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观点
大脑通过修改神经元 1 – 5 之间的突触连接来学习。虽然突触生理学有助于解释单个修改背后的规则和过程，但它并不能解释单个修改如何协调以实现网络目标。由于学习不能只是盲目积累短视的、突触特定的事件，而不考虑下游行为后果，因此如果我们要理解大脑中的学习，我们需要揭示协调整个网络可塑性的原理。在机器学习中，研究人员研究协调突触更新的方法，以提高人工神经网络的性能，而不受生物现实的限制。他们首先定义神经网络的架构，其中包括神经元的数量及其连接方式。例如，研究人员经常使用具有多层神经元的深度网络，因为这些架构已被证明对许多任务非常有效。接下来，研究人员定义一个误差函数 6，量化网络当前实现其目标的程度，然后他们寻找学习算法
Power Perspectives 2024
McCarthyTétraultLLP国家能源集团很高兴出现：Power Perspect 2024。来自我们的主持人Kerri Howard和Jacob Stone的信息：该出版物是我们第九届年度加拿大电力行业回顾展。它旨在在2023年提供加拿大电力部门最重要的发展和相关的能源部门的区域和国家一级的概述。这是电力部门的变革一年，在众多监管发展的背景下，继续着重于能源过渡。在本出版物中，我们将提供有关原住民法，联邦和省环境和其他监管变化的最新信息，在几个省份采购可再生能源的采购显着增加，某些新兴部门的更新，包括碳捕获，存储，存储，储存和利用率以及小型模块化反应堆以及围绕扩展的税收优惠的讨论。我们还强调了2024年要注意的关键趋势。我们希望您会发现该出版物既有趣又有益。
分析观点
表 7–1。未偿还联邦信贷计划的未来估计成本 ................................ * 表 7–2。2023-2025 年直接贷款补贴率、预算权限和贷款水平 ............ * 表 7–3。2023-2025 年贷款担保补贴率、预算权限和贷款水平 .... * 表 7–4。联邦直接贷款和贷款担保摘要 ........................................... * 表 7–5。1994-2024 年间发放的贷款信贷补贴的重新估计 .............. * 表 7–6。政府支持贷款的面值 ........................................................... * 表 7–7。政府支持企业 (GSE) 的贷款和借款 ................................. * 表 7-8。联邦政府的直接贷款交易 ...................................................... * 表 7-9。联邦政府的担保贷款交易 ...................................................... * 表 7-10 至 7-16。问题资产救助计划 (TARP) ...................................................... *
人工智能安全评估视角指南（版本 1.01）
• 人工智能相关技术在全社会快速发展并被广泛采用。此外，生成式人工智能，尤其是基础模型的出现加速了创新。与此同时，国内外对所谓人工智能安全的担忧日益加剧，包括人工智能系统的恶意使用或滥用，以及对不准确输出的担忧。• 日本在实现安全、有保障和可靠的人工智能方面引领了广岛人工智能进程，并为制定与人工智能安全相关的全球规则做出了贡献，例如编制了《广岛进程国际指导原则》。• 人工智能安全是人工智能快速发展并为社会可持续发展做出贡献的先决条件。