* 本文件已分发给委员会,供其在 11 月的公开会议上进行初步审议。本文件中提到的问题以及委员会对这些问题的最终解决方案仍在审议中,可能会发生变化。本文件不构成委员会的任何官方行动。但是,主席已确定,为了提高公众理解所审议问题的性质和范围的能力,将本文件公开将符合公众利益。适用 FCC 的单方面规则,演示文稿受“允许但披露”单方面规则的约束。参见,例如,47 C.F.R.§§ 1.1206、1.1200(a)。本程序的参与者应熟悉委员会的单方面规则,包括禁止就阳光议程所列事项进行陈述(书面和口头)的一般性禁令,该议程通常在委员会会议前一周发布。请参阅 47 CFR §§ 1.1200(a)、1.1203。
1。作为培训经济学家,来这里特别特别。这所大学在意大利,整个欧洲和世界各地都广泛认可,是社会科学中学习的最高位置,尤其是在管理和工商管理方面。2。但是,在经济学中,您将其提升到另一个层次。在我的职业生涯中,我要么见面或有机会看到来自LSE的Oriana Bandiera,哈佛大学的已故Alberto Alesina的许多令人印象深刻的意大利经济学家的工作,UCL的Mariana Mazzucato,UCL的Mariana Mazzucato,Emma Marcegaglia,Marcegaglia,Vittororio colao colao colao colao,Maryio dragi。经常,事实证明,他们要么在Bocconi训练,要么在这里教书,要么有其他隶属关系。3。我记得很多年前想知道的是:“这个bocconi的地方是什么,这么多才华横溢?”所以现在我很荣幸终于
生成式人工智能 (Gen AI) 突然引起了全世界的关注,但这项技术自 20 世纪 40 年代第一个神经网络数学模型发布以来就一直在发展。作为生成式人工智能扩展核心的大型语言模型 (LLM) 是自然语言处理、神经网络和深度学习的结合,随着云计算和图形处理单元 (GPU) 变得更加实用,它获得了关注。与早期专注于自动化体力劳动的人工智能进步相比,由于其语言(包括人类和计算机)能力,生成式人工智能可能会加速知识工作的自动化。通俗地说,生成式人工智能能够根据自然语言或图像的提示,以文本、音频、视频或软件代码格式再现内容。一些初始工作由本土生成式人工智能公司(如 OpenAI、Anthropic 和 Cohere)领导,但“大型科技公司”通过内部计划或收购其中一些公司的股份迅速赶上来。
满足政府的 EPC 立法和最低能源效率标准以及净零可持续未来的商业需求对于大多数组织来说都是一项昂贵的挑战。但无法实现这一目标将变得越来越繁重。银行将无法为您提供资金,租户不想向您租房,能源成本将增加,改造将变得非常非常昂贵。
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本文简要描述了自由能原理,从用朗之万方程表述随机动力系统开始,到可以解读为感知物理学的贝叶斯力学结束。它使用统计物理学的标准结果排练了关键步骤。这些步骤包括 (i) 基于从稀疏耦合动力学继承的条件独立性建立特定的状态划分,(ii) 用贝叶斯推理解开这种划分的含义,以及 (iii) 用最小作用变分原理描述特定状态的路径。从目的论上讲,自由能原理从最优贝叶斯设计和决策的角度提供了自组织的规范性解释,即最大化边际似然或贝叶斯模型证据。总之,从用随机动力系统描述世界开始,我们最终得到自组织作为可以解释为不证自明的感知行为的描述;即自组装、自创生或主动推理。© 2023 作者。由 Elsevier BV 出版这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。
他们的学术文章可能不那么雄心勃勃,并指出与通过看图片推断性取向的人类检测器数据集相比,人工智能在区分男同性恋和异性恋方面更有效率为 81%,在区分女性方面更有效率为 74%。这一说法引发了媒体的强烈抗议,媒体既拒绝了这一说法,也警告不要将人工智能技术武器化,甚至不要尝试这样的实验(Vincent 2017)。一些权威人士对这项实验及其主张表示反对,性别和性权利倡导团体的活动家以及他们自己学科的学者揭穿了他们的实验,指出了他们数据采样的缺陷,揭示了他们分析的偏见,并指出了这项研究中存在的潜在恐同症和异性恋偏见,这项研究因为媒体的夸大报道和学术机构的支持而受到了广泛关注(Levin 2017)。人权运动组织 (HRC) 和同性恋反歧视联盟 (GLAAD) 立即将此称为“垃圾科学”,并提醒我们,“同性恋雷达”的概念以及将人类性行为简化为感知特征的想法既“危险又有缺陷”。HRC 公共教育和研究主任 Ashland Johnson 在一份声明中表示,
根据《联合国儿童权利公约》和《欧盟基本权利宪章》,儿童有权受到保护和参与。然而,互联网和算法的使用使儿童的福祉面临风险:过度使用在线服务和接触对儿童特别有害的内容引发了许多关于维护儿童权利的问题。由于在线服务由算法驱动,因此需要采取措施防止算法在线分析儿童。欧盟次级立法包括多项支持维护儿童基本权利的条款,包括 GDPR、DSA 和拟议的 AI 法案,最值得注意的是禁止对儿童进行分析,例如用于营销目的。但是,这些法律要求足够吗?我们如何确保这些规则得到有效实施——尤其是在快速变化的数字环境中?我们甚至可以使用算法来支持儿童保护和参与网络世界吗?