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听证会声明 – 事项 8：住房
2.4 尽管水中性本身是否是一个可以单独证明较低住房需求量合理的问题，但 HDC 并未提供任何可信的解释，说明它是如何得出 13,212 套住房（相当于平均每年 777 套）的精确数字的。鉴于水中性是 HDC 追求低于 SM 住房需求量的唯一理由，因此可以假设它来自对那些具有明显水中性解决方案的场地的评估。然而，战略场地评估表明，三个新提议的战略分配没有可靠的水中性解决方案，而且 SNOWS 的能力尚不清楚，因此无法了解它是否可以促进发展。另一方面，场地正在提出可接受的水中性解决方案，例如使用水补偿或现场抽水。
从瓶颈到通货膨胀：全球供应链破坏对菲律宾通货膨胀的影响
GSC开始在需求和供应重新调整的背面显示恢复的迹象。然而，鉴于诸如Covid-19大流行的独特事件带来的初始冲击的大小，供应链瓶颈的分辨率在很大程度上仍然不确定。正如本研究所暗示的那样，全球供应连锁店的冲击往往会引起对通货膨胀的重要，持久和持续的影响，该通货膨胀率会削减整个食物，可交易和不可交易的通货膨胀段。衡量大流行期间GSC压力对通货膨胀激增的贡献可以提供有关短期通货膨胀前景对新的供应冲击和消散旧旧的敏感性的见解。第二轮影响的程度还突出了保持合理和可信的货币政策的重要性。
![arXiv:2105.11828v1 [cs.AI] 2021 年 5 月 25 日](/simg/g:\will\search\icon\source\5\58a37638f5f7ba15129a1d765c77a035aa693d7b.png)
arXiv:2105.11828v1 [cs.AI] 2021 年 5 月 25 日
深度学习方法在人工智能和机器学习领域几乎所有学科都取得了巨大成功。现在，有迹象表明，人们不再仅仅关注提高模型的识别性能。像“负责任的人工智能”这样的框架现在脱颖而出，它们假定人工智能应用程序具有公平性、可解释性、隐私性和安全性等属性。在本文中，我将特别关注可解释性的概念，将可解释性扩展到包括“信任”，并说明为什么应该进行更多研究来结合可解释人工智能和不确定性量化的方法。为此，我将讨论这两个独立的研究分支，指出它们的方法，并展示它们在提高可信度方面的相关性——可信的质量或状态。已经有“不确定性下的规划”和“不确定性下的决策”等研究领域将已知方法与不确定性相结合，但这些领域要么
通知 - CiteSeerX
1.2. 国防部 (DoD) 安全标准。国防部核武器系统安全标准构成了核武器系统安全设计和评估标准的基础。国防部核武器系统安全标准规定：•应采取积极措施防止发生事故或事件的核武器或被抛弃的核武器产生核当量。•应采取积极措施防止故意预先准备、准备、发射、开火或释放核武器，除非执行紧急战争命令或主管当局指示。•应采取积极措施防止在所有正常和可信的异常环境中无意中预先准备、准备、发射、开火或释放核武器。•应采取积极措施确保根据国防部指令 5210.41 对核武器进行充分安全保护。
SenticNet 7：基于常识的可解释情绪分析神经符号 AI 框架
摘要 近年来，人工智能研究已显示出造福人类和社会的巨大潜力。尽管人工智能在分类和模式识别任务中的表现往往优于人类，但它在需要常识推理的复杂任务（如自然语言理解）方面仍然举步维艰。在这种情况下，当前人工智能模型的主要限制是：依赖性、可重复性、可信度、可解释性和可解释性。在本文中，我们提出了一个基于常识的神经符号框架，旨在克服情绪分析背景下的这些问题。具体而言，我们采用无监督和可重复的亚符号技术（如自回归语言模型和核方法）来构建可信的符号表示，将自然语言转换为一种原始语言，从而以完全可解释和可说明的方式从文本中提取极性。
第二届人工智能前沿技术研讨会将于 11 月在京都研究园区举行
1994年结业于京都大学研究生院工学研究科博士课程。博士学位（工程学）。自2006年4月起任京都大学研究生院信息学研究科教授。 2023年4月起，兼任国立情报研究所教授、所长。从事自然语言处理、知识信息处理方面的研究。曾获得自然语言处理协会10周年纪念论文奖、20周年纪念论文奖、文部科学大臣科学技术奖。 2024年4月，将在国立情报学研究所内设立大规模语言模型研究开发中心，与全国的研究人员一起进行研究开发，目标是构建透明、可信的日语版LLM。 ◼ 讲座（2）机器学习技术的演进及研发事例介绍
Informatica CLAIRE GPT：强大的人工智能驱动数据管理
数据消费者在与数据交互时面临一系列挑战。其中最突出的是需要花费大量时间追踪有用数据、难以获取可靠、可信的数据以及掌握技术技能的必要性。这需要掌握各种结构化查询语言 (SQL) 和一系列编程语言，包括但不限于 C#、Java、Ruby、C++、PHP、JavaScript、Python。学习这些语言对于将原始数据转换为有价值的见解以及实现数据的端到端生命周期管理至关重要。公司历来高度依赖昂贵的数据工程师来编译数据。这些数据孤岛最终被移交给一组主题专家进行验证和微调，这个过程的典型特征是成本过高、效率低下和繁重的交付周期。
医护人员/伴侣讨论指南：在怀孕前、怀孕期间和怀孕后建立对 COVID-19 疫苗的信心
网上，尤其是在媒体上，充斥着太多相互矛盾的信息。识别错误信息的方法有很多。首先，确定信息来源。它是否可靠？CDC、美国妇产科医师学会或母胎医学会等来源都是科学上可信的组织。如果难以评估，请随时询问您的妇产科医生。他们是您的护理团队成员，很乐意帮助您找到有关 COVID-19 疫苗的准确可靠信息。其次，从多个来源查找有关该主题的报道。多位专家、媒体和组织对该主题有何看法？如果您无法在多个来源上找到该主题，则很可能它不是真的。有关 COVID-19 错误信息识别的更多信息，请访问 WA DOH youtube 频道，youtube.com/user/WADepartmentofHealth youtube.com/user/WADepartmentofHealth
英特尔® 透明供应链
产品篡改和未经授权的替换可能发生在供应链的任何地方。英特尔已与我们的 OEM 和 ODM 支持合作伙伴一起推出了英特尔® 透明供应链服务，以增强端到端设备安全性。有了可信的供应链保证，公司可以降低供应链篡改的风险，并将收到假冒零件的可能性降至最低，最终保护宝贵的公司数据。本文探讨了英特尔® TSC 服务的基础机制：即可信供应链（基于使用可信计算组织的可信平台模块标准建立的硬件信任根）和自动验证工具（为用户提供可追溯性、可追溯性、保证性和安全性），以建立对供应链的信任并减轻由于供应链篡改而导致网络攻击的可能性。
巴克诉贝尔案、美国优生学和坏人测试
1927 年，最高法院在 Buck v. Bell 案中作出裁决，支持当时处于巅峰时期的美国优生学计划。与国家社会主义和不可信的基因伪科学的联系是 Buck 后来声名狼藉的原因之一。另一个原因是，批评者认为该案是人为的：其策略性目的是使某项弗吉尼亚法律生效，并确保优生运动取得成功，而不是解决争议。由于宪法挑战背后的战略家是一群关系紧密的精英和优生学支持者，而该案的核心测试对象处于弱势地位，Buck 提供了一个引人注目的例子，说明旨在保护社会最弱势群体的法律体系却被操纵并以改革的名义用来对付他们。今天，重要的是要记住