成网络的统计保证。我们表明，Wasserstein-1损失取决于固有维度而不是环境数据维度，以快速的速率收敛至零。我们的理论利用了数据集中的低维几何结构，并认为生成网络的实际力量。我们不需要对数据分布的平稳性假设，这在实践中是可取的。
共同的集体无所作为：经济增长势在必行，COVID-19和气候变化
摘要本文探讨了经济增长不仅如何驱动气候变化，并为19009年大流行的发展和传播创造了条件，而且还是气候变化不可动作和对大流行的无效反应的背景。着眼于美国，本文确定了在COVID-19上的集体无所作为的借口，其内容与熟悉的气候行动延迟的合理性相似：（1）否定主义，（2）个人主义和（3）技术 - 彻底主义。这些理由必须确定为维持现状和富裕少数人的策略，同时允许可避免的人类造成和损失。充分解决气候变化和未来的大流行，需要克服这些虚假的叙述，并过渡到具有韧性，健康和可持续性的社会条件，这些条件在特定的条件下，在这些条件下，社会和生态福祉优先于经济增长，以实现最大程度的提高。
计算机科学与工程学士学位 (AI-ML) - 就业
由于各行各业对人工智能的需求不断增加，人工智能职业机会显著增加。人工智能将创造大量就业机会的信念是有道理的，这使得人工智能职业前景十分光明。人工智能是一个利润丰厚的工作机会，可以显著提高职业前景。
实现北美石墨增长
贸易保护可以作为出口商对不公平贸易做法的回应，包括倾销，政府补贴，不公平和有害法规以及强迫技术转移。中国在2010年代的光伏太阳能电池板的情况下，在许多商品中拥有悠久且有据可查的历史。中国在石墨生产中产能过剩，加上近年来石墨价格下跌（2023年的天然石墨价格下跌了18％，而合成石墨的价格下跌了24％）表明，中国销售石墨的价格已与生产成本脱在一起。可以根据国家安全的考虑来构成战略保护。libs是许多新兴高级技术的关键组成部分，其中包括许多具有国家安全应用程序。石墨已被三个美国政府机构指定为LIB生产的关键矿物质，美国政府通过两项法律中包括的赠款和税收政策变更，《 2021年的基础设施投资和就业法》和2022年的《国内石墨生产》增加了大量投资。劳动力和环境实践差，为贸易行动提供了另一种合理，既限制了这种实践享有的企业的不公平优势，又限制了这种做法的享受，并阻止了实践本身。中国石墨生产商由于有效的工业过程以及对诸如煤炭等肮脏的能源的过度依赖而产生了大量的碳排放。他们还与国家赞助的“劳动转移”计划相关联，该计划影响了普利亚自治区的工人，这些工人被描述为强迫劳动。
2022-2025 年公共秩序和安全计划
最后但并非最不重要的一点是，该计划支持执行《联合协定》（以下简称“AA”）的规定，该协定第三章“自由、安全和正义”规定：“尊重人权和基本自由将指导自由、安全和正义领域的所有合作活动”（第 12 条），并确保双方之间的互动“……在防止和打击一切形式的犯罪和非法活动方面，无论有无组织，包括跨国性质的活动”（第 16 条），并通过目标和行动支持摩尔多瓦共和国（以下简称“RM”）与欧洲联盟（以下简称“EU”）之间的联合议程，这些目标和行动针对基本人权和自由、虐待和酷刑、性别暴力、安全政策、警察和宪兵的具体活动、道路安全等领域的优先事项，即：
人工智能算法的透明度...
摘要本文旨在讨论人工智能算法（AI）对法律体系及其对促进正义和公平的影响的重要性。基于描述性和解释性分析的这项纪录片研究讨论了AI在司法决策中使用的优势和风险，还解决了实施透明度时的技术和道德挑战。为了说明这一讨论，提出了两个算法不公正的案例，即未来的趋势和建议，以确保公正和公正的决定。从讨论中指出，透明度对于在司法机构中使用AI的信心和责任至关重要，需要技术与法律之间的协作方法来确保该工具的好处。关键字：人工智能；算法透明度；正义。
完整的基于代理驱动模型的系统测试...
在本立场文件中，介绍了一种在汽车、航空电子和铁路领域测试复杂自主运输系统 (ATS) 的新方法。该方法旨在缓解 ATS 验证和确认 (V&V) 工作中一些最关键的问题。众所周知，仅使用传统方法时，V&V 对于复杂 ATS 是不可行的。这里提倡的方法在模块级别使用完整的测试方法，因为这些方法为软件的逻辑正确性建立了形式证明。建立逻辑正确性后，在模拟云环境和目标系统上执行系统级测试。为了证明已对目标系统执行了“足够多”的系统测试，引入了形式合理的覆盖标准。为了优化非常大的系统测试套件的执行，我们提倡一种在线测试方法，其中多个测试并行执行，并且测试步骤在运行中被识别。这些执行的协调和优化是通过基于代理的方法实现的。这里提倡的测试方法的每个方面都被证明要么符合现有的安全关键运输系统的开发和 V&V 标准，要么有理由证明它应该在适用标准的未来修订中被接受。
第六区（第六区域的TRF）联邦区域法院第一个公共招标，用于在分析师职位中形成储备登记册
鉴于《艺术II》的规定，第六区联邦区域法院的总统。 1988年巴西联邦共和国宪法的第37条，1990年12月11日的联邦第8,112条第10和第11条，在2006年12月15日联邦法律第11,416条第7和第8条中，其修正案，其修正案，在联邦法律第14,226号，20021年10月2021日，联邦法院（CJ）（CJ）（CJ）（CJ）（CJ）（CJ）（CJ）竞争）以及2023年10月23日的CJF第843号决议，并在此通知中建立了条件。。1988年巴西联邦共和国宪法的第37条，1990年12月11日的联邦第8,112条第10和第11条，在2006年12月15日联邦法律第11,416条第7和第8条中，其修正案，其修正案，在联邦法律第14,226号，20021年10月2021日，联邦法院（CJ）（CJ）（CJ）（CJ）（CJ）（CJ）（CJ）竞争）以及2023年10月23日的CJF第843号决议，并在此通知中建立了条件。
大数据的统计机器学习的贝叶斯观点
摘要：统计机器学习（SML）是指允许计算机发现输入数据集的重要特征的算法和方法，这些功能通常很大。从数据发现的特征发现的任务本质上是SML中关键字“学习”的含义。SML算法有效性的理论合理是由不同学科的声音原理（例如计算机科学和统计数据）所基于的。尤其是统计推断方法所理由的理论基础被称为统计学习理论。本文从贝叶斯决策理论的角度对SML进行了评论 - 我们认为，通过使用所谓的贝叶斯范式，许多SML技术与推理密切相关。我们讨论了许多重要的SML技术，例如受监督和无监督的学习，深度学习，在线学习和高斯流程，尤其是在经常使用的非常大的数据集的情况下。我们提出了一个词典，该字典映射了来自计算机科学和统计数据的SML的关键概念。我们用三个中等大型数据集说明了SML技术，我们还讨论了许多实际的实施问题。因此，该评论尤其针对统计学家和计算机科学家，他们渴望理解并将SML应用于中等大数据集。