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人工智能教材的特点及分类
TSUGE Tetsuya*、SATO Yukie*2、NAKAGAWA Hitoshi* *日本开放大学，日本千叶县美滨区若叶 2-11 号，邮编 261-8586 *2 金泽星陵大学，日本石川县金泽市御所町牛石 10-1 号，邮编 920-8620
发行咨询材料（第5版）
在FAL3中，订户应通过向RP提出身份验证器来验证，除了断言。此处使用的身份验证者也称为绑定的身份验证者和sec。。例如，如果订户在IDP和RP之间执行联邦登录过程，则RP将提示用户提供链接到RP用户帐户的界限验证者。FAL3中介绍的界面验证者不需要与订户对IDP身份验证时使用的身份验证者相同。主张来识别订户，并且BOUND身份验证者给出了试图登录的一方的最高概率是由主张确定的订户。请注意，直到使用界面验证者进行身份验证，RP验证了身份验证器是否正确链接到主张指示的RP订户帐户，才能实现FAL3。
稳定币与实体经济融资*
*第一版：2021 年 11 月，https://ssrn.com/abstract=3973538 1 Jean Barthélémy，法兰西银行（电子邮件：jean.barthelemy@banque-france.fr） 2 Paul Gardin，欧洲中央银行（电子邮件：paul.gardin@ecb.europa.eu） 3 Benoit Nguyen：法兰西银行（电子邮件： benoit.nguyen@banque-france.fr ）。我们要感谢 Rashad Ahmed、Arash Aloosh（讨论者）、Bruno Biais、Olivier Blanchard、Darrel Duffie、René Garcia、François Gourio、Stéphane Guibaud、Antoine Martin、Simon Mayer、Julien Prat、Kristian Nygard Solvik、Davide Tomio、Quentin Vandeweyer（讨论者）、Anthony Lee Zhang、Skema-Essec 2022 金融研讨会、CEBRA 2022 年年会、OCC-US 财政部研究研讨会、欧洲央行货币数字化研讨会和 BdF 研究研讨会的参与者提供的宝贵意见和讨论。其余所有错误均由我们承担。
Fidelity®WiseOrigin®比特币基金
比特币。比特币协议可能存在未发现的缺陷，这可能导致基金持有的某些或所有资产的损失。也可能对比特币协议进行网络规模攻击，这导致基金持有的某些或全部资产的损失。量子计算中的进步可能会破坏比特币的加密规则。基金不保证用于创建，发行或传输基金持有的密码学的可靠性。比特币交易所可能会遭受运营问题（例如延迟执行），这可能会对基金产生不利影响。由于欺诈，失败或安全漏洞，数字资产交易所已关闭。居住在关闭或遭受违规的交易所中的任何基金资产可能会丢失。
《第一修正案》下的比特币保护
以其核心，比特币是一种通信协议，完全依靠网络参与者之间的信息进行操作。比特币用户将预期的交易传达给比特币网络的所有成员。比特币矿工在审查了这些预期的交易并选择一个子集以最终确定并组装成一个区块后，必须以相同的方式传播提议的块。比特币矿工然后通过认为阻止区块链的一部分并继续在其顶部添加新块来审查，订购和验证提议的区块并传达对其的接受。此过程需要公开披露整个区块链，以便用户可以检查他们不是当事方的先前交易的完整性。比特币用户还采用了对哪种版本的协议运行，经常经过激烈的辩论，也采用了对协议的更改。5比特币由参与者之间不断沟通组成，无法运作。比特币是语音，语音。
建立战略性比特币储备
持有加密货币和其他数字资产具有投机性，涉及很大程度的风险，包括完全损失的风险。不能保证任何加密货币，代币，硬币或其他加密资产都是可行的，液体或溶剂的。没有锚定数字通信旨在暗示任何数字资产服务都是低风险或无风险的。持有的数字资产无法由Anchorage Digital Bank National Association保证，也没有受到FDIC的保险。
比特币加密算法的探索和讨论
摘要：随着互联网的普及，比特币在今天发挥了越来越重要的作用，与物理货币相比，它具有无与伦比的优势，因为它具有高安全性和隐私保护的质量。比特币加密算法的开发令人着迷，因此本文回顾了一些主要的加密算法。比特币加密中使用的最重要功能之一是哈希函数，安全的哈希算法-256（SHA-256）和种族完整性原始性原始性评估消息摘要（RIPEMD-160）是基于它的，复杂的过程可确保可靠性。另一种加密算法本文将说明的是椭圆曲线数字签名算法（ECDSA），这是典型的不对称加密。该过程主要包括三个部分，这些部分将在本文中详细说明。这些算法在日常生活的许多领域都广泛实施，但它们并非没有缺点。为了解决这些问题，科学家进行了广泛的优化工作，从而创造了更安全，更先进的技术，以满足更大的需求。因此，本文提供了对比特币加密算法的详细回顾。
变分...
HAMON FZCO，研发摘要这项工作提出了一个广义梯度估计器，该梯度估计器优化了涉及已知或黑框函数的期望，用于离散和连续的随机变量。我们合成并扩展了用于构建梯度估计器的标准方法，提供了一个框架，该框架会产生最小的计算开销。我们提出的方法证明了各种自动编码器的有效性，并引入了对加强学习，适应离散和连续的动作设置的直接扩展。实验结果揭示了提高的训练性能和样本效率，突出了我们在各个领域中估计器的实用性。未来的应用程序包括具有复杂注意力机制的培训模型，具有非差异可能性的连续远值模型，以及将我们的方法与现有方差减少技术和优化方法相结合。关键字：梯度估计，变异自动编码器（VAE），增强学习，重新聚集技巧，控制变体，策略梯度方法1。简介基于坡度的增强支持AI中的推进和支持学习。反向传播[16,19,12]的数字确定了可区分目标的斜率，而重新聚集技巧[24,4,4,13]赋予了概率模型的实际改进。尽管如此，许多目标需要斜率进行反向传播，例如，支持学习的黑盒能力[18]或离散抽样的不连续性[7,2]。[22]通过持续的放松提出了一个有思想的，低裂开的评估者。2。正在进行的技术通过角度评估者（包括艺人专家方法[21]和持续放松[7,2]来解决这一问题。我们通过学习基于大脑网络的控制变量来扩大这一点，即使没有一致的放松，也可以产生较低的，公平的评估材料，例如在支持学习或黑盒改进中。背景2.1。倾斜度估计器简化边界θ扩大支持学习中显示的假设（预期奖励Eτ〜π [r]）和休眠变量模型（增强p（x |θ）= e p（z |θ）[p（x | z）]）。我们增强L（θ）= E P（B |θ）[F（B）]。（1）
比特币和区块链的经济极限
∗本文最初于2018年6月以较短的形式发行，如Budish（2018）。†致谢：我感谢编辑Andrei Shleifer，共同编辑Stefanie Stantcheva和六个副裁判员的宝贵建议。也要感谢Susan Athey，Vitalik Buterin，Glenn Ellison，Gene Fama，Alex Frankel，Joshua Gans，Joshua Gans，Matt Gentzkow，Matt Gentzkow，Edward Glaeser，Austan Goolsbee，Austan Goolsbee，Hanna Halaburda，Hanna Halaburda，hanna hanaburda，hanna halaburda，zhiguo he， Kroszner, Robin Lee, Jacob Leshno, Andrew Lewis-Pye, Shengwu Li, Jens Ludwig, Neale Mahoney, Gregor Matvos, Paul Milgrom, Sendhil Mullainathan, Vipin Narang, Neha Narula, Ariel Pakes, David Parkes, Al Roth, Tim Roughgarden, John Shim, Scott Stornetta, Adi Sunderam,查德·西弗森（Chad Syverson），Alex Tabarrok，Nusret Tas，David Tse，Rakesh Vohra和Numer-us-Ous研讨会观众。Ethan Che，Natalia Drozdo Q，Matthew O'Keefe，Anand Shah，Peyman Shahidi，Jia Wan和Tianyi Zhang提供了出色的研究帮助。‡芝加哥大学商学院，eric.budish@chicagobooth.edu