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人工智能及其对传统模型的影响...
这项研究通过调查智能工具通过创造，分散和记者消费所带来的极端主义过渡来分析AI对传统新闻业务模型的影响。该研究重点是智能自动化如何适应传统媒体的布置，该媒体对线性和层次模型具有时间信任，对更加分散和协同的标准结构进行了信任。研究首先要指定智能自动化及其在过去十年中的进步，从机器学习和深度学习到最先进的生成模型的状态。然后，它按系统的顺序分析了与新闻学的数字适应性有关的理论，例如数字决定论和广播的政治经济学，以分析AI对常规新闻机构的系统影响。此外，该研究还考虑了新闻行业智能自动化的可行目标，包括通过新闻实践自动化满意度的自动化，检查重要信息以进行满足的个性化以及受众的消费流程。它还调查了与这种过渡相关的学术和光荣的挑战，例如失去创新的个性，假新闻的扩散以及系统的歧视，这些歧视会重组论坛的互动形式。因此，研究得出的结论是，在MLP的产生中引入广播强调了进行监督程序的必要性，以保持愉快的自主权并提高智能结构的透明度，以确保数字突破和良性广播程序之间的一致性。
CGE和EIO模型的互补性
区域经济影响分析具有从Haig（1926）到Kratena等人最新的区域间动态计量经济学模型的悠久历史。（2013）。研究人员试图构建可以预测经济行动并估计的经济行动的分析框架。领域的主要工具之一仍然是输入输出（IO）模型，其75年以上的持续使用在很大程度上是由于它作为大多数区域经济模型的基础的重要性。在过去的40年中，设计和估计越来越复杂的经验模型的能力通过改进的统计方法，数据频率增加和计算能力的指数增长（Tesfatsion和Judd，2006；另请参见Brooke等人。，1992）。这导致了更复杂的模型的开发，即具有产生动态预测和影响分析的能力的计量经济输入输出（EIO）。首先由Isard（1951）开发了该模型将IO模型的部门细节与时间序列信息相结合，为研究人员提供了一种强大的工具，以了解超出传统静态模型范围的长期现象。在国家一级的国家一级和康威（1990）的Stone（1961）和Almon（2017）进一步增强了其发展。然而，如今，在世界大多数地区，EIO仍然是很少使用的模型，并且当然并未在区域分析中广泛使用。1的部分缺乏识别是由于在同一时间范围内发生的另一类模型的成功和增长引起的，该模型是区域可计算的一般平衡（CGE）模型。CGE模型开始出现在1970年代，但直到1990年代才成为区域经济建模的主要工具（Partridge and Rickman，1998）。该模型采用了一种可靠的，复杂的技术，将供应侧关系纳入了IO的需求方面。再加上易于访问的软件，尤其是近年来，在发展中国家尤其是在全球范围内的突出。然而，该模型通常缺乏EIO的一些原始好处，例如预测和详细的部门信息，尽管一些最近的事态发展表明可以容纳这些限制（例如，请参见术语模型，Wittwer，2017年）。本文的目的是评估EIO和CGE之间的实际和理论差异，并评估可以实现两种方法的整合的路径。应该指出的是，Heim（2017）的最新贡献对国家一级的当前趋势提出了挑战，该趋势避免了动态随机通用平衡（DSGE）配方的标准计量经济学模型和矢量自动回应（VAR）模型。Heim（2017）开发了一个56个方程式模型，并测试了其针对DSGE和VAR模型的预测能力，并取得了很大的成功。
大型语言模型的气候变化
摘要 - 气候变化构成了严重的挑战，要求广泛的理解和低碳生活方式意识。大型语言模型（LLMS）提供了解决这一危机的强大工具，但缺乏对其气候危机知识的全面评估。本文提出了一个自动评估框架，以评估LLMS中的气候危机知识。我们采用了一种混合方法来获取数据，将数据综合和手动收集结合在一起，以编译各种问题，包括气候变化的各个方面。利用基于编译的问题提示工程，我们通过分析其生成的答案来评估模型的知识。此外，我们引入了一组全面的指标来评估气候危机知识，从10个不同的角度涵盖了指标。这些指标提供了多方面的评估，从而对LLMS的气候危机理解有细微的理解。实验结果证明了我们提出的方法的功效。在我们利用各种高性能的LLM的评估中，我们发现，尽管LLM具有相当大的气候相关知识，但及时性存在缺陷，表明需要持续更新和改进其气候相关内容。
扩散模型的概率流量
扩散模型通过学习扭转扩散过程来将噪声转换为新的数据实例，已成为当代生成建模的基石。在这项工作中，我们在离散时间内开发了基于流行的基于扩散的采样器（即概率流ode Sampler）的非反应收敛理论，假设访问（Stein）得分函数的ℓ2-2-准确估计值。对于R d中的分布，我们证明D/ε迭代（模拟一些对数和低阶项）足以将目标分布近似于ε总变化距离。这是为概率流ode采样器建立几乎线性维依赖性的第一个结果。仅对目标数据分布的最小假设（例如，没有施加平滑度假设），我们的结果还表征了ℓ2分数估计误差如何影响数据生成过程的质量。与先前的作品相反，我们的理论是基于基本而多功能的非反应方法而开发的，而无需求助于SDE和ODE工具箱。
鉴别器增强基于模型的强化...
图2：左：在交叉环境中的不同场景的描述，代理控制银色汽车。两辆汽车都同时进入交叉路口，但是代理商不知道迎面而来的绿色汽车是向左转（左图）还是向右转（右图）。如果代理商太快地驱动到交叉路口，则可能会发生碰撞。右：学识渊博的（单峰）模型和地面真相分布p（− y s +1 | s t，a t），其中s t =（2，0，2，0），动作是要加速。在最大似然训练后，单峰模型错误地将大概率质量放在状态空间的不切实际区域。歧视器产生重要的权重（黑色箭头，日志刻度），使模型在不切实际的区域中的样本下降。
本构模型的物理解释神经网络
(人工)神经网络在力学和材料科学领域越来越受欢迎，它利用模型降阶技术加速计算，并作为各种材料的通用模型。然而，神经网络的主要缺点仍然存在：它们的众多参数难以解释和解释。因此，神经网络通常被称为黑匣子，其结果往往难以人类解释。物理信息神经网络这一新兴的活跃领域试图通过基于机械知识设计深度神经网络来减轻这一缺点。通过利用这种先验知识，更深层、更复杂的神经网络变得可行，因为机械假设可以得到解释。然而，神经网络参数的内部推理和解释仍然是个谜。作为物理信息方法的补充，我们提出了迈向物理解释方法的第一步，该方法对在机械数据上训练的神经网络进行后验解释。这种概念验证可解释的人工智能方法旨在阐明神经网络的黑匣子及其高维表示。其中，主成分分析将 RNN 单元状态中的分布式表示去相关，并允许与已知和基本函数进行比较。这种新方法由系统超参数搜索策略支持，该策略可识别最佳神经网络架构和训练参数。三个关于基本本构模型（超弹性、弹塑性和粘弹性）的案例研究的结果表明，所提出的策略可以帮助识别数值和分析闭式解来表征新材料。
人工智能模型的预测性能......
摘要 目的：过去几年，人工智能模型预测移植后健康并发症的有效性和能力一直存在争议。在这篇系统综述中，我们评估了不同的人工智能模型在预测心肺移植后健康结果方面的表现。材料和方法：我们研究了在线数据库。我们收集并分析了人工智能在心肺移植中的应用性能指标数据。此外，我们还进行了偏倚风险评估。结果：在我们收集的 122 项初步研究中，有 15 项被纳入分析。人工智能模型表现出很高的性能，其判别指标（例如受试者工作曲线下面积）范围从 0.620 到 0.921，并且对长期结果具有良好的校准性。随机森林和极端梯度增强模型优于其他模型，尤其是传统的线性模型。北美白人是主要的子样本，儿科人群被排除在分析之外。大多数研究表明总体偏倚风险较高，而对研究问题的适用性则显示风险较低。结论：监督机器学习模型在预测移植后健康结果方面表现良好。然而，必须考虑人工智能模型在移植中的应用的偏见和伦理问题，才能得出安全的结论。
通过基于模型的四旋翼无人机系统识别...
K t = 电机扭矩系数，单位为 N m/amp K e = 电机反电动势系数，单位为 V/(rad/s) V batt = 电池电压，伏特 R tt = 电机电阻（端子到端子），欧姆 J m = 电机和螺旋桨惯性，单位为 kg m2 D r = 转子（螺旋桨）直径，单位为 m ρ = 空气密度，单位为 kg/m3 T = 螺旋桨推力，NQ = 螺旋桨扭矩，单位为 N m CT = 螺旋桨推力常数 CP = 螺旋桨功率常数 Ixx 、I yy 、Izz = 无人机惯性矩，单位为 kg m2 m = 无人机质量，单位为 kg L x 、L y = 从 CG 到电机的力矩臂，单位为 m ω x 、ω y 、ω z = 机身轴旋转速度，单位为 rad/s ψ、θ、φ = 惯性轴到机身的欧拉角，单位为 rad ux 、uy 、uz =感知位置处的体轴速度 ux cg , uy cg , uz cg = 重心处的体轴速度 ω m = 电机速度，rad/s T d = 硬件更新延迟，惯性测量单元 (IMU) T d 2 = 硬件更新延迟，OptiTrack 反馈 CG = 重心 z cg = OptiTrack 传感器测量点下方的垂直重心距离 G 输出输入 = 从输入到输出的传递函数
基于 ASME 模型的企业标准开发
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