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人工智能基础第 10 章
版权声明：本课程幻灯片中展示的大多数示例和图像均取自 [Russell & Norwig，《人工智能，一种现代方法》，第 3 版，Pearson]，包括上述书中的明确图表，因此其版权由作者保留。其他一些材料（文本、图表、示例）的作者（按字母顺序排列）：Pieter Abbeel、Bonnie J. Dorr、Anca Dragan、Dan Klein、Nikita Kitaev、Tom Lenaerts、Michela Milano、Dana Nau、Maria Simi，他们保留其版权。未经作者许可，这些幻灯片不得公开展示。1 / 64
SolarAPP+ 绩效评估：2021 年数据
作者要感谢 SolarAPP+ 辖区为实施和数据收集投入的时间和精力：加利福尼亚州博蒙特市；加利福尼亚州贝尼西亚市；加利福尼亚州梅尼菲市；加利福尼亚州莫德斯托市；加利福尼亚州普莱森特希尔市；亚利桑那州皮马县；加利福尼亚州圣拉蒙市；加利福尼亚州西米谷市；加利福尼亚州索诺玛县；加利福尼亚州斯托克顿市；以及亚利桑那州图森市。作者非常感谢报告初稿审阅者提供的反馈：Lynne Birkinbine（图森市）、Thomas Cirimele（索诺玛县）、Benjamin Davis（加州太阳能和储能协会）、Oscar Diaz（莫德斯托市）、Andrew Graves（美国能源部）、Vance Phillips（圣拉蒙市）、Nathan Quarles（索诺玛县）、Abigail Randall（美国能源部）、Jonathan Schellin（贝尼西亚市）、John Schweigerdt（斯托克顿市）、Larry Sherwood（州际可再生能源委员会）、Janet Solis（永远自由）、Anne Sorensen（西米谷市）、Tennis Wick（索诺玛县）以及国家可再生能源实验室的 Jesse Cruce、Emily Fekete 和 Juliana Williams。我们还要感谢 Harrison Dreves 和 Susannah Shoemaker 的编辑支持。该项目是在美国能源部能源效率和可再生能源办公室 Andrew Graves 的支持和指导下进行的。
人工智能基础 第 01 章
版权声明：本课程幻灯片中展示的大多数示例和图像均取自 [Russell & Norwig, “Artificial Intelligence, a Modern Approach”, 3 rd ed., Pearson] ，包括上述书中的明确图表，因此其版权由作者保留。其他一些材料（文本、图表、示例）的作者（按字母顺序排列）：Pieter Abbeel、Bonnie J. Dorr、Anca Dragan、Dan Klein、Nikita Kitaev、Tom Lenaerts、Michela Milano、Dana Nau、Maria Simi，他们保留其版权。未经作者许可，这些幻灯片不得公开展示。1 / 29
人工智能基础第 01 章
版权声明：本课程幻灯片中展示的大多数示例和图像均取自 [Russell & Norwig，《人工智能，一种现代方法》，第 3 版，Pearson]，包括上述书中的明确图表，因此其版权由作者保留。其他一些材料（文本、图表、示例）的作者（按字母顺序排列）：Pieter Abbeel、Bonnie J. Dorr、Anca Dragan、Dan Klein、Nikita Kitaev、Tom Lenaerts、Michela Milano、Dana Nau、Maria Simi，他们保留其版权。未经作者许可，这些幻灯片不得公开展示。
人工智能基础第 13 章
版权声明：本课程幻灯片中展示的大多数示例和图像均取自 [Russell & Norwig，《人工智能，一种现代方法》，第 3 版，Pearson]，包括上述书中的明确图表，因此其版权由作者保留。其他一些材料（文本、图表、示例）的作者（按字母顺序排列）：Pieter Abbeel、Bonnie J. Dorr、Anca Dragan、Dan Klein、Nikita Kitaev、Tom Lenaerts、Michela Milano、Dana Nau、Maria Simi，他们保留其版权。未经作者许可，这些幻灯片不得公开展示。
人工智能基础第 04 章
版权声明：本课程幻灯片中展示的大多数示例和图像均取自 [Russell & Norwig，《人工智能，一种现代方法》，第 3 版，Pearson]，包括上述书中的明确图表，因此其版权由作者保留。其他一些材料（文本、图表、示例）的作者（按字母顺序排列）：Pieter Abbeel、Bonnie J. Dorr、Anca Dragan、Dan Klein、Nikita Kitaev、Tom Lenaerts、Michela Milano、Dana Nau、Maria Simi，他们保留其版权。未经作者许可，这些幻灯片不得公开展示。
深度学习中的生物学合理性考量
大脑和人工神经网络学习的背景知识。然后，我们研究神经硬件施加的实现约束以及反向传播算法违反这些约束的原因。为了应对这些约束，人们设计了几种学习算法，例如反馈对齐、目标传播和平衡传播，每种算法都试图克服反向传播遇到的一些困难。本综述的主要内容是对这些方法的分析，包括它们的成功和失败。其中一些成功案例相当令人惊讶，表明反向传播类算法对大脑来说并不像以前认为的那样不可行。正是出于这个原因，我们认为大脑的真正功能在本质上可能与反向传播相似。
重新发现Josef Popper-Lynkeus和他的In
摘要的奥地利工程师，哲学家和政治经济学家Josef Popper-Lynkeus（1838-1921）是维也纳晚期启蒙运动的著名公共知识分子。在本文中，我们发掘并探索了Popper-Lynkeus的社会计划。它试图实施社会征兵，以无条件地保证每个人的基本商品和服务水平。我们评估了Popper-Lynkeus所谓的“理性”建议以及对经济学学科的预期后果所提供的经济和道德辩护。最后，基于我们对“无条件性”不同概念的拆卸重重，我们阐明了Popper-Lynkeus的社会计划与当代基本收入的当代建议之间的差异和差异，这两者都成为传统福利国家的替代方案。
为加拿大实施无烟的发电政策
采用了一种方法，该方法与先前的分析相似，该方法研究了青少年对吸烟烟草摄取的影响以及对Qalys和成本的影响。7修订后的模型采用相同的方法来建模吸烟，停止和复发，并专注于与吸烟状况有关的健康状态。7模型模拟了15岁及以上的加拿大人口，并在以下状态之间对个体的tran地位：当前的吸烟者，前吸烟者，从不吸烟和死亡。该模型预示了每6个月在每种状态中每一个中的队列的比例。2025年年龄15岁的男性和女性的数量是基于针对死亡率和移民的最新人口普查数字。8-10