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人工智能的机遇与应用限制
3.4. 结果 ................................................................................................................................ 65 3.4.1. 总体观察 .............................................................................................................. 65 3.4.2. 社区情绪 .............................................................................................................. 65 3.4.3. 人工智能技术在建筑领域的前景 ............................................................. 69 3.4.4. 人工智能技术在建筑领域的制约因素 ............................................................. 71 3.4.5. 澳大利亚各州/领地人工智能技术的前景与制约因素 ............................................. 73 3.4.6. 与人工智能技术关系的前景 ............................................................................. 75 3.4.7. 与人工智能技术关系的制约因素 ............................................................................. 76
现代方法，经典约束
[1] Jimmy Lei BA，Jamie Ryan Kiros和Geoffrey E. Hinton。层归一化。2016。Arxiv：1607.06450 [Stat.ml]。[2] Nanxin Chen等。Wavegrad：估计波形产生的梯度。2020。Arxiv：2009.00713 [Eess.as]。[3]凯瑟琳·克罗森（Katherine Crowson）。在CIFAR-10上训练扩散模型。在线。2024。URL：https：//colab.research.google.com/drive/1ijkrrv-d7bosclvkhi7t5docryqortm3。[4]凯瑟琳·克罗森（Katherine Crowson）。v-diffusion。在线。2024。URL：https： / / github。com/crowsonkb/v-diffusion-pytorch/blob/master/diffusion/utils.py。[5] Ekin D. Cubuk等。randaugment：实用的自动化数据增强，并减少了搜索空间。2019。Arxiv：1909.13719 [CS.CV]。 [6] Yann N. Dauphin等。 通过封闭式卷积网络进行语言建模。 2017。Arxiv：1612.08083 [CS.CL]。 [7] Mostafa Dehghani等。 通用变压器。 2019。Arxiv：1807.03819 [CS.CL]。 [8] Yilun Du和Igor Mordatch。 基于能量的模型中的隐性产生和概括。 2020。Arxiv：1903.08689 [CS.LG]。 [9] Ian J. Goodfellow等。 生成对抗网络。 2014。Arxiv：1406.2661 [Stat.ml]。 [10] Dan Hendrycks和Kevin Gimpel。 高斯错误线性单元（Gelus）。 2023。Arxiv：1606.08415 [CS.LG]。 [11] Jonathan Ho，Ajay Jain和Pieter Abbeel。 剥离扩散概率模型。 2020。Arxiv：2006.11239 [CS.LG]。2019。Arxiv：1909.13719 [CS.CV]。[6] Yann N. Dauphin等。通过封闭式卷积网络进行语言建模。2017。Arxiv：1612.08083 [CS.CL]。[7] Mostafa Dehghani等。通用变压器。2019。Arxiv：1807.03819 [CS.CL]。 [8] Yilun Du和Igor Mordatch。 基于能量的模型中的隐性产生和概括。 2020。Arxiv：1903.08689 [CS.LG]。 [9] Ian J. Goodfellow等。 生成对抗网络。 2014。Arxiv：1406.2661 [Stat.ml]。 [10] Dan Hendrycks和Kevin Gimpel。 高斯错误线性单元（Gelus）。 2023。Arxiv：1606.08415 [CS.LG]。 [11] Jonathan Ho，Ajay Jain和Pieter Abbeel。 剥离扩散概率模型。 2020。Arxiv：2006.11239 [CS.LG]。2019。Arxiv：1807.03819 [CS.CL]。[8] Yilun Du和Igor Mordatch。基于能量的模型中的隐性产生和概括。2020。Arxiv：1903.08689 [CS.LG]。[9] Ian J. Goodfellow等。生成对抗网络。2014。Arxiv：1406.2661 [Stat.ml]。[10] Dan Hendrycks和Kevin Gimpel。高斯错误线性单元（Gelus）。2023。Arxiv：1606.08415 [CS.LG]。[11] Jonathan Ho，Ajay Jain和Pieter Abbeel。剥离扩散概率模型。2020。Arxiv：2006.11239 [CS.LG]。[12] Jonathan Ho和Tim Salimans。无分类器扩散指南。2022。ARXIV：2207.12598 [CS.LG]。[13]安德鲁·霍华德（Andrew Howard）等人。搜索MobilenetV3。2019。Arxiv：1905.02244 [CS.CV]。[14] Andrew G. Howard等。 Mobilenets：用于移动视觉应用的有效卷积神经网络。 2017。Arxiv：1704.04861 [CS.CV]。 [15] Forrest N. Iandola等。 squeezenet：较小的参数和€0.5MB型号的Alexnet级准确性。 2016。Arxiv：1602.07360 [CS.CV]。 [16] Imagenet 64x64基准（图像生成）。 用代码的论文，2024。URL：https：//paperswithcode.com/sota/image-generation-generation-en-on-imagenet-64x64。 [17] Sergey Ioffe和Christian Szegedy。 批次归一化：通过减少内部协变性转移来加速深层网络训练。 2015。Arxiv：1502.03167 [CS.LG]。 [18] Diederik P. Kingma和Jimmy Ba。 亚当：一种随机优化的方法。 2017。Arxiv：1412.6980 [CS.LG]。 [19] Diederik P. Kingma和Ruiqi Gao。 将扩散目标理解为具有简单数据增强的ELBO。 2023。Arxiv：2303.00848 [CS.LG]。 [20] Diederik P. Kingma等。 变化扩散模型。 2023。Arxiv：2107.00630 [CS.LG]。 [21] Zhenzhong Lan等。 albert：一个精简版的语言表示学习。 2020。Arxiv：1909.11942 [CS.CL]。 [22] Ilya Loshchilov和Frank Hutter。 重量衰减正则化。[14] Andrew G. Howard等。Mobilenets：用于移动视觉应用的有效卷积神经网络。2017。Arxiv：1704.04861 [CS.CV]。 [15] Forrest N. Iandola等。 squeezenet：较小的参数和€0.5MB型号的Alexnet级准确性。 2016。Arxiv：1602.07360 [CS.CV]。 [16] Imagenet 64x64基准（图像生成）。 用代码的论文，2024。URL：https：//paperswithcode.com/sota/image-generation-generation-en-on-imagenet-64x64。 [17] Sergey Ioffe和Christian Szegedy。 批次归一化：通过减少内部协变性转移来加速深层网络训练。 2015。Arxiv：1502.03167 [CS.LG]。 [18] Diederik P. Kingma和Jimmy Ba。 亚当：一种随机优化的方法。 2017。Arxiv：1412.6980 [CS.LG]。 [19] Diederik P. Kingma和Ruiqi Gao。 将扩散目标理解为具有简单数据增强的ELBO。 2023。Arxiv：2303.00848 [CS.LG]。 [20] Diederik P. Kingma等。 变化扩散模型。 2023。Arxiv：2107.00630 [CS.LG]。 [21] Zhenzhong Lan等。 albert：一个精简版的语言表示学习。 2020。Arxiv：1909.11942 [CS.CL]。 [22] Ilya Loshchilov和Frank Hutter。 重量衰减正则化。2017。Arxiv：1704.04861 [CS.CV]。[15] Forrest N. Iandola等。squeezenet：较小的参数和€0.5MB型号的Alexnet级准确性。2016。Arxiv：1602.07360 [CS.CV]。[16] Imagenet 64x64基准（图像生成）。用代码的论文，2024。URL：https：//paperswithcode.com/sota/image-generation-generation-en-on-imagenet-64x64。[17] Sergey Ioffe和Christian Szegedy。批次归一化：通过减少内部协变性转移来加速深层网络训练。2015。Arxiv：1502.03167 [CS.LG]。[18] Diederik P. Kingma和Jimmy Ba。亚当：一种随机优化的方法。2017。Arxiv：1412.6980 [CS.LG]。[19] Diederik P. Kingma和Ruiqi Gao。将扩散目标理解为具有简单数据增强的ELBO。2023。Arxiv：2303.00848 [CS.LG]。[20] Diederik P. Kingma等。变化扩散模型。2023。Arxiv：2107.00630 [CS.LG]。[21] Zhenzhong Lan等。albert：一个精简版的语言表示学习。2020。Arxiv：1909.11942 [CS.CL]。[22] Ilya Loshchilov和Frank Hutter。重量衰减正则化。2019。Arxiv：1711.05101 [CS.LG]。[23] Preetum Nakkiran等。深度下降：更大的模型和更多数据损害。2019。Arxiv：1912.02292 [CS.LG]。[24] Alex Nichol和Prafulla Dhariwal。改进了扩散概率模型。2021。Arxiv：2102.09672 [CS.LG]。[25] Aaron van den Oord，Nal Kalchbrenner和Koray Kavukcuoglu。像素复发性神经网络。2016。Arxiv：1601.06759 [CS.CV]。[26] Prajit Ramachandran，Barret Zoph和Quoc V. Le。搜索激活功能。2017。Arxiv：1710.05941 [CS.NE]。 [27] Danilo Jimenez Rezende和Shakir Mohamed。 差异推断与归一化流量。 2016。Arxiv：1505.05770 [Stat.ml]。2017。Arxiv：1710.05941 [CS.NE]。[27] Danilo Jimenez Rezende和Shakir Mohamed。差异推断与归一化流量。2016。Arxiv：1505.05770 [Stat.ml]。
对称能量和
对称能量及其密度依赖性是许多核物理和天体物理学应用的关键输入，因为它们确定了从核的中子皮肤厚度到外壳厚度到中子星的半径。最近，Prex-II报告的值为0。283±0。071 FM的中子皮肤厚度为208 pb，这意味着斜率参数106±37 MEV，比从显微镜计算和其他核实验获得的大多数范围大。我们使用基于高斯过程的状态表示的非参数方程来限制对称能量S 0，L和R 208 Pb皮肤直接从具有最小建模假设的中子星的观察结果中观察到。产生的天体物理约束来自重脉冲质量，Ligo/处女座，而较好的人显然偏爱中子皮肤和L的较小值，以及负对称性不压缩性。将天体物理数据与prex-II和手性效能的结构理论约束结合得出S 0 = 33。0 +2。0-1。8 MeV，L = 53 +14-15 MeV，R 208 Pb Skin = 0。17 +0。04-0。04 FM。
初步的环境机遇和限制...
西海岸公路旁现有的共享道路宽 3 米，但人们认识到共享道路的理想宽度至少为 4 米（DoT，2021 年）。2011 年议会决议文件（日期为 2011 年 3 月 8 日）指出，珀斯自行车网络和西澳自行车网络计划草案都以从弗里曼特尔到扬切普的沿海自行车路线为特色，展示了一条重要的休闲共享路径。该市的“长期自行车网络”（LTCN）计划（经议会和 DoT 批准）将沿海路线视为“主要路线”，自行车骑手使用率很高。沿着西海岸大道（50 公里/小时，很快降至 40 公里/小时），速度快的自行车骑手可以使用相邻的道路，但是，由于西海岸公路的速度为 60/80 公里/小时，自行车骑手不能在此位置使用相邻的道路，这使得这条道路与行人发生高度冲突和不友好。因此，为了作为“从弗里曼特尔到扬切普的沿海自行车道”的一部分，行人应被重新引导（通过木板路），并且毗邻高速公路的那段道路可以重新归类为“自行车道”。
供应链限制和通货膨胀
∗我们感谢Brent Neiman，Sebastian Graves，Robert Kollmann和Werner Roeger进行了有益的讨论，并感谢波士顿大学的研讨会参与者，达拉斯联邦储备银行，NBER“全球供应链的崛起”会议，“全球供应链的崛起”（2021年12月2021日），国际摩擦上的竞争/2022年5月20日（5月20日），COP-20222222） Covid-Shock和新的宏观经济景观”（2022年10月），以及Boj-Cepr第七届国际宏观经济学和金融会议（2023年3月），以供评论。我们特别感谢Diego Anzoategui，他在这项研究的中间阶段为我们提供了帮助。该材料基于美国国土安全部根据18STCBT00001-03-00的赠款奖励的工作。本文档中包含的观点和结论是作者的观点，不应被解释为一定代表美国国土安全部所表示或暗示的官方政策。所表达的观点是作者的观点，而不一定是美联储委员会或美联储系统的观点。†达特茅斯学院，NBER和CEPR。电子邮件：diego.comin@dartmouth.edu。•巴黎圣母院和Nber大学。电子邮件：rjohns24@nd.edu。§美联储委员会。电子邮件：callum.j.jones@frb.gov。
供应链限制和通货膨胀
*我们感谢布伦特·尼曼（Brent Neiman），塞巴斯蒂安·格雷夫斯（Sebastian Graves），罗伯特·科尔曼（Robert Kollmann），沃纳·罗格（Werner Roeger），波拉·阿鲁巴（BorağanAruoba），安德烈亚斯·霍恩·斯坦（Andreas horn-horn-Stein）波士顿大学，伊拉斯mus大学，宾夕法尼亚州立大学，南方卫理公会大学，卡洛斯三世大学，牛津大学，牛津大学，艾纳迪学会，达拉斯联邦储备银行，英格兰银行以及参与者以及各种会议的参与者。我们特别感谢Diego Anzoategui，他在这项研究的中间阶段为我们提供了帮助。该材料基于美国国土安全部根据18STCBT00001-03-00的赠款奖励的工作。本文件中包含的观点和结论是作者的观点，不应被解释为一定代表美国国土安全部所表示或暗示的官方政策。该材料基于国家科学基金会在赠款号SES-2315629。本材料中表达的任何观点，发现，结论或建议都是作者的意见，不一定反映了国家科学基金会的观点。最后，所表达的观点是作者的观点，不一定是美联储或美联储系统的观点。†达特茅斯学院，NBER和CEPR。电子邮件：diego.comin@dartmouth.edu。•巴黎圣母院和Nber大学。电子邮件：rjohns24@nd.edu。§美联储委员会。电子邮件：callum.j.jones@frb.gov。