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优化中的可重复性：理论框架和局限性
除了机器学习模型的实际部署之外，机器学习学术界的可重复性危机也得到了充分的记录：请参阅 [ Pineau 等人，2021 ] 及其参考文献，其中对不可重复性的原因（对超参数和实验设置的探索不足、缺乏足够的文档、代码无法访问以及不同的计算硬件）进行了出色的讨论，并提出了缓解建议。最近的论文 [ Chen 等人，2020 、D'Amour 等人，2020 、Dusenberry 等人，2020 、Snapp 和 Shamir，2021 、Summers 和 Dinneen，2021 、Yu 等人，2021 ] 还证明，即使在相同的数据集上使用相同的优化算法、架构和超参数训练模型，它们也会对同一个示例产生明显不同的预测。这种不可重复性可能是由多种因素造成的 [D'Amour 等人，2020 年，Fort 等人，2020 年，Frankle 等人，2020 年，Shallue 等人，2018 年，Snapp 和 Shamir，2021 年，Summers 和 Dinneen，2021 年]，例如目标的非凸性、随机初始化、训练中的不确定性（例如数据混洗）、并行性、随机调度、使用的硬件和舍入量化误差。也许令人惊讶的是，即使我们通过使用相同的“种子”进行模型初始化来控制随机性，其他因素（例如由于现代 GPU 的不确定性而引入的数值误差）（参见，例如，[ Zhuang et al. , 2021 ]）仍可能导致显着差异。经验表明（参见，例如，Achille et al. [ 2017 ]）
人工智能、自杀预防和仁慈的极限 - JuSER
摘要 在本文中，我们讨论了是否应使用人工智能来预防社交媒体数据的自杀。我们专注于能够根据社交媒体平台上的帖子识别有自杀意念的人的算法，并调查像 Facebook 这样的私营公司是否有理由使用这些算法。为了弄清情况是否如此，我们首先提供两个基于人工智能的社交媒体自杀预防方法的例子。随后，我们将自杀预防定义为一个仁慈问题，开发两个虚构案例来探讨仁慈原则的范围，并将学到的经验教训应用于 Facebook 使用人工智能预防自杀。我们表明 Facebook 既没有履行仁慈的义务，也没有表现出功绩。这种见解引出了我们提出的一个普遍问题：谁有权获得帮助。我们得出结论，如果像 Facebook 这样的私营公司遵守我们从仁慈和自主性中得出的特定规则，它们可以在自杀预防方面发挥重要作用，这些规则是生物医学伦理的核心原则。同时，公共机构有义务为基于人工智能的自杀预防工具创造适当的框架条件。作为一种展望，我们描述了公共和私人机构之间的合作如何为打击自杀做出重要贡献，并以这种方式将仁慈原则付诸实践。
发散的量子速度极限：经典性的先驱
量子速度极限 (QSL) 何时才是真正的量子？虽然 QSL 时间的消失通常表示经典行为的出现，但目前仍未完全了解经典性的哪些方面是这种动力学特征的起源。在这里，我们表明 QSL 时间的消失（或量子速度的发散）可以追溯到量子可观测量不确定性的降低，因此可以理解为这些特定可观测量出现经典性的结果。我们通过为经历一般高斯动力学的连续变量量子系统开发 QSL 形式来说明这种机制。对于这些系统，我们表明导致 QSL 时间消失的三个典型场景，即大压缩、小有效普朗克常数和大粒子数，可以从根本上相互联系。相反，通过研究开放量子系统和混合态的动力学，我们表明由于添加经典噪声而导致状态不相干混合而出现的经典性通常会增加 QSL 时间。
员工股票购买计划 (ESPP) 供款限额
本文基于 myStockOptions.com 的一篇文章。本内容根据 myStockOptions.com 的安排提供，myStockOptions.com 是独立的在线股票计划教育和工具来源。未经 myStockPlan.com, Inc. 或 Fidelity Investments 明确许可，不得复制内容。myStockOptions.com 和 Fidelity Stock Plan Services 不存在关联。本信息旨在提供教育，并非针对任何特定投资者的投资需求量身定制。除了贵公司或其服务提供商直接向计划提供的任何服务外，Fidelity Stock Plan Services, LLC 还为贵公司的股权薪酬计划提供记录保存和/或管理服务。Fidelity Investments 和金字塔设计徽标是 FMR LLC 的注册服务标志。Fidelity Stock Plan Services, LLC © 2022 FMR LLC。保留所有权利。924053.2.0
权力的重大问题：疫苗强制令案和行政权力的界限
最后，第四部分探讨了这两项裁决的一些更广泛的影响。虽然 NFIB 通常被视为右翼的胜利，而拜登诉密苏里州案则被视为左翼的胜利，但这不一定是这两个案件的长期遗产。相反，各个政治派别的美国人都可以从司法执行对行政权力的限制中获益良多。拜登政府在 NFIB 案中声称拥有的那种全面的单方面权力很容易被未来的共和党政府滥用。法院在拜登诉密苏里州案中对法定内容的合理解释也预示着未来的美好。同时，这两个案件（尤其是 NFIB 案）推理中的重大失误强化了改革影子案卷的论点，尽管这个问题可能没有任何简单的解决办法。
人工智能程序解决大学数学问题的局限性
第五，也许是最严重的一点：问题“自动”选择进行少样本学习的方式完全不清楚，可能不合理。论文中说（图 2）“如果零样本学习不起作用，则进行少样本学习”，以及（第 4 页）“如果问题没有解决 [通过零样本学习]，我们将执行以下操作 [描述少样本程序]”。问题是，系统如何知道零样本学习没有成功？据我所知，论文中没有回答这个问题。也许系统使用了一些合法的方法；例如，Codex 系统无法生成可执行代码。但是，如果这是标准，人们会预期在某些时候，零样本学习会产生可执行但错误的代码；而论文中没有提到这一点。更有可能的是，当零样本学习产生了错误的答案时，系统会转向少样本学习。也就是说，程序正在使用记录的正确答案来指导其操作。这将是作弊 1，如果是这样的话，那么所有与小样本学习相关的结果都必须被抛弃，或者至少用一个非常大的星号来解释。
探索人工智能在实现可互操作和赋能的工业 4.0 方面的可能性和局限性 Francesco Lelli 1 1 蒂尔堡大学，瓦兰德
摘要 本文旨在提高人们对某些互操作性问题的认识，因为我们打算塑造工业 5.0，以实现以人为本的弹性社会。我们主张，随着基于人工智能的解决方案变得越来越普遍，共享小型和特定数据的需求将变得更加强烈。因此，应精心设计数据空间以满足这一需求。我们通过展示人力资源案例研究来推进对话，该案例研究展示了如何预测员工流失的可能性。我们的实验结果表明，我们需要超过 500 个样本来开发一个足以概括问题的机器学习模型。因此，我们的实验结果表明了这个想法的可行性。然而，在中小型公司中，由于样本数量有限，这种方法无法实施。同时，我们主张，如果多家公司加入共享数据空间，则可以克服这一障碍，从而引发互操作性问题。关键词 1 工业 4.0、工业 5.0 互操作性、机器学习、人工智能、人力资源、人员流失。
经济增长的限制
定量经济增长，即通货膨胀调整后的财富继续增加，几代人以来一直相当可靠，并深深融入现代社会结构。未来“比今天更大”的承诺推动了投资、创新和梦想。人们认为增长是解决发达国家和发展中国家之间不平等问题的办法：如果增长最终能通过做大蛋糕来解决问题，那么今天的重新分配就没有必要。利率、银行贷款、住房抵押贷款和养老金计划都建立在增长假设的基础上。美国社会保障和医疗保险等社会安全网的资金来源于经济增长和劳动力增长。国家、州、市政和机构层面的规划都以经济增长的长期稳定性为前提。当增长假设被寄予如此多的期望时，我们有责任审视基础并揭露任何危险的裂缝。具有里程碑意义的报告《增长的极限》1 已经有 50 年的历史了，它探索了文明各个要素之间相互作用的模型，包括人口、农业产出、工业产出、不可再生资源和污染。令人震惊的是，大多数假设都导致在 2100 年之前（通常在本世纪中叶左右）出现重大崩溃。同时将估计资源翻倍、扩大技术替代和效率、积极回收和实施严格的污染控制仍然导致增长模式的逆转。只有从 1975 年开始对工业产出施加明确的限制并要求出生率与死亡率相匹配（由未指定的政策实现）才能防止崩溃。在任何情况下，他们的模型都无法支持持续增长。目前尚不清楚推迟 50 年引入此类措施是否仍能挽救他们的模型免于崩溃。《增长的极限》报告虽然成功地提高了人们对极限的认识并影响了人们对极限的思考，但也受到了经济学家的猛烈而持续的攻击
计划状态：覆盖范围信息限制和排除...
此计划概述旨在提供覆盖范围的一般概述。如果本文档与您的承保范围证书（COC），时间表和任何适用的骑手之间发生任何冲突，您的COC，时间表和骑手将控制。有关计划详细信息，请致电1-800-Talk-MVP（825-5687），或访问mvphealthcare.com。