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体育博彩的机器学习：模型选择是否应该基于准确性或校准？
体育博彩最近在美国的联邦合法化与机器学习的黄金时代相吻合。如果投注者可以利用数据来可靠地预测结果的概率，他们可以认识到博彩公司的赔率何时对其有利。作为体育博彩仅是美国一个数十亿美元的行业，因此确定这种机会可能非常有利可图。许多研究人员将机器学习应用于运动结果预测问题，通常使用准确性来评估预测模型的性能。我们假设对于运动博彩问题，模型校准比准确性更重要。为了检验这一假设，我们在几个季节中对NBA数据进行了训练，并在单个季节进行了投注实验，并使用已发表的赔率进行了培训。我们表明，使用校准而不是准确性，作为模型选择的基础会导致更大的回报（投资回报率为 + 34.69％对-35.17％）和最好的情况（ + 36.93％对 + 5.56％）。这些发现表明，对于体育博彩（或任何概率决策问题），校准比准确性更重要。希望增加利润的体育投篮者应基于校准而不是准确性选择其预测模型。
Nexus-私人社交团体（PSG）LP（RAIO）
同样，裁决者被要求参考 LEA-II 之前的先例，包括 Matter of LEA-, 27 I&N Dec. 40 (BIA 2017)（“LEA-I”）。在该案中，BIA 裁定被告父亲的直系亲属属于特定社会群体，重申其“长期认可的”立场“即家庭关系可能符合特定社会群体的要求，具体取决于案件的事实和情况。”同上，第 42 页。BIA 表示，并非所有弱化的家庭关系都能满足特殊性和社会区别标准，分析“将取决于所涉及关系的性质和程度，以及相关社会如何看待这些关系。”同上，第 42-43 页。BIA 还维持了移民法官的裁定，即该集团并非因被告的家庭地位而伤害被告。相反，根据记录中的具体事实，迫害者之所以针对被告，是因为他能够提供进入其父亲商店的渠道，而该集团希望通过出售违禁品来增加利润，而被告在其家庭中的成员身份是造成伤害的偶然原因。同上。第 46-47 页。本课程计划的第 4.1 节“家庭成员”和第 4.2 节“宗族成员”讨论了以家庭为基础的特定社会群体。
ClientEarth 对渔业部门燃料补贴的立场
渔业的有害补贴通过降低捕捞成本和/或增加渔民收入来人为地增加利润，导致捕捞能力过剩和过度捕捞。 燃料豁免是有害补贴，它降低了捕捞成本，从而导致捕捞能力增加。在资源不可持续的情况下，燃料豁免会导致过度捕捞。通过降低捕捞成本，燃料补贴还有助于人为地让人们留在该行业，浪费地推迟了不可避免的经济转型。 应通过修订《能源税收指令》（ETD）取消渔业部门的燃料豁免。 还应在世界贸易组织（WTO）关于取消有害渔业补贴的谈判框架内解决燃料豁免问题。 取消燃料豁免与实现欧洲渔业可持续发展相兼容，事实上是其中的一部分。 应将支持转向欧洲影响较小的渔民，他们既是最脆弱的，也是最重要的。 第一步是向小规模、低影响渔民提供有利的渔业准入条件，包括获得配额，这对他们来说意味着获得使他们能够谋生的资源。 为了实现欧盟渔业的环境可持续性，应针对以尽量减少对环境影响的方式运营的小规模渔业提供支持。
瑞典辅助服务的战略竞标：机器
可再生能源的使用增加带来了许多环境利益。ever，对可再生能源的重大挑战是无法控制生产，导致过度或不足的生产，既有很大的后果。为了维持网格平衡，能源公司可以通过招标系统参与辅助服务市场。准确地预测这些市场趋势可能是高度的，但由于价格和数量的差异，因此很复杂。解决此问题可以帮助能源公司在更大的规模上利用可再生能源来增加利润，这将极大地利用环境。本论文研究了预测这些市场，评估其准确性的最佳技术，并提出了如何将这些预测用于有效的招标策略。该研究使用实验设计的定量方法来评估各种机器学习模型，以预测瑞典辅助服务市场。它结合了瑞典能源公司Mälarenergi的见解，这些见解与创建竞标策略工具的预测结合使用。发现，尽管某些服务很难预测，但目前的预测最佳技术已确定。此外，强调了确定最佳招标策略的动态方法。论文通过强调由于能源市场不断发展的性质及其动态而强调进行研究的必要性。
基于 ADMM 的完全去中心化点对点能源交易，考虑本地社区共享 CAES
由于低压电网中可再生能源的使用率较高，点对点 (P2P) 能源交易市场在当地应运而生。近年来，P2P 能源交易系统越来越受欢迎，允许住宅和工业类型的消费者相互交易电力。由于通信技术的多项发展以及太阳能和风能等可再生能源的日益普及，P2P 能源交易已变得可行。在这个市场中，消费者更有兴趣与他人分享他们的多余能源，以进入新市场并增加利润。P2P 能源交易有两种方法。集中式方法涉及管理交易平台的第三方实体（通常是网络运营商）。这种方法提供了一种可靠的选择，但可能存在某些缺点，例如隐私有限。相比之下，分散式方法使消费者能够直接相互交易他们的剩余能源，而无需集中式机构的干预。这种方法赋予参与者更大的灵活性并保护他们的隐私。本文使用交替方向乘数法 (ADMM) 算法，提出了一种完全分散的本地 P2P 能源交易市场方法。本文还考虑了压缩空气储能 (CAES) 技术来提高灵活性并减少峰值需求。接下来，对配电网络中的本地社区进行了数值研究。模拟结果展示了 P2P 市场如何帮助客户在本地社区管理能源。
工作文件 67 肯尼亚的数字技术
肯尼亚农业的近期发展见证了针对小农户的各种数字解决方案的试验不断涌现。推动这些创新和技术在该领域应用的灵感来自于提高农业效率和成本效益以及增加利润和粮食产量的需求，特别是在气候变化的背景下。数字农业正在肯尼亚迅速部署，有望帮助小农户提高和维持产量，抵御不可预测的天气条件和环境恶化，并应对市场波动。数字解决方案的应用不仅涉及农民，还涉及农业投入品分销商等辅助服务提供商，以解决产品质量监测和可追溯性问题。有证据表明，农业数字解决方案可以通过降低财务和劳动力成本、为管理决策提供信息、提高产品质量、减少损失和节约使用资源来提高效率。然而，数字农业可能会在数据和知识所有权方面产生新的不平等。政治经济学视角警告不要将数字农业浪漫化，并要求关注强大的参与者及其利益。这篇对一系列数字技术的回顾指出，早期由捐助者资助的几个与当地开发商合作的计划占据主导地位。研究应该探索小农户如何看待和实际与农业新数字知识互动，以及如何解释不同程度的吸收，以及农业食品系统中权力和控制的结果。
人工智能艺术中的艺术自主性
引言 对创造力和意图的伦理关怀 自动化在社会中的传统作用是通过外包日常任务来让人类生活更轻松，并且按照传统，它取代人类的工作以降低成本、增加利润。例如，推荐系统利用语言模型来吸引用户参与预测文本系统。然而，由于它改变了人们的写作方式，这种媒介受到了许多批评。研究发现，这些系统让人变得“像机器一样”——从其意图就可以看出这一点（Varshney 2020b）。这促使人们在实施自动化时要伦理关怀人类的属性——其中之一就是创造力。事实上，早在 1964 年，技术学者刘易斯·芒福德 (Lewis Mumford) 就引用了歌德的《魔法师的学徒》来论述：“首先，让我质疑这样一种观点，即自动化在任何意义上都是最终的利益，它在各个方面都如此有益，因此必须加快这一进程并坚持不懈地扩展到每个领域……”如果人类有机体仅按照这一原则发展，……人类将失去思维能力”（Mumford 1964）。在精神分析中，创造力是驱动艺术体验的表达要素或自然人类冲动（Zweig 2012）。它让观众感到惊讶，因为它突破了被认为是现实体验的界限。令人惊讶的是，它推动了创造力的产生，这一点可以通过好奇机器人的人工智能创造系统将其用作创造性行动的内在动机来检验（Saunders et al. 2010）。人工智能艺术，
神经营销中的数据融合
任何公司的首要目标都是通过提高产品质量和广告方式来增加利润。在此背景下，神经营销旨在加强产品推广，并让潜在买家接受更多产品。传统上，神经营销研究依靠单一生物信号来获得所呈现刺激的反馈。然而，由于研究这一知识领域的新设备和技术进步，最近的趋势表明，人们正在转向融合不同的生物信号。一个例子是使用脑电图来了解广告在神经层面的影响，并使用视觉跟踪来识别引起这种影响的刺激。这种新兴模式决定了要使用哪些生物信号来实现特定的神经营销目标。此外，融合来自多个来源的数据需要先进的处理方法。尽管存在这些复杂性，但仍缺乏充分整理和组织各种数据源以及应用处理技术以实现研究目标的文献。为了应对这些挑战，本文对神经营销研究的目标、生物信号和数据处理技术进行了全面分析。本研究提供了修订中的元素的技术定义和图形分布。此外，它还根据研究目标进行了分类，并概述了所采用的组合方法。此后，本文研究了为神经营销研究设计的主要公共数据集以及其他主要目的不是神经营销但可用于此事的数据集。最后，这项工作提供了近年来各个阶段技术演变的历史视角，并列举了主要的经验教训。
可持续海上油气田开发...
海上油气田开发需要消耗大量电力，这些电力通常由燃气轮机提供。为了缓解减排压力和日益增大的节能压力，世界各国政府多年来一直在推动油气田改革。如今，环境友好的替代电力供应方式是热点，例如传统能源与可再生能源的整合。但确定具有巨大环境和经济效益的系统仍然存在争议。本文提出了一种可持续海上油气田开发的风-氢-天然气关系 (WHNGN) 系统。结合优化模型和技术经济评价模型，建立了技术经济可行性分析的综合评价框架。除了 WHNGN 系统之外，还设计了另外两个系统进行比较，包括传统能源供应 (TES) 系统和风-天然气关系 (WNGN) 系统。以中国渤海湾某海上生产平台为例，结果表明：（i）WNGN 和 WHNGN 系统具有显著的经济效益，总投资分别减少 51.9 亿美元和 50.2 亿美元，WHNGN 系统增加利润 41.74 亿美元；（ii）WNGN 和 WHNGN 系统具有显著的环境效益，年碳排放量分别减少 1500 万千克和 4020 万千克；（iii）系统按经济效益排序为：WHNGN > WNGN > TES；（iV）WHNGN 系统在氢气和天然气销售价格较高的地区更具优势，例如中国、哈萨克斯坦、土耳其、印度、马来西亚和印度尼西亚。© 2021 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
神经营销中的数据融合
任何公司的主要目标是通过提高产品的质量和广告方式来增加利润。在这种情况下，神经营销旨在增强产品的促进并对潜在买家产生更大的认可。传统上，神经营销研究依赖于单个生物信号来从提出的刺激中获得反馈。但是，由于研究了这一知识领域的新设备和技术进步，最近的趋势表明，向多种生物信号融合的转变。一个例子是脑电图的用法，用于理解广告在神经层面和视觉跟踪中的影响，以识别引起这种影响的刺激。这种新兴模式决定了要实现特定神经营销目标的生物信号。此外，来自多个来源的数据融合需要高级处理方法。尽管有这些复杂性，但缺乏足够的文献来整理并组织了各种数据源以及为追求的研究目标的应用处理技术。为了应对这些挑战，当前的论文对神经营销研究中采用的目标，生物信号和数据处理技术进行了全面分析。这项研究既提供了修订版中元素的技术定义和图形分布。此外，它提出了基于研究目标的分类，并提供了所采用的组合方法的概述。之后，本文研究了专为神经营销研究设计的主要公共数据集以及主要目的不是神经营销但可以用于此问题的其他人。最终，这项工作提供了近年来技术在各个阶段的发展的历史观点，并列举了所学的关键课程。