1。在7天内平均行为。来源:激活分析,激活2019年消费者技术与媒体研究研究(n = 4,006),激活2020年消费者技术与媒体研究研究(n = 4,003),激活2021 2021消费者技术与媒体研究(n = 4,018),激活2021个消费者视频研究(n = 2,014),n = 2,014)研究(n = 2,014),激活了2022222222222222222. Consumer Technology & Media Research Study (n = 4,023), Company filings, Comscore, Conviva, data.ai, eMarketer, Gallup, GWI, Interactive Advertising Bureau, Music Biz, National Sleep Foundation, Newzoo, Nielsen, NPD Group, Omdia, Pew Research Center, PricewaterhouseCoopers, U.S. Bureau of Labor Statistics, YouGov
报告关注公众,因为我们相信,除了经济、政治和技术因素之外,公众对生成式人工智能的接受和理解将是影响这些技术如何开发和使用的关键因素之一,以及随着时间的推移,这些技术将对不同群体和不同社会产生什么影响(Nielsen 2024)。人工智能周围有许多强大的利益集团,也有很多炒作——通常是积极的推销,但有时是对未来可能存在的风险的极度悲观的警告,甚至可能分散我们对已经存在问题的注意力。但还有一个根本问题,即公众是否会以及如何对这一系列产品的开发做出反应。它会像区块链、虚拟现实和 Web3 一样吗?所有这些都被大肆宣传,但到目前为止,很少有人接受。或者它会更像互联网、搜索和社交媒体——是的,被大肆宣传,但也很快成为数十亿人日常媒体使用的一部分。
关于算法公平的大量工作是悲剧。在确定了一套看似理想的公平标准之后,就出现了不可能的定理陈述,确定这些标准仅在完全不切实际的或琐碎的情况下是不一致或一致的(Kleinberg等人。,2017年; Pleiss等。,2017年; Chouldechova,2017年;斯图尔特和尼尔森,2020年; Beigang,2023b)。一个中心示例是由于Kleinberg和合着者的结果而导致的结果,即在某些琐碎的情况下(2017年)之外,两个称为校准和均衡的赔率不一致的约束是不一致的。一种自然反应是削弱均衡的几率。Pleiss等。表明,对于放松均衡赔率的特定方式,出现了新的可能性(2017年)。也已经研究了削弱校准的方法,但导致了更多不可能的结果(Stewart和Nielsen,2020; Stewart等人。,2024)。我们发现校准的相对优点和难以评估的均等几率。,我们认为放松每个标准以绕过不可能结果的探索是值得的。对于本研究,我们将假设均衡的赔率是算法公平的必要条件。鉴于这个假设,我们询问可以在不陷入琐碎的情况下保留哪些有趣的校准内容。我们的类型不是悲剧。我们确定了一种削弱校准的方式,该校准保留了其一些有趣的证词,但与均衡的几率一致。我们称此标准跨度。重要的是要强调,我们不是提出跨越作为算法公平的充分条件。本身就是一个薄弱的标准。在某些方面,这意味着其状态作为必要条件的情况更容易制定。与均衡的赔率相连,更强大,但可能还需要进一步的必要标准。引入
PERUZZI A.、B OSMA R.、KERKHOF O.、PETER R.、D EL CAMPO M ALDONADO M.D.、S MID M.、Z VIZDIC D.、NIELSEN M.B.、A NAGNOSTOU M.、 G RUDNEWICZ E.、N EDEA M.、S TEUR P.P.M.、F ILIPE E.、LOBO I.、ANTONSEN I.、RENAOT E.、W ECKSTROM T.、B OJKOVSKI J.、TURZO-A NDRAS E.、WHITE M.、T EGELER E.、D OBRE M ., R ANOSTAJ J., KARTAL DOGAN A., A UGEVICIUS V., P OKHUDUN A. 等SIMIC S.,“Euromet.T-K7 最终报告:水三相点电池的关键比较”,Metrologia,46,Tech。增刊,2009,03001,DOI:10.1088/0026-1394/46/1A/03001。
在本讲座中,我们将研究量子计算电路模型的基础。这引入了量子位,量子门和其他组件与经典计算中的概念密切相似,并为我们提供了开始研究量子计算机是否可以超越经典计算机的工具。对于这些讲义,我们部分依赖参考文献的材料。[Nielsen和Chuang,2000年,Aaronson,2018年,Kockum和Nori,2019年]。该讲座已从2019年的Chalmers Technology课程中的“量子计算”课程中的首次讲座改编为博士课程(请参阅课程中的完整讲座以及这些讲座的视频),并在2020年和2021年作为大师级课程(请参阅此YouTube Playlist for the YouTube Playlist for the YouTube Playlist for the YouTube playlist for the 2021 lect of 2021 in the YouTube playlist of 2021 for the Youtube playlist of the Lect playlist。
t检验是一种用于分析某个种群与另外两个种群之间的差异的统计方法,是对简单Fst分析的改进。此类方法已在其他方面得到成功应用,例如,用于分析藏族相对于中国人和欧洲人对高海拔的适应性(Yi et al., 2010),以及用于分析玉米(Zea Mays L.)的驯化过程,将大刍草与两个栽培品种种群进行比较(da Fonseca et al., 2015)。另一方面,由于选择压力导致的偏离中性进化模型的基因组区域遗传多样性改变可通过Tajima的D统计量来测量(Nielsen, 2001; Tajima, 1989)。在这种情况下,正值可能同时表示平衡选择和基因渗入的影响,而负值通常被推断为驯化选择的迹象。
这项工作得到了瑞典能源局和SvensktNäringsliv的财务支持。我们感谢与SvensktNäringsliv,SvenskaKraftnät,Energiforsk和瑞典能源机构项目46227-1的参考小组的会议。尤其要感谢Zarah Andersson,Peter Cramton,BjörnHagman,LinaHåkansdotter,Marie Knutsen-Öy,Malgorzata Sadowska和匿名的裁判员以及对我们工作的帮助和评论。最后,我们要感谢格伦·尼尔森(Glenn Nielsen),他在撰写本文时协助我们。B研究所工业经济学研究所(IFN),斯德哥尔摩。剑桥大学能源政策研究小组(EPRG)的副研究员。隶属于斯坦福大学能源与可持续发展计划(PESD)。c工业经济学研究所(IFN),斯德哥尔摩。剑桥大学能源政策研究小组(EPRG)的副研究员。隶属于斯坦福大学能源与可持续发展计划(PESD)。
在海洋生态系统中,可以通过通常分类为两种类型的各种方法来估算一级生产:基于孵育的和地球化学(与孵化无关)的方法。The former approach- es mainly include the 14 C-inorganic carbon incorporation methods (Steemann Nielsen, 1952 ), oxygen evo- lution between light-dark bottles (Serret et al., 1999 ), the H 2 18 O-labeling approach (M. Bender et al., 1987 ) and nutrient uptake experiments (Dugdale & Goering, 1967 ).与孵育无关的方法通常基于生产力的地球化学示踪剂,包括溶解氧的三相同位素(Luz&Barkan,2000),对系泊和滑翔机的氧记录分析(Nicholson 2008,Nicholson 2008,Nicholson 2008,Nicholson等,Nicholson等,2014,2014)和Electon Comptive losive eal eal eal eal ear e ear e ear e et estection ear et estection ear et e ear ear ear et e et estection(KK)。
这些讲义适用于对量子信息科学这一新领域感兴趣的来自不同学科(例如物理、数学、化学、计算机科学、电气工程)的本科生。读者可能希望查阅诸如《量子计算简介》(由 Phillip Kaye、Raymond Laflamme 和 Michele Mosca 编写,以下简称 [KLM])或《量子计算:简明介绍》(由 Eleanor Rieffel 和 Wolfgang Polak 编写,以下简称 [RP])等文本。计算机科学家可能有兴趣查阅《量子计算机系统》(由 Yongshan Ding 和 Fredrick Chong 编写)。掌握了这门课程的讲稿后,您就可以阅读该领域的圣经《量子计算和量子信息》了,作者是迈克尔·尼尔森和艾萨克·庄,他们被普遍称为“迈克和艾克”(可能源于同名的糖果)。
