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‘社会构建模块’互学研讨会...
“社会经济战略的基石”是欧盟委员会就业、社会事务和包容总司 (DG EMPL) 组织的三次相互学习系列活动中的第一场研讨会，旨在支持国家和地区当局设计、实施或更新其社会经济战略。首次活动迎来了来自 21 个成员国的国家、地区和地方政府的 53 名公职人员，以及四名独立的国家专家、一名经济合作与发展组织 (OECD) 代表，以及来自就业、社会事务和包容总司和内部市场、工业、创业和中小企业总司 (DG GROW) 的几名代表。与会者被邀请讨论以下提出的社会经济战略五个基石中的两个，即 1) 定义战略的愿景、使命和战略轴线；2) 调整相关的行政和机构设置以改善协调。这五个基石是由理事会关于制定社会经济框架条件的建议所规定的。
人工智能驱动的共同基金表现是否更好？
首只人工智能公募基金AIEQ于2017年10月18日成立，采用机器学习技术主动选股，成为2017年最受欢迎的基金之一，短短几周内募集资金超过7000万美元。算法交易被广泛应用于优化和自动化订单提交和执行，但只有在做出投资组合选择之后才会发生（Lo et al., 2000; Hendershott et al., 2011）。而人工智能则在投资组合选择的早期阶段做出决策，与此形成鲜明对比。此外，人工智能基金使用专有技术进行实时预测，大大提高了传统量化基金的灵活性和时效性（Abis, 2020）。与人类相比，人工智能的优势是多方面的。首先，人工智能具有超强的计算能力，可以在短时间内对海量数据进行分析，且性能不俗（Donaldson and Kamstra，1997 年；Neely 等，1997 年；Chouard，2016 年；Krauss 等，2017 年；Adcock and Gradojevic，2019 年）。其次，人类的理性是有限的，容易受到各种认知偏见的影响（Bazley 等，2020 年；Linnainmaa 等，2021 年）。相比之下，人工智能会优化预期结果，并学习变得更有效率，预计也会变得更加理性（D'Acunto 等，2019 年）。第三，人力管理的共同基金的业绩一直在下滑，因为在新千年里，熟练的基金经理的比例大幅下降，甚至几乎不存在（Barras 等人，2010 年；Ratanabanchuen 和 Saengchote，2020 年）。因此，投资界渴望通过尖端技术创新获得利润（Gencay 和 Stengos，1998 年；Gradojevic 和 Gençay，2013 年；Fischer 和 Krauss，2018 年）。然而，人工智能基金的缺点也同样明显。第一个担忧与现有金融文献的成就和人工智能技术潜在的增量贡献有关。最近有大量论文研究深度学习是否能比“传统”线性因子模型或特征更好地预测定价核和股票收益的横截面（Hutchinson 等人，1994 年；Fernandez-Rodrıguez 等人，2000 年；Garcia 和 Gençay，2000 年）。迄今为止的进展是积极的，但绝不是突破性的。其中，顾等人（2020 年）发现“所有（机器学习）方法都同意同一组
量子卡方断层扫描和互信息测试
量子态层析成像——从 𝑛 副本中学习 𝑑 维量子态——是量子信息科学中一项普遍存在的任务。它是从 𝑛 样本中学习 𝑑 结果概率分布的经典任务的量子类似物。更详细地说，目标是设计一种算法，给定某个（通常是混合的）量子态 𝜌 ∈ C 𝑑 × 𝑑 的 𝜌 ⊗ 𝑛 ，输出（经典描述）估计值 2 ̂︀ 𝜌，该估计值以高概率“𝜖 接近”𝜌。主要挑战是最小化样本（复制）复杂度 𝑛 作为 𝑑 和 𝜖（有时还有其他参数，例如 𝑟 = rank 𝜌 ）的函数。我们还将关注设计仅进行单次复制（而不是集体）测量的算法的实际问题。指定量子断层扫描任务的一个重要方面是“ 𝜖 -close”的含义；即，判断算法估计的损失函数是什么。有很多自然的方法可以测量两个量子态的发散度——甚至比两个经典概率分布的发散度还要多——并且所选择的精确测量方法会对必要的样本复杂度以及最终估计对未来应用的效用产生很大的影响。本文的主要目标是展示一种新的断层扫描算法，该算法实现了最严格的准确度概念（Bures）𝜒 2 -发散度，同时具有与使用不忠诚度作为损失函数的先前已知算法基本相同的样本复杂度。然后，我们给出了一个应用，即量子互信息测试问题，这关键依赖于我们实现关于𝜒 2 -发散度的有效状态断层扫描的能力。
迈向人机交互中的相互心智理论
构建能够进行自然和长时间对话的对话代理一直是一项重大的技术和设计挑战，特别是对于面向社区的对话代理而言。我们提出相互心智理论作为设计自然的长期人机交互的理论框架。从这个角度来看，我们通过在线教育背景下的自我报告调查和计算语言学方法探索社区对问答对话代理的看法。我们首先研究学生对 Jill Watson (JW) 的看法的长期时间变化，JW 是部署在在线课堂讨论论坛中的虚拟助教。然后，我们探讨通过从学生-JW 对话中提取的语言特征来推断学生对 JW 的看法的可行性。我们发现，学生对 JW 的拟人化和智力的看法随着时间的推移发生了显着变化。回归分析表明，语言的冗长性、可读性、情感、多样性和适应性反映了学生对 JW 的看法。我们讨论了构建面向社区的自适应对话代理作为长期伴侣以及设计面向人机交互中的相互心智理论的意义。
cm50合作与相互的全球全球网络...
1月22日，举行了合作社和共同领导圈（CM50）的软启动会议，将来自全球的35名合作社和共同的领导人汇集在一起，其中许多来自世界合作监护仪清单。这次聚会标志着国际合作社联盟（ICA）的奉献精力，以扩大合作社和共同的市场份额，这是联合国2030年2030年可持续发展及其他地区议程的一部分。利用2025年国际合作年度（IYC2025），CM50的首要目标是在第二届联合国世界社会发展峰会（WSSD2）中提出宪章和承诺计划，将于11月4日至6日在卡塔尔多哈举行。
量子计算优势，具有1D对称保护拓扑顺序的字符串顺序参数
Ansatz电路的自适应构造是在近期量子硬件上通向适用的变异量子本质量的有希望的途径。那些算法旨在为某个问题建立最佳电路，而Ansatz电路是通过从预定的池中选择和添加缠绕器来自适应构建的。在这项工作中，我们提出了一种通过利用经典算法来构造尺寸降低的缠绕池的方法。我们的方法在经典近似基态的Qubits之间使用共同信息来排名和筛选缠绕器。密度矩阵重归其化组方法用于这项工作中的经典预启用。我们在小分子上以数值来证实我们的方法。我们的数值实验表明，与原始缠绕池的一小部分相同的数值准确性减少了缠绕池。我们认为，我们的方法铺平了一种新方法，用于自适应构造Ansatz电路，用于各种量子算法。
年度 MTB 报告 - 互助信托银行
有关企业不同分部和单位以及非分部实体/单位的信息的可用性 分部分析： - 收入 - 业绩 - 营业额 - 营业利润 - 分部净资产的账面价值 财务报表 所有或有事项和承诺的披露 256 综合关联方披露 265-266 董事和首席执行官薪酬和便利的披露 203-209, 260-61 财务状况表/资产负债表及相关附表 201, 207 损益表/损益表及相关附表 203, 209 权益变动表/储备和盈余附表 205, 211 股本类型披露 201, 253 现金流量表 204, 210 合并财务报表 (CFS) 201-206 与核心 IAS/IFRS 的遵守程度或等效国家标准 217-227 披露/会计附注内容 213-231 公司治理信息 董事会、董事长和首席执行官 59-71 愿景、使命和战略 4 审计委员会（组成、角色、会议、出席情况等）内部控制和风险管理 153-155 道德与合规 164 薪酬和董事会其他委员会 153-155 人力资本 131-133 与股东和利益相关者的沟通 154, 181-195 环境和社会义务 44-49, 115-17 管理评审和责任 72-94 任何其他对投资者友好的信息 222-229 利益相关者信息 股东分布（股份数量以及类别，例如赞助商、Fll 等） 148
Mirae资产共同基金（投资经理
本通知列出了在其他信息（“ SAI”），方案信息文件（“ SID”）和关键信息备忘录（“ Kim”）中所做的更改在其中，为了避免RBI允许的违反行业范围的海外限制，并在2023年5月19日的Sebi Master Consular第12.19条中定义；集团订阅，开关，新的系统注册，现有的注册系统投资计划（SIPS）/系统转移计划（STP）将暂时暂停在下面提到的MAMF W.E.F.的计划中。2024年4月1日：
XAI & I：促进相互理解的自解释型人工智能
传统上，可解释的人工智能寻求提供高性能黑盒模型（例如深度神经网络）的解释和可解释性。由于此类模型的复杂性很高，因此对其进行解释仍然很困难。另一种方法是强制深度神经网络使用人类可理解的特征作为其决策的基础。我们使用岩石类型的自然类别域测试了这种方法。我们将使用 Resnet50 的迁移学习黑盒实现的性能与首先训练以预测专家识别的特征然后被迫使用这些特征对岩石图像进行分类的网络的性能进行了比较。这个特征约束网络的性能与无约束网络的性能几乎相同。此外，部分受限的网络被迫压缩为少数未使用专家特征进行训练的特征，这不会导致这些抽象特征变得可理解；尽管如此，可以发现这些特征的仿射变换与专家可理解的特征很好地一致。这些发现表明，让人工智能本质上可理解并不一定以牺牲性能为代价。© 2022 作者。由 ELSEVIER B.V. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0）由 KES International 科学委员会负责同行评审 关键词：不言自明的人工智能；深度神经网络；迁移学习；XAI；类别学习
加州执法互助无线电系统
加利福尼亚州是所有州指定互助和非联邦国家互操作性频道的指定授权许可证持有者。为了在这些频率上运行，许可证持有者（加利福尼亚州）必须根据 FCC 规则 90.421 将您指定为其系统的一个单位。希望将这些频道编入移动和便携式设备的机构必须向 Cal OES 电信部门申请授权才能使用全州移动/便携式许可证。希望将频道编入“固定站点”的机构必须向 Cal OES 公共安全通信部门 (PSC) 申请授权。1 在需要立即使用以保护人类生命和财产的情况下，传输权限是自动的，并且在紧急情况结束之前是暂时的。