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音乐舒适的诱饵
摘要本文研究了Spotify的Web API的数据，这些数据是在1958年8月至2021年5月第一张图表发行的Billboard Hot 100图表上的所有歌曲，以确定音乐苦难与经济痛苦之间的关系。十二个因变量 - 持续时间，舞蹈性，能量，钥匙，声音，声音，声音，响度，响度，仪器，术语，livesice，Valence和Tempo-用于衡量Arthur Okun的美国经济痛苦指数对每个特征的影响。使用12种单独的线性回归 - 一个用于每个因变量的一个 - 我发现，在经济困难增加的时候，消费者可能会选择聆听更长，更安静，更慢，更快乐的歌曲，这些歌曲具有较小的方式，较高的舞蹈性，舞步，较低的语音性，livesence，livesice和声音的水平。与以前的研究一致，这些结果表明人们在不确定的经济时期听音乐时如何寻求舒适感和摆脱压力的现实。此外，我提出了一个音乐苦难指数，该指数通过将统计上显着的变量除以其回归系数来为回归结果带来价值。由此产生的音乐苦难指数与经济痛苦的正相关为0.606，因此表明，流行音乐的消费者偏好与美国经济状况之间存在牢固的关系。最后，考虑到90％的美国人口定期听音乐，人们通过听音乐来调节自己的情绪，本文认为，可以利用音乐痛苦来估计消费者对美国经济的实时脉搏。
提交ID：ARTPL_149S1
现场表演者经常将“向观众玩耍”描述为根据感知到的观众反应的重点，时机甚至内容的转变。传统舞台允许通过观众的眼睛，皮肤，气味，呼吸，发声和诸如跳舞，冲压和鼓掌的动作传播生理信号，其中一些是可听见的。互联网和其他大众媒体扩大了对实时性能的访问，但是它们会掩盖传统的“ livesice”渠道，我们将其指定为生理反馈循环，这些反馈循环通过共享代理来绑定表演者和受众群体。在在线活动中，当代表演者享受基于文本和基于图标的反馈，但是当前的技术限制了远程受众对生理反应的表达。寻找未来的神经元互联网
用Lyapunov屏障证书正式验证深钢筋学习控制器
摘要 - 深处增强学习（DRL）是一种强大的机器学习范式，用于生成控制自主系统的代理。但是，DRL代理的“黑匣子”性质限制了其在现实世界中关键应用程序中的部署。为代理行为提供强大保证的一种有前途的方法是使用神经Lyapunov屏障（NLB）证书，该证书是通过系统中学的功能，其属性间接地暗示着代理的行为。但是，基于NLB的证书通常很难学习，甚至更难验证，尤其是对于复杂的系统。在这项工作中，我们提出了一种新颖的方法，用于培训和验证基于NLB的离散时间系统证书。具体来说，我们引入了一种证书组成的技术，该技术通过策略性地设计一系列证书来简化高度复杂系统的验证。当通过神经网络验证引擎共同验证时，这些证书提供了正式的保证，即DRL代理都实现了其目标并避免了不安全的行为。此外，我们引入了一种用于证书过滤的技术，该技术大大简化了生成正式验证的证书的过程。我们通过案例研究证明了我们的方法的优点，该案例研究为DRL控制的航天器提供了安全性和livesice保证。
定量乘法线性逻辑
线性逻辑[18]为逻辑提供了线性代数风味，将线性代数操作与逻辑连接器相关联，例如张量⊗被视为连词的一种形式，直接总和⊕是一个脱节和二元性，是涉及的否定（·）⊥。这种观点给出了许多见解。在表示语义中，我们具有定量语义，例如[25、21、10、11、6、24]：一个模型家族，表示具有分析图或功率序列概念的λterm和功能程序，这些模型可以通过多线性函数在局部近似，这些后一个表示线性逻辑证明。在证明理论中，我们有证明网络：以图理论方式表达这些代数操作相互依存的证明和程序的表示。定量语义事实证明，特别适合概率编程，提供完全抽象的语义[14，15，17]，即使在“连续”数据类型上表示具有非常规律功能的概率程序（绝对单调）（例如特别适合概率编程，提供完全抽象的语义[14，15，17]，即使在“连续”数据类型上表示具有非常规律功能的概率程序（绝对单调）（例如实数）[16，5，13]，对各种操作行为（例如运行时或livesice）进行组成分析[24]，提供了适当的程序指标概念[12]。由于这种表现力，计算图灵完整编程语言的定量表示显然是不可典型的，但是我们可以修复支持有效程序的相关片段。有效性是表示模型的相关功能，因为它可以为验证程序正确性以及其他提到的操作属性提供自动工具。让我们将注意力集中在线性逻辑的最简单片段之一：具有⊗连词的乘法片段（MLL），其单元1及其各自的二元组，即PAR`（一个不同的分离）和⊥= 1。从编程的角度来看，该片段包含（尽管不限于）线性λ -calculus