期权调整的决定和任何调整的性质由 OCC 根据 OCC 章程第 VI 条第 11 和 11A 节做出。期货调整的决定和任何调整的性质由 OCC 根据 OCC 章程第 XII 条第 3、4 或 4A 节(视情况而定)做出。对于期权和期货,每个调整决定都是根据具体情况做出的。调整决定基于当时可用的信息,并且可能会随着更多信息的出现或导致调整的公司事件条款发生重大变化而发生变化。
期权调整的决定和任何调整的性质由 OCC 根据 OCC 章程第 VI 条第 11 和 11A 节做出。期货调整的决定和任何调整的性质由 OCC 根据 OCC 章程第 XII 条第 3、4 或 4A 节(视情况而定)做出。对于期权和期货,每个调整决定都是根据具体情况做出的。调整决定基于当时可用的信息,并且可能会随着更多信息的出现或导致调整的公司事件条款发生重大变化而发生变化。
为了处理现实世界中的噪声数据和不完整信息,我们将机器学习的通用性和抗噪性与知识表示和符号推理的严谨性和可重用性相结合,构建能够灵活应对未知情况的强大人工智能。我们还旨在将AI应用到以前从未应用过的领域,例如估计COVID-19的基因网络,预测辐射下的细胞动态以及基于媒体数据分析行为。
人类使用符号的能力尚未在机器中复制。弥合差距需要考虑如何建立符号含义:如果符号用户同意符号含义,那么符号使用就包括导航含义协议的行为。我们利用这一见解来表达分级符号行为,包括构建新符号、改变先前符号以及反省含义和推理过程。然后,我们根据每个标准评估当代人工智能方法。最终,我们认为,当基于学习的代理沉浸在需要围绕观点和意义进行协调的人类社会文化互动中时,机器中流畅的符号使用就会出现。通过大规模收集这些场景,并包括交互式人类反馈,研究人员可以使用当代塑造行为算法来优化符号流畅性。
期权调整的决定和任何调整的性质由 OCC 根据 OCC 章程第 VI 条第 11 和 11A 节做出。期货调整的决定和任何调整的性质由 OCC 根据 OCC 章程第 XII 条第 3、4 或 4A 节(视情况而定)做出。对于期权和期货,每个调整决定都是根据具体情况做出的。调整决定基于当时可用的信息,并且可能会随着更多信息的出现或导致调整的公司事件条款发生重大变化而发生变化。
机器学习方法在生物识别和个人信息处理(例如法医、电子医疗、招聘和电子学习)领域的重要性日益增加。在这些领域,基于机器学习方法构建的系统的白盒(人类可读)解释可能变得至关重要。归纳逻辑编程 (ILP) 是符号 AI 的一个子领域,旨在自动学习有关数据处理的声明性理论。从解释转换中学习 (LFIT) 是一种 ILP 技术,可以学习与给定黑盒系统等同的命题逻辑理论(在特定条件下)。本研究通过检查 LFIT 在特定 AI 应用场景中的可行性,迈出了将准确的声明性解释纳入经典机器学习的通用方法的第一步:基于使用机器学习方法生成的自动工具进行公平招聘,用于对包含软生物特征信息(性别和种族)的简历进行排名。我们展示了 LFIT 对这个特定问题的表达能力,并提出了一个可应用于其他领域的方案。
此信息备忘录提供了一个非正式的摘要,内容是为了方便市场参与者准备的影响列出的期权或期货的公司事件条款。OCC对摘要的准确性或完整性不承担任何责任,特别是对于可能与投资决策相关的信息。期权或期货投资者应独立确定并评估有关此公司活动的所有信息。