XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemWikipedia
机器学习简介-UCSD CSE
机器学习（ML）是对计算机系统用于执行特定任务的算法和统计模型的科学研究，而无需使用明确的说明，而是依靠模式和推理。它被视为人工智能的一部分。机器学习算法基于样本数据（称为“培训数据”）构建数学模型，以做出预测或决策而不明确编程以执行任务。机器学习算法用于多种应用程序，例如电子邮件过滤和计算机视觉，在这些应用程序中，很难或不可避免地开发一种传统的算法来有效执行任务（Wikipedia）。我们将介绍以下主题：这是作为计算机科学和数据科学课程的一部分提供的机器学习的入门课程，因此我们不关心哲学，认知科学等的方法，尽管我们会不时回到它们。我们将介绍以下技术主题：
Georgia Perakis 教授 - 简历 2025 年 1 月
个人出生地：希腊语言：希腊语 - 流利、英语 - 流利、法语 - 中级国籍：美国电话办公室：617.253.8277 电话手机：781.354.1038 电子邮件：georgiap@mit.edu 网站：https://mitmgmtfaculty.mit.edu/gperakis/ Wikipedia：https://en.wikipedia.org/wiki/Georgia_Perakis Google Scholar：https://scholar.google.com/citations?user=SUwM5jUAAAAJ&hl=en (h-index 38)。教育雅典大学 - 数学学士，1987 年布朗大学 - 应用数学硕士，1988 年布朗大学 - 博士学位。应用数学，1993 博士论文导师：Thomas L. Magnanti 论文：“解决有限维变分不等式问题的几何、内点和经典方法” 主要研究兴趣 零售定价、收益管理、库存控制和供应链： - 线上和线下的动态定价、收益管理和库存管理
备用：使用ZKPS的机密模型进行操作说明
解释被视为通过使其透明的方式来增强对机器学习（ML）模型的信任的一种方式。尽管最初是一种调试工具，但现在也被广泛提议证明基于ML的社会应用预测公平和敏感性（Langer等人）（Langer等人，2021; Smuha，2019年； K a astner等。，2021;冯·埃辛巴赫（Von Eschenbach），2021年；勒本，2023年； Karimi等。，2020年； Wachter等。，2017年； Liao＆Varshney，2021年）和法规（解释权（Wikipedia con-trigutors，2025））。但是，如（Bordt等人，2022年），其中许多用例都在对抗性中是对抗性的，在这种情况下，参与方的利益不一致，并受到激励以操纵解释以实现其目的。例如，一家基于ML模型的预测拒绝向申请人贷款的银行有一个令人讨厌的人将无可争议的解释退还给申请人
设计富有同情心的框架
核心引擎是一个深度学习框架，它能够分析数据并形成概念。神经网络的不同隐藏层将代表概念。例如，深度学习框架分析来自摆动钟摆的数据。它将构建该数据的内部模型表示并发现像振荡周期这样的不变量（图 2）[1]。深度学习框架还将分析这些数据并形成钟摆周期的概念。这还将通过人类输入关于该概念实际含义的信息以及通过解析来自开源知识语料库（如维基百科）的相应定义来强化（如图 2 所示）。我们假设这些机器将这些不同的信息源连接得越多并形成概念，
在说服力论文中迈向细粒度的论证策略分析
参数挖掘（AM）在过去十年中已成长为研究领域（Stede and Schneider，2018； Lawrence and Reed，2020年），重点是自动识别和提取自然语言论证的任务。这包括对论点组件的检测，例如主张（Daxenberger等人。，2017年； Schaefer等。，2022）和前提（Rinott等人，2015年），以及它们之间的关系（Carstens和Toni，2015年）。研究已在不同的文本域上进行了研究，例如更编辑的文本，例如社论（Al-Khatib等人，2016年）或Wikipedia文本（Rinott等人，2015年），到社交媒体，例如改变我的观点（Hidey等人，2017年）或Twitter（Schaefer and Stede，2022）。到目前为止，感兴趣的领域是一个识别论证策略的识别，即作者在线性化论证上做出的决定并用语言表达式以有说服力的效果标记（Al-Khatib等人）（Al-Khatib等人），2017年； El Baff等。，2019年）。有效性，可以描述为参数的一个维度 -
太空探索技术信息图表海报项目评分标准
• 发射日期 • 飞越木星的日期 • 飞越土星的日期 • 进入星际空间的日期 • 预计到达奥尔特云的日期 ☐ 探测器如何供电？ ☐ 探测器如何与地球通信？ ☐ 关于航海者 1 号的三 (3) 个有趣事实 可使用的网站： 航海者 1 号维基百科页面 https://en.wikipedia.org/wiki/Voyager_1 微小网址：http://tinyurl.com/p2adehn 航海者仪器 https://voyager.jpl.nasa.gov/mission/spacecraft/instruments/ 微小网址：http://tinyurl.com/ybojsxxl 航海者时间线 https://voyager.jpl.nasa.gov/mission/timeline/#event-the-first-human-made-object-in- interstellar-space 微小网址：http://tinyurl.com/y9npzwm6 航海者黄金唱片 https://voyager.jpl.nasa.gov/golden-record/whats-on-the-record/ 微小网址：http://tinyurl.com/yb8rbfrc
比较硅脱碳方法以减少工艺排放和能源消耗
插图从Schei等人（1999年）复制在Kero，Ida＆Grådahl，Svend＆Tranell，Gabriella。（2020）。木炭：©©欧盟，2024年，CC by 4.0，https：//commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=1066656580木屑：木材集团 - 作者 - 作品 - 工作https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=19359670煤炭：Amcyrus2012 -4.0，4.0，https：//commons.wikimedia.wikimedia.orgridia.orgridia.ornipec.php/index.php？从En.Wikipedia转到Commons。 https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=37976814
保护技术驱动的零工经济中的工人收入：政策
新冠疫情强调保持社交距离，这导致 2020 年初拼车和送货服务需求空前激增（美国国家经济研究局，2023 年）。其他行业的裁员进一步加速了这一趋势，因为越来越多的人转向基于应用程序的工作来获取收入——这一行业被称为零工经济，其特点是工作时间短、工作灵活（维基百科，2024 年）。这种快速扩张是由快速发展的技术推动的，2020 年有近 210 万新工人进入美国零工经济，是 2019 年的两倍，2021 年又有 310 万工人加入（美国国家经济研究局，2023 年）。美国是这种快速扩张的典型例子，36%（5730 万）的工人参与零工经济（TeamStage，2024 年）。
我们应该如何衡量数字经济？
在过去的 40 年里，我们见证了数字产品和服务的爆炸式增长：谷歌、Facebook、LinkedIn、Skype、维基百科、在线课程、地图、消息、音乐以及智能手机上的所有其他应用程序。由于许多互联网服务都是免费的，因此它们在 GDP 和生产力（即 GDP/工作小时）等官方经济活动指标中基本上没有被计入。如果我们想了解互联网对经济的贡献，我们需要更好的方法来衡量 Facebook、谷歌和维基百科等免费服务。我们与格罗宁根大学的 Felix Eggers 合作开发了技术，使我们能够估算互联网对经济的贡献。我们的研究表明，人们的幸福感大幅提高，而传统指标（如 GDP 或生产力）却没有考虑到这一点。
不确定性和真实经济：丹麦的证据
本文使用在丹麦领先的专注于商业报纸（Børsen）上发表的文章（Børsen）发表的文章构建了对丹麦经济特定的经济政策不确定性的第一个衡量标准，并估计了不确定性对经济活动的影响。我们以Baker等人的工作为基础。（2016），他使用报纸文章作为有关公众所感知的与政策相关的不确定性水平的信息来源。我们通过应用Larsen（2017），Huang等人提出的方法学进步来增强该指数。（2019）和Thorsrud（2018）。特别是我们扩展了Baker等人的基线字典。（2016）通过在丹麦维基百科中识别出的语义邻居，以及通过通过潜在的Dirichlet分配（LDA）模型在语料库中与经济相关的主题相关的相关性。