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AI Feynman 2.0：利用图形模块化的帕累托最优符号回归
符号回归之所以很难，是因为符号表达式的组合空间呈指数级增长。传统上，它依赖于人类的直觉，从而发现了一些最著名的科学公式。最近，在完全自动化该过程方面取得了巨大进展 [6-26]，现在已有开源软件可以通过将神经网络与受物理学和信息论启发的技术相结合来发现相当复杂的物理方程 [25]。尽管 [25] 使用未知函数的神经网络近似来发现简化函数属性，取得了最先进的性能，但它是以一种非原则性和临时性的方式实现的，我们用一种通用的、有原则的、更有效的方法取而代之，该方法包含四个主要贡献：
单量子比特状态断层扫描的矢量场可视化
摘要 — 随着商用量子计算机种类的不断增加，对能够表征、验证和确认这些计算机的工具的需求也在不断增加。这项工作探索了使用量子态断层扫描来表征单个量子比特的性能，并开发了矢量场可视化来呈现结果。所提出的协议在模拟和 IBM 开发的量子计算硬件上进行了演示。结果确定了此硬件标准模型中未反映的量子比特性能特征，表明有机会提高这些模型的准确性。所提出的量子比特评估协议作为免费开源软件提供，以简化在其他量子计算设备上复制该过程的任务。索引术语 — 量子计算、量子态断层扫描、量子比特基准
22-1175 附件 1（共 1 个） - ICT 供应链评估报告 v3 DHS-DOC-SIGNED 02.24.22 (002).pdf
2021 年 2 月 24 日，拜登总统发布了关于美国供应链的行政命令 (E.O) 14017，指示政府采取全过程审查供应链中的风险并加强其韧性，这些供应链支持着对美国经济繁荣和国家安全至关重要的六个行业。1 作为此次全面审查的一部分，E.O. 14017 指示商务部和国土安全部对美国信息和通信技术 (ICT) 工业基础的关键部门和子部门的供应链进行为期一年的评估，评估由各自机构定义。作为回应，商务部 (DOC) 和国土安全部 (DHS) 已准备对支持通信硬件、计算和数据存储硬件、最终用户设备以及关键软件（包括开源软件和固件）的供应链进行以下评估。
战略计划2021-2030
开放教育已融入该教育生态系统中，作为影响所有参与者和所有教育活动的系统性变化。开放教育已经通过开放的教育资源（OER），大规模开放在线课程（MOOC），开放教科书，Z-Degrees，Open Badge Microcredentials和Open Gedagogy对全球对教学的影响很大。开放教育通过开放访问，开放数据和开放科学影响了研究领域。开放的教育实践和习惯通过向公众提供教育资源的使用，并通过对Wikipedia等公共资源的增强以及对联合国可持续发展目标的贡献来创造公共利益和社区服务。即使是该生态系统的基础架构也受开放原则推动开源软件，开放硬件和开放许可的影响。
Qibo：一个具有硬件加速的量子模拟框架
摘要 我们介绍了 Qibo，这是一款新型开源软件，充分利用硬件加速器，用于快速评估量子电路和绝热演化。人们对量子计算日益增长的兴趣和量子硬件设备的最新发展推动了开发注重性能和使用简单性的新型先进计算工具。在这项工作中，我们引入了一个新的量子模拟框架，使开发人员能够将硬件或平台实现的所有复杂方面委托给库，以便他们可以专注于手头的问题和量子算法。该软件从头开始设计，以模拟性能、代码简单性和用户友好界面为目标。它利用硬件加速，如多线程中央处理单元 (CPU)、单图形处理单元 (GPU) 和多 GPU 设备。
实现可靠的人工智能来理解源代码
云的成熟和普及导致了开源软件 (OSS) 的激增。反过来，管理 OSS 代码质量对于确保云的可持续增长至关重要。在这方面，由于大型开放代码库的随时可用，AI 建模在源代码理解任务中越来越受欢迎。然而，我们一直在观察这些黑匣子的某些特性，促使人们呼吁在取代传统的代码分析之前验证它们的可靠性。在这项工作中，我们重点介绍了影响 AI-for-code 的不同可靠性问题，并将其组织成 AI 管道的三个阶段——数据收集、模型训练和预测分析。我们强调研究界需要齐心协力，以确保 AI-for-code 的可信度、可问责性和可追溯性。对于每个阶段，我们讨论了源代码和软件工程设置为提高 AI 可靠性提供的独特机会。
推进负责任的开发和部署-...
并在整个生命周期内管理可信赖的人工智能的风险。举例来说：1）人工智能知识和资源的供应商可以包括：内容创建者；数据提供者和数据注释者；投资者；数字基础设施提供商；硬件制造商。2）人工智能生命周期中的参与者可以包括参与以下活动的公司、国家、研究机构：系统的规划和设计；数据的收集和处理；模型的构建和使用；模型的验证和确认；部署系统，无论分销渠道如何（包括开源软件的分发）；以及系统的操作和监控；3）人工智能系统的用户/运营商可以包括企业，包括金融机构和“实体”经济中的企业（例如，制造、采购和商品和服务流动）；将人工智能用于个人用途、商业或研究活动的个人或其他参与者；以及国家。
nys-p24-001-可接受的人工智能使用...
4.1 人工智能的使用 SE 可以使用人工智能系统来进一步完成其使命并满足关键业务需求。即使不受本政策约束，人工智能的使用也必须符合适用的纽约州和 ITS 政策和标准以及纽约和联邦法律。应特别注意开源人工智能的使用，以确保遵守 ITS-P19-005：开源软件的可接受使用（如适用）。此外，SE 必须了解人工智能系统如何使用个人身份信息、机密信息或敏感信息，以确保此类使用符合适用法律、规则、法规、通知和政策。在采用新的人工智能系统之前，SE 必须获得 SE 领导层的批准。此类批准应包括 SE 执行法律和运营领导层，包括 SE 的道德官。4
Aaron M. Schecter-特里商学院 - UGA
Brunswicker，S。＆Schecter，A。（2019）。连贯性还是灵活性？开发人员在开放平台上的数字创新轨迹的变化悖论。研究政策，48（8），103771。Hukal，P.，Berente，N.，Germonprez，M。，＆Schecter，A。（2019）。机器人在开源软件项目中协调工作。计算机，52（9），52-60。Schecter，A.，Pilny，A.，Leung，A.，Poole，M.S。，＆Contractor，N。（2018）。逐步：通过关系事件序列捕获工作团队过程的动态。组织行为杂志，39（9），1163-1181。Pilny，A.，Schecter，A.，Poole，M.S。，承包商，N。（2016年）。关系事件模型的例证，用于分析组交互过程。小组动态：理论，研究和实践，20（3），181-195。
软件研讨会报告 v1.1 - 科学数据门户
对于沟通类别，这一结论鼓励减少孤岛，转向一种更好地支持社区协作应对共同挑战的模式，以及更简化和改进的软件发布流程。对于社区类别，同样的声明指出要形成具有不同范围的实践社区，并采取一种新的方法来认可和激励开源软件贡献。关于资金，这一声明鼓励一种更持久和灵活的资金模式，以更好地支持 NASA 长期成功所需的软件基础，包括良好基础所需的协作和基础设施。这一声明所激发的清晰度新方法呼吁对软件发布流程和相关政策进行重大改变，以简化合规性，使这些政策与 NASA 正在推广的开源科学文化保持一致，并简化云的使用。