福山。近 25 年后,我们或多或少成功地与 Siri、Cortana 及其虚拟朋友聊天,并且迫不及待地想要拥有价格实惠的自动驾驶汽车。围棋通常被认为是最抽象、最复杂的棋盘游戏;尽管如此,AlphaGo Zero 在 2017 年的精彩表现几乎没有给广大公众留下深刻印象,对大多数象棋选手来说绝对不是一个大惊喜。显然,人类已经无法赢得比赛了。这种认识引出了一个问题:剩下的人类象棋选手发生了什么。是否还有人真的在认真下棋,还是只是出于无聊,因为象棋不再是“国王的游戏”,而是一种大富翁或妙探寻凶?现实是惊人的;从来没有这么多人下棋,也从来没有人下得这么好!因此,这绝对不是象棋历史的终结。
• 开始饮酒前设定饮酒限制。• 记录饮酒量。• 分散饮酒。• 只喝调酒师调制的混合饮料。• 不要大口喝酒。• 用不含酒精的饮料代替酒精饮料。• 饮酒要讲究质量,不要数量。• 避免饮酒游戏。• 学习拒绝饮酒的技巧。• 找点其他事情做。• 不要接受不知道里面有什么的饮料。您为降低风险而采取的任何措施都是朝着正确方向迈出的一步。请记住,如果您未满 21 岁,饮酒是违法的。如果法定年龄的人确实选择饮酒,那么制定一个以较低风险方式饮酒的个人计划非常重要。帮助彼此制定这些计划,以确保每个人的安全。
全球稳定币的提案引起了人们对新兴市场和发展中经济体 (EMDE) 金融包容性以及跨境支付和汇款缺陷的迫切关注。然而,稳定币计划并非万能药。虽然它们可能在某些 EMDE 中得到采用,但它们也可能给这些国家带来特殊的发展、宏观经济和跨境挑战,而且尚未进行大规模测试。一些 EMDE 当局正在权衡央行数字货币 (CBDC) 的潜在成本和收益。我们认为,基于代币和基于账户的货币之间的区别不如央行货币和非央行货币之间的区别重要。建立在现有金融渠道之上或改进现有金融渠道的快速发展的金融科技创新可能会解决私人稳定币和 CBDC 都旨在解决的 EMDE 中的许多问题。
学习未知的 n 量子比特量子态 ρ 是量子计算中的一个基本挑战。从信息论角度来看,众所周知,断层扫描需要 n 个 ρ 副本的指数来估计其条目。受学习理论的启发,Aaronson 等人引入了许多(较弱的)学习模型:学习状态的 PAC 模型(皇家学会 A'07 会刊)、用于学习状态“阴影”的阴影断层扫描(STOC'18)、也要求学习者具有差异隐私的模型(STOC'19)和学习状态的在线模型(NeurIPS'18)。在这些模型中,结果表明,可以使用 n 个 ρ 副本的线性“近似地”学习 ρ 。但这些模型之间有什么关系吗?在本文中,我们证明了从差异隐私 PAC 学习到在线学习再到量子稳定性的一系列(信息论)含义。我们的主要结果推广了 Bun、Livni 和 Moran (Journal of the ACM'21) 最近的研究,他们证明了有限的 Littlestone 维度(布尔值概念类的)意味着 PAC 在(近似)差分隐私(DP)设置中的可学习性。我们首先将他们的工作扩展到实值设置,然后进一步扩展到学习量子态的设置。我们结果的关键是我们的通用量子在线学习器,稳健标准最优算法(RSOA),它对对抗性不精确具有鲁棒性。然后,我们展示了 PAC 模型中 DP 学习量子态之间的信息论等价性、单向通信模型中量子态的可学习性、量子态的在线学习、量子稳定性、各种组合参数,并进一步应用于柔和阴影断层扫描和嘈杂量子态学习。
最佳。它缺乏标准化,并且基于一两个放射科医生对肿瘤状态的整体印象。因此,它不适用于治疗试验或重现其他研究人员的结果。然而,我们的结果表明,非常需要对神经内分泌肿瘤反应变化更敏感的放射学反应评估系统。随着当今放射学程序的高分辨率,人们可以争辩说,用于对 RECIST 中不同总体反应组进行分类的阈值可以重新定义。例如,目标病变直径总和增加 5% 而不是 20% 可以定义进行性疾病。肿瘤密度降低作为影响
随着科学研究突破知识的界限,新发现和技术通常会引发道德和社会问题。公共回应从惊喜到对即将到来的新疗法,混乱和绝对反对的不切实际的乐观主义不等。无论意图如何,在人类胚胎(例如CRISPR-CAS9)上使用精确的基因编辑工具就是这种有争议的新兴技术的一个例子。关于适当的研究途径和允许的临床应用的实质性分歧。许多道德问题,尤其是与人类胚胎的基因操纵有关的问题,都植根于科学无法解决的深层道德,宗教或意识形态信念。今天,更多的科学家和科学社会以及政策制定者呼吁公开和利益相关者参与制定有关科学实践的准则和政策。我们对有关新兴技术的公共和利益相关者参与的文献进行了批判性解释性回顾,以确定应指导实体的参与工作的理想,以制定有关此类技术政策的建议或指南。我们识别并描述了五个理想。为了说明这些理想的可能应用,我们回顾了有关遗传人类基因组编辑的三个报告中描述的参与工作,并根据这些理想评估了这些努力。最后,我们建议可能的参与途径可以推进这些目标。
人工智能在促进发展中国家金融包容性方面的作用作者:Nir Kshetri Kshetri, Nir (2021)。“人工智能在促进发展中国家金融包容性方面的作用”,全球信息技术管理杂志 24 (1)。https://doi.org/10.1080/1097198X.2021.1871273 © 2021 作者。这是 Taylor & Francis 于 2021 年 1 月 4 日在《全球信息技术管理杂志》上发表的一篇文章的已接受手稿,可在线获取:http://www.tandfonline.com/10.1080/1097198X.2021.1871273。它根据知识共享署名-非商业许可条款存放(http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/),允许在非商业性用途下重复使用、分发和复制任何媒介,只要正确引用原始作品。摘要:根据世界银行的全球 Findex 数据库,2017 年约有 17 亿成年人没有银行账户,这意味着他们没有在正规金融机构或移动货币提供商处开设账户。大多数没有银行账户的人口都在发展中国家。例如,在南苏丹,只有 9% 的成年人拥有银行账户。同样,拉丁美洲约 70% 的人口没有银行账户或银行服务不足(Rojas-Torres、Kshetri、Hanafi 和 Kouki,2021 年)。同样,根据国际金融公司的数据,发展中国家有超过 2 亿家中小企业 (SME) 无法获得金融服务。关键词:社论 | 金融科技 | 人工智能文章:简介根据世界银行的全球 Findex 数据库,2017 年约有 17 亿成年人没有银行账户,这意味着他们没有在正规金融机构或移动货币提供商处开设账户。大多数没有银行账户的人口都在发展中国家。例如,在南苏丹,只有 9% 的成年人拥有银行账户。同样,拉丁美洲约 70% 的人口没有银行账户或银行账户不足(Rojas-Torres、Kshetri、Hanafi 和 Kouki,2021 年)。同样,根据国际金融公司的数据,发展中国家有超过 2 亿家中小企业 (SME) 无法获得金融服务。通过促进金融包容性来解决上述问题是改善发展中国家弱势群体的生活水平、整体生活质量和福祉的关键。简而言之,金融包容性涉及确保个人和企业能够以可承受的价格获得有用的金融产品和服务,以满足他们的需求(worldbank.org,2018 年)。获得金融服务是日常生活以及规划长期目标和紧急情况的重要先决条件(worldbank.org,2018 年)。
b'摘要。本文提出了将对称密码代数方程转化为QUBO问题的方法。将给定方程f 1 ,f 2 ,... ,fn转化为整数方程f \xe2\x80\xb2 1 ,f \xe2\x80\xb2 2 ,... ,f \xe2\x80\xb2 n后,对每个方程进行线性化,得到f \xe2\x80\xb2 lin i = lin ( f \xe2\x80\xb2 i ),其中lin表示线性化运算。最后,可以得到 QUBO 形式的问题,即 f \xe2\x80\xb2 lin 1 2 + \xc2\xb7 \xc2\xb7 \xc2\xb7 + f \xe2\x80\xb2 lin n 2 + Pen ,其中 Pen 表示在方程线性化过程中获得的惩罚,n 是方程的数量。在本文中,我们展示了一些分组密码转换为 QUBO 问题的示例。此外,我们展示了将完整的 AES-128 密码转换为 QUBO 问题的结果,其中等效 QUBO 问题的变量数量等于 237,915,这意味着,至少在理论上,该问题可以使用 D-Wave Advantage 量子退火计算机解决。不幸的是,很难估计这个过程所需的时间。'