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AMR 51/125/2001 EXTRA 57/01 死刑 / Le USA ( ...
背景资料 美国死刑司法制度以歧视、武断和错误为特征。自 1973 年以来，已有 96 名死囚在证据显示其无罪后获释。其他人则尽管对其罪行存在严重怀疑，但仍被处死。2000 年，伊利诺伊州州长下令暂停执行死刑，因为该州存在“可耻”的冤假错案记录。《芝加哥论坛报》早些时候的一项调查发现，“伊利诺伊州的死刑制度充斥着错误证据、不道德的审判手段和法律无能，以至于司法公正已被抛弃”。调查结果之一是，“在至少 46 起被告被判处死刑的案件中，检方的证据包括监狱线人——这种证据形式在历史上非常不可靠，以至于一些州已经开始警告陪审员要特别怀疑地对待它。”自 1977 年美国恢复死刑以来，已有 727 名囚犯被处死，其中两名在俄亥俄州。约翰·伯德选择电刑而非注射死刑，以抗议他所说的处决错误的人。俄亥俄州监狱局长最近呼吁淘汰该州的电椅，因为它会给证人造成精神创伤，而且有“出问题”的风险。1994 年，约翰·伯德距离被电死只有几个小时了，当时他已经剃了光头，但法院阻止了他的死刑。建议的行动：请尽快用英语或您自己的语言发送上诉书，并使用您自己的话： - 对蒙特·特尤克斯伯里的家人和朋友表示同情； - 对陪审员不知道罗纳德·阿姆斯特德会因为对约翰·伯德的证词而获得提前假释表示担忧； - 指出约翰·布鲁尔已多次承认谋杀； - 指出其他囚犯已签署宣誓书，支持布鲁尔的供词并削弱阿姆斯特德的证词，并且他们的主张至少应获得与政府给予阿姆斯特德的同样多的信任； - 主张即使是死刑的支持者也应该对基于监狱线人的有争议的证词而执行死刑表示担忧，并指出这种证词是出了名的不可靠； - 呼吁根据有关死刑的国际保障措施减刑。呼吁致：州长鲍勃·塔夫脱 30 楼 77 南高街哥伦布，俄亥俄州 43215-6117，美国 电报：美国俄亥俄州哥伦布市塔夫脱州长 传真：+ 1 614 466 9354 电子邮件：Governor.Taft@das.state.oh.us 称呼：尊敬的州长 抄送：美国驻贵国的外交代表。您也可以写信（不超过 250 字）至“致编辑的信”，地址为：The Dispatch，34 S. 3rd St.，Columbus 43215，美国传真：+ 1 614 461 8793。电子邮件：letters@dispatch.com The Plain Dealer，1801 Superior Avenue，NE，Cleveland，OH 44114，美国传真：+ 1 216 999 6354。电子邮件：news@cleveland.com
AG2Manip：用代理学习新颖的操纵技巧 -
摘要 - 能够学习新型操纵任务的自主机器人系统有望将行业从制造业转变为服务自动化。然而，当前方法（例如，VIP和R3M）仍然面临重大障碍，尤其是机器人实施例之间的域间隙以及在特定动作空间内成功执行成功的任务执行的稀疏性，从而导致了错误和模棱两可的任务。我们介绍了AG2Manip（操纵的代理 - 不合稳定代表），该框架旨在通过两个关键的创新来解决这些挑战：（1）源自人类操纵视频的代理人视觉表示，并具有实施方案的细节，以增强普遍性； （2）代表机器人的运动学代表到通用代理代理，强调了终端效果和对象之间的关键相互作用。ag2manip在模拟基准中进行了经验验证，显示出325％的性能提高而不依赖于域特异性演示。消融研究进一步强调了代理 - 不合稳定的视觉和作用表示对这一成功的基本贡献。将我们的评估扩展到现实世界，AG2Manip很明显地将模仿学习成功率从50％提高到77.5％，这表明了其在模拟和真实环境中的有效性和可推广性。
大规模人工智能运营平台的实验与分析框架
人工智能的操作化已成为研究和工业领域的一项重大努力。管理人工智能应用程序生命周期的自动化、操作化的管道将成为基础设施工作负载的重要组成部分 [6]。人工智能工作流平台 [1、6] 协调了操作大量客户特定人工智能管道所需的异构基础设施。调整运营策略以实现特定应用的成本效益权衡，同时满足机器学习模型的特定领域特征（例如准确性或鲁棒性）是一项挑战。一个关键挑战是确定与执行管道相关的成本权衡以及潜在的模型性能改进 [5-7]。我们提出了一个跟踪驱动的实验和分析环境，使研究人员和工程师能够设计和评估用于大规模人工智能工作流系统的此类运营策略。 IBM 开发的生产级 AI 平台的踪迹记录了一年内数千次管道执行，可用于构建综合模拟模型。我们的模拟模型描述了管道与系统基础架构之间的交互，以及管道任务如何影响不同的 ML 模型指标。我们在独立的随机离散事件模拟器中实现该模型，并提供运行实验的工具包。通过集成时间序列数据库和分析前端，我们可以进行临时探索以及实验的统计分析。
晋升为监督副警长
工作涉及的内容：监督副警长，在一般指导下，对独立或未审查的行动或决策的纬度很大，执行了困难和负责任的性质，并负责负责市政府办公室的负责人，或者担任城市警长办公室的活动，或者担任大型部门的主要行政助手；以城市警长的名义采取行动，以执行民事法法，规则和其他法律规定的职责。他们维护和监视登录表；审查案例卡，每日日志和活动月度报告；监视不动产执行和导致不动产出售的步骤；审查警长出售的设置；回应律师，公众等的询问和投诉。;对副城市警长档案进行定期审查；审查流程的优先级；审查服务的免疫力和/或逮捕；就适用民事法律和规则的代表提供建议；符合使用供应商的准则（例如，锁匠，搬家，后卫服务，仓库，技术人员等。）;直接在该领域的副城市警长；使用自动化的办公系统和其他计算机技术来输入和检索信息，包括识别判断债务人；可以评估下属的表现；操作机动车；并执行相关工作。（这是您在此职位上可能要做的事情的简要说明，并且不包括该职位的所有职责。）
云中的量子计算：分析作业和机器特征
摘要 - 随着量子计算的普及，量子机上的量子机访问对全球的学术和行业研究人员至关重要。以及随着云量子计算的要求呈指数增长，对资源消耗和执行特征的分析是供应商和客户端的工作和资源有效管理的关键。虽然对资源消耗和管理的分析在经典的HPC域中很受欢迎，但对于诸如量子计算等更新生的技术，它严重缺乏。本文是一项第一本学术研究，分析了量子云系统上工作执行和资源消耗 /利用的各种趋势。我们专注于IBM量子系统，并在两年期间分析特征，包括6000多个工作，其中包含600,000多个量子电路执行，对应于近100亿个“镜头”或20次 +量子机的试验。特别是，我们分析了趋势的重点，但不限于量子机上的执行时间，云中排队 /等待时间，电路汇编时间，机器利用率以及作业和机器特征对所有这些趋势的影响。我们的分析确定了与经典HPC云系统的几个相似性和差异。根据我们的见解，我们为改善未来量子云系统的资源和工作的管理做出建议和贡献。
QASMBench：用于 NISQ 评估和模拟的低级量子基准套件
NISQ 时代量子计算 (QC) 的快速发展迫切需要一个低级基准测试套件和深刻的评估指标，以表征原型 NISQ 设备的特性、QC 编程编译器、调度程序和汇编程序的效率以及经典计算机中量子系统模拟器的能力。在这项工作中，我们通过基于 OpenQASM 汇编表示提出一个低级、易于使用的基准测试套件 QASMBench 来弥补这一空白。它整合了来自化学、模拟、线性代数、搜索、优化、算术、机器学习、容错、密码学等各个领域的常用量子例程和内核，在通用性和可用性之间进行权衡。为了从 NISQ 设备执行的角度分析这些内核，除了电路宽度和深度之外，我们还提出了四个电路指标，包括门密度、保留寿命、测量密度和纠缠方差，以提取有关执行效率、NISQ 误差敏感性以及机器特定优化的潜在收益的更多见解。QASMBench 中的应用程序可以在多个 NISQ 平台上启动和验证，包括 IBM-Q、Rigetti、IonQ 和 Quantinuum。为了进行评估，我们通过密度矩阵状态断层扫描测量 12 台 IBM-Q 机器上 QASMBench 应用程序子集的执行真实性，包括 25K 电路评估。我们还比较了 IBM-Q 机器、IonQ QPU 和 Rigetti Aspen M-1 系统之间的执行真实性。QASMBench 发布在：http://github.com/pnnl/QASMBench。
云端量子计算：分析作业和机器特性
摘要 — 随着量子计算的普及度不断提高，通过云访问量子机器对于全球学术和行业研究人员都至关重要。随着云量子计算需求呈指数级增长，资源消耗和执行特性的分析对于供应商端和客户端高效管理作业和资源至关重要。虽然资源消耗和管理分析在传统 HPC 领域很流行，但对于量子计算等新兴技术来说，这种分析严重不足。本文是首创的学术研究，分析了量子云系统上作业执行和资源消耗/利用的各种趋势。我们专注于 IBM Quantum 系统，并分析了两年内的特征，涵盖了 6000 多个作业，其中包含 600,000 多个量子电路执行，相当于 20 多台量子机器的近 100 亿次“拍摄”或试验。具体来说，我们分析的趋势重点关注（但不限于）量子机器上的执行时间、云中的排队/等待时间、电路编译时间、机器利用率，以及作业和机器特性对所有这些趋势的影响。我们的分析确定了与传统 HPC 云系统的几个相似之处和不同之处。根据我们的见解，我们提出了建议和贡献，以改善未来量子云系统的资源和作业管理。
巴克莱CAPCOMM常见问题 - Barx
•Barclays销售或交易台，该订单发起的订单将具有与所有客户算法和SOR订单相同的盘中和贸易后的可见性。请参阅barx.com/eqdisclosures提供的股票电子订单处理，算法和智能订单路由器常见问题解答（“ algos and sor FAQ”），以获取更多信息。•所有Capcomm填充物都在高点式现金交易台上便利。除非Capcomm促进的客户订单在高压现金交易台上工作，否则高压现金交易台将无法访问交易日期的任何客户识别或父母订单信息。•此后，除非客户授权可见性，否则在高音交易台上工作了ALGOS和SOR FAQ或CAPCOMM促进的客户订单，否则客户的身份将在High-Touch Cash Trading Desk中匿名。此外，出于内部风险管理的目的，管理层可以收到有关Capcomm促进因素的总风险暴露的日内警报。警报包括买入和出售执行的汇总名义价值，以及未执行的Capcomm订单的汇总名义值。未提供有关价格，订单数量，侧面，符号或客户端的信息。某些其他员工可能会根据需要可见订单相关数据。有关客户信息机密性的更多信息，请参考barx.com/eqdisclosures上可用的Algos和SOR常见问题。
在POMDPS中学习政策指导的逻辑规范
部分可观察到的马尔可夫决策过程（POMDP）是在不确定性下进行计划的有力框架。他们允许对状态不确定性建模为一种信念概率分布。基于蒙特卡洛抽样的近似求解器，在放宽计算需求并执行在线计划方面取得了巨大的成功。然而，将许多动作和较长计划视野的比例扩展到复杂的现实域仍然是一个重大挑战，实现良好性能的关键点是指导采取行动选择程序，并使用针对特定应用程序域量身定制的域依赖性政策启发式方法。我们建议从任何求解器生成的执行trace traces中学习高质量的启发式方法。我们将信仰行动对转换为逻辑语义，并进行了数据和时间效率的归纳逻辑编程（ILP），以生成可解释的基于信念的政策规范，然后将其用作在线启发式方法。我们在两个臭名昭著的POMDP问题上彻底评估了我们的方法，涉及大型动作空间和较长的计划范围，即摇滚样本和Pocman。考虑了包括POMCP，Supstot和Adaops在内的不同最先进的在线POMDP求解器，我们表明，在答案集编程（ASP）中表达的启发式方法（ASP）屈服表现出优于神经网络，并且类似于最佳手工制作的任务 - 在较低计算时间内的特定特定的启发式方法。此外，它们已经概括为在训练阶段没有经历的更具挑战性的场景（例如，在岩石样品中增加岩石和网格大小，增加了地图的大小以及Pocman中鬼魂的侵略性）。
使用贝叶斯优化的机器人操纵器学习节能轨迹计划
如今，机器人已部署在许多不同的行业中，例如，作为自动制造系统的一部分[1]。 有很多原因，例如它们的准确性，重复性和（重复）任务执行的速度[2]。 但是，工业机器人的部署增加导致制造工艺消耗的电能增加。 能源成本的上升以及成为能源中立的愿望增加了减少能源消耗的需求[3]。 此外，行业必须适应能源分配和供应的波动，以考虑灵活的能源价格或能源供应限制[4]。 因此，实现最大的能源效率，同时可以灵活地调整能源使用，例如，通过更改生产速度，这是最重要的感兴趣[5]。 存在着各种旨在针对机器人制造系统能源效率的方法。 首先，一个人可以针对制造过程的节能设计，例如，在不使用机器人时避免进行预期任务的超大机器人或减少空闲时间[6]。 其次，人们可以专注于软件端，例如路径优化，计划实现路径的能量最佳轨迹，或在机器人闲置时使用使用的节能备用模式[6]。 我们将重点放在第二类方法上，考虑到给定的机器人，特定任务以及预定义轮廓成功完成任务完成的指定途径。 仍然要计算一种能节能的轨迹，该轨迹实现了利用可用自由度的路径。如今，机器人已部署在许多不同的行业中，例如，作为自动制造系统的一部分[1]。有很多原因，例如它们的准确性，重复性和（重复）任务执行的速度[2]。但是，工业机器人的部署增加导致制造工艺消耗的电能增加。能源成本的上升以及成为能源中立的愿望增加了减少能源消耗的需求[3]。此外，行业必须适应能源分配和供应的波动，以考虑灵活的能源价格或能源供应限制[4]。因此，实现最大的能源效率，同时可以灵活地调整能源使用，例如，通过更改生产速度，这是最重要的感兴趣[5]。存在着各种旨在针对机器人制造系统能源效率的方法。首先，一个人可以针对制造过程的节能设计，例如，在不使用机器人时避免进行预期任务的超大机器人或减少空闲时间[6]。其次，人们可以专注于软件端，例如路径优化，计划实现路径的能量最佳轨迹，或在机器人闲置时使用使用的节能备用模式[6]。我们将重点放在第二类方法上，考虑到给定的机器人，特定任务以及预定义轮廓成功完成任务完成的指定途径。仍然要计算一种能节能的轨迹，该轨迹实现了利用可用自由度的路径。例如，避免高速度和加速度可减少能耗。但是，这导致长