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利用扩散模型进行自适应在线重新规划
扩散模型已成为一种有前途的数据驱动规划方法，并已展示出令人印象深刻的机器人控制、强化学习和视频规划性能。给定一个有效的规划器，需要考虑的一个重要问题是重新规划——何时应由于动作执行错误和外部环境变化而重新生成给定的计划。直接执行计划而不进行重新规划是有问题的，因为来自单个动作的错误会迅速累积，并且环境是部分可观察和随机的。同时，在每个时间步重新规划会产生大量的计算成本，并且可能会阻止任务成功执行，因为不同的生成计划会阻止任何特定目标的一致进展。在本文中，我们探讨了如何使用扩散模型有效地进行重新规划。我们提出了一种原则性方法来确定何时重新规划，该方法基于扩散模型对现有生成计划的估计可能性。我们进一步提出了一种重新规划现有轨迹的方法，以确保新计划遵循与原始轨迹相同的目标状态，这可以有效地引导先前生成的计划。我们说明了我们提出的附加功能组合如何显著提高扩散规划器的性能，使其在 Maze2D 上的性能比过去的扩散规划方法提高了 38%，并进一步实现了随机和长视界机器人控制任务的处理。视频可在匿名网站上找到：https://vis-www.cs.umass. edu/replandiffuser/ 。
欧盟策略：坚决温和
斯文·比斯科普 随着大国之间的竞争和对抗加剧，21 世纪上半叶国际政治面临的最大挑战是维护“一个世界”：一个所有国家都为之做出贡献的国际秩序，因为它们都遵守其核心规则，这些规则使所有国家都有机会与任何其他国家建立稳定和互利的关系。1 理想情况下，嵌入强大多边机构的大国协调将发挥主导作用。 另一种选择是，世界再次分裂，因为大国逐渐脱钩并试图建立互相排斥的集团。 这不会是一场像冷战那样的冷战，因为今天的权力分配比 1945 年更加广泛，当时美国和苏联凌驾于其他所有国家之上，非殖民化尚未发生。 但这仍将意味着经济危机，并使得无法应对气候危机或流行病等全球挑战。温和 鉴于欧盟对多边主义的原则性承诺，欧盟完全有能力促进多边合作——这是增进信任、缓解大国之间紧张关系的唯一途径。欧盟可以充当调解力量：一个可以与所有其他国家合作的大国。欧盟适合扮演这一角色的另一个原因是，作为一个类似国家的组织，而不是一个国家，它不必关心国家威望。大国地位并不是欧盟在欧盟公民眼中合法化的因素；利用其权力实现有效治理才是。
Tiago de Paula Peixoto教授
推断和重建复杂网络摘要：网络数据为我们提供了广泛的复杂系统的描述，包括社会动态，人脑，细胞代谢，生态系统，气候动态，流行病扩散，用户行为，文本语料库，信息基础架构等。过去二十年来，几乎所有科学，技术和工业领域的网络数据中都有越来越多的洪水泛滥。是高维，稀疏，构造且通常是大的关系对象，网络数据提出了特定的挑战，需要特殊的分析和方法论框架。尤其是这些属性阻止了我们直接检查大型网络的结构，而要求我们开发生成模型和推理算法来描述它们的大和中尺度结构。此外，引起系统功能行为的成对相互作用通常无法直接访问，因为它们是不可能直接测量的。在这种情况下，我们需要从间接信息中推断或重建隐藏的交互网络。在本演讲中，我回顾了一种基于大规模生成模型和贝叶斯统计推断的全面，原则性和可扩展的方法，可从网络数据中提取科学理解。我将重点介绍模块化结构的原则提取以及从动力学行为中重建网络，从而利用统计物理和信息理论的分析框架。与统计物理学的联系尤其富有成果，因为它揭示了与自旋系统的等效性，包括与可检测性和计算硬度基本限制相关的相变的现象学。
parselets：快速，通用算法信息的抽象cyculus
这项工作描述了一个理论框架的原则性设计，从而通过压缩来实现有限字符串的有限多组的快速准确的算法信息度量。我们方法的一个独特特征是操纵理论本身的实体和数量的重复，明确表示：压缩字符串，模型，速率延伸状态，最小的足够模型，关节和相对复杂性。这样做，一种称为Parselet的可编程的，可编程的递归数据结构本质上提供了字符串的建模，作为来自编码常规部分的有限字符串集的参数化实例的串联。这支持了这项工作的另一个独特特征，这是Occam剃须刀之外的Epicurus原理的天然实施例，以便为数据生成最重要和最明显的明确模型。该模型是通过最小变化的原理来迭代发展的，以达到所谓的最小数据模型。parselets也可用于计算有关数据的任何任意假设。提出了一个无损，限制，以压缩表示的表示，该表示可以立即重复使用磁盘上存储的昂贵计算，以便将其快速合并为我们的核心例程，以获取信息计算。进行了两种信息度量：一个是确切的，因为它纯粹是组合，而另一个可能会产生轻微的数值不准确性，因为它是最小模型的Kolmogorov复杂性的近似值。信息对称性在位级别执行。尽可能，将Parselets与实际数据上的现成压缩机进行比较。其他一些应用程序只是由Parselets启用。
![arXiv:1907.09278v2 [cs.AI] 2021 年 3 月 1 日](/simg/g:\will\search\icon\source\b\b56249f47d3400dc780a2a5a6b1e7a2371ddf6ce.png)
arXiv:1907.09278v2 [cs.AI] 2021 年 3 月 1 日
在复杂环境中做出决策是人工智能 (AI) 面临的一个关键挑战。涉及多名决策者的情况尤其复杂，导致原则性解决方法在计算上难以解决。人工智能领域的大量研究试图通过提炼交互的本质来缓解这一问题：一个代理的策略如何影响另一个代理？如果我们能够找到这种影响的更紧凑表示，这可以帮助我们处理复杂性，例如通过搜索影响空间而不是策略空间。然而，到目前为止，这些影响概念的适用性仅限于特殊的交互情况。在本文中，我们形式化了基于影响的抽象 (IBA)，它有助于消除潜在状态因素而不会造成任何价值损失，适用于一类非常普遍的问题，即分解部分可观随机博弈 (fPOSG)。一方面，这概括了现有的影响力描述，因此可以作为改进可扩展性和其他复杂多智能体决策见解的基础。另一方面，由于其他智能体的存在可以看作是单个智能体设置的概括，我们对 IBA 的公式也为单个智能体在抽象下的决策提供了足够的统计数据。我们还详细讨论了与这些先前研究的关系，确定了这些方法的新见解和解释。通过这些方式，本文加深了我们对广泛的顺序决策设置中的抽象的理解，为一大类问题的新方法和算法提供了基础。
OpenCrowd：一种通过开放式答案聚合寻找社交影响者的人机协作方法
寻找社交影响者是许多在线应用（从品牌营销到意见挖掘）的一项基本任务。现有方法严重依赖专家标签的可用性，而专家标签的收集通常是一个费力的过程，即使对于领域专家也是如此。使用开放式问题，众包提供了一种经济有效的方式，可以在短时间内找到大量社交影响者。然而，个体众包工作者只拥有碎片化的知识，而且这些知识通常质量较低。为了解决这些问题，我们提出了 OpenCrowd，这是一个统一的贝叶斯框架，它无缝地结合了机器学习和众包，可以有效地找到社交影响者。为了推断一组影响者，OpenCrowd 使用少量专家标签引导学习过程，然后联合学习基于特征的答案质量模型和工作者的可靠性。模型参数和工作者可靠性会迭代更新，从而使他们的学习过程相互受益，直到就答案的质量达成一致。我们基于变分推理推导出一种原则性优化算法，该算法具有用于学习 OpenCrowd 参数的有效更新规则。在不同领域寻找社交影响者的实验结果表明，我们的方法将 AUC 提高了 11.5%，比现有技术水平有了显著提高。此外，我们通过经验表明，我们的方法在寻找与较小受众直接互动的微影响者方面特别有用。
人工智能心理健康评估的拟议框架
虽然生成式人工智能 (AI) 可能导致心理健康领域的技术进步，但它对心理健康服务消费者构成了安全风险。此外，临床医生和医疗保健系统在部署这些 AI 心理健康技术之前必须注意安全和道德问题。为了确保负责任地部署 AI 心理健康应用，需要一种评估和报告 AI 心理健康应用的原则性方法。我们对与评估 AI 心理健康应用相关的现有框架和标准（来自心理健康、医疗保健和 AI 领域）进行了叙述性审查。我们对这些框架进行了总结和分析，特别强调了 AI 心理健康交叉领域的独特需求。现有框架包含与评估 AI 心理健康应用相关的融合领域（例如，经常强调安全性、隐私/保密性、有效性和公平性）。然而，当前的框架不足以针对人工智能和心理健康的独特考虑进行量身定制。为了满足这一需求，我们为心理健康应用引入了人工智能心理健康部署和实施准备情况评估 (READI) 框架。READI 框架包括安全性、隐私/保密性、公平性、有效性、参与度和实施方面的考虑。READI 框架概述了评估人工智能心理健康应用临床部署准备情况的关键标准，提供了一种评估这些技术和报告结果的结构化方法。关键词：人工智能、大型语言模型、心理健康、框架
杂志 - ClassNK
2019 年 9 月 24 日 - 日本船级社已向大阪燃气公司颁发了原则性批准 (AIP)，用于其与大发柴油机公司联合开展的船用液化石油气重整器项目。这是日本首次为此类设备颁发 AIP。液化石油气重整器旨在将液化石油气转化为与液化天然气中相同的合成甲烷气体。液化石油气主要由丙烷和丁烷组成，易发生爆震（异常燃烧），因此难以用作稀薄燃烧燃气发动机和双燃料发动机的燃料。相反，通过在为发动机加油之前使用液化石油气重整器将液化石油气转化为合成甲烷气体，可以抑制爆震的风险，从而达到与使用液化天然气时相同的运行性能。此外，与使用传统重油燃料相比，使用 LPG 作为燃料可以显著减少 SOx 和 NOx 等对环境有害物质的排放，从而能够遵守 2020 年 IMO SOx 法规，并且通过使用船用发动机本身实现更多目标。使用 LPG 作为燃料时，适用《使用气体或其他低闪点燃料的船舶国际安全规则》（IGF 规则）。但是，当前的 IGF 规则并未针对 LNG 以外的替代燃料的具体规定。因此，ClassNK 于 2019 年 6 月发布了《使用低闪点燃料（甲醇/乙醇/LPG）的船舶指南》。
万事达卡公司
Mastercard 是一家全球支付行业的科技公司。我们通过支持电子支付（而非现金和支票）并使这些支付交易安全、简单、智能且易于访问，连接全球消费者、金融机构、商家、政府、数字合作伙伴、企业和其他组织。通过使用我们的知名和值得信赖的品牌系列（包括 Mastercard®、Maestro® 和 Cirrus®），我们提供广泛的支付解决方案和服务，使支付更轻松、更高效。我们运营一个多轨支付网络，为消费者、商家和我们的客户提供选择和灵活性。通过我们独特且专有的核心全球支付网络，我们切换（授权、清算和结算）支付交易。我们拥有其他支付功能，包括自动清算所（“ACH”）交易（批量和实时基于账户的支付）。利用这些功能，我们提供集成的支付产品和服务并捕获新的支付流。我们的增值服务包括网络和情报解决方案，使各方能够轻松、自信地进行交易，以及其他提供专有见解的服务，这些服务利用了我们对安全消费者和商家数据的原则性使用。我们对新网络的投资，例如开放银行解决方案和数字身份功能，支持并加强了我们的支付和服务解决方案。我们的特许经营模式为我们的核心全球支付网络设定了标准和基本规则，平衡了所有利益相关者的价值和风险，并允许他们之间的互操作性。我们的支付解决方案旨在确保全球支付生态系统的安全。
OPTI 647B：光子量子信息处理
光子量子信息处理是一个研究非经典光源的使用、光的处理和检测的领域，与传统方法相比，它可以帮助更有效地编码和处理光子中编码的信息，应用于光通信、安全、传感和计算。本课程旨在培养对光的量子力学描述、其产生、操纵和检测的原则性理解。本课程对打算参与光子量子信息处理任何领域（如量子通信、传感和计算）理论或实验研究的研究生很有价值。在本课程中，我们将重点关注数学材料：光场的模态分解、光学检测的半经典描述，培养直觉，了解为什么需要更强大的（量子）理论来解释某些形式的非经典光的光检测统计数据，从而以正式的方式发展光学模式集合的“经典”和“非经典”状态的概念，发展高斯和非高斯状态、过程和测量的概念，以及相空间形式。我们将重点介绍生成、操纵和检测有趣的非经典和纠缠光子状态的方法、线性光学的作用和局限性、高斯变换的实现（包括线性光学和压缩变换）以及更一般的非高斯变换。我们将从光子量子信息处理的重要应用中得出具体的例子。我们还将计算量子态和测量的各种指标（例如，相对熵、保真度、Fisher 信息等）及其在各种应用中的操作意义。