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他们解释了为什么有些国家富裕，而有些国家贫穷
阿西莫格鲁、约翰逊和罗宾逊研究了欧洲人对全球大部分地区的殖民。目前繁荣程度差异的一个重要解释是殖民者从 16 世纪开始引入或选择保留的政治和经济制度。获奖者表明，这导致了命运的逆转。相对而言，殖民时期最富裕的地方现在是最贫穷的地方之一。此外，他们还使用了殖民者的死亡率等数据，并发现了一种关系——殖民者的死亡率越高，今天的人均 GDP 就越低。为什么会这样？答案是定居者的死亡率——殖民一个地区的“危险程度”——影响了建立的制度类型。
![[草案] ESRS E5资源使用和循环经济](/simg/4/4d8161937a79894fc9fe0702e70909afa4828ddb.webp)
[草案] ESRS E5资源使用和循环经济
本文已由Efrag秘书处编写，在Efrag SRB的一次公开会议上进行讨论。本文构成了潜在EFRAG位置发展的早期阶段的一部分。因此，本文不代表Efrag的官方观点或Efrag SRB或Efrag Sr Teg的任何个人。该论文可供使用，使公众能够遵循会议中的讨论。暂定决定是在公开场合做出的，并在EFRAG更新中进行了报告。eFrag职位作为评论信，讨论或职位论文或在这种情况下被认为适当的任何其他形式发表。已经起草了每个解释的内容，以提供特定技术问题的答案，并且不能通过类比直接扩展到其他事实模式。
在积累超临界光度的磁性中子恒星中的定量解释
上下文。磁性中子星（NSS）通常在其X射线光谱中表现出回旋谐振散射特征（CRSF）。回旋线被认为是在积聚柱中的辐射冲击中产生的。高光度NSS在回旋通线（E CRSF）和X射线光度（L X）之间显示出平滑的抗相关性。目标。已经指出，如果辐射冲击是循环基因线形成的位点，则观察到的高发光NSS中观察到的E CRSF-L X平滑抗相关与理论上预测的抗相关性与理论上的预测。电击高度与亮度近似线性增加，而偶极磁场作为距离的立方功率下降，从而意味着当亮度通过数量级的级数时，相反，与观察相反，则相反。由于没有其他候选位点可以进行回旋线形成，因此我们在辐射冲击时重新审查了与辐射冲击时的亮度的预测变化率，仔细观察所涉及的物理学。方法。我们开发了一个纯粹的分析模型，该模型描述了观察到的回旋能质心对冲击阵线高度的总体依赖性，包括相对论的增强和重力红移的影响。相对论的增强效应是由于相对于冲击的参考框架上游吸积等离子体的轻度相对论运动所致。reults。我们表明，相对论的影响明显削弱了预测的E Crsf-l x抗相关。我们发现，环形线能的能量随（a）（a）由于偶极磁场引起的冲击高度而变化。我们使用我们的模型来拟合X射线源V0332 + 53的数据，该数据表现出弱负相关，并证明该模型可以很好地拟合数据，从而减轻了观察结果和理论之间的张力。结论。可以通过增强柱沿积分柱的变化，多普勒增强的效果以及层次振动的效果，以及层次的红色速度的效果来解释，可解释了超临界吸积性方案中的弱抗相关性和X射线光度。 由于这些影响，中子恒星表面上的实际磁场可能比观察到的CRSF的天真推断值大约2个因子。可以通过增强柱沿积分柱的变化，多普勒增强的效果以及层次振动的效果，以及层次的红色速度的效果来解释，可解释了超临界吸积性方案中的弱抗相关性和X射线光度。由于这些影响，中子恒星表面上的实际磁场可能比观察到的CRSF的天真推断值大约2个因子。
利润敏感的机器学习分类，具有信用风险中的解释：在点对点贷款中的小型企业的情况
，我们为在财务上最复杂的小企业之一的P2P贷款中提出了一种全面的利润敏感方法。通过包括利润以及在建模过程的三个方面引入利润信息，我们超越了传统和成本敏感的方法：分类算法的学习功能（我们的情况下XGBOOST），超参数优化和决策功能。在小型企业案例中，通过授予大部分较低风险的低风险较低贷款，在分析的小企业案例中，利润敏感的方法比利益敏感的方法获得了更高的盈利能力。解释性工具可帮助我们发现此类贷款的关键特征。只要错误分类矩阵的细胞具有经济价值，我们的建议可以扩展到其他贷款市场或其他分类问题。
通过收敛条件加速人机交互以实现法学硕士解释
本文探讨了使用大型语言模型 (LLM) 加速人机交互的问题。它通过考虑 LLM 的难以形式化的认知语义解释，超越了可解释人工智能 (XAI) 的传统逻辑范式。XAI 沉浸在一个混合空间中，在交互过程的数字化过程中，人类和机器具有关键的区别。作者的收敛方法确保了使 XAI 有目的性和可持续性的条件。该方法基于逆问题解决方法、认知建模、遗传算法、神经网络、因果循环动力学和特征形式实现。事实证明，决策者需要为信息处理创建独特的结构条件，使用 LLM 来加速集体问题解决的收敛。这些实施已在情境中心的集体战略规划期间进行。这项研究有助于在经济、科学和技术领域的许多分支中推进可解释的 LLM。
以人为本的可解释人工智能（XAI）的未来不是事后解释
可解释人工智能 (XAI) 在使人类理解和信任深度学习系统方面发挥着至关重要的作用。随着模型变得越来越大、越来越普遍，并且在日常生活的各个方面都无处不在，可解释性对于最大限度地减少模型错误的不利影响是必不可少的。不幸的是，以人为中心的 XAI 中的当前方法（例如医疗保健、教育或个性化广告中的预测任务）倾向于依赖于单个事后解释器，而最近的研究发现，当应用于相同的底层黑盒模型实例时，事后解释器之间存在系统性分歧。因此，在本文中，我们呼吁采取行动来解决当前最先进解释器的局限性。我们建议从事后可解释性转向设计可解释的神经网络架构。我们确定了以人为中心的 XAI 的五个需求（实时、准确、可操作、人类可解释和一致），并提出了两种可解释设计神经网络工作流程的方案（使用 InterpretCC 进行自适应路由和使用 I2MD 进行时间诊断）。我们假设以人为中心的 XAI 的未来既不在于解释黑匣子，也不在于恢复传统的可解释模型，而在于本质上可解释的神经网络。
SRB批准 - 修订的说明ID 32
认识到，在某些国家 /地区，S1-6在某些国家 /地区普遍报告详细的员工信息（FTE）术语，允许承诺在报告其他数据点（永久性，临时和非保证的合同类型以及全职合同类型）或全职计数或全职等价（FTE）中的选择。根据ESRS S1第50（b）段和第52（a）（b）段，该企业有两种选择，可以按合同类型报告员工信息：头部计数或全职等效。（ESRS S1 AR 55段，表3和4包含要披露此信息的企业的模板。）。
通过物理信息机器学习和 Shapley 加法解释预测定向能量沉积中的拉伸强度
在定向能量沉积 (DED) 中，局部材料微观结构和抗拉强度由零件上每个空间位置经历的热历史决定。虽然先前的研究已经调查了热历史对机械性能的影响，但仍然需要一种物理上可解释、简约且具有良好预测精度的抗拉强度预测模型。本文研究了一种基于 Shapley 加性解释 (SHAP) 模型解释的数据驱动预测模型来解决这一问题。首先，将从先前的实验工作中翻译出来的物理上有意义的热特征用作神经网络的输入，以进行抗拉性能预测。然后计算各个输入特征的 SHAP 值，以量化它们各自对抗拉性能预测的影响，并使用累积相对方差 (CRV) 度量降低模型复杂性。对实验获得的 Inconel 718 (IN718) 抗拉强度的预测表明，通过开发的方法量化的特征影响可以通过先前研究的结果来验证，从而证实了神经网络预测逻辑的物理可解释性。此外，基于CRV的模型复杂度降低表明，简约模型只需要不到10%的原始特征即可达到与先前文献报道相同的拉伸强度预测精度，从而证明了基于SHAP的特征降低方法在改进DED过程表征方面的有效性。
对蝴蝶中Haldane规则的多基因解释
已经发现了有关动物杂种的两个强大规则：异质杂种更不合适（Haldane的规则），并且性别染色体与混合不相容性（大X/z效应）涉及不成比例。在女性异型分类群（例如黄油岩）中引起这些规则的确切机制是未知的，但理论上建议涉及性染色体上的优势。我们研究了帕皮里奥（Papilio）和Heliconius Butter lop tos of to cons of Hybrid不兼容性，并表明优势理论无法解释我们的数据。相反，许多缺陷与Z染色体和所有常染色体之间的多焦渗入不平衡的多焦点渗入一致。我们的多基因解释预测了这两个规则，因为异元女性的失衡可能更大，而侵入的祖先的比例在thezchromosome上的变化更大。WealSoshowThatMappingTraitspolyGertraitspolygenicenasingleChromosomemosomein Backcrosses中可能会引起潮流的大型大型大型效果。这种幻影是由多基因之间的统计连接引起的，这些多基因的统计连接量是估计效应大小的量子。通过控制统计链接，我们混合交叉中的大多数不相容性QTL与多基因基础一致。由于两个属与远处相关，因此多基因混合不相容性可能在黄油环中常见。
网络军事、交叉军事缺乏的两种解释……
本文探讨了为什么各国发动了如此多的网络攻击，却很少发起跨域行动（这里指网络和军事领域之间的行动）。我探讨了五种假设，以解释为什么大多数网络攻击不会与军事打击同时发生。我的分析表明，在这五种假设中，有两种是令人信服的。首先，国家攻击者出于基于内部分工的组织原因，做出不“跨域”的战略决策。其次，许多网络攻击者即使将网络和军事力量整合在一起，在跨域行动中仍面临重大技术挑战。其他三个原因不那么令人信服，包括对冲突升级的担忧、适用于网络空间的国际法以及网络空间行为规范。