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机器学习In.pdf
在许多流行中，以及科学的话语中，人们建议通过所谓的人工通用情报（AGI）和人工超级智能（ASI）的“大规模”使用人工智能，包括机器学习，并达到“奇异性”的点，将完全排除在决策中，将人类完全排除在统治地位的人类统治地上。在制造系统方面说，这意味着将实现智能和全部自动化（一旦将人类排除在外）。本文提出的假设是，AI/ML自治能力的限制，更具体地说，ML算法将无法完全自治，因此，人类的作用将是必不可少的。在问题的背景下，本文的作者介绍了制造业奇异性和智能机器架构的概念，认为智能机器将始终是人类依赖的，并且关于制造业，人类将保留在网络物理系统（CPS）和I4.0中的中心。支持此论点的方法是归纳的，与文献中许多文本中应用的方法相似，并基于基于归纳推理的机器学习的计算要求。该论点得到了一些实验，这些实验证明了人类在机器学习过程中的作用。纸张分为两部分。在第一部分中介绍了对文学的论证的回顾，无论是赞成和反对未来人类角色的论点。基于裸露的考虑因素，即智能CPS的通用体系结构，在多个学习循环中具有嵌入式ML功能模块，以评估在CPP/CPS的背景下使用ML功能的方式。由于应用了（非正式的）归纳方法，因此与文献中发现的其他论文类似，考虑到该方法并不能提供对定义的假设的绝对证据，因此该论文代表了一种立场论文。在这一部分中引入了制造奇点的概念，以及智能机器______________
容器发动机的定性和定量分析
3每个引擎都有自己的存储库。Docker的核心功能现在包含在Moby Project：https：//github.com/moby/moby中。Podman可从以下网站获得：https：//github.com/containers/podman。RKT可从以下网址获得：https：//github.com/rkt/rkt，但如https://github.com/rkt/rkt/rkt/issues/4024报道。Pouch is available from: https://github.com/alibaba/pouch , containerd from: https: //github.com/containerd/containerd , run-c from: https://github.com/opencontainers/ runc , cri-o from: https://github.com/cri-o/cri-o , Charliecloud from: https：// github。com/hpc/charliecloud，奇点，来自：https：//github.com/singularity，app- tainer，来自：https：//github.com/github.com/github.com/apptainer/apptainer，balenaengine，balenaengine，balenaengine，balenaengine，来自： https://github.com/eth-cscs/ sarus。
钢：奇异性感知强化学习
批处理增强学习（RL）旨在利用预收取的数据找到最大化动态环境中预期总奖励的最佳策略。现有方法需要对目标策略在状态或行动上或两者兼有的数据分布引起的分布所引起的分布上绝对连续的假设（例如，不存在非重叠区域）。我们提供了一种新的批次RL算法，该算法允许在离线数据分布和目标策略引起的分布之间的状态和动作空间（例如，在无限 - 休养者马尔可夫决策过程中都具有连续状态和动作之间的奇异性）。我们称我们的算法钢：奇异性吸引的增强学习。我们的算法是由对销售评估进行的新错误分析的动机，在该评估中，我们使用最大的平均差异以及分布强劲的优化，以表征由可能的奇异性引起的非政策评估的误差，并启用模型外额外的模型。通过利用悲观的思想，在某些技术条件下，我们为我们提出的算法提供了第一个有限样本的遗憾保证。与现有算法相比，只需仅需最少的数据覆盖假设即可提高批量RL的适用性和鲁棒性。另外，提出了一种几乎没有调谐的两步自适应钢。广泛的仿真研究和一个（半真实的实验实验）对我们方法在处理批处理RL中可能的奇异性方面的出色表现。
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arXiv:2210.16131v1 [gr-qc] 2022 年 10 月 28 日 简介
摘要：本文考虑了当物质满足状态方程 P = 0 或 P = − αρ 时（其中 0 < α < 1）时广义 Vaidya 时空的引力坍缩。我们证明，当第 I 类物质场为尘埃时，表观视界将永远不会出现，但现在存在一族指向未来的零径向测地线，其终止于过去的中心奇点。我们还证明，在负压的情况下，引力坍缩的结果可能是裸奇点，表观视界出现并在很短的时间内再次消失。在负压的情况下，我们证明引力坍缩的结果可能是永恒的裸奇点。关键词：引力坍缩；Vaidya 时空；黑洞；裸奇点。 PACS 编号：04.70.—s、04.70.Bw、97.60.Lf
人工智能与种间规律
多位专家已警告人工智能 (AI) 即将超越人类的能力，达到一个“奇点”，届时人工智能可能会发展到超出人类控制的程度。这是否会发生仍是一个推测问题。然而，法律奇点正在到来：不受人类指挥的非人类实体可能首次作为法律主体的新“物种”进入法律体系。这种“跨物种”法律体系的可能性为我们思考如何构建和管理人工智能提供了机会。我们认为，法律体系可能比许多人认为的更能接受人工智能代理。与其试图禁止强大的人工智能的发展，不如将人工智能包装成法律的形式，通过定义法律行动的目标、提供改善人工智能治理的研究议程、将法律嵌入人工智能代理以及培训人工智能合规代理，从而减少不良的人工智能行为。
使用图形编译器和容器优化 AI 训练部署
摘要 — 基于深度神经网络 (DNN) 或深度学习 (DL) 的人工智能 (AI) 应用因其在解决图像分析和语音识别等问题方面的成功而变得流行。训练 DNN 需要大量计算，而高性能计算 (HPC) 一直是 AI 发展的关键驱动力。虚拟化和容器技术促成了云和 HPC 基础设施的融合。这些具有不同硬件的基础设施增加了部署和优化 AI 训练工作负载的复杂性。可以使用特定于目标的库、图形编译器以及通过改进数据移动或 IO 来优化 HPC 或云中的 AI 训练部署。图形编译器旨在通过为目标硬件/后端生成优化代码来优化 DNN 图的执行。作为 SODALITE（Horizon 2020 项目）的一部分，MODAK 工具旨在优化软件定义基础设施中的应用程序部署。 MODAK 使用数据科学家的输入和性能建模，将最佳应用程序参数映射到目标基础架构并构建优化的容器。在本文中，我们介绍了 MODAK，并回顾了 AI 的容器技术和图形编译器。我们说明了使用图形编译器和 Singularity 容器优化 AI 训练部署。使用 MNIST-CNN 和 ResNet50 训练工作负载的评估表明，定制的优化容器优于 DockerHub 的官方映像。我们还发现图形编译器的性能取决于目标硬件和神经网络的复杂性。索引术语 —MODAK、SODALITE、HPC、云、性能优化、AI 训练、Singularity 容器、图形编译器
广义Vaidya时空中的负能量
在1969年R. Penrose理论上预测了在衰减或碰撞过程中KERR指标中负能量形成的影响。此外，还研究了具有负能量的颗粒的大地测量学的性质[1，2]。表明，在旋转黑洞的巨石中，对于此类颗粒的封闭轨道是不存在的。该测量学必须从引力半径内的区域出现。此外，还研究了Schwarzschild时空中具有负能量的颗粒。A. Grib和Yu。V. Pavlov [3]。他们表明，具有负能量的颗粒只能存在于事件视野内部的区域。然而，施瓦茨柴尔德黑洞是永恒的，我们必须考虑重力崩溃，以谈论具有负能量的颗粒的大地测量学的过去。黑洞被认为是严重重力崩溃的唯一结果。P。Joshi [4]表明，重力崩溃的结果可能是裸露的奇异性（有关详细信息，请参见[5，6]）。这意味着在重力崩溃过程中，奇异性形成的时间小于明显的地平线形成时间，并且存在一个非跨空间，未来指导的大地测量学家族，这些家族过去终止于中央奇异性。M. Mkenyley等。 调查了有关广义vaidya时空的重力崩溃的问题[7]，并表明这种崩溃的结果可能是赤裸裸的奇异性。M. Mkenyley等。调查了有关广义vaidya时空的重力崩溃的问题[7]，并表明这种崩溃的结果可能是赤裸裸的奇异性。此外，还获得了质量功能的条件[8，9]。vaidya时空是宇宙审查制度侵犯的最早例子之一[10]。通常的Vaidya时空具有以下形式：
王金钊 苏黎世联邦理工学院 弦乐与场 2021，YITP，......
n 个原始系统的副本。通过假设主要鞍形几何具有 -对称性，可以取商并返回原始几何，直到固定点处的圆锥奇点。它有助于分区函数。可以进行解析延续并得到 RT 公式。
第二部分战争的鲸鱼歌曲尚未发动
摘要：当前的安全事务中的人机动态将人工智能在循环中的人工智能地位，以进行决策和行动。随着AI认知，速度和武器方面的技术进步，人类操作员越来越多地转移到循环中，AI在战争和国防决策中承担更多责任，战术甚至战略性。人类操作员也从循环中掉下来，将增强的AI系统作为生物学和物理限制，因为在狭窄的应用中人工智能并不相同。那些可能会在未来几十年中向一般AI扩展，并引起了重大的战略，组织甚至存在的关注。此外，自然人类如何反应并与日益高级的，甚至超级智能的AI以及奇异事件互动，将具有破坏性的，变革性的影响对安全事务，甚至在哲学层面上辨别什么是战争是什么。关键词：人工智能，人工智能，战争，奇异性，超人类主义，罪恶，人类机器人团队W
Jacques Serizay
数据分析机器学习标准，深度学习，SQL [SQLITE3，MySQL]，交互式仪表板[Shinny，dash]•适应并优化了解决生物学问题的机器学习方法。•实施云代理框架以存储，操纵和分析高维数据集。•开发定制数据分析管道以简化生物学发现和假设检验。•交互式仪表板的全堆放开发可视化复杂的多态数据集，以进行实时数据探索。数据管理CI/CD [NextFlow，Makefile，Snakemake，GitHub动作]，容器化[Docker，Singularity，Kubernetes]•实现CI/CD程序以自动化工作流程，确保可重复性和可伸缩性。•领导计划，以增强数据版本和工作流程自动化，从而改善跨学科团队的协作。