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欧洲资本市场法
Anddenas，Mads和Chiu，Iris H.-Y.，金融监管中的财务稳定与法律融合，38 E.L.修订版 （2013），335–359; Avgouleas，Emilios，作为监管技术的披露未来是什么？ 行为决策理论和全球金融危机的教训，载于：麦克尼尔，伊恩和奥布莱恩，贾斯汀（编辑。 ），《金融监管的未来》（2010年），第205-225页； Bachmann，Gregor，《资本市场法》中平等待遇的原则，170 Zhr（2006），144-177； Bauerschmidt，Jonathan，财务稳定性作为银行联盟的目标，17 ECFR（2020），155-183； Brinckmann，Hendrik，《资本市场法财务报告》（2009年）； Brüggemeier，Alexander F.P.，《欧洲资本市场法中的统一概念》（2018年）； Bueren，Eckart，欧盟分类法可持续系统，（WM 2020），1611–1619，1659–1663; Bumke，基督徒，以资本市场的例子为例，载于：Hopt，Klaus J.等。 （ed。 ），欧洲内部市场的资本市场立法（2008年），第107-141页；咖啡，约翰·C·萨尔（John C. （2012）; Fama，Eugene，有效的资本市场：理论和经验工作的评论，25 J. Fin （1970），383–417; Franke，Günter和Hax，Herbert，Finance and Capital Market Finance，第6版。 （2009）;吉尔森（Gilson），罗纳德（Ronald J. （1984），549–644; Habersack，Mathias，市场滥用权和Aktuit法律冲突与临时宣传义务有关Anddenas，Mads和Chiu，Iris H.-Y.，金融监管中的财务稳定与法律融合，38 E.L.修订版（2013），335–359; Avgouleas，Emilios，作为监管技术的披露未来是什么？行为决策理论和全球金融危机的教训，载于：麦克尼尔，伊恩和奥布莱恩，贾斯汀（编辑。），《金融监管的未来》（2010年），第205-225页； Bachmann，Gregor，《资本市场法》中平等待遇的原则，170 Zhr（2006），144-177； Bauerschmidt，Jonathan，财务稳定性作为银行联盟的目标，17 ECFR（2020），155-183； Brinckmann，Hendrik，《资本市场法财务报告》（2009年）； Brüggemeier，Alexander F.P.，《欧洲资本市场法中的统一概念》（2018年）； Bueren，Eckart，欧盟分类法可持续系统，（WM 2020），1611–1619，1659–1663; Bumke，基督徒，以资本市场的例子为例，载于：Hopt，Klaus J.等。（ed。），欧洲内部市场的资本市场立法（2008年），第107-141页；咖啡，约翰·C·萨尔（John C.（2012）; Fama，Eugene，有效的资本市场：理论和经验工作的评论，25 J. Fin（1970），383–417; Franke，Günter和Hax，Herbert，Finance and Capital Market Finance，第6版。（2009）;吉尔森（Gilson），罗纳德（Ronald J.（1984），549–644; Habersack，Mathias，市场滥用权和Aktuit法律冲突与临时宣传义务有关），纪念出版物25年WPHG（2019），217–235；海因兹（Heinze），斯蒂芬（Stephan），欧洲资本市场法 - 主要市场法（1999年）；地狱，帕特里克·A。，披露非财务信息（2020）； Hopt，Klaus J.，《银行法律的资本保护》（1996年）； Ipsen，Nils和Röh，Lars，神秘分类法，Zip（2020），2001 - 2010年； Klingenbrunn，Daniel，产品禁令，以确保金融市场稳定性（2018年）； Langevoort，Donald C.，《欧盟结构证券监管：美国经验的经验教训》，载于：Ferrarini，Guido和Wymersch，Eddy（编辑。 div>），欧洲的投资者保护 - 企业制定，Mifid and Beyond（2006），485-505；损失，路易斯和塞利格曼，乔尔，证券法规，第一卷，第三版。（1998）; Lo，Andrew W.，自适应市场假设，30 JPM（2004），15-29；卢曼（Luhmann），尼克拉斯（Niklas），信任：降低社会复杂性的机制，第五版。（2014）;马蒂格·丹尼尔（Mattig Daniel），《欧洲资本市场法的平等待遇》（2019年）； Mehringer，Christoph，《一般资本法》原则（2007年）；注释，汉诺，公司平台：披露公司数据作为市场参与的关联（2009年）；米尔格罗姆（Milgrom），保罗（Paul），好消息和坏消息：代表定理和应用，贝尔·J·Econ 12。; ZBB（2019），71-80; Tounopoulos，Vassilios，股票公司及其前景的透明度，载于：Tounstopoulos，Vassilios和Veil，Rüdiger（Eds。），欧洲股票公司的透明度（2019年），353–363；面纱，吕迪格（Rüdiger（1981），380–391; Mülbert，Peter O.，投资者保护与金融市场法规 - 基础，177 ZHR（2013），160-211； Mülbert，Peter O.和Sajnovits，Alexander，Trust and Financial Market Law，2 ZFPW（2016），1-51； Schinasi，Garry J.，《保护财务稳定：理论与实践》（2005年）； Stahl，Carolin，资本市场上的信息超负荷（2013年）；斯塔克（Jürgen），国际金融体系（2004年）； Stumpp，Maximilian，欧盟可持续金融产品分类法 - 欧洲可持续金融的可靠基础？
人工智能战略 2022（草案）
1 以AI（人工智能）为例，欧盟高级别专家组报告将其定义为“根据环境和输入，表现出智能行为（可能具有一定自主性）的系统”，但“智能行为”的实质，在某种程度上依赖于解释。 此外，2016年美国发布的AI100报告中，曾引用尼尔斯·尼尔森对人工智能这一学科领域的定义：“人工智能是一门创造智能机器的研究，其中智能是指在其所处的环境中适当地发挥功能并具有一定的洞察力的能力。”但这一定义也存在很大程度的模糊性。事实上，报告指出，人工智能的模糊定义本身也有积极的一面，即加速人工智能的研究。基于此，尽管对于什么是“人工智能”或“人工智能技术”目前已达成一定共识，但过于严格地按照所采用的技术进行定义意义不大。同时需要注意的是，此类系统嵌入在高度复杂的系统中。此外，如果没有收集、存储和访问大量数据的基础设施、超高速通信网络、传感器组、机器人等，人工智能系统的实施将充满不确定性。如果不能开发并实施网络安全和人工智能伦理等确保此类系统安全性和稳健性的技术，人工智能将很难被广泛接受。人工智能涵盖了实现智能功能的广泛系统，预计将部署到未来社会、产业、日常生活以及科学研究和技术开发等所有领域。因此，这一战略的目标也必须在这些领域进行综合构思。
时间分辨氧化信号跨藻类 - Embryophyte划分1 2 Tim P. Rieseberg 1， *，＃，Armin addras 1， *， *，Tatyana darienko 1，
Time-resolved oxidative signal convergence across the algae–embryophyte divide 1 2 Tim P. Rieseberg 1, * ,# ,Armin Dadras 1, * , Tatyana Darienko 1 , Sina Post 2 , Cornelia Herrfurth 2,3 , 3 Janine M. R. Fürst-Jansen 1 , Nils Hohnhorst 1 , Romy Petroll 4 , Stefan A. Rensing 5，Thomas 4Pröschold1,6，Sophie de Vries 1，Iker Irisarri 1,7,8，Ivo Feussner 2,3,9，Jan de Vries 1,2,7,10＃5 6 1 - Goettingen University of Applipip bioinformatics of Appliped Bioinformatics，Goldschmidtstr。1，37077 7德国Goettingen 8 2 - Goettingen大学，阿尔布雷希特·哈勒植物科学研究所，植物生物化学系，Justus-von-liebig-weg，37077 9 9 Goettingen 9 Goettingen，德国，10 3 - Goettingen，Goettingen for Metherborience and forebornial Inuccomerient ot for Metheriment goet grobbbboiment（Gobb）脂科学，Justus-von-liebig Weg 11，37077德国Goettingen，12 4 - 藻类发展与进化系，Max Planck生物学研究所Tübingen，德国Tübingen，德国，德国，13 5--弗里布尔格大学生物信号研究中心（Bioss），弗里布尔格，弗里布尔氏菌，弗里布尔氏弗里布尔，5-3--奥地利Mondsee 15 7 - GOLDSCHMIDTSTR的校园研究所数据科学（CIDAS）。 33土地上的压力在动力学方面是独特的，需要在光和温度上进行迅速而急剧的变化。 虽然我们34知道土地植物与他们最接近的链球菌藻类亲戚共享35个基因组成的主要组成部分，以进行动态压力反应，但他们的一致作用却几乎没有理解。 这些激酶轮毂已经有41种自来已经综合了多种环境投入。1，37077 7德国Goettingen 8 2 - Goettingen大学，阿尔布雷希特·哈勒植物科学研究所，植物生物化学系，Justus-von-liebig-weg，37077 9 9 Goettingen 9 Goettingen，德国，10 3 - Goettingen，Goettingen for Metherborience and forebornial Inuccomerient ot for Metheriment goet grobbbboiment（Gobb）脂科学，Justus-von-liebig Weg 11，37077德国Goettingen，12 4 - 藻类发展与进化系，Max Planck生物学研究所Tübingen，德国Tübingen，德国，德国，13 5--弗里布尔格大学生物信号研究中心（Bioss），弗里布尔格，弗里布尔氏菌，弗里布尔氏弗里布尔，5-3--奥地利Mondsee 15 7 - GOLDSCHMIDTSTR的校园研究所数据科学（CIDAS）。33土地上的压力在动力学方面是独特的，需要在光和温度上进行迅速而急剧的变化。虽然我们34知道土地植物与他们最接近的链球菌藻类亲戚共享35个基因组成的主要组成部分，以进行动态压力反应，但他们的一致作用却几乎没有理解。这些激酶轮毂已经有41种自来已经综合了多种环境投入。1，37077德国Goettingen 16 8 - 莱布尼兹生物多样性研究中心，莱布尼兹生物多样性变化分析研究所（LIB），汉堡17号博物馆，汉堡，马丁 - 莱瑟 - 莱瑟 - 王子帕特尔茨，20146年汉堡，摩尔群岛，Gogoettingen，Gogoetting， （GZMB），Justus- Von-Liebig植物生物化学系19 WEG 11，37077 Goettingen，德国20 10 10 - Goettingen大学，Goettingen分子生物科学中心（GZMB），应用生物信息学系，21 Goldschmidtstr。1，37077德国Goettingen 22 *同等贡献23 #authors for Noteence：timphilipp.rieseberg@uni-goettingen.de＆devries＆devries＆devries.jan@uni-goettingen.de 24 25 orcid：tim prieseberg：tim prieseberg 000000-0003-35548-848-848-848-848-8475，ARMIN DADRRAS 0000-0001-7649-2388，JanineMr.Fürst-Jansen 0000-0002-5269-8725，26 Tatyana darienko 0000-0002-1957-0076，Cornelia herrfurth：0000-0001-0001-8255-3255，IVOUSS：0000-0001-825-3255，IVOUSSNE： IKER IRISARRI 0000-27 0002-3628-1137，StefanA。 29 30 31摘要32最早的土地植物在适应环境压力方面面临着重大挑战。在这里，我们36种使用光生理学，2.7 TBP的转录组学以及对270多个不同样本的37个代谢物分析分析的时间疗法应力分析，以研究三种38 38 6亿年6亿年的链球菌的应力动力学。42 43引言44地球表面带有光合作用的生命。生物多样性的蓝细菌和藻类在岩石和树皮上形成绿色的45个生物膜，而地衣在最黯淡的山顶上壮成长。通过共表达分析和Granger Causal 39推断，我们预测了一个基因调节网络，该网络在40个乙烯信号成分，Osmosensor和主要激酶的链条上检索古代信号收敛的网络。所有这些都被全球征服土地的血统所吸引了46：土地植物（胚胎）1。与47种链植物藻类一起，土地植物属于链球菌2。系统基因组学分析表明，48个Zygnematophyceae是土地植物2-4的最接近的链球菌藻类亲戚，比较49基因组学已经取得了重大进展，在建立50种链球菌藻类和陆地植物之间的共享性状目录和陆地植物之间的共享目录中取得了重大进展。然而，我们才开始理解在征服土地11时如何使用这些基因51的功能优势。几种协同的52个特性已塑造了征服土地的植物12，包括多细胞发育13,14、53传播15，共生16,17和压力反应18。在后者的情况下，最早的土地植物必须克服多种压力源，现代地块植物通过调整55的生长和生理学19。与水相反，土地上非生物压力的标志之一是其56个动态性质：土地上的生命涉及温度，光或水的快速和急剧变化57可用性18。我们专注于两个陆地压力源 - 强烈波动的温度（冷和热量58应力）和光条件（高光应力和恢复）。类胡萝卜素在叶绿体的氧化应激缓解网络中是不可或缺的6259陆地应激源影响植物和藻类生理学，尤其是通过质体中的60种活性氧（ROS）产生的。质体是环境61挑战20-22的信号中心。
<潜水>林奇综合征结直肠癌风险的变化
通讯作者：墨尔本人口与全球健康学院流行病学与生物统计学中心Mark A. Jenkins，澳大利亚VIC 3010，墨尔本大学。m.jenkins@unimelb.edu.au。 *请参阅贡献者部分和附录P1-6中的作者姓名列表。 贡献者AKW，RWH，FAM，GM和MAJ概念化了研究调查。 AKW，RWH，FAM，GM和MAJ获得了资金。 JCR，GL和AST在AKW和MAJ的监督下为数据策划，项目管理和资源做出了贡献。 AKW，JGD和MAJ使用统计软件和方法进行了正式分析，并起草了手稿。 AKW，JCR，GL和MAJ已访问和验证的数据。 所有贡献者都参加了手稿审查和编辑。 Manuscript Writing Group: Aung Ko Win, James G. Dowty, Mark A. Jenkins Steering Committee: Mark A. Jenkins, Finlay A. Macrae, Gabriela Möslem, Robert W. Haile Central Database Group: Jeanette C. Reece, Grant Lee, Allyson S. Templeton Data Contributing Group: Kiwamu Akagi, Seçil Aksoy, Angel Alonso, Karin Alvarez, David J. Amor, Ravindran Ankathil, Stefan Aretz, Julie L. Arnold, Melyssa Aronson, Rachel Austin, Ann-Sofie Backman, Sanne W. Bajwa–ten Broeke, Verónica Barca-Tierno, Julian Barwell, Inge Bernstein, Pascaline Berthet, Beate Betz, Yves-Jean Bignon, Talya Boisjoli, Valérie Bonadona, Laurent Briollais, Joan Brunet, Daniel D. Buchanan, Karolin Bucksch, Bruno Buecher, Reinhard Buettner, John Burn, Trinidad Caldés, Gabriel Capella, Olivier Caron, Graham Casey, Min H. Chew, Yun-hee Choi, James Church, Mark Clendenning, Chrystelle Colas，Elisa J. Woods，Tatsuro Yamaguchi，Silke Zachariae，Mohd N. Zahary。m.jenkins@unimelb.edu.au。*请参阅贡献者部分和附录P1-6中的作者姓名列表。贡献者AKW，RWH，FAM，GM和MAJ概念化了研究调查。AKW，RWH，FAM，GM和MAJ获得了资金。JCR，GL和AST在AKW和MAJ的监督下为数据策划，项目管理和资源做出了贡献。 AKW，JGD和MAJ使用统计软件和方法进行了正式分析，并起草了手稿。AKW，JCR，GL和MAJ已访问和验证的数据。所有贡献者都参加了手稿审查和编辑。Manuscript Writing Group: Aung Ko Win, James G. Dowty, Mark A. Jenkins Steering Committee: Mark A. Jenkins, Finlay A. Macrae, Gabriela Möslem, Robert W. Haile Central Database Group: Jeanette C. Reece, Grant Lee, Allyson S. Templeton Data Contributing Group: Kiwamu Akagi, Seçil Aksoy, Angel Alonso, Karin Alvarez, David J. Amor, Ravindran Ankathil, Stefan Aretz, Julie L. Arnold, Melyssa Aronson, Rachel Austin, Ann-Sofie Backman, Sanne W. Bajwa–ten Broeke, Verónica Barca-Tierno, Julian Barwell, Inge Bernstein, Pascaline Berthet, Beate Betz, Yves-Jean Bignon, Talya Boisjoli, Valérie Bonadona, Laurent Briollais, Joan Brunet, Daniel D. Buchanan, Karolin Bucksch, Bruno Buecher, Reinhard Buettner, John Burn, Trinidad Caldés, Gabriel Capella, Olivier Caron, Graham Casey, Min H. Chew, Yun-hee Choi, James Church, Mark Clendenning, Chrystelle Colas，Elisa J.Woods，Tatsuro Yamaguchi，Silke Zachariae，Mohd N. Zahary。COPS，ISABELLE COUPLER，MARCIA CROSS，CRUZ，WIND，Adriana Della Valley，Capuchine Delnatte，Marion Dhooge，Valentine Domingues，Drouet Youenn，Floor A.发言人D. Gareth Evans，Vargas的AídaFalse，Jane C Figueird，William，William，Lauren M. Gimaud，Annabel Goodwin，Heike Green，Kate Green，Kate Green，Kate Green，Kate Green，Kate Green，Kate Green，Kate Green，Kate Green，Kate Green，Kate Green，Kate Green，Kate Green，Kate Green，Kate Green，Kate Green，kate Green， Jose Guillem，Roselyne，Rodrigo St. C. Guindani，Elizabeth E. Half，Michael，Hampel Heather，Thomas V. Ho，Elke Holinski-Feder。
地热能网络： - 转换我们的热...
“参议员，我们放置广告”一词已成为Facebook在2018年使用人工智能帮助广告工作的标志性提醒。尽管对该主题的意见可能有所不同，但不可否认的是，AI彻底改变了社交网络有效针对客户的能力。但是，许多人难以理解AI，机器学习和深度学习之间的细微差别。参议员Cornyn对Facebook内部运作的困惑对于那些试图掌握这些复杂概念的人来说是一种普遍的经历。要阐明AI，ML和DL之间的差异，必须从技术进步的基本构建基础开始：算法。算法是导致解决问题的顺序列表，就像烹饪方面的食谱一样。指令的顺序很重要，如遵循随机或不一致步骤的荒谬性所举例说明。人工智能可以被视为“假情报”，但该标签并不能公正其能力。而不是将人工称为“错误”或“不是人”，而是更准确地描述为可以从大量数据中处理和学习的高级计算机智能。尽管科学界就“人造”的含义进行了辩论，但可以肯定的是：AI已成为当今技术景观中必不可少的工具。注意：我在保持其原始含义完整的同时重写了文本，引入了偶尔的拼写错误（SE），以避免翻译并保持与原始语言相同的语言。注意：我随机选择了此文本的“添加拼写错误（SE）”方法。使计算机像人类一样思考的追求导致了人工智能（AI）的发展，这使机器能够从经验中学习，适应新的输入并执行类似人类的任务。AI分为三种类型：狭窄或弱的AI，一般AI（AGI）或强AI和有意识的AI。当前正在使用的大多数AI都是狭窄的AI，旨在自动化特定任务并随着时间的推移改善其执行。示例包括自动驾驶汽车，面部识别系统以及智能手机上的准确天气预报。但是，最终目标是创建AGI，这将使机器通常像人类一样思考，并基于学习而不是以前的培训做出决定。这将涉及从经验中独立学习，机器可以学习，推理和做出与人类类似的判断。AGI的发展是一个持续的挑战，有四个测试作为该概念的主要定义：Turing测试，Loebner奖和另外两个尚未赢得的奖品。年度竞赛在各种挑战中相互对抗的年度比赛已经结束。在2007年，苹果联合创始人史蒂夫·沃兹尼亚克（Steve Wozniak）对旨在模仿人类智能的机器人进行了新的测试。根据沃兹尼亚克（Wozniak）的说法，机器人不可能在没有大量学习的情况下真正理解咖啡生产和操作机器的概念。由Ben Goertzel设计的机器人大学学生测试，将机器人放置在模拟的大学环境中，他们必须完成课程工作并通过考试才能展示其能力。这是四个主要方法：1。此测试要求机器人适应新情况并从其经验中学习。在2005年，尼尔斯·约翰·尼尔森（Nils John Nilsson）提出了一种用于图灵测试的替代方法，该方法的重点是评估机器人执行类似人类任务的能力。这种观点强调了理解人工智能发展中人类认知和行为的重要性。在其核心上，机器学习是人工智能的一个子集，它使系统能够在无明确编程的情况下从经验中学习。机器学习有四种主要类型：监督，无监督，半监督和加强学习。监督学习涉及对标记数据进行培训算法以预测未来的结果，就像教儿童基本算术操作或识别对象的图像一样。Machine Learning Through Supervised Learning ----------------------------------------------- The algorithm learns by comparing its actual output with correct outputs to find errors and then modifies the model accordingly.这是通过监督学习来实现的，这是一种在历史数据预测未来事件的应用中使用的常见技术。例如，如果通常错误地计算出6+3，则该机器可以预期该组合可能会产生9的不同结果。可以在日常示例中看到此功能，例如检测欺诈性信用卡交易或确定哪些保险公司更容易提出索赔。监督学习通常分为分类和回归任务。2。3。4。分类涉及识别具有标记数据的模式，而回归侧重于预测连续值。相比之下，无监督的学习在没有正确的输出或输出之间的相关性的情况下进行操作。无监督的机器学习缺乏一组预定义的答案或参考点，需要算法探索数据并发现隐藏的结构模式。这种方法在交易数据中特别有效，例如识别具有针对性营销活动特征相似特征的客户组。对无监督的机器学习的日益兴趣源于其朝着人工智能（AGI）发展的潜力，这是一个比传统狭窄的AI更复杂，更雄心勃勃的目标。通过在没有事先指导的情况下导航问题，AI系统必须仅依靠其逻辑操作才能得出结论。这个过程类似于目睹运动新手，试图通过直接观察来理解规则和策略，而没有现有的知识可以借鉴。无监督学习的最终目标在于它通过利用其固有的认知能力来使机器“自学”的能力。AI算法采用各种学习方法，每种方法都具有其独特的特征和应用。**开/关逻辑**：在这种方法中，AI系统仅依靠其内部逻辑机制来学习而没有任何外部指导。**半监督学习（SSL）**：SSL通过使用标记和未标记的数据来结合受监督和无监督学习的好处。不同类型的AI。当可用的参考数据与不完整或不准确的信息之间保持平衡时，此方法特别有用。通过利用未标记的数据，SSL减少人类偏见并提高结果的精度，同时最大程度地减少成本。**强化学习**：这种动态的编程方法使用奖励和惩罚来训练算法。AI代理人通过与环境互动，获得奖励，以获取正确的行动和对不正确的行为的惩罚。目标是最大程度地提高奖励并最大程度地减少惩罚，从而在特定情况下导致最佳绩效。强化学习使机器能够确定最佳行为并实现预期的结果。**未指定的学习方法**：这种方法涉及使用标记和未标记数据的组合训练AI系统。当可用的参考数据与不完整或不准确的信息之间保持平衡时，该方法特别有用。通过利用未标记的数据，这种方法可以减少人类的偏见，并提高结果的精度，同时最大程度地减少成本。注意：原始文本仅将强化学习视为第四种方法，但似乎省略了另一种学习。如果您打算将半监督学习作为四种方法之一，请指定缺少哪一种方法。重写文字如下：宠物是通过为其学习量身定制的奖励和惩罚而训练的。，如果不这样做，它会因出去外面或鼻子擦拭而收到一种享受。强化学习通常用于游戏，机器人技术和导航。该算法通过反复试验发现了最佳步骤，从而获得了最大的回报。此过程称为马尔可夫决策过程。Facebook的新闻提要是大多数人可以理解的一个例子。Facebook使用机器学习来个性化用户的提要。如果您经常与特定朋友的活动进行互动，则您的提要将开始以更多的朋友的帖子在顶部。如果您停止以相同的方式进行交互，则将更新数据集，并且您的提要将进行相应调整。深度学习是一种专业的机器学习形式，可以模仿人脑在处理数据中的功能并创建决策模式。它也被称为深神经学习或深度神经网络。深度学习使用层次的人工神经网络进行机器学习过程，类似于人脑的工作方式。与传统的程序建立线性网络不同，深度学习系统可以实现数据的非线性处理。标准的机器学习工作流程涉及手动从图像中提取功能。然后将这些功能用于创建用于分类对象的模型。深度学习工作流程不同，因为相关特征会自动提取。深度学习还执行“最终学习” - 它得到了原始数据和一项任务，例如分类，并学习了如何自行完成。在机器学习中，您可以手动选择功能和分类器来对图像进行排序。具有深度学习，特征提取和建模步骤是自动的。AI的两种类型是什么。两种类型的AI。然而，人们对通过深度学习实现人工通用智能（AGI）的潜在陷阱提出了担忧，尤其是基于现实世界中的常识和知识的开放式推理。加里·马库斯（Gary Marcus）的论文总结了关键问题，包括开放式推理中深度学习的局限性以及如果培训数据包含它们，则获得了偏见。这是重写的文本：结果，AI系统经常在其发现和预测中反映这些偏见。尽管对深度学习感到兴奋，但克服这一挑战仍然是一个重大障碍。尽管进步令人印象深刻，但将机器学习不仅仅是识别模式而言，需要花费时间和精力。因此，您拥有它 - 现在您将有能力自信地与朋友或同事在下一次辩论中讨论AI，ML和DL之间的差异。如果没有，我们期待看到有关您受到参议员Cornyn启发的“错误”的幽默模因。如果您正在寻求与该领域保持一致的新角色或为您的公司需要新的人才 - 我们很乐意为您提供帮助。人工智能类型是什么。2人工智能的主要类型。有多少种类型的人工智能。