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CAUSALI-T-AI 项目 CAUSALIty 与人工智能合作
瓶颈：实践中无法达到，需要部分可识别的概念 ▶ 学习适合因果关系框架的复杂数据的可解释和有意义的表示 瓶颈：解开隐藏混杂因素的影响，学习到的表示的稳健性 ▶ 处理不确定性和部分知识
对于循环经济来说效率够高吗？
尽管循环经济越来越受欢迎，但经济学家们迄今为止却很少关注循环经济议程。一方面，由于循环经济起源于工业生态学，大多数循环经济文献并未涉及新古典效率方法，也未能创建自己的经济效率概念。另一方面，似乎主导循环经济领域的是生态效率及其变体的概念。生态效率是指在生产商品和服务时使用更少的资源，产生更少的浪费和污染。生态效率的概念可能意味着经济效率，因为它涉及通过提高资源生产率和降低资源强度来创造更多价值，这两者都可以为企业带来竞争优势。关注生态效率的逻辑基于这样的假设：这将导致资源消耗减少，同时保持产品和服务的价值并减轻环境影响。
错误学习的量子删除证明 - DROPS
量子信息具有测量本质上是一个破坏性过程的特性。这一特征在互补原理中表现得最为明显，该原理指出互不相容的可观测量不能同时测量。Broadbent 和 Islam (TCC 2020) 最近的研究基于量子力学的这一方面，实现了一种称为认证删除的密码概念。虽然这个了不起的概念使经典验证者能够确信 (私钥) 量子密文已被不受信任的一方删除，但它并没有提供额外的功能层。在这项工作中，我们用完全同态加密 (FHE) 增强了删除证明范式。我们构建了第一个具有认证删除的完全同态加密方案——这是一种交互式协议，它使不受信任的量子服务器能够对加密数据进行计算，并且如果客户端要求，可以同时向客户端证明数据删除。我们的方案具有理想的特性，即删除证书的验证是公开的；这意味着任何人都可以验证删除已经发生。我们的主要技术要素是一个交互式协议，通过该协议，量子证明者可以说服经典验证者，以量子态形式出现的带错误学习 (LWE) 分布中的样本已被删除。作为我们协议的一个应用，我们构建了一个具有认证删除的 Dual-Regev 公钥加密方案，然后将其扩展到相同类型的 (分级) FHE 方案。我们引入了高斯崩溃哈希函数的概念 - Unruh (Eurocrypt 2016) 定义的崩溃哈希函数的一个特例 - 并在假设 Ajtai 哈希函数在存在泄漏的情况下满足某种强高斯崩溃性质的情况下证明了我们方案的安全性。
社会可供性、镜像神经元以及如何理解社交大脑
吉布森的可供性概念是指环境提供的、生物体能够采取行动的机会。整整十年后，在恒河猴身上发现的镜像神经元 (MN) 表明，运动序列最好被视为动作（抓握），因为它们是由高级目标（如吃食物）而不是效应器的物理特性来组织的。可供性的概念可能会引起 MN 研究人员的共鸣，因为它符合以下观点：运动被组织为整体，而这种整体最好由代理的意图而不是独立于代理的物理属性来定义。最近，Bonini 等人 [1] 将 MN 研究（关于物理世界中的工具性行为）扩展到社会互动，并将 MN 与社会可供性框架联系起来，将同种（“他人”）的感知置于中心。 MN 和社会可供性理论因缺乏清晰度而受到批评 [ 2 ]：将它们结合起来是否有望在理解社会大脑方面向前迈进一步？
![arxiv：2408.05121v1 [Math.lo] 2024年8月9日](/simg/g:\will\search\icon\source\b\b469870291268fde986c2ee4fcc0d09b86159734.webp)
arxiv：2408.05121v1 [Math.lo] 2024年8月9日
从Ryabko [41，41]和Staiger [47，48，49]的作品开始，在过去的30年中，研究人员研究了分类维度与算法信息理论之间的密切关系。在此关系的中心是hausdor效率的点版本（由于lutz [29，30]），也就是说，一个维度的概念是为空间中的单个点而不是子集中的单个点定义的概念。这是通过影响度量的概念（从Martin-Löf[33]的意义上）来实现的，该概念限制了无数零食的收集到一个可数家族，从而使Singleton集合不可以null。在此框架中，此类单例被认为是随机的。随机性与kolmogorov复杂性的各种瞬态（算法随机性理论的基石）之间的对应关系，然后以渐近信息密度的形式重新出现，与平稳过程的熵非常相似。有效的维度使许多作者发掘了熵和分形维度之间的连接（可以说是从Billingsley [2]和
近似模块化分解很难
摘要。为了理解图表中的基本结构规律，一种基本且有用的技术，称为模块化分解，寻找在外部具有完全相同社区的顶点的子集。这些被称为模块，并且存在线性时间算法可以找到它们。但是，这个概念太严格了，尤其是在处理由现实世界数据引起的图表时。这就是为什么通过允许数据中的一些噪声放松这种情况很重要的原因。然而，概括模块化分解远非显而易见的，因为大多数建议都失去了模块的代数特性，因此大多数不错的算法后果。在本文中，我们介绍了ϵ模型的概念，这似乎是一个良好的折衷，可以维持某些代数结构。在本文的主要结果中，我们表明可以在多项式时间内计算最小的ϵ模型，另一方面，对于最大值 - 模块，可以计算图表的最大模型，如果图形允许使用1-平行的分解，即用ϵ =1。
将不同的量子不相容性统一为严格的通信资源理论
虽然对不兼容的POVM的定义达成了一般共识，但提升到仪器的水平，人们发现的情况较不清楚，并且在数学上具有不同的和逻辑上独立的无效定义。在这里，我们通过引入Q兼容性的概念来缩小这一差距，Q兼容性的概念将POVM，渠道和工具的不同概念统一到了分离各方之间的交流资源理论的一个层次结构。我们获得的资源理论是完整的，从某种意义上说，它们包含完整的自由操作和单调的家庭，为存在转换提供了必要和足够的条件。此外，我们的框架是完全运行的，从某种意义上说，自由转换是在因果关系有因果关系的定向经典交流的帮助方面明确特征的，并且所有单调的所有单调都具有游戏理论的解释，从而使它们在原则上可以进行实验性测量。因此，从信息理论资源角度来看，我们能够准确地指定每个不相容性的概念所组成的。
网络共产主义案例
本文从复杂性理论的角度分析了网络共产主义和中央计划的可行性。首先介绍了经济学中最为人熟知的复杂性定义，即计算复杂性和动态复杂性。这使我们能够构建一个复杂性政治经济学，然后从中处理网络共产主义。这种政治经济学强调了培育的概念，即对既定的成功制度和规则的自然选择方法。与培育相反，本文提出了控制的概念，它对应于传统的政治经济学，即相信一群计划者或政策制定者能够有效地改变经济变量。这项工作强调了中央计划面临的一些问题：自我参照、最佳点的不可计算性、反身性和较差的适应能力。结论是，网络共产主义与基于培育的复杂性政治经济学相冲突，网络共产主义计划是不现实的，最终意味着技术无法实现有效的社会主义计划。 © 2022 Elsevier BV 保留所有权利。
算法中介 - Örebro大学-Diva Portal
摘要在本文中，主要重点是分析调解的概念，以便将其应用于我们时代的主要主题之一：AI技术在社会生活中的影响不断增加。调解本质上是一个关系概念，我将首先将其与社会学理论和后期学后学中开发的关系思维联系起来。我自己的贡献是要采取实质主义的立场，并确定我认为是关系的狂喜维度，并通过“被视为to的概念。”我还将借鉴萨特（Sartre）对调解的社会材料理解，尤其是他对“实践恩特”领域的一般概念化。”研究的最终部分将提出一种比喻方法，以说明人类与AI技术之间的关系。将使用三个隐喻来探索算法介导的含义：“吸血鬼对象”，“迷人的quantients”和“冷冻声音。”这些隐喻将根据经验现象来解释：（a）算法生成的“合成数据”，（b）“高频交易”，以及（c）AI招聘聊天机器人。