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纽约等人诉特朗普政府行政管理办公室执法动议......
• 气候污染减少补助计划由 EPA 管理，由 50 亿美元的 IRA 拨款资助，支持各州、部落和地方政府规划和实施温室气体减排措施。例如，覆盖加利福尼亚州洛杉矶的区域空气区获得了 5 亿美元的奖励，但须经最终拨款协议，以清理帝国谷物流中心和仓库与洛杉矶港之间污染严重的货物运输走廊。（例 42 至 Thomas-Jensen Aff. ¶ 8。）1 截至 2 月 5 日，该补助金和其他气候污染减少补助金在 ASAP 仍无法使用。 （例 42 至 Thomas-Jensen Aff. ¶¶ 8, 25；例 28 至 Thomas-Jensen Aff. ¶¶ 8, 11, 18–19；例 84 至 Thomas-Jensen Aff. ¶¶ 10, 11, 15；例 106 至 Thomas-Jensen Aff. ¶¶ 41–44；例 83 至 Thomas-Jensen Aff. ¶¶ 2, 25；例 56 至 Thomas-Jensen Aff. ¶ 12；另见例 20 至 Thomas-Jensen Aff. ¶¶ 19, 23（截至 2 月 4 日）；例 44 至 Thomas-Jensen Aff. ¶¶ 35–36（相同）；例 49 至 Thomas-Jensen Aff. ¶ 19（相同）；例 97 至Thomas-Jensen Aff. ¶¶ 4(B), 5, 14 (相同); Ex. 61 to Thomas-Jensen Aff. ¶¶ 8, 10 (相同))。• 60 年来，EPA 一直根据《清洁空气法》第 103 至 105 条管理国家空气监测网络和研究计划。IRA 拨款 1.175 亿美元资助该计划下的空气监测补助金，以提高各州检测危险污染物（如颗粒物（烟尘）和空气毒素）的能力，包括弱势群体。这些污染物在从野火中恢复的地区造成了特殊的公共卫生紧急事件。截至 2 月 5 日，ASAP 的空气监测补助金仍然无法获得。（Ex. 28 to Thomas-Jensen Aff. ¶¶ 7, 18-19; Ex. 97 to Thomas-Jensen Aff. ¶¶ 12,
巴黎，2024 年 5 月 22 日导弹部队试射……
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基于深度强化学习的调度...
电气和电子工程师协会 › iel7 作者 VHL Lopes · 2022 · 被引用 1 — 作者 VHL Lopes · 2022 被引用 1 与信道建模和仿真相关，特别关注... 采用的块结构可以表示标准的多帧组织。 17 页
在潜在空间上实施稀疏性，以促进可靠和可解释的表示
最近，密集的潜在变量模型已显示出令人鼓舞的结果，但是它们的分布式和潜在的代码使它们降低了易于解释，并且对噪声的影响较低。另一方面，稀疏表示更为简约，提供了更好的解释性和噪声稳健性，但是由于涉及的复杂性和计算成本，很难实现稀疏性。在此过程中，我们提出了一种新颖的无监督学习方法，以利用逐渐稀疏的尖峰和平板分布作为我们的先验，以在发电机模型的潜在空间上强化稀疏性。我们的模型由自上而下的发电网络组成，该网络将潜在变量映射到观测值。我们使用最大似然采样来推断发电机后方向的潜在变量，并且推理阶段的尖峰和平板正则化可以通过将非信息性潜在维度推动到零来引起稀疏性。我们的实验表明，学到的稀疏潜在表示保留了大多数信息，我们的模型可以学习解开的语义，并赋予潜在代码的解释性，并增强分类和denosing任务的鲁棒性。
提交内容：人工智能对加拿大劳动力的影响
加拿大的慈善行业每年为经济活动贡献 1,920 亿加元，占我国 GDP 的 8.3%。我们每年雇用 250 万人，每 10 个加拿大人中就有 1 个在慈善机构或非营利组织工作。我们的劳动力中有 77% 是女性、47% 是新移民，35% 是原住民和有色人种。自疫情爆发以来，我们行业面临着来自慈善机构和非营利组织的服务需求持续增长的问题。当前的负担能力危机给捐款带来了压力，并产生了新的和增加的服务需求。1 目前的运营成本很高：通货膨胀影响了项目供应成本；保险目前购买成本更高或更难获得；各组织正在争夺人才并留住他们。Imagine Canada 发布的研究表明，我们行业的劳动力正在老龄化。2 可持续的劳动力规划要求组织吸引接受过人工智能使用培训的年轻一代工人。
具有人工智能规划模型的分层强化学习
两种常见的顺序决策方法是人工智能规划 (AIP) 和强化学习 (RL)。每种方法都有优点和缺点。AIP 具有可解释性，易于与符号知识集成，并且通常很高效，但需要预先指定逻辑域，并且对噪声敏感；RL 只需要指定奖励，并且对噪声具有鲁棒性，但样本效率低下，不易获得外部知识。我们提出了一种将高级规划与 RL 相结合的综合方法，保留了可解释性、迁移和效率，同时允许对低级规划操作进行鲁棒学习。我们的方法通过在 AI 规划问题的状态转换模型和马尔可夫决策过程 (MDP) 的抽象状态转换系统之间建立对应关系，从 AIP 运算符定义分层强化学习 (HRL) 中的选项。通过添加内在奖励来学习选项，以鼓励 MDP 和 AIP 转换模型之间的一致性。我们通过比较 MiniGrid 和 N 室环境中 RL 和 HRL 算法的性能来展示我们的集成方法的优势，展示了我们的方法相对于现有方法的优势。
