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世界石油市场的结构VAR模型
我们的主要模型是世界石油市场的最先进的5变量结构VAR模型，它通过拆卸供应决定因素而不是集体建模供应冲击，从而允许世界石油市场的供应方面分解。该模型的唯一识别方案取决于两国构造的石油供应指数的可用性，该指数允许将石油价格确定的供应决定因素沿其组成部分驱动和投机需求驱动的供应冲击，从而由地缘政治发作明确驱动（即外源驱动的）以及由石油生产商的输出决策明确产生的（即内源驱动）。最近已经表明，这种区别至关重要，因为石油供应冲击与石油价格的相对重要性大大不同，具体取决于供应冲击的基本性质。此外，世界石油市场的这种结构性VAR框架具有卓越的预测性能，促进了对预测基础动态的强大经济解释，并可以对场景和影响分析进行严格的评估。
使用实时脉冲神经网络硬件框架对 ECoG 中的癫痫样模式进行稳健压缩和检测
训练数据集。ECoG 数据的稀疏分解已被证实可以检测病理性 HFO 30, 31 。我们在此生成一个有效的稀疏时间编码，允许设计简单的规则来通过明确使用设备不匹配来检测癫痫样模式。3.3 测量视角
放置 - 报告-2023-24.pdf
问题声明中未明确给出的约束/要求。（例如：成本，功率要求，耐用性，产品寿命等）。•需要在适当的数学框架工作中定义（建模）。•通常需要使用现代计算概念和工具。po5。现代工具用法：创建，选择和应用适当的技术，资源和现代
战略远见作为动态能力：奈特不确定性的新视角
1 一些学者也将奈特不确定性定义为无法想象所有可能的结果（例如，Alvarez，Afuah 和 Gibson，2018），但这种观点在经济学家中并不常见。例如，Zeckhauser（2006）明确指出，奈特不确定性并不包括无法想象世界的所有未来状态——他称之为“无知”。
合作人工智能中的未决问题
我们认为人工智能领域有机会明确地将精力集中在这类问题上，我们称之为合作人工智能。这项研究的目的是研究合作问题的诸多方面，并在人工智能领域进行创新，为解决这些问题做出贡献。核心目标包括构建具有合作所需能力的机器代理，构建工具以促进（机器和/或人类）代理群体的合作，以及开展人工智能研究以深入了解合作问题。这项研究整合了正在进行的多代理系统、博弈论和社会选择、人机交互和协调、自然语言处理以及社交工具和平台的构建方面的工作。然而，合作人工智能并不是这些现有领域的结合，而是对涉及这些领域和其他领域的特定类型对话的生产力的独立赌注。我们看到了更明确地关注合作问题、构建统一理论和词汇以及与从事合作工作的邻近社区建立桥梁的机会，包括自然科学、社会科学和行为科学。
补充：联邦人工智能/人工智能数据收集清单
太平洋区域海洋利用地图 (PROUA) 项目是美国国家海洋和大气管理局 (NOAA) 和海洋能源管理局 (BOEM) 之间的创新合作，旨在记录夏威夷沿海社区在各种典型人类活动和部门中对海洋的使用情况。该项目使用参与式制图技术，提供了一种行之有效、灵活且可扩展的方法，使沿海社区能够考虑人类对海洋规划的准确利用。部落对海洋的利用并没有明确绘制，尽管部落主席和/或其指定代表已正式受 BOEM 邀请参加制图研讨会。部落使用信息的共享取决于每个部落对制图研讨会是否是共享此类信息的合适论坛的判断。研讨会期间共享的任何部落使用信息都纳入了定义的使用类别。因此，地图集数据和地图产品并未明确描述部落使用情况。有关该项目的更多信息，请访问 http://marinecadastre.gov/oceanuses/。
John Deere 供应商行为准则
机密信息 妥善管理机密和个人信息对于 John Deere 和我们供应商的成功都至关重要。供应商必须按照法律法规收集和处理信息。供应商必须使用适当的控制、保护措施和信息安全措施来保护所有机密信息（包括数据、个人信息和知识产权），这些措施应与机密信息的敏感度相称，并且至少要与供应商对自己的类似信息使用的保护措施一样。供应商只能在 John Deere 明确授权和同意的情况下，以及在提供机密和个人信息的用途范围内接收、访问、使用和分发机密和个人信息。我们的供应商可以期望 John Deere 以类似的方式保护他们的机密和个人信息。除非获得 John Deere 的明确授权，否则供应商不得使用 John Deere 的知识产权、商标、图像和其他受版权保护的材料。如果供应商获得不属于他们的机密信息，他们应立即删除该信息，并且不得将其用于对 John Deere 或其供应商进行不当利用。
对高度专业技术评估的全面审查
•不错的计划，以修改2024/25的当前HST标准，以更明确地反映出架构的HST愿景。这将包括每个标准的合格陈述，以提高透明度并提供更清晰的指导。目的是确保决策是明智的且争议性的较小，而不会改变通过HST路线接受的疗法数量。
知识图谱助力人类启发的人工智能系统
为了有效地满足我们在生活的不同领域的社会需求——无论是医疗保健还是工作表现，AI辅助系统必须融入并承认人类在做出决策和采取行动时所考虑的道德价值观和社会规范[1]。与Newell的[2]知识层面理论框架一致，该框架为AI代理的理性行为提供了指导，需要有原则的智能系统来明确反映和阐明AI代理解决问题的方法中的个人和社会价值观和规范。因此，人性在环是设计此类未来系统的核心要求。我们将人性化启发的AI系统定义为在知识层面融入表示和推理能力的系统，涵盖个人偏好和环境以及集体文化规范和价值观。使用人性在环概念作为核心设计要求取代了陈旧的人性在环概念，除了个人观点之外，还明确考虑了更广泛的社会文化观点。知识图谱 (KG) [3] 为人工智能系统的表示和推理能力提供了基础，以满足人性化在环的设计要求。
立场文件：机器翻译应该被标记为 AI 生成的内容吗？
2023 年 9 月，加拿大政府发布了《生成式人工智能使用指南》，其中为加拿大政府机构及其员工提出了建议。与近年来各组织发布的其他类似文件一样，该文件就透明度提出了建议，指出每当使用生成式人工智能生成内容时，都应告知读者“发给他们的消息是由人工智能生成的”。虽然本指南没有专门针对机器翻译的情况，但它确实提到翻译是生成式人工智能的潜在应用。因此，自然而然地出现了一个问题：无论在哪里使用机器翻译的文本，都应明确标记为人工智能生成的内容吗？在本立场文件中，我们详细研究了这个问题，目的是提出关于机器翻译的明确指导方针，不仅针对政府机构，也针对任何使用机器翻译技术的人。我们的主要结论是，机器翻译的文本确实是 AI 生成的内容。因此，应在使用它的所有地方明确标记。我们就这种标记可能采取的形式提出建议。我们还研究了在什么条件下可以删除或省略 MT 标记。