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比较手动接触者追踪和数字接触者建议
MIT Safepaths 团队 PathCheck Covid SafePaths 团队贡献者：Ramesh Raskar、Dr. Ranu Dhillon、Dr.Suraj Kapa、Deepti Pahwa、Renaud Falgas、Lagnojita Sinha、Aarathi Prasad、Abhishek Singh、Andrea Nuzzo、Vivek Sharma 1. 简介 手动接触者追踪 (MCT) 涉及建立一支“侦探大军”，根据 WHO 的规定执行三个步骤 (i) 接触者识别：快速回溯受感染个体的接触者，(ii) 对他们进行访谈，以及 (iii) 跟踪他们症状的变化。在访谈过程中，接触者追踪人员还可以识别潜在的表面或区域暴露，以确定其他传播途径（例如，共用表面、共用设备等）。接触者追踪人员在历史上一直是抗击大流行的关键，因为接触者追踪在确定新病原体（如 COVID）如何传播时至关重要。在 Safe Paths，我们的目标是在整体“理想”接触者追踪系统的背景下构建数字能力。我们相信，数字工具最终可能会具有优势/功能，以增强手动追踪的某些方面。例如，根据 CDC 的建议，病例调查人员可能会要求受感染者参考位置跟踪应用程序来确定他们最近的位置历史。数字接触建议 (DCA) 是一个相对较新的领域。DCA 软件可以执行以下一项或多项任务：
![人工智能与机器学习 [R20A0566] 讲义](/simg/g:\will\search\icon\source\b\b769bf1f3708ae9e757fd53b21477151fccb345d.png)
人工智能与机器学习 [R20A0566] 讲义
提供对各种机器学习算法的理解以及评估 ML 算法性能的方法 UNIT - I：简介：人工智能问题、代理和环境、代理结构、问题解决代理基本搜索策略：问题空间、无信息搜索（广度优先、深度优先搜索、深度优先与迭代深化）、启发式搜索（爬山法、通用最佳优先、A*）、约束满足（回溯、局部搜索） UNIT - II：高级搜索：构建搜索树、随机搜索、AO* 搜索实现、极小极大搜索、Alpha-Beta 剪枝基本知识表示和推理：命题逻辑、一阶逻辑、前向链接和后向链接、概率推理简介、贝叶斯定理 UNIT - III：机器学习：简介。机器学习系统，学习形式：监督学习和非监督学习，强化学习 – 学习理论 – 学习的可行性 – 数据准备 – 训练与测试和拆分。第四单元：监督学习：回归：线性回归、多元线性回归、多项式回归、逻辑回归、非线性回归、模型评估方法。分类：支持向量机 (SVM)、朴素贝叶斯分类第五单元：无监督学习最近邻模型 – K 均值 – 围绕中心点聚类 – 轮廓 – 层次聚类 – kd 树、聚类树 – 学习有序规则列表 – 学习无序规则。强化学习 – 示例：迷路 – 状态和动作空间
挤出控制
功能1。广泛的人机接口：管理系统的概述选项卡提供了直观，全面的图形接口。它提供了整个安装及其所有组件的颜色编码的视觉表示形式，从而允许进行实时状态监视。该接口设计用于直接，实时控制，其字段用于调整食谱参数并显示电流值。2。有效的控制：自动启动和自动停止执行预编程步骤，以确保机器以正确的顺序启动。步骤开始和步骤停止提供颗粒状控制，根据需要启动或停止单个步骤。3。灵活的管理选项：该系统提供三个用户级别 - 操作员，维护和程序员，每个级别都有独特的访问，以进行有效的操作，配置和测试。4。实时连接监视：系统提供有关PLC连接的即时视觉反馈，以确保无缝操作和立即检测。5。详细的组件见解：概述屏幕上的可单击对象打开弹出窗口，提供有关电动机，阀门和控制器的深入信息。此功能允许手动控制各个组件。6。动态趋势分析：管理系统为众多变量提供可配置的趋势曲线和图形，提供温度，速度和保留时间等见解。此功能有助于监视系统性能并做出明智的决定。7。事件记录仪：系统记录其事件，使当前过程参数与过去的过程参数进行回溯和比较，以进行全面的过程审查和分析。历史数据对于证明符合各种标准也很有价值。
Cboe 上限 VIX 溢价策略指数
与 Cboe 指数相关的披露和免责声明 Cboe Global Indices, LLC 和 Cboe Europe Indices, BV（统称为“Cboe 指数提供商”，单独称为“Cboe 指数提供商”）均为 Cboe Global Markets, Inc. 的子公司（Cboe Global Markets, Inc.、Cboe 指数提供商以及 Cboe Global Markets, Inc. 的其他子公司和附属公司在此统称为“Cboe 公司”，这些实体单独称为“Cboe 公司”）。Cboe 指数提供商分别是管理、计算和分发指数和其他值（如适用）的指数提供商（统称为“Cboe 指数”，单独称为“Cboe 指数”）。有关 Cboe 指数提供商及其运营的更多信息，请访问 www.cboe.com/indices/。本文中的任何内容均不构成服务要约。本文中的信息仅供参考。 Cboe 指数的计算和管理（如相关方法、规则和其他信息中所述）不考虑任何特定个人、实体或群体的需求，而是使用市场信息，包括但不限于其他 Cboe 公司拥有和运营的交易所的市场数据。指数发布日期之前的日期或时间段的指数和基准值（如果有）是使用理论方法计算的，该方法涉及根据发布日期的方法对历史数据进行回溯测试（除非另有说明）。回溯测试涉及事后对指数方法的理论应用，因此不涉及实际表现，并且可能不会产生与该方法的未来应用相称的表现。如果在某些基础市场条件发生的同时进行计算，任何回溯测试方法都无法完全解释可能做出的决策的影响。本文件中提供的报表、比较、统计数据或其他技术数据的支持文件可通过 www.cboe.com/contact/ 索取。指数或金融产品的过往表现并不代表未来的结果。指数不是可以直接投资的金融产品，但可以用作金融产品（例如但不限于期权、期货、共同基金或交易所交易基金）的基础或帮助管理投资组合。Cboe 指数提供商不是投资顾问或税务顾问。不应依赖本文提供的任何信息做出购买、持有或出售任何金融产品的决定，也不对任何投资（无论是否基于指数）的可取性或税务后果作出任何陈述。本文中的任何内容均不应被视为投资建议。我们不保证任何金融产品将准确跟踪基础指数的表现或提供正投资回报。指数价值和回报是理论性的，并不反映金融产品实际交易的结果，也不反映实际投资组合的价值，也可能无法反映与购买、持有或出售投资相关的费用、税款或其他开支或实际市场条件或事件的影响。Cboe 指数提供商不是经纪交易商、中介机构、投资公司或证券交易所，也不管理实际金融产品。任何 Cboe 公司均不赞助、认可、推广、管理、销售或管理任何由第三方创建、赞助、发行或销售的金融产品，无论是否基于任何 Cboe 指数。未经 Cboe 指数提供商事先书面同意，不得以任何形式或任何方式复制、修改、反向工程、复制、分发或存储本文所含的任何数据、值或其他内容（“内容”），也不得使用任何内容创建衍生作品（例如金融产品、服务或指数）或用于验证或更正其他数据或信息。在不违反上述规定的前提下，不得将内容用于任何非法或未经授权的用途。Cboe 公司、其第三方服务或数据提供商或任何获得其商标或指数许可的一方（统称“Cboe 各方”）不保证内容、商标、策略或值或用于计算指数值的方法或输入数据的准确性、完整性或及时性。Cboe 各方对任何错误或遗漏（无论原因如何）或使用内容、指数策略或值、方法或输入数据获得的结果概不负责。内容、指数和相关策略及方法均“按原样”提供，不附带任何明示或暗示的保证，包括但不限于有关适销性或特定用途适用性的任何保证。内容和/或 CBOE 指数的用户承担所有损失风险。在不限制前述条款的情况下，并在适用法律允许的最大范围内，在任何情况下，CBOE 各方均不对任何个人或实体因任何种类的损害负责或承担责任，包括但不限于直接、间接、特殊、偶然、后果性、惩罚性、利润损失或机会损失，无论 CBOE 各方是否已被告知有此类损害的可能性。无论索赔是基于合同、侵权、疏忽、严格赔偿责任还是其他原因引起的，上述限制均应适用。 Cboe 指数提供商因向第三方授权 Cboe 指数以及向第三方提供计算服务而获得报酬。一些 Cboe 公司经营金融产品交易市场，并为许多组织提供服务，包括证券发行人、投资顾问、经纪交易商、投资银行、其他金融机构和金融中介机构，因此可能向这些组织提供或收取费用或其他经济利益。这些组织也可能是 Cboe 指数提供商的持牌人或客户，而 Cboe 指数提供商可能将此类组织的证券或与此类组织有关的证券纳入 Cboe 指数。
Cboe VIX 溢价策略指数
与 Cboe 指数相关的披露和免责声明 Cboe Global Indices, LLC 和 Cboe Europe Indices, BV（统称为“Cboe 指数提供商”，单独称为“Cboe 指数提供商”）均为 Cboe Global Markets, Inc. 的子公司（Cboe Global Markets, Inc.、Cboe 指数提供商以及 Cboe Global Markets, Inc. 的其他子公司和附属公司在此统称为“Cboe 公司”，这些实体单独称为“Cboe 公司”）。Cboe 指数提供商分别是管理、计算和分发指数和其他值（如适用）的指数提供商（统称为“Cboe 指数”，单独称为“Cboe 指数”）。有关 Cboe 指数提供商及其运营的更多信息，请访问 www.cboe.com/indices/。本文中的任何内容均不构成服务要约。本文中的信息仅供参考。 Cboe 指数的计算和管理（如相关方法、规则和其他信息中所述）不考虑任何特定个人、实体或群体的需求，而是使用市场信息，包括但不限于其他 Cboe 公司拥有和运营的交易所的市场数据。指数发布日期之前的日期或时间段的指数和基准值（如果有）是使用理论方法计算的，该方法涉及根据发布日期的方法对历史数据进行回溯测试（除非另有说明）。回溯测试涉及事后对指数方法的理论应用，因此不涉及实际表现，并且可能不会产生与该方法的未来应用相称的表现。如果在某些基础市场条件发生的同时进行计算，任何回溯测试方法都无法完全解释可能做出的决策的影响。本文件中提供的报表、比较、统计数据或其他技术数据的支持文件可通过 www.cboe.com/contact/ 索取。指数或金融产品的过往表现并不代表未来的结果。指数不是可以直接投资的金融产品，但可以用作金融产品（例如但不限于期权、期货、共同基金或交易所交易基金）的基础或帮助管理投资组合。Cboe 指数提供商不是投资顾问或税务顾问。不应依赖本文提供的任何信息做出购买、持有或出售任何金融产品的决定，也不对任何投资（无论是否基于指数）的可取性或税务后果作出任何陈述。本文中的任何内容均不应被视为投资建议。我们不保证任何金融产品将准确跟踪基础指数的表现或提供正投资回报。指数价值和回报是理论性的，并不反映金融产品实际交易的结果，也不反映实际投资组合的价值，也可能无法反映与购买、持有或出售投资相关的费用、税款或其他开支或实际市场条件或事件的影响。Cboe 指数提供商不是经纪交易商、中介机构、投资公司或证券交易所，也不管理实际金融产品。任何 Cboe 公司均不赞助、认可、推广、管理、销售或管理任何由第三方创建、赞助、发行或销售的金融产品，无论是否基于任何 Cboe 指数。未经 Cboe 指数提供商事先书面同意，不得以任何形式或任何方式复制、修改、反向工程、复制、分发或存储本文所含的任何数据、值或其他内容（“内容”），也不得使用任何内容创建衍生作品（例如金融产品、服务或指数）或用于验证或更正其他数据或信息。在不违反上述规定的前提下，不得将内容用于任何非法或未经授权的用途。Cboe 公司、其第三方服务或数据提供商或任何获得其商标或指数许可的一方（统称“Cboe 各方”）不保证内容、商标、策略或值或用于计算指数值的方法或输入数据的准确性、完整性或及时性。Cboe 各方对任何错误或遗漏（无论原因如何）或使用内容、指数策略或值、方法或输入数据获得的结果概不负责。内容、指数和相关策略及方法均“按原样”提供，不附带任何明示或暗示的保证，包括但不限于有关适销性或特定用途适用性的任何保证。内容和/或 CBOE 指数的用户承担所有损失风险。在不限制前述条款的情况下，并在适用法律允许的最大范围内，在任何情况下，CBOE 各方均不对任何个人或实体因任何种类的损害负责或承担责任，包括但不限于直接、间接、特殊、偶然、后果性、惩罚性、利润损失或机会损失，无论 CBOE 各方是否已被告知有此类损害的可能性。无论索赔是基于合同、侵权、疏忽、严格赔偿责任还是其他原因引起的，上述限制均应适用。 Cboe 指数提供商因向第三方授权 Cboe 指数以及向第三方提供计算服务而获得报酬。一些 Cboe 公司经营金融产品交易市场，并为许多组织提供服务，包括证券发行人、投资顾问、经纪交易商、投资银行、其他金融机构和金融中介机构，因此可能向这些组织提供或收取费用或其他经济利益。这些组织也可能是 Cboe 指数提供商的持牌人或客户，而 Cboe 指数提供商可能将此类组织的证券或与此类组织有关的证券纳入 Cboe 指数。
使用 D-Wave 量子退火器对质因数分解问题进行实验
本文以我们最近发表的一篇论文为基础，在这篇论文中，我们提出了一种通过量子退火进行素数分解 (PF) 的新方法，其中 8,219,999 = 32,749 × 251 是我们能够分解的最高素数乘积——据我们所知，这是有史以来通过量子设备分解的最大数字。然而，导致我们得到这些结果的一系列退火实验并没有遵循直线路径；相反，它们涉及一个复杂的反复试验过程，充满了失败或部分失败的尝试和回溯，最终只能促使我们找到成功的退火策略。在本文中，我们深入探讨了实验决策背后的原因，并介绍了在构思最终策略之前我们进行的一些尝试，这些策略使我们能够实现结果。这还涉及我们研究的一系列想法、技术和策略，尽管结果证明它们不如前者。我们最终采用的方法，可能会为更专业的 D-Wave 用户和从业者提供见解。具体来说，我们展示了以下见解：（i）不同的初始化技术会影响性能，其中通量偏差在针对局部结构化嵌入时是有效的；（ii）与依赖全局嵌入的问题相比，链强度在局部结构化嵌入中的影响较小；（iii）断链和激发的 CFA 之间存在权衡，这表明基于模块而不是单个量子位的增量退火偏移补救方法。因此，通过分享我们经验的细节，我们旨在提供对量子退火不断发展的前景的见解，并帮助人们访问和有效使用 D-Wave 量子退火器。
恢复汉斯·哈克的系统艺术
汉斯·哈克，光电观察者控制坐标系统 (1968) 白色立方体上布满了红外光束网格。每面墙上都装有光电传感器，高度与腰部齐平。传感器正上方，大约在头部高度，安装着一排灯泡。每面墙上都有多个传感器和灯泡。房间空无一人。灯都关了。但当你进入房间时，灯亮了，照亮了整个空间。当你向前走时，不再与你对齐的灯泡会熄灭，而成一排的灯泡会亮起。怀疑其中存在逻辑。你测试这个系统，回溯你的轨迹。灯光很听话，满足了你的期望，颠倒了它们的顺序。这是一个有趣而充满力量的时刻。你现在正大步走在房间里，每一步都伴随着灯光。缓慢的、自发的频闪。你的身体捕捉着自己的运动。环境反馈。你的每一个动作都具有主动性。你在参与。你在创作艺术品。然后，另一个人进入白立方体，开始同样短暂的学习过程。灯亮了又灭。你停了下来。一丝恼怒的表情闪过你的脸。需要共享空间，识别具有相同基本技能的其他人，并要求获得发光的奖励。沉思。你耐心地坐回原位。决心。你怀疑新的可能性。等待合适的时机，你吸引对方的目光——一个有趣的邀请。陌生人立即领会了你的暗示。你们一起开始即兴表演。
国防威胁降低局 (DTRA) - 辩护书
DTRA 的独特价值部分源于我们作为国防部和战斗支援机构的双重角色。在担任国防部角色时，我们会响应各军种以及国防部办公室的要求，包括负责采购和保障、政策和研究以及工程的国防部副部长。这些权力线使我们在反大规模杀伤性武器 (CWMD) 战斗中发挥战略作用，包括核探测、核生存能力、CWMD 技术、CWMD 测试和评估以及技术回溯等许多关键项目。作为战斗支援机构，DTRA 与跨机构和国际合作伙伴一起支持作战人员应对现有和新兴大规模杀伤性武器威胁所带来的最重大风险。它专注于近乎匹敌的竞争对手和流氓国家所带来的威胁，同时支持国家的核威慑。DTRA 的预算请求与临时国家安全战略指导、当前国防战略和核态势评估的总体指导相一致。最后，国防威胁降低局 (DTRA) 的预算表明了实现能力成果并在五项核心功能中产生效果的承诺：(1) 实现战略威慑，(2) 支持美国条约的实施和核查，(3) 合作减少全球大规模杀伤性武器威胁，(4) 识别弱点和缓解策略，以及 (5) 开发和提供快速能力。此外，国防威胁降低局 (DTRA) 支持国防部在《部队使用指南》、《联合战略能力计划》和《作战司令部战役计划》中阐明的反大规模杀伤性武器 (CWMD) 优先事项和要求。
使用多...
情绪对人类至关重要，并且在人类认知中起着重要作用。情感通常与逻辑决策，感知，人类互动以及在一定程度上是人类智力本身有关。随着研究界日益增长的兴趣，建立了人类与计算机之间的一些有意义的“情感”互动，需要对可靠和可部署的解决方案来识别人类情感状态。使用脑电图（EEG）进行情感识别方面的最新发展引起了研究社区的浓厚兴趣，因为消费级可穿戴EEG解决方案的最新发展可以为识别情感提供便宜，便携式和简单的解决方案。自上次全面审查从2009年到2016年进行了回溯，本文将使用2016年至2019年的EEG信号更新情绪识别的进展。te专注于此最先进的评论，重点介绍了情感刺激类型和表现方法，研究规模，脑电图硬件，机器学习分类器和分类方法的要素。在这篇最新的评论中，我们建议一些未来的研究机会，包括提出不同的方法，以虚拟现实（VR）的形式提出刺激。为此，将仅专门用于审查该研究领域中的VR研究的其他部分作为使用VR作为刺激呈现设备的新方法的动机表示。审查论文旨在对使用脑电图信号以及那些进入这项研究领域的人进行情感识别的研究社区有用。
![arxiv：2410.18982v1 [CS.AI] 2024年10月8日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\df65185f67521a7b5947a120a9bd950e750f757f.webp)
arxiv：2410.18982v1 [CS.AI] 2024年10月8日
本文在我们的O1复制旅程中介绍了一种先锋人工智能研究方法。回应宣布OpenAI开创性的O1模型，我们开始进行透明的实时探索，以复制其功能，同时重新构想进行和交流AI研究的过程。我们的方法论解决了现代AI研究中的关键挑战，包括延长基于团队的项目的孤立性，延迟的信息共享以及缺乏对各种贡献的认可。通过提供我们的复制工作的全面，实时的文档，包括成功和失败，我们旨在促进开放科学，加速集体进步，并为AI驱动的科学发现奠定基础。我们的研究进度报告与传统的研究论文有很大不同，在整个研究过程中提供了连续的更新，完整的过程透明度和积极的社区参与。从技术上讲，我们提出了“旅程学习”范式，该范式不仅鼓励模型学习快捷方式，还鼓励学习完整的探索过程，包括试验和错误，反思和回溯。只有327个培训样本，而没有任何其他技巧，旅程在数学数据集上学习的经验超过8％，表明其极其强大的潜力。我们认为这是我们成功解码的O1技术的最关键组成部分。我们共享宝贵的资源，包括技术假设和见解，认知探索图，定制开发的工具等，网址为https://github.com/gair-nlp/o1-journey。