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公平算法的新可能性
关于算法公平的大量工作是悲剧。在确定了一套看似理想的公平标准之后，就出现了不可能的定理陈述，确定这些标准仅在完全不切实际的或琐碎的情况下是不一致或一致的（Kleinberg等人。，2017年； Pleiss等。，2017年； Chouldechova，2017年；斯图尔特和尼尔森，2020年； Beigang，2023b）。一个中心示例是由于Kleinberg和合着者的结果而导致的结果，即在某些琐碎的情况下（2017年）之外，两个称为校准和均衡的赔率不一致的约束是不一致的。一种自然反应是削弱均衡的几率。Pleiss等。表明，对于放松均衡赔率的特定方式，出现了新的可能性（2017年）。也已经研究了削弱校准的方法，但导致了更多不可能的结果（Stewart和Nielsen，2020； Stewart等人。，2024）。我们发现校准的相对优点和难以评估的均等几率。，我们认为放松每个标准以绕过不可能结果的探索是值得的。对于本研究，我们将假设均衡的赔率是算法公平的必要条件。鉴于这个假设，我们询问可以在不陷入琐碎的情况下保留哪些有趣的校准内容。我们的类型不是悲剧。我们确定了一种削弱校准的方式，该校准保留了其一些有趣的证词，但与均衡的几率一致。我们称此标准跨度。重要的是要强调，我们不是提出跨越作为算法公平的充分条件。本身就是一个薄弱的标准。在某些方面，这意味着其状态作为必要条件的情况更容易制定。与均衡的赔率相连，更强大，但可能还需要进一步的必要标准。引入
Power-to-X 技术概述、可能性和...
本报告概述了不同的电转电 (PtX) 技术及其应用，包括电燃料生产、供热、移动性、工业和蛋白质。报告探讨了 PtX 提供的机会，并研究了它们可能面临的现有或未来潜在挑战，包括潜在的二氧化碳瓶颈和超纯水供应。部署更多可再生能源和提高电气化水平将大大减少我们对化石燃料的依赖，但 PtX 对于难以直接电气化的经济部门脱碳至关重要。对于这种间接电气化，PtX 的电力来源需要是现有来源的过剩可再生电力或专用的新的和额外的可再生能源，例如能源岛和海上风电场。PtX 技术预计将在丹麦实现排放目标的战略中发挥重要作用，而且由于多家丹麦公司参与了核心 PtX 技术，丹麦可能很快就会成为 PtX 解决方案的出口国，包括出口绿色氢气。随着全球氢气、甲醇和氨的市场潜力逐年快速增长，PtX 产品的市场潜力也呈现出不断扩大的势头。然而，在 PtX 时代的早期阶段，政府的激励措施和支持绿色转型的政策是必要的，因为与基于化石的替代品相比，PtX 产品的成本仍然相对较高。PtX 要在全球取得成功，至关重要的是，新的 PtX 工厂不会与当地资源（如饮用水供应和农业用地使用）竞争，并且不会造成生物多样性的丧失。由于二氧化碳浓度高，并且存在许多碳密集型和难以减排的行业，因此工业过程中二氧化碳的点源碳捕获 (PSC) 具有吸引力。然而，从对绿色转型的长期影响来看，应优先考虑可持续的二氧化碳来源，例如直接空气捕获 (DAC) 和基于生物质的过程。最后，PtX 中的需水量明显低于许多其他工业和农业过程。尽管如此，由于全球许多适合可再生能源发电的地区都是干旱或半干旱地区，因此需要仔细规划，以免破坏这些地区的饮用水供应。相反，可以这样规划：投资 PtX 可以通过促进海水淡化和水处理厂的建设来提高当地的供水量，同时 PtX 产品可以带来更高的盈利能力。
人工智能在概念化方面的可能性
目的：本文旨在定义人工智能 (AI)、其相关技术及其在银行业的当前和未来应用。本文还重点介绍了人工智能和机器学习将如何成为未来银行业的基础。这是一个重要的研究领域，因为在金融服务领域，老牌机构正在努力竞争，因为传统系统已经过时、缺乏灵活性且效率低下。设计/方法/方法：这是一篇评论论文，探讨了通过使用人工智能为进一步开展技术干预铺平道路的各种趋势。结果：银行正试图利用人工智能的力量来简化现有流程并引入新功能以改善客户体验。人工智能已经达到了一个阶段，有可能为银行业现有的一些问题提供解决方案。人工智能正在发展成为广泛的技术，包括机器人流程自动化 (RPA)、自然语言处理 (NLP)、高级数据分析、大数据分析和图像分析，它们的使用将帮助银行改善前台、中台和后台流程。实际意义：这些方法将对管理与员工以及银行与客户之间的关系产生里程碑式的影响。原创性/价值：根据已发现的内容，各种流程的应用范围非常广泛。这是具有适当参考的原创内容。关键词：人工智能和人力资源管理、未来银行、聊天机器人、贷款管理 AI、人工智能超级智能 (ASI)。JEL 代码：G21、O14、O31、O32、O33、B21、B22、C81、C82。论文类型：评论和评论论文。
人工智能与估值：可能性与挑战
数据驱动的商业格局很难想象一个没有数据的世界。如今有这样的想法听起来甚至有点不现实。我们日常生活中所做的几乎每件事都会产生大量信息。以前，公司从未能够访问如今存储的海量数据，从客户和财务数据到运营和生态系统数据。公司在试图报告长期价值时面临的挑战之一是可用的海量数据以及如何从中提取意义。要理解这一挑战的规模，请考虑一下全球数字世界中的数据量每两年翻一番。在这种背景下，人工智能 (AI) 可能成为游戏规则的改变者，它能够理解这些数据并识别有意义的指标。
人工智能退化的可能性
当今最有前途的新技术是人工智能。这项技术具有可以彻底改变我们生活的世界的能力。这项技术已深入到不同的领域，并且已经证明了它比旧方法的优势。使用该技术可以自动执行任何重复和简单的任务，而这些任务大多由劳动力完成。随着技术的进步，它处理更艰巨任务的能力也会增强。不同的行业对它的依赖程度如此之高，以至于劳动力数量降到了最低。这项技术是否有可能走上一条没有积极结果的道路？因此，以下文章将探讨该技术可能出现的退化问题或对实施领域可能造成的损害 [1, 2]。
可生物降解塑料的可能性和局限性
首尔，韩国abtract这项研究研究了韩国媒体所描绘的对生物降解塑料的社会兴趣，分析了趋势，主题和相关关键词，以了解公众的看法和话语。大数据分析是在2014年至2023年之间使用Bigkinds平台的104个主要韩国媒体媒体的新闻文章进行的。分析了提到可生物降解塑料和相关关键字的文章频率。总共确定了4,403篇文章，覆盖范围在2021年达到峰值，然后略有下降。关键字分析揭示了PHA和PLA等“环保”材料的重点，以及诸如回收和商业化之类的概念。媒体对可生物降解的塑料的关注大大增加了，这反映了公众对传统塑料可持续替代方案的认识。但是，诸如退化条件，废物管理整合和经济可行性等挑战需要进一步关注。k eywords可生物降解的塑料； Bigkinds平台； Bigkinds；韩国；可持续性1。在当代社会中，塑料，尤其是不可生物降解的品种的塑料，已成为无数的应用中不可或缺的材料，从包装到建筑，以及[1]以外，这些材料的环境影响，这些材料的环境影响是由它们的持续性和抵抗来降级的，具有良好的可持续性和可持续性[2]，并具有良好的可持续性[2]。尽管塑料废物在垃圾填埋场和自然栖息地中的积累，再加上其在海洋环境中的污染，强调了迫切需要可以减轻这种环境影响的可行替代方案[3]。在这种情况下，可生物降解的塑料作为一种有前途的解决方案，预示着它们在自然条件下通过微生物作用将其分解为水和二氧化碳的能力[4]。通过细菌，真菌和藻类促进的这种分解过程与环境中常规塑料的寿命形成了鲜明的对比[5]。此外，可生物降解塑料的生产多功能性来自包括生物量和基于化石燃料的化合物在内的各种原材料，这增加了它们作为可持续的替代品的吸引力[6]。可生物降解的塑料的环境益处扩展到其寿命末期，可以在适当的条件下堆肥，从而将其重新整合到生态周期中而不会留下有害残留物[7]。这种属性在焚化过程中的有毒物质的较低发射，将可生物降解的塑料定位为可环友好的替代品，用于其不可降解的对应物。此外，生物量在生物塑料生产中的利用强调了向可再生资源的转变，有助于减少碳排放，并进一步与可持续性原则保持一致[8]。
GNSS 中 AI 算法执行的可能性
人工智能算法在 GNSS 中执行的可能性 Darshna Jagiwala(1)、Shweta N. Shah(2) (1) 女科学家，DST (2) 助理教授，SVNIT，印度 摘要 大量研究验证了在全球导航卫星系统 (GNSS) 领域使用人工智能 (AI) 算法的机会。实现智能有两种方式：一种是通过机器学习 (ML)，另一种是通过深度学习 (DL)。最常见的是，支持向量机 (SVM) 和卷积神经网络 (CNN) 是人工智能的重要算法，在文献中用于提高 GNSS 系统的定位精度。本文通过考虑 GNSS 接收器在射频 (RF) 前端级别、预相关级别、后相关级别和导航级别的不同阶段来进行文献综述，这将更好地理解 AI 在该领域的实施。主要研究工作是在后相关阶段进行的，其中使用了不同的数据格式，如相关输出、国家海洋电子协会 (NMEA) 数据和接收器独立交换格式 (RINEX) 数据。除此之外，本文还讨论了与 AI 算法应用相关的威胁和风险因素。1.简介 GNSS 使用精确的定时信息、定位和同步技术提供全球和实时服务。目前，美国的全球定位系统（GPS）、俄罗斯的全球导航卫星系统（GLONASS）、欧洲的伽利略（GALILEO）和中国的北斗卫星导航系统（BDS）是全面运行的GNSS系统。此外，印度的印度星座导航（NavIC）和日本的准天顶卫星系统（QZSS）都是独立自主的区域导航系统。近年来，GNSS应用越来越精确，其精确度为广泛的应用打开了大门。[1]。卫星导航系统是根据发现的物理定律设计的[2]。• GNSS系统背后的基本思想是卫星在太空中传输信号。在这里，卫星在轨道上的位置遵循开普勒行星运动定律。• 这些信号由地球表面或附近的接收器接收。扩频技术用于获取从地球轨道发射的非常微弱的卫星信号。