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多边人工智能研究机构的案例 - 斯坦福 HAI
Daniel Zhang 是斯坦福以人为本人工智能研究所 (HAI) 的政策研究经理。他负责制定和监督 HAI 的政策研究项目，包括政策简报、白皮书、研讨会和对政府信息请求的回应。此前，他是 AI Index 的经理，负责研究其年度报告，该报告衡量和评估人工智能发展的快速速度。在斯坦福大学之前，他曾在安全与新兴技术中心研究全球人工智能人才流动和安全风险，并在莱利研究所教育与领导力中心研究公共教育政策。他拥有乔治城大学安全研究硕士学位，专注于技术政策，以及弗曼大学政治与国际事务学士学位。
构建国家 AI 研究资源：- 斯坦福 HAI
Daniel E. Ho，法学博士，哲学博士，是斯坦福大学威廉·本杰明·斯科特和卢娜·斯科特法学教授、政治学教授和斯坦福经济政策研究所高级研究员。他是斯坦福大学监管、评估和治理实验室 (RegLab) 的主任，也是行为科学高级研究中心的教员研究员和斯坦福以人为本的人工智能研究所 (HAI) 的副主任。他获得了耶鲁大学法学院法学博士学位和哈佛大学博士学位，并担任美国哥伦比亚特区巡回上诉法院法官 Stephen F. Williams 的书记员。Jennifer King，博士，是斯坦福 HAI 的隐私和数据政策研究员。King 博士在加州大学伯克利分校信息学院完成了信息管理与系统（信息科学）博士学位。在加入 HAI 之前，King 博士于 2018 年至 2020 年担任斯坦福法学院互联网与社会中心消费者隐私主任。Russell C. Wald 是斯坦福 HAI 的政策主任，领导团队推动 HAI 与政府和民间社会组织的接触。自 2013 年以来，Wald 代表斯坦福大学担任过各种政府事务职务。他是外交关系委员会的任期成员、乔治梅森大学国家安全研究所的客座研究员以及杜鲁门国家安全项目的合伙人。Wald 毕业于加州大学洛杉矶分校。Christopher Wan 是斯坦福大学的法学博士/MBA 候选人，曾担任斯坦福政策实习：创建国家研究云的助教。他还担任斯坦福 HAI 的研究助理和 Bessemer Venture Partners 的投资者。他获得了耶鲁大学计算机科学学士学位，曾在 Facebook 担任软件工程师，在 In-Q-Tel 和 Tusk Ventures 担任风险投资人。
建立国家人工智能研究资源：- 斯坦福 HAI
Daniel E. Ho，法学博士，哲学博士，是斯坦福大学威廉·本杰明·斯科特和卢娜·斯科特法学教授、政治学教授和斯坦福经济政策研究所高级研究员。他是斯坦福大学监管、评估和治理实验室 (RegLab) 主任，也是行为科学高级研究中心的教员研究员和斯坦福以人为本的人工智能研究所 (HAI) 副主任。他获得了耶鲁大学法学院的法学博士学位和哈佛大学的博士学位，并担任美国哥伦比亚特区巡回上诉法院法官 Stephen F. Williams 的书记员。Jennifer King，哲学博士，是斯坦福 HAI 的隐私和数据政策研究员。她在加州大学伯克利分校信息学院完成了信息管理和系统（信息科学）博士学位。加入 HAI 之前，她曾于 2018 年至 2020 年担任斯坦福法学院互联网与社会研究中心的消费者隐私主任。Russell C. Wald 是斯坦福 HAI 的政策主任，领导团队推动 HAI 与政府和民间社会组织的接触。自 2013 年以来，他代表斯坦福大学担任过各种政府事务职务。他是外交关系委员会的任期成员、乔治梅森大学国家安全研究所的访问学者以及杜鲁门国家安全项目的合伙人。他毕业于加州大学洛杉矶分校。Christopher Wan 是斯坦福大学法学博士/MBA 候选人，曾担任斯坦福政策实习：创建国家研究云的助教。他还担任斯坦福 HAI 的研究助理和 Bessemer Venture Partners 的投资者。他获得耶鲁大学计算机科学学士学位，曾在 Facebook 担任软件工程师，在 In-Q-Tel 和 Tusk Ventures 担任风险投资人。
建立国家人工智能研究资源：- 斯坦福 HAI
Daniel E. Ho，法学博士，哲学博士，是斯坦福大学威廉·本杰明·斯科特和卢娜·斯科特法学教授、政治学教授和斯坦福经济政策研究所高级研究员。他是斯坦福大学监管、评估和治理实验室 (RegLab) 主任，也是行为科学高级研究中心的教员研究员和斯坦福以人为本的人工智能研究所 (HAI) 副主任。他获得了耶鲁大学法学院的法学博士学位和哈佛大学的博士学位，并担任美国哥伦比亚特区巡回上诉法院法官 Stephen F. Williams 的书记员。Jennifer King，哲学博士，是斯坦福 HAI 的隐私和数据政策研究员。她在加州大学伯克利分校信息学院完成了信息管理和系统（信息科学）博士学位。加入 HAI 之前，她曾于 2018 年至 2020 年担任斯坦福法学院互联网与社会研究中心的消费者隐私主任。Russell C. Wald 是斯坦福 HAI 的政策主任，领导团队推动 HAI 与政府和民间社会组织的接触。自 2013 年以来，他代表斯坦福大学担任过各种政府事务职务。他是外交关系委员会的任期成员、乔治梅森大学国家安全研究所的访问学者以及杜鲁门国家安全项目的合伙人。他毕业于加州大学洛杉矶分校。Christopher Wan 是斯坦福大学法学博士/MBA 候选人，曾担任斯坦福政策实习：创建国家研究云的助教。他还担任斯坦福 HAI 的研究助理和 Bessemer Venture Partners 的投资者。他获得耶鲁大学计算机科学学士学位，曾在 Facebook 担任软件工程师，在 In-Q-Tel 和 Tusk Ventures 担任风险投资人。
Infome 2021 人工智能指数 - 斯坦福大学
Alexey Bochkovskiy；百度 PaddlePaddle 计算机视觉团队；徐成刚（长江商学院）；Mohammed AlQuraishi（哥伦比亚大学）；Evan Schnidman（EAS Innovation）；林方真（香港科技大学）；David Kanter（MLCommons）；Sam Bowman（纽约大学）；Maneesh Agrawala、Jeannette Bohg、Emma Brunskill、Chelsea Finn、Aditya Grover、Tatsunori Hashimoto、Dan Jurafsky、Percy Liang、Sharon Zhou（斯坦福大学）；Vamsi Sistla（加州大学伯克利分校）；Simon King（爱丁堡大学）；Ivan Goncharov（Weights & Biases）
教育经济学 - Eric A. Hanushek - 斯坦福大学
全球经济条件的变化引起了公民对他们未来和社会繁荣的担忧。新的挑战不断涌现，包括自动化和数字化转型等技术变革、贸易模式的转变和全球经济紧张局势的加剧、政治两极分化和民粹主义的兴起，以及对不平等，尤其是机会不平等的日益担忧。在应对这些挑战时，人口教育不仅被视为个人和社会经济繁荣的关键组成部分，也是社会凝聚力的关键组成部分。研究支持这些观点，表明学生的教育成就为未来劳动力的技能奠定了基础，并决定了长期经济增长和未来的经济福祉（Hanushek 和 Woessmann 2015a）。尽管如此，在制定和评估计划和政策时，往往缺乏对教育系统改进的经济影响的定量评估，这增加了政治决策严重扭曲的可能性。欧洲提供了一个有趣的实验室，可以研究教育的广泛政治目标以及当前表现和潜在经济收益的巨大差异。欧盟各地学生的教育成绩存在严重缺陷，欧盟成员国学生在数学、科学和阅读成绩方面的表现差异很大。这些差异与未来劳动力的技能差异直接相关。平均成绩缺乏趋同表明，随着时间的推移，经济差距不断扩大。在关于欧洲未来的辩论中，欧盟委员会（2018a）表达了对加强欧洲教育的强烈政策兴趣。其通讯“建设更强大的欧洲”：
2024 年人工智能指数报告 - 斯坦福大学
本科研究员 Summer Flowers，斯坦福大学 Armin Hamrah，克莱蒙特麦肯纳学院 Amelia Hardy，斯坦福大学 Mena Hassan，斯坦福大学 Ethan Duncan He-Li Hellman，斯坦福大学 Julia Betts Lotufo，斯坦福大学
E = MC2的最简单推导 - 斯坦福计算机科学
𝑐或（2）=𝑝𝑐上述方程的许多派生来自爱因斯坦的质量能量方程，导致圆形依赖性，这使得派生无效。相反，对光动量和压力的存在的识别和理论证实早于质量能量方程的发表，并以经验观察为基础。材料实体由带电的颗粒组成，当电磁波（包括可见的灯，入射在这种物体上）时，它们会根据Lorentz力在带电的颗粒上施加力。然后通过这些力传输电磁波的能量和动量，这些力在颗粒上发挥作用，从而增加了它们的能量。这构成了电磁波中动量和能量之间关系的基础。这是使用洛伦兹力的简化形式的方程（1）推导。另一方面，动量（p）定义为（3）𝑝=𝑚𝑣，其中m是实体的质量，v是其速度。在光子的情况下以光速（c）行驶，可以将定义重写为
2021 年人工智能指数报告 - 斯坦福大学
公共数据和工具 AI 指数 2021 报告补充了原始数据和交互式工具。我们邀请 AI 社区的每个成员以与他们的工作和兴趣最相关的方式使用数据和工具。• 原始数据和图表：报告中所有图表的公共数据和高分辨率图像均可在 Google Drive 上找到。• 全球 AI 活力工具：我们今年改进了全球 AI 活力工具，在比较多达 26 个国家的 22 项指标时可以实现更好的交互式可视化。更新后的工具根据用户的偏好对各国的相对位置进行透明评估；确定相关的国家指标以指导国家一级的政策优先事项；并展示不仅针对发达经济体而且针对新兴市场的本地 AI 卓越中心。• 人工智能测量中的问题：2020 年秋季，我们发布了《人工智能政策测量：机遇与挑战》，该报告概述了 2019 年秋季人工智能指数主办的一次会议上讨论的各种人工智能测量问题。