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World File Search System可观察的
种族偏见会影响抵押贷款多少？来自人类和算法信用决定的证据
我们使用抵押贷款申请的机密数据评估抵押贷款批准中的种族歧视。少数民族申请人的信用评分明显降低，杠杆率较高，并且比白人申请人获得了种族盲政府 - 自动承销系统（AUS）的算法批准的可能性。可观察的申请人风险因素解释了贷方拒绝的大多数种族差异。此外，我们利用AUS数据来表明我们没有直接观察到的风险因素，我们的分析表明，这些因素至少解释了至少某些残留的1-2个百分比拒绝差距。总体而言，我们发现近年来差异治疗在产生否认差异方面起着比以前的研究所建议的更有限的作用。
部落：AI研究的新的基于回合的战略游戏
本文介绍了Tribes，这是一个新的基于回合的战略游戏框架。部落是一个多玩家，多代理，随机和部分可观察的游戏，涉及战略性和制作的战斗决策。一个好的游戏策略需要管理技术树，建立订单和经济。该框架提供了一个正向模型，可以通过统计前向计划方法使用。本文删除了游戏AI的框架和机会。我们进一步提供了有关此游戏的动作空间的分析，并基准了一系列代理（基于规则的代理，一步，蒙特卡洛，蒙特卡洛树搜索和滚动地平线进化），以研究其相对的比赛强度。结果表明，尽管其中一些代理商可以在不错的水平上发挥作用，但它们仍然远非人类的力量。
2024 年英国互联网治理论坛报告
我们社会普遍缺乏信任，导致缺乏共识，这反过来又对政治和民主构成了普遍问题。这种缺乏信任的情况也可能被敌对行为者（包括国家行为者）利用，他们试图进一步挑起不和。将虚假信息视为一组可观察的行为，而不是通过内容视角，可能是识别它的更好方法。加强本地新闻生态系统，鼓励平台在设计时考虑媒体素养，并在危机或威胁加剧时加强对内容算法推广的审查，可以帮助减轻错误和虚假信息的一些影响。人工智能可以成为对信息环境进行分类的有用工具，使人类事实核查人员更容易知道将精力集中在哪里。
AI，军事中的信任和文化
成熟模型2.0版与NSS指南保持一致的2.0版，将可见性称为可观察的伪像，这是由于企业范围内环境中的特征和事件的特征和事件所产生的。[6] ZT框架中的可见性和分析支柱通过观察所有网络组件中发生的实时通信和与安全相关的活动，从而提供了整个基础架构的健康，状态，绩效，行为和威胁见解。此支柱对于其他支柱所需的基础数据是必需的，因为它利用所有柱子的日志数据来构建整个网络中正在发生的事情的全面图片。该支柱不仅取决于其他支柱，而且还采用了自己的能力来汇集并理解收集的数据，从而对异常且潜在的恶意
PS 843：发展的政治经济学
3. 课程大纲中任何最近发表的论文的复制，占课堂成绩的 15%。复制应包括用于复制和扩展论文结果的所有数据和代码（R 或 STATA），以及一份简短的（2-3 页单倍行距，不包括表格和图形）备忘录，概述研究结果。学生应复制论文中的关键表格和图形，并通过检查稳健性来扩展结果，包括酌情使用替代估计量、分析异质性治疗效果、检查其他可观察的影响、使用新数据等。所有复制材料应放在一个以您的姓氏命名的文件夹中，并在课堂讨论论文后一周内上传到班级 Box 文件夹中。这是一项耗时的任务，所以请尽早开始。
重新审视超对称超级葡萄酒的宇宙学限制
抽象的超晶体是极度弱相互作用的巨大颗粒，从冷冻的父粒子的后期继承了其遗物丰度。在超对称模型中，Gravitinos和Axinos代表了两个最动机的超级弹力。在本文中，我们从各种宇宙学观察中对这些情况进行了限制，这些观察探究了它们的生产机制以及早期宇宙中的SuperWIMP运动学特性。我们特别考虑了大爆炸核合作论和宇宙微波背景（频谱解剖和各向异性）的观察结果，这些背景限制了后期衰减的分数能量注入，以及从Lyman-α森林和其他小规模结构可观察的温暖和混合的暗物质约束。我们讨论了compentaryconstraintssfromcolliderexperiments，andargeeth宇宙学考虑排除了Gravitino和Axino Superwimp参数空间的重要部分。
Hubbard模型中通用热电器的定量评估
主要是一种可观察的电子，丘陵中的室温热电器S为对哈伯德模型的定量评估提供了可能的可能性。使用行列式量子蒙特卡洛（Monte carlo），我们在多个库酸盐家族之间进行了哈伯德模型计算与实验测量的室温S之间的一致性，这既在质量上都在掺杂依赖性方面，并且在大小方面。我们观察到s的上流，温度降低，其斜率与在铜层中实验观察到的斜率相当。从我们的计算中，S变化符号的掺杂量紧邻化学电位在固定密度下的温度依赖性的消失。我们的结果强调了相互作用效应在对热电酸盐的系统评估中的重要性。
基于区块链的分布式AI模型：对AI模型共享的信任
●权力下放：没有一个实体可以控制整个网络，从而降低了操纵和增强安全性的风险。每个参与者（节点）都包含整个区块链的副本，从而有助于系统鲁棒性。●不变性[9]：一旦记录，没有共识就无法更改区块链上的数据，从而确保了存储的信息的完整性。此功能对于防止欺诈活动和确保在模型培训中值得信赖的数据记录至关重要。●透明度：所有参与者都可以看到区块链上的交易，通过可观察的问责制促进信任。此转移有助于验证数据源和模型更新。●共识机制：各种算法（例如工作证明和股份证明）确保网络参与者在分类帐状态下达成协议。这些机制即使在分散环境中也可以防止双重支出并建立共识。