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ESG 框架和先进核能
在许多情况下，ESG 评级反映的是 ESG 问题可能影响公司运营和利润的可能性，而不是公司影响社会 ESG 目标的可能性（例如，核能发电机的评级可能反映与核废料相关的挑战带来的潜在财务风险，尽管也可能反映核能作为清洁发电技术组合的一部分而增长的潜力）。此外，ESG 分析和评级包含对 ESG 问题的高度概括的处理，在某些情况下可能反映过时或任意的处理，这可能会使核能处于不利地位。一个可以考虑的潜在行动是分析主要评级机构对核能的处理，并与这些组织进行宣传，以促进对核能的一致分析处理。
M2Mathématiqueset ia 定向动物作为分支宣传颗粒...
在本课程中，我们将讨论最新的理论进步，以描述深度学习方法的经验表现。我们将主要专注于研究深度网络中 *概括的能力。让我们考虑一项分类任务，在该任务中，鉴于一组功能和培训标签，我们希望预测一个新的测试特征的未知标签。对经典学习理论的表面知识将表明，非常复杂的模型必须对学习数据过度，但是实践反复证明，尽管超过了巨大的超越，但神经网络仍可带来良好的结果。我们将描述一些提议解释这种现象的想法。可能首先的受试者是：泛化理论（容量，边缘，稳定，压缩，...），由SGD和优化景观隐含的正则化，PAC-Bays，大型网络（NTK）的理论近似。
扩展生产者责任5年行动计划2021至2026
行动：通过更广泛的产品定义扩展产品类别，我们知道我们必须既扩展并加快回收和预防浪费的行动。在我们为该法规中添加新产品时，我们还将继续致力于重新定义电子产品和中等危险产品的现有产品类别。我们的重点将放在更广泛的，更概括的定义上，而不是针对产品的列表，目的是捕获大多数产品，包括未来进入市场的新产品。这种变化将为生产者和监管机构提供更大的确定性，以计划更多的物质恢复和回收利用。这还将确保在该计划下易于识别新的电子产品和中等危险的产品，这对消费者，零售商和收集设施员工都降低了混乱。
新南威尔士州电力基础设施路线图市场简报
© 新南威尔士州通过新南威尔士州财政部 2022 年版权所有。尽管已尽一切合理努力确保本文件在发布时（2022 年 12 月）正确无误，但 AEMO Services 和新南威尔士州及其代理人和员工不保证本文件中包含的任何信息的准确性、时效性或完整性，并且（在法律允许的最大范围内）不承担因依赖本文件而造成的任何损失的责任。本文件仅供参考，不会限制 AEMO Services 作为新南威尔士州消费者受托人可能拥有的任何自由裁量权。本文件不得解释为或依赖为建议、推荐或构成建议的意见。本文件不能替代获得专业建议。本文件可能包括对未来政策结果和概括的假设。它可能不包括重要的资格、细节或法律要求。
正规化参数不确定性，用于改善加强学习的概括
为了在现实世界中部署强化学习（RL）代理，它们必须能够推广到看不见的环境。但是，RL在分布外的概括方面挣扎，通常是由于过度拟合培训环境的细节。尽管可以应用监督学习的正则化技术来避免过度插入，但超级学习和RL之间的差异限制了其应用。为了解决这个问题，我们提出了RL的信噪比调节的参数不确定性网络（SNR PUN）。我们将SNR作为正规化网络的参数定向的新量度，并提供了正式分析，解释了SNR正则为什么对RL效果很好。我们证明了我们提出的方法在几个模拟环境中概括的有效性；在一个物理系统中，显示了使用SNR PUN将RL应用于现实世界应用程序的可能性。
学习TSP需要重新思考概括-Drops
对组合优化问题（例如旅行推销员问题）的神经网络求解器的端到端培训是棘手的，效率低下，超过了几百个节点。，当最新的机器学习方法经过琐碎的尺寸训练时，与经典求解器紧密相关，但他们无法将学习的政策推广到更大的实用范围。旨在利用转移学习来解决大规模TSP，本文确定了归纳偏见，模型架构和学习算法，这些算法促进对比培训中所见的实例更大的实例。我们的受控实验提供了对这种零弹性概括的首次原则研究，表明除训练数据超出训练数据需要重新思考神经组合优化管道，从网络层和学习范式到评估方案。
基石 - 明尼苏达州立大学，曼卡托
响应深层摄影所带来的不断升级的威胁，以前的研究工作重点是发明利用CNN体系结构的检测模型。尽管结果有希望，但其中许多模型在面对现实世界的情况时表现出可重现性和实用性的局限性。为了应对这些挑战，这项研究努力开发一个更概括的检测框架，能够辨别各种数据集的深击内容。通过在精选的Wilddeepfake数据集中训练简单但有效的ML和DL模型，该研究评估了检测来自DeepFake对应物的真实媒体的可行性。通过对模型性能的比较分析和评估，本研究旨在为可靠的深泡检测方法的发展做出贡献。这项研究中使用的模型表明，在对DeepFake介质进行分类方面有明显的准确性。
α-静态负性
二分量子状态的对数负态是量子信息理论中广泛使用的纠缠，因为它易于计算并用作可蒸馏纠缠的上限。最近，两部分状态的κ键入被证明是易于计算且具有精确的信息理论含义的第一个纠缠措施，等于双方量子状态的确切纠缠成本，而自由操作是那些完全保留部分trans pose pose porths-pose pose and porths porths pornale porneme wang and warg and wang and wang and wang and wang and wang and wang wang and warg and wang and wang and warg and warg and wang wang and warg and wang wang and warg and wang wang wang and warg wang。修订版Lett。 125（4）：040502，2020年7月]。 在本文中，我们通过表明它们是α-千层词的纠缠措施的有序家族的极端，提供了这两种纠缠措施之间的非平凡联系，每种措施都由参数α∈[1，∞]鉴定出来。 在这个家族中，原始的对数负性被恢复为具有α= 1的较小的eST，并且κ键入被恢复为最大的α=∞。 我们证明α-静态的负性满足了以下特性：纠缠单调，归一化，忠诚和亚功能。 我们还证明它既不是凸面也不是一夫一妻制。 最后，我们定义了量子通道作为量子状态概念的概括的α-静态负性，我们展示了如何将许多概念推广到任意资源理论。Lett。125（4）：040502，2020年7月]。在本文中，我们通过表明它们是α-千层词的纠缠措施的有序家族的极端，提供了这两种纠缠措施之间的非平凡联系，每种措施都由参数α∈[1，∞]鉴定出来。在这个家族中，原始的对数负性被恢复为具有α= 1的较小的eST，并且κ键入被恢复为最大的α=∞。我们证明α-静态的负性满足了以下特性：纠缠单调，归一化，忠诚和亚功能。我们还证明它既不是凸面也不是一夫一妻制。最后，我们定义了量子通道作为量子状态概念的概括的α-静态负性，我们展示了如何将许多概念推广到任意资源理论。
预测：神经科学与机器学习交汇的算法原理
机器学习 (ML) 研究在过去十年中取得了令人瞩目的成就，这证实了这样一个论点：只要有足够的计算能力和规模，几乎任何类型的任务都可以通过数据的统计相关性成功完成 [1、2、3、4]。然而，利用这种类型的计算似乎不足以解决人工智能 (AI) 研究仍然面临的两个障碍：（i）功能性：当前的 ML 模型缺乏实现抽象和概括的能力，例如，在不熟悉的环境中对图像进行分类，或者对分布外的数据进行预测 [5、6、7]；（ii）技术性：ML 模型通常需要大量数据进行训练并消耗大量能量 [8]。在本文中，我们支持这样的主张，即通过利用我们掌握的关于大脑的知识，作为高效智能机器存在的证明，我们可以为 ML 提供洞察力
