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World File Search System回溯
【登月目标3】“到2050年，人工智能和机器人将共同进化……”
为了实现“到 2050 年，通过 AI 与机器人的共同进化，实现能够自主学习和行动，与人类共存的机器人”这一目标，请同时考虑“预测”和“回溯”两种思路，前者基于现在的社会和技术预测未来，后者从 2050 年的社会开始，确定现在应该做什么。请提出从您被选为 PM 之时起 3 年、5 年和 10 年的情景。所提出的情景等内容应包括以下证据：它们将有利于实现2050年的目标；它们具有挑战性和创新性；它们在如何实施和适应社会方面是可行的，同时考虑到ELSI等社会可接受性。 （二）提案内容
根据 IFRS 9 评估英国经济中的信贷组合
本研究考察了 IFRS 9 在银行信贷风险管理和资本储备配置方面的有效性。研究调查了新冠疫情和地缘政治不稳定等重大事件对风险管理战略的影响。该研究利用单因子 Vasicek 模型模拟抵押贷款组合的表现，并纳入了 IFRS 9 拨备。进行了回溯测试和预测练习，以评估模型的预测性能。研究结果强调了 IFRS 9 严格的资产配置要求以及基于证据的参数选择的必要性。该研究承认在不可预见的经济冲击期间拨备金额可能出现短缺，但强调了过剩资本积累提供的潜在缓冲。
公证人手册 - 南达科他州国务卿
续签委任的申请必须在委任到期日前六十 (60) 天内提交。如果您希望续签公证员委任，并希望保留相同的委任日期和到期日期（月和日），您可以在当前委任到期日之前填写并向国务卿邮寄申请、宣誓和保证书表格。如果您希望的到期日期与之前的委任不同，请注明您希望下一个六年任期从哪一天开始。再次强调，我们必须在您选择的或已经确定的新委任任期开始日期之前收到申请。我们的办公室不能回溯申请日期，委任日期和到期日期必须准确无误。
学科名称：人工智能原理
建模和搜索。问题表示方法（状态空间表示、问题分解、约束满足问题、逻辑表示），使问题可以被视为路径查找问题。路径查找问题的图形表示。AND/OR 图。搜索系统的总体方案。搜索系统的控制策略和启发式方法。启发式搜索。著名的不可撤销策略：爬山搜索、禁忌搜索、模拟退火算法。尝试性策略：回溯算法和图搜索算法（A*、B、EMA* 等）。进化算法。双人游戏。游戏的表示。获胜策略。子树评估：极小最大算法和 alpha-beta 剪枝。机器学习简介。监督学习和一些示例（k-最近邻方法、决策树、随机森林、深度学习）。无监督学习和一些示例（k-均值算法、主成分分析）。
印度公司可再生PPA：
对印度可再生开发商进行首次风力和太阳能混合动力开放式项目的调试正在探索合并的太阳能和风混合动力项目（也称为多技术PPA），这是由于政府的支持政策和此类项目的开放访问费用。根据MNRE的说法，在一个混合项目中，一种资源的额定功率必须至少是另一个资源额定功率的25％。3混合项目的好处包括开放访问费用的豁免（尤其是当大多数州在CSS上回溯，并作为太阳能工厂的第三方出售的豁免），组合技术的较低发电技术会降低形状和体积风险，而4且更好地使用了传输基础设施（风能和太阳能工厂的位置）。
量子格枚举的具体分析？
摘要：格约化算法（例如 BKZ（Block-Korkine-Zolotarev））在评估基于格的密码学的安全性方面起着核心作用。BKZ 中用于查找投影子格中最短向量的子程序可以用枚举算法实例化。枚举过程可以看作是在某些枚举树上的深度优先搜索，枚举树的节点表示系数的部分分配，对应于格点，即格基与系数的线性组合。这项工作基于 Montanaro 的量子树回溯算法，对量子格枚举的成本进行了具体的分析。更准确地说，我们在量子电路模型中给出了具体的实现。我们还展示了如何通过并行化组件来优化电路深度。基于设计的电路，我们讨论了格枚举所需的具体量子资源估计。
人工智能模型治理：重新思考我们的方法
模型治理（包括模型验证）是一门实践良好的学科。多年来，传统方法在业界发挥了良好的作用。这些方法通常涉及回溯测试、执行方法和文档审查、对模型进行基准测试以及进行定性评估等活动。此治理流程的核心部分是模型可解释性，其中了解确切的变量及其权重被视为关键。在新兴的人工智能 (AI) 和机器学习模型领域，理解模型组件通常非常困难，传统方法可能并不理想。这种被称为黑箱模型的新模型需要我们重新思考如何进行模型治理。本文提出了一个新的模型治理框架，它不依赖于了解模型内部的具体细节。这种方法可以使机构（尤其是受监管的金融机构）能够放心使用黑箱模型。
I_I/_A 艾姆斯研究中心人工智能...
我们提供了经验证据，表明在某些标准问题上，我们的方法比传统的建设性回溯方法效率高得多。例如，在 n 皇后问题上，我们的方法可以快速找到一百万皇后问题的解[28]。我们认为基于修复的方法之所以能够胜过建设性方法，是因为完整分配在指导搜索方面比部分分配更具信息性。但是，额外信息的效用取决于领域。为了帮助阐明这种潜在优势的性质，我们提出了一个理论分析，描述了各种问题特征如何影响该方法的性能。例如，该分析显示了当前分配和解决方案之间的“距离”（就所需的最少修复次数而言）如何影响启发式的预期效用。本文描述的工作受到 Adorf 和 Johnston [2, 22] 开发的一种令人惊讶的有效神经网络的启发，该网络用于安排哈勃太空望远镜的天文观测。
具有超宽带自相位补偿的反射式光学涡旋发生器
摘要：信息的爆炸式增长迫切要求扩展光通信和信息处理的容量。基于轨道角动量的模分复用 (MDM) 被公认为提高单光纤带宽最有前途的技术。为了使其与主波分复用 (WDM) 兼容，宽带等高效相位编码受到高度追求。本文提出了一种基于扭曲液晶和后镜的超宽带反射平面光学设计。光在扭曲双折射介质内的回溯导致消色差相位调制。利用这种设计，展示了单扭曲反射 q 板将白光束转换为多色光学涡旋。进行了琼斯演算和矢量光束表征以分析宽带相位补偿。双扭曲配置将工作波段进一步扩展到 600 nm 以上。它为WDM/MDM兼容元件提供了超宽带和反射解决方案，并可能显著促进超宽带平面光学技术的进步。
应用能源经济与政策研究中心
预计未来几十年，澳大利亚国家电力市场 (NEM) 将几乎完全依赖可变可再生能源 (VRE) 生产。澳大利亚能源市场运营商 (AEMO) 和其他研究人员提供了详细的预测，以确保由 VRE 独家供应的安全电力系统所需的存储和稳固性。然而，这些预测利用了现有的 VRE 数据集，由于可再生能源在澳大利亚电力系统中的部署相对较新，这些数据集通常受到历史观察的限制。本文旨在通过构建一个利用 42 年真实天气数据的 VRE 输出预测模型来显著扩展这一分析。这种“回溯”方法使我们能够更准确地确定稳固和存储要求，以克服完全由 VRE 资源供应的系统中真实世界的瞬时和中期生产风险。我们的结果可供政策制定者使用，以更好地规划向可再生能源电力系统的公平过渡。