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人工智能、价值观和协调
摘要 本文探讨了在人工智能协调背景下出现的哲学问题。它捍卫了三个主张。首先，人工智能协调问题的规范和技术方面是相互关联的，为在两个领域工作的人们之间的富有成效的参与创造了空间。其次，明确协调的目标非常重要。与指令、意图、显示偏好、理想偏好、兴趣和价值观协调的人工智能之间存在显著差异。基于原则的人工智能协调方法以系统的方式结合了这些要素，在这种情况下具有相当大的优势。第三，理论家面临的核心挑战不是确定人工智能的“真正”道德原则；而是确定公平的协调原则，尽管人们的道德信念存在广泛差异，但这些原则仍得到反思性的认可。本文的最后一部分探讨了可能确定人工智能协调公平原则的三种方式。
2023贸易协会会费用于游说（...气候政策一致性评估
•与气候相关的目标和相关的监管框架必须基于科学，并与使全球温度升高到2°C以下；优选至1.5°C•应设计监管框架，以鼓励节能并刺激私营部门的创新和投资•可持续财务将成为释放技术和组织进步的关键工具，以战斗和适应气候变化•公共政策应促进能源的危险范围的危险范围，以促进公共政策的危险，将链接界定，链接，链接，链接，链接，链接，链接，链接，链接，链接之间的危险，生物多样性丧失，森林砍伐和公共卫生风险•公共政策应允许并计划适当的适应和缓解措施，包括高水风险领域的节水和管理计划，以及有针对性地区的卫生系统的倡议•在组织绩效和治理方面的公共披露方面的透明度是最低的预期>
IFRS S2 概述
可持续发展报告、企业风险管理、描述组织识别和评估气候相关风险的流程、描述如何将识别、评估和管理气候相关风险的流程融入组织的整体风险管理中 2024 管理信息通告；战略规划、风险监督和企业风险管理、委员会职责、可持续发展和环境、社会及治理事项 2023 年度报告；我们的战略、风险监督和企业风险管理 2023 CDP 气候变化调查问卷；C2 风险与机遇、C3 商业战略
战略协调框架（SAF）
使命与愿景：指导组织战略的基础要素。 战略目标：源自使命与愿景的长期目标。 关键成功因素 (CSF)。组织成功的重要要素，分为： • 战略 CSF：与组织愿景一致。 • 运营 CSF：与组织使命一致。 目标和关键结果 (OKR)： • 战略 OKR：与战略 CSF 保持一致。 • 运营 OKR：与运营 CSF 保持一致。 财务指标：投资回报率、盈利能力和市场份额等指标。 绩效管理： • 季度评审：以运营 OKR 为依据。 • 年度评审：以战略 OKR 为依据。 IT 和商业智能 (BI)：促进 OKR 跟踪的工具。 绩效评估：基于指标计算和分配奖金的方法。 各组成部分之间的相互联系： • 使命与愿景为战略目标提供信息。 • 战略目标指导 CSF 识别。
犹他州的劳动力对准研究
这些对话发现了雇主之间关注的关键领域，包括耐用和技术技能的差距，缺乏基于工作的学习机会以及改善工业和高等教育之间伙伴关系的领域。这些发现为随后的调查的设计提供了信息，以更深入地探索这些主题。在调查后，对对后续讨论表示兴趣的特定调查受访者进行了第二轮访谈。这些访谈遵循了与最初的访谈的类似方法，该方法使用了针对受访者的专业知识量身定制的结构化但灵活的指南。但是，与第一轮不同，重点是扩大，背景和验证调查的定量发现，而不是发现新的领域要探索。这种两相访谈的方法确保了对雇主的观点的全面理解，同时还完善了所收集的见解。
不同的对齐指标的对齐程度如何？
近年来，已经提出了各种方法和基准来实证评估人工神经网络与人类神经和行为数据的对齐情况。但是不同的对齐指标有多对齐呢？为了回答这个问题，我们分析了来自 Brain-Score 的视觉数据（Schrimpf 等人，2018 年），包括来自模型与人类工具箱的指标（Geirhos 等人，2021 年），以及人类特征对齐（Linsley 等人，2018 年；Fel 等人，2022 年）和人类相似性判断（Muttenthaler 等人，2022 年）。我们发现神经分数和行为分数之间的成对相关性非常低，有时甚至是负相关的。例如，在我们考虑的所有 69 个对齐指标上经过全面评估的 Brain-Score 上的 80 个模型之间的平均相关性仅为 0.198。假设所有采用的指标都是合理的，这意味着与人类感知的一致性最好被视为一个多维概念，不同的方法测量根本不同的方面。我们的结果强调了综合基准测试的重要性，但也提出了如何正确组合和汇总各个指标的问题。通过取算术平均值进行聚合（如 Brain-Score 中所做的那样）导致整体表现目前由行为主导（95.25% 的解释方差），而神经预测性起着不太重要的作用（仅 33.33% 的解释方差）。作为确保不同的一致性指标都公平地贡献综合基准分数的第一步，我们通过比较三种不同的聚合选项得出结论。
R 中的多序列比对艺术
本文档旨在说明使用 DECIPHER 在 R 中进行多序列比对的艺术。尽管多序列比对的美常常被人忽视，但它在很多方面都是一种艺术。请看图 1，它说明了多序列比对的幕后情况。序列比对需要一定的技巧，而本文想要传达的正是这种技巧。仅仅将序列“插入”多序列比对器并盲目地相信结果是不够的。我们需要欣赏这种技巧，并仔细考虑结果。多序列比对到底是什么？是否存在单一正确的比对？一般来说，比对旨在执行将多个相同“类型”的不同生物序列拟合成反映某些共同特性的形式的操作。这种特性可能是它们的结构外观、它们如何从共同祖先进化而来，或者数学构造的优化。与大多数多序列比对器一样，DECIPHER 经过“训练”以最大限度地提高得分
神经预测和对齐的光谱理论
通过在神经网络反应和从生物系统中测得的神经网络反应进行回归，通常将神经网络的表示与生物系统的表示。许多不同的深层神经网络产生相似的神经预测，但尚不清楚如何在预测神经反应方面表现良好的模型之间进行区分。为了深入了解这一点，我们使用了一个最新的理论框架，该框架将回归的概括误差与模型和目标的光谱特性相关联。我们将该理论应用于模型激活和神经反应之间的回归情况，并根据模型特征谱，模型特征向量和神经反应的比对分解神经预测误差以及训练集的大小。使用这种分解，我们引入了几何措施来解释神经预测误差。我们测试了许多预测视觉皮层活动的深神经网络，并表明有多种类型的几何形状导致通过回归测量的神经预测误差低。这项工作表明，仔细分解代表性指标可以提供模型如何捕获神经活动的解释性，并指向改善神经活动模型的道路。
NASA任务局和中心对齐NASA任务局和中心对齐
A.1航空研究任务局（ARMD）航空研究任务局（ARMD）进行高质量的，尖端的研究和飞行测试，从而产生创新的概念，工具和技术，以使我们国家未来飞机以及他们将飞行的空间中的革命性进步。NASA Aeronautics正在与行业和学术界合作，以实现航空社区的侵略性减少目标。 通过在三个领域的集体工作 - 高级车辆技术，有效的航空公司运营和可持续航空燃料 - NASA与航空社区合作，旨在将航空的碳排放量减少到2050年，与2005年相比，并有可能在2060年到2060。 ARMD目前的主要任务包括：NASA Aeronautics正在与行业和学术界合作，以实现航空社区的侵略性减少目标。通过在三个领域的集体工作 - 高级车辆技术，有效的航空公司运营和可持续航空燃料 - NASA与航空社区合作，旨在将航空的碳排放量减少到2050年，与2005年相比，并有可能在2060年到2060。ARMD目前的主要任务包括：