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机遇与创新的交汇之处 - NJ.gov
新泽西州一直在开拓前进的新道路：在科学和医学、音乐和文学以及高等教育领域。五十年前，新任众议员——未来的州长——汤姆·基恩提出了教育机会基金 (EOF)，以支持弱势学生追求高等教育。该计划的成功激发了全国各地类似计划的创建，如今，EOF 继续体现新泽西州对那些原本无法接受高等教育的学生的承诺。像 EOF 这样的创新计划在新泽西州的高等教育传统中发挥着核心作用。自上任以来，我有幸亲身体验了这段鲜活的历史。在访问全州各地的学院和大学期间，我看到了无数鼓舞人心的举措，它们通过创新创造了机会，让我对新泽西州的未来充满希望。然而，尽管各地都在开展良好的工作，但新泽西州仍然缺乏全州高等教育的共同、集体方向。在过去的一年里，我们收集了主要教育利益相关者的反馈，分析了相关数据的趋势，并审查了以前的报告，以更好地了解新泽西州在高等教育方面面临的问题。在此过程中，我们不仅会见了数百名学生、教师和工作人员，还与新泽西州高等教育界进行了一项前所未有的调查——收到了 10,000 多份回复。我们的外展活动涉及
公司治理与数据和技术的结合
公司治理包括一系列影响公司指导、管理或控制方式的流程、惯例、政策、法律和制度。技术既增强了传统的以董事会为中心的公司治理体系，也颠覆了它，在带来新的挑战和风险的同时，也提高了效率和透明度。本文全面探讨了三个关键主题：通过生成和访问大数据重新定义信息和信息不对称；区块链在汇总偏好和行使股东投票权的同时模糊证券和代币之间的界限方面的变革潜力；智能合约及其底层基础设施在扩展合约和通过 DAO 实现去中心化治理方面的影响。这些创新的技术解决方案使利益相关者能够有效地行使治理权，但其复杂性也带来了新的障碍和不平等。随着技术的发展，研究人员、政策制定者和从业者之间的合作至关重要，以确保公司治理保持有效并响应动态的商业环境。
大脑连接符合储层计算
人工神经网络（ANN）的连通性与在生物神经网络（BNN）中观察到的连通性不同。实际大脑的接线可以帮助改善ANNS体系结构吗？我们可以从ANN中了解哪些网络功能在解决任务时支持大脑中的计算？ANNS的架构是经过精心设计的，在许多最近的绩效改进中具有至关重要的重要性。另一方面，BNNS的出现紧急连接模式。在个人层面上，BNNS的连通性是由大脑发育和可塑性过程引起的，而在物种层面上，进化过程中的自适应重新配置也起着主要作用，可以塑造连通性。近年来已经确定了无处不在的大脑连接性特征，但是它们在大脑执行具体计算的能力中的作用仍然很少了解。 计算神经科学研究仅揭示了特定的大脑连接性特征对抽象动力学特性的影响，尽管实际上几乎没有探索真实的大脑网络拓扑对机器学习或认知任务的影响。 在这里，我们提出了一项跨物种研究，采用混合方法整合了真实的大脑连接组和生物回声状态网络，我们用来求解具体的内存任务，从而使我们能够探究实际大脑连接模式对任务解决方案的潜在计算含义。 我们发现在物种和任务之间保持一致的结果，表明，如果允许最小的随机性和连接的多样性，则具有生物学启发的网络以及经典的回声状态网络的性能以及经典的回声状态网络。无处不在的大脑连接性特征，但是它们在大脑执行具体计算的能力中的作用仍然很少了解。计算神经科学研究仅揭示了特定的大脑连接性特征对抽象动力学特性的影响，尽管实际上几乎没有探索真实的大脑网络拓扑对机器学习或认知任务的影响。在这里，我们提出了一项跨物种研究，采用混合方法整合了真实的大脑连接组和生物回声状态网络，我们用来求解具体的内存任务，从而使我们能够探究实际大脑连接模式对任务解决方案的潜在计算含义。我们发现在物种和任务之间保持一致的结果，表明，如果允许最小的随机性和连接的多样性，则具有生物学启发的网络以及经典的回声状态网络的性能以及经典的回声状态网络。我们还提出了一个框架Bio2Art，以映射和扩展可以集成到经常性ANN中的真实连接组。这种方法还使我们能够表明核次间连通模式多样性的重要性，强调了决定神经网络连通性的随机过程的重要性。
网络智能与脑信息学相遇
摘要 理解人类智能，特别是脑智能，是实现终极人工智能的基石。本文简要回顾了人工智能与脑科学的历史互动，展望了人工智能在互联世界中的未来愿景。特别介绍了网络智能（WI，互联世界中的人工智能）和脑信息学（BI，以大脑/心智为中心的脑机智能研究与应用）两个快速发展的领域，并将它们结合起来，加速人类水平的人工智能社会的到来。此外，通过将人工智能和脑科学与大数据相结合，将创造出从系统的脑机智能研究到互联的社会-信息-物理-思维空间中新的人工智能产业链的新愿景。
缺陷和通货膨胀：汉克遇到FTPL*
* Angeletos：西北大学和NBER； angeletos@northwestern.edu; Lian：UC Berkeley和Nber； chen_lian@berkeley.edu;沃尔夫：麻省理工学院和nber； ckwolf@mit.edu。我们感谢Marco Bassetto和Morten Ravn的宝贵会议讨论。For helpful comments and suggestions, we thank Manuel Amador, Francesco Bianchi, Larry Christiano, John Cochrane, Jordí Gali, Joao Guerreiro, Joel Flynn, Mikhail Golosov, Greg Kaplan, Hanno Lustig, Emi Nakamura, Matthew Rognlie, Jón Steinsson, Ludwig Straub, Iván Werning，Mike Woodford和研讨会的参与者：欧洲央行，秘鲁的期望，价格和货币政策会议，亚特兰大的联邦储备银行，费城，费城和明尼阿波利斯，Hydra hydra hydra动态宏观经济学研讨会，NBER Summer Institute，MacRo-Summer Institute，MacRo-eco-seritosition，Macroecal Spition，fistan cigford cigford，Stan cig Forder，Stan stan cig，Stan stan stan cig，Stan理论与政策，加州大学伯克利分校，UCL和芝加哥大学。Chen Lian感谢Alfred P. Sloan基金会的财政支持，而Christian Wolf承认，该材料基于NSF在Grant＃2314736下支持的工作。
当联合学习符合水印时
摘要：联合学习（FL）是一种允许多个参与者协作训练深神经网络（DNN）的技术，而无需集中数据。除其他优点外，它具有保护隐私性的财产，使其对在敏感环境（例如医疗保健或军方）的应用中具有吸引力。尽管没有明确交换数据，但培训程序需要共享有关参与者模型的信息。这使各个模型容易受到恶意演员的盗窃或未经授权的分配的影响。为了解决机器学习（ML）的所有权保护问题，在过去的五年中已经开发了DNN水印方法。大多数现有的作品都以集中式的方式着重于水印，但仅针对FL及其独特的限制设计了一些方法。在本文中，我们概述了联合学习水印的最新进步，阐明了这一领域中出现的新挑战和机遇。
物理学符合普朗克量表的哲学
剑桥大学出版社，爱丁堡大楼，剑桥CB2 CB2 2RU，英国40 40 West 20th Street，纽约，纽约，10011-4211，美国10 Stamford Road，Oakleigh，VIC 3166，VIC 3166，澳大利亚Ruiz de Alarc´on 13，28014 Madrid，Madrid，Spain Dock House，Spain Dock House，Spain Dock House，spain Dock House，Sess the Waterfront，south Invary cape town Invary 800001，div）
历史遇到各种场合的地方
拥有各种各样的空间（包括最先进的会议室，会议和培训设施以及精品卧室），我们的场地适应从公司聚会到私人庆祝活动的各种场合。屋顶露台增加了一个额外的尺寸，为网络活动，招待会和独家聚会提供令人叹为观止的城市景观提供了令人惊叹的环境。
公共管理符合人工智能
摘要：我们提出了一个新的公共管理研究议程，内容涉及如今公共部门最重要的发展之一：将人工智能纳入公共部门的制定。这些发展及其含义正在引起公共管理学者的越来越多的关注。我们认为，行为链中的公共行政部门研究非常适合为这场辩论的重要方面做出贡献，它通过阐明了人类互动的心理过程以及这些算法概念中对决策者和公民的独特偏见。到目前为止，这些方面在官僚主义的文本中仍被严重评估。我们在官僚背景下与算法相关的两个核心行为方面建立了理论命题。也就是说，第一个主题是指公共部门决策者与算法与决策中产生的相关认知偏见之间的相互作用。第二个主题与公民与算法之间的相互作用有关，以及这如何影响公民对政府算法迭代的决策的经验和回应。在政府中，关于AI企业的有意义的行为研究议程需要在这种情况下认真对待与算法相关的认知偏见，以及可能引起的组织和机构挑战。关键字：人工智能；自动化偏见；算法负担；公民信托；算法透明;公共问责制