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量子计算中的人工智能前景
实用量子计算机的潜在出现引导了对其潜在应用的研究，特别是在人工智能领域。受深度神经网络在经典机器学习中成功的启发，人们普遍希望这种成功将转化为所谓的量子变分算法或受其经典算法启发的量子神经网络。当代深度学习算法主要使用一系列启发式方法开发，这些启发式方法通常缺乏严格的证明来证明其有效性。由于这些算法的不透明性，对其性能提供明确的保证仍然是一项艰巨的挑战。虽然这种复杂性延伸到深度学习的量子类似物，但越来越多的文献已经确定了一套理论工具，以更好地理解经典机器学习模型在现实世界任务中如此有效的原因。我们使用这些工具来研究这些量子类似物，以部分解决何时以及在什么条件下我们可以预期成功的问题。我们主要通过统计学习理论、量子力学、随机矩阵理论和群论中的工具来研究量子机器学习算法的可学习性。我们的研究结果表明，必须仔细考虑量子机器学习算法的设计，才能取得合理的成功。事实上，我们的一些结果表明，量子机器学习中的随机或非结构化方法容易面临各种挑战，包括与可训练性相关的问题或与最佳经典算法相比缺乏显著优势的问题。在整篇论文中，我们提供了几个例子，说明如何将结构引入这些算法中，以部分解决这些问题。此外，我们还探讨了量子计算如何为经典机器学习提供信息和增强的反向问题。我们研究了将酉矩阵合并到经典神经网络中，从而为这些酉神经网络提供更高效的设计。
基于Ornstein – Uhlenbeck过程的随机SIRC模型的分析
疾病和流行病已成为分析和研究疾病特征的重要工具。准确而精确的数学模型在决策中起着重要的作用[4]。对于COVID-19的传播，我们认为最标准的流行病易感性（SIR）流行模型[5]。如果您接种了一种特定病毒，并且会产生对另一种病毒的免疫力，我们称这种交叉免疫性。在19. Covid-19的传播中，一些疫苗还为新型冠状病毒提供了交叉免疫性。Casagnandi [6]和Rihan等。[7]引入了SIRC模型，通过在易感性和恢复（R）之间插入新状态C来分析不同的感染行为。隔室C用于描述处于跨免疫状态的被感染者。在跨免疫方面，Kwang等人。[8]开发了一种两型SIR模型，用于推断不同菌株的跨免疫响应。Shrock等。[9]表明，以前的COV感染也许会吸收“免疫反应记忆”。因此，我们研究了包括跨免疫状态在内的随机SIRC流行病学模型。基于现有文献，我们知道很少有学者认为跨免疫地位对COVID-19传播的影响[10]。本文的其余部分的结构如下。在第2部分中，我们显示了随机SIRC模型，包括平均复归过程Ornstein -Uhlenbeck过程。在第3部分中证明了随机系统的存在和独特性（4）。6。在第4部分中，通过构建合适的lyapunov函数证明了随机系统的厄法德固定分布的存在（4）。在第5部分中，我们使用相应的foker-Planck方程来得出概率密度函数forthestationaryDistributionπ的明确表达π（。）thestochasticsircsystem（4）。具有灭绝感染性疾病的能力条件，并在教派中证明并证明。最后，我们通过数值模拟证明了理论结果，并总结了本文末尾的整篇论文的工作，并进一步提供了相关问题的研究方向。
风险偏好声明
1. 目的和治理 1.1 风险偏好声明（“本声明”）全面概述了指导欧洲复兴开发银行（“银行”）运营的风险偏好参数。其主要目的是便于简明扼要地介绍和定期审查银行在其主要活动中愿意承担的风险水平。它反映了市场惯例，提高了内部决策的质量，并有助于建立全行风险意识文化。它协助银行与利益相关者（包括投资者、捐助者和评级机构）进行沟通，支持持续获得资金和实现银行目标的能力。 1.2 该文件综合概述了银行如何管理各种类型的风险。以下第 2 节和第 3 节描述了风险偏好表达和总体风险治理结构的主要原则。第 4 节介绍了财务损失容忍阈值（FLTT），该阈值根据年度全行压力测试的结果进行评估。FLTT 是表达对多种金融风险的风险偏好的一部分。第 5 至 11 节详细列出了银行对每种风险类型的风险偏好的关键方面。用于衡量和限制风险的详细风险类型定义和指标可在附件 2 中找到。 1.3 本声明中描述的大部分参数已由管理层和董事会通过专门的政策工具采用。这些参数在整篇文件中都有引用。本声明将每年更新，以反映这些基本政策的变化。 1.4 该文件由副总裁兼首席风险官 (CRO) 经与银行其他执行经理磋商后定期编制和更新。 2. 关键原则 2.1 银行通过承担风险来实现其战略目标。如果没有适当的限制，这些风险可能会威胁到其关键资源，包括净利润、资本、流动性和声誉。反过来，这些风险可能会破坏我们的利益相关者（包括股东政府、客户、捐助者、民间社会组织和其他相关机构）对银行、其管理层及其战略的信任和信心。在极端情况下，这些风险可能需要要求补充资本，甚至威胁到银行的生存。
生成式人工智能和学术写作任务
生成式 AI 和学术写作任务什么是 ChatGPT？ChatGPT 由 OpenAI 于 2022 年推出，是一种人工智能 (AI) 工具，可以响应请求并完成各种任务。与其他生成式 AI 模型一样，ChatGPT 也已经使用来自互联网的大量信息进行了训练。然而，ChatGPT 的独特之处在于，它同时接触了监督学习和通过人工反馈进行强化学习，使聊天机器人能够以更具对话的方式与用户互动 (Ortiz，2023 年)。根据 OpenAI (2022) 的说法，“对话格式使 ChatGPT 能够回答后续问题、承认错误、挑战错误的前提并拒绝不适当的要求。”学术环境中的担忧在过去的一年里，学生们发现了生成式 AI 在完成写作作业时的用处。然而，教育工作者对生成式 AI 对学生学习和执行学术诚信的影响提出了重大担忧。生成式人工智能能够让用户免费、即时地访问信息，列出潜在的论文主题，并（在正确的提示下）生成整篇学术论文，因此学生无需培养大学水平的作业所要培养和评估的技能，即可完成写作和研究任务。此外，虽然 AI 文本分类器、GPTZero 和 CopyLeaks AI 内容检测器等 AI 检测器可以帮助识别 AI 生成的作品，但它们仍然无法完全准确地做到这一点 (Ray, 2023) 。学生还应该意识到，生成式人工智能也有其局限性。生成式人工智能并不总是提供准确的信息，而且由于训练数据存在偏见，它因强化有害刻板印象而受到批评 (Ray 2023) 。Open AI (2023) 也表示，“该模型偏向西方观点”并且“一些防止有害内容的步骤仅在英语中进行了测试。”生成式人工智能的对话格式还可以通过默许“同意”强烈的观点来强化用户的偏见（OpenAI，2023 年）。有关麦当娜大学当前人工智能使用政策的更多信息，请查看我们在 MU OWL 上发布的《面向学生的生成式人工智能》讲义。本讲义的目的从撰写电子邮件到撰写研究论文，生成式人工智能在处理各种与写作相关的任务时非常有用。因此，本讲义的目的是提供使用生成式人工智能来支持研究、写作和批判性思维技能的策略，同时
考蒂利耶的经济思想及其现实意义...
简介 Arth 是 purusharthas 之一，其他三个是 dharma、kama 和 moksha。Arth 的含义远比财富广泛。财富是生活的来源，而国家的财富包括领土和居民。Shastra 是科学，因此，一个国家在实现 Dharma 目标的过程中获取和维持财富的科学就是 Arthashastra。考底利耶的 Arthashastra 是古印度治国之道的主要信息来源和不朽的著作。考底利耶的名字叫毗湿奴笈多。他之所以被称为考底利耶，是因为他是外交和政治战略方面的专家。他的著名著作《Arthashastra》本质上是一本关于国家管理的书，也是获取和防止财富的指南。《Arthashastra》这本书基于早期的条约，分为 15 个 adhikaranas 或书籍。本书共有 150 章、180 个主题和 6000 首诗。它详细介绍了过去，尤其是孔雀王朝的政治、社会、经济和军事组织。考底利耶对财富一词的理解非常广泛。根据考底利耶的说法，财富对于一个国家保持主权至关重要，但财富的管理，考底利耶经常提到，国王必须让臣民幸福，除非在紧急情况下，否则不应施加任何压迫性规则（Sarkar，2000 年）。一般来说，古印度人意识到财富对人类福祉的重要性。事实上，获得财富被描述为人生四大目标之一，即 Dharma（慈善）、Artha（财富）、Kama（爱）和 Moksha（救赎）。考底利耶认为，财富是一粒一粒地积累起来的，就像学习是每时每刻都要获得的一样。目标 1. 强调考底利耶经济思想的重要性。 2. 注重最佳管理；方法论 整篇论文本质上是基于描述性的。信息是从不同结构的经济思想史书籍中收集的。本文强调了考底利耶经济思想的意义。 考底利耶经济思想的意义 基础设施发展 考底利耶明白建立基础设施对发展经济的首要重要性。他非常重视通讯和交通。交通工具在古印度具有突出的重要性。考底利耶在他的《政事论》中强调了陆路和水路在贸易、防御和一般运输中的作用。他建议在村庄、堡垒、设防城市、农场等周围修建道路。他还强调主要用于贸易目的的河流和海上交通。道路分为各种类型，即 Rajya-Marga 或国王之路、高速公路、省道。道路供战车、牛车和商队使用。需求与供给 考底利耶熟知需求与供给的概念，以及它们对价格的综合影响。他认为，国王不应不考虑产品供需情况而随意确定产品价格。如果不适当考虑需求与供给，我们可能认为价格不能被称为公平价格，无法最大限度地提高消费者和生产者的福利。
解决原住民对政府的持续依赖
加拿大对政府援助的依赖 Ada Chukwudozie，温尼伯大学硕士候选人 chukwudozie-a@webmail.uwinnipeg.ca 432-275-8334 1409-33 Hargrave Street, Winnipeg, MB. R3C 3T9 简介 纵观历史，加拿大的原住民已经建立了各种各样的政府系统，他们利用这些系统来处理自己的事务，特别是关于他们的生活方式和生产和生存方式。然而，随着殖民化的到来，原住民及其自治系统被边缘化，限制了在当今社会实行这些治理和经济系统的可能性。当今加拿大原住民面临的现实是“现有的原住民自治结构和模式主要基于全球资本主义原则”（Kuokkanen，2011，275）——全球资本主义在很大程度上是由基于大规模资源开采、土地私有化和商品化的经济发展所定义的。此外，由于系统性和制度化的种族主义和边缘化，进入正规经济的障碍重重，因此，加拿大原住民发展的政治经济以高失业率和贫困率为特征，导致几乎完全依赖政府援助。这一问题的主要根源可以追溯到《印第安人法案》及其限制性的土地制度、条约执行不力以及系统性地将原住民排除在经济体系之外（《印第安人法案》，1876 年）。 《印第安人法案》导致大量原住民从事低薪工作，进而导致其受教育程度较低，并不可避免地导致失业率上升。与非原住民相比，加拿大原住民更有可能居住在基础设施较差的贫困社区，这会阻碍潜在投资者的进入，并阻碍其吸引和留住企业。根据 2019 年《原住民经济进步报告》，截至 2015 年，原住民与非原住民就业率之间的差距为 8.4%，截至 2016 年的大学完成率差距为 18.8%（《原住民经济进步报告》，2019 年）。截至 2015 年，因纽特人与非原住民平均收入差距为 21%，第一民族为 34%，梅蒂人为 12%（同上）。因此，贯穿我整篇论文的一个主要主题是讨论土著发展采用资本主义经济模式与这种市场经济对土著社会的有害影响之间明显的矛盾。鉴于这些问题，我的主要研究问题是“解决土著人口继续依赖政府援助的最佳方法是什么？”这个问题也是我将在论文中讨论的所有三篇文章的主要研究问题。它建立在 Kuokkanen 提出的一个更具体的问题之上，即：如果全球市场经济在历史上对土著社会丧失政治和经济自主权起到了重要作用，那么在最初在很大程度上破坏土著治理的经济模式上寻求重建当代土著治理有多大意义或可持续性？ （Kuokkanen，2011，275）关注原住民对政府援助的依赖很重要，因为它是加拿大原住民发展当前政治经济的症状。原住民经济发展报告声称，如果加拿大解决了原住民问题，
社会中的人工智能伦理
社会中的人工智能伦理 Emma Johnson* a、Eloy Parrilla a 和 Austin Burg b a 北卡罗来纳州立大学工程学院工业与系统工程系，北卡罗来纳州罗利市 b 北卡罗来纳州立大学工程学院计算机科学系，北卡罗来纳州罗利市 https://doi.org/10.33697/ajur.2023.070 学生：ekjohns3@ncsu.edu*、ehparril@ncsu.edu、acburg@ncsu.edu 导师：Chang S. Nam，csnam@ncsu.edu 摘要 随着新技术每天都向公众展示，并旨在将其融入社会，人工智能 (AI) 变得越来越普遍。然而，这些系统并不完美，并且已知会导致影响众多人的故障。本研究旨在探索人工智能在社会设计和实施过程中如何遵循道德准则。研究了三种伦理理论、九项人工智能伦理原则以及代理、行为、后果 (ADC) 模型，以分析涉及人工智能的失败。当系统未能遵循所列模型时，就会创建一套完善的道德原则。通过分析失败，我们了解了如何防止类似事件发生。此外，还展示了道德作为人工智能编程一部分的重要性，并提出了未来将道德纳入人工智能的建议。由于涉及人工智能的事件发生的性质，整篇论文都特别使用了“失败”一词。这些事件不一定是“意外”，因为人工智能本来就是以某种方式行动的，但这些事件也不是“故障”，因为人工智能示例内部并未受到损害。出于这些原因，使用了含义更广的术语“失败”。关键词 伦理；人工智能；代理-行为-后果 (ADC) 模型；人工智能原则；美德伦理；义务论；结果主义；人工智能系统 简介 人工智能 (AI) 在社会中越来越普遍。随着其影响力越来越大，了解如何避免 AI 缺陷对于未来开发高质量应用程序至关重要。详细介绍了与 AI 相关的三个当代失败和故障示例。分析了这些示例与 AI 中的伦理原则、三种伦理理论和代理行为后果模型 (ADC 模型) 的关系。讨论和分析将有助于更好地理解 AI 中的伦理，并提供有用的社会应用。在整个研究过程中，我们确定了每次故障是如何发生的，以及将来如何防止故障。提出了一个由多个步骤组成的系统，旨在确保人工智能系统保持合乎道德规范。希望这个模型能够让人们更好地理解人工智能犯错的原因，以便让知识带来更好的结果并防止人工智能故障。方法和程序 对集成人工智能的产品的需求日益增长。这种需求带来了确保人工智能行为合乎道德的需要。人工智能是一个无需直接人工输入即可运行并完成指定任务的系统。1,2 这九项原则也与三种伦理理论的各个方面有关。由于人工智能不具备与人类相同的道德和伦理能力，因此人工智能总是有可能无意中违反道德界限。为了确定人工智能的行为是否合乎道德，我们探索了三种用于确定人类道德的伦理理论：美德伦理学、义务论和结果主义。此外，我们还使用了 Dubljeviý 提出的九项人工智能伦理原则，即“公平和非歧视”、“隐私、安全和保障”、“人类对技术的控制”、“透明度和可解释性”、“问责制”、“促进人类价值观”、“职业责任”和“可持续发展”。2 使用这些指南，对三起人工智能失败进行了案例研究，详细说明了它们如何违反人工智能中的特定伦理原则。进行了分析，以展示如何使用 ADC 模型在未来避免类似事件。伦理理论 研究了三种用于评估情况的伦理和道德的著名伦理理论。这三种理论是美德伦理学、义务论和结果主义。