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World File Search System渐进主义
风险渐进主义
美国政府通常处于有利地位，可以利用国防人工智能和人工智能系统。然而，过去几年，各种官僚主义、组织和程序障碍减缓了国防部在国防人工智能采用和技术创新方面的进展。至关重要的是，国防部面临着复杂的采购流程和数据、STEM 2 以及人工智能人才和培训的普遍短缺。从事人工智能和人工智能相关技术和项目的组织往往是孤立的，不仅彼此分离，而且必要的数据和其他资源也分离，而且部门内部存在一种偏爱久经考验的方法和系统的文化，有时趋向于卢德主义。所有这些因素都导致了人工智能采用速度出奇的缓慢。国家安全委员会 2021 年向国会提交的最终报告总结道：“尽管进行了令人兴奋的实验和一些小型人工智能项目，但美国政府距离人工智能的准备还有很长的路要走。”3
渐进所得税的替代基本原理
Harashima Taiji * 2020年4月，基于付款能力（ATP）和平等的牺牲原则，抽象的渐进所得税通常是合理的，但是应如何衡量ATP和牺牲仍然没有解决。在本文中，我根据可持续异质性（SH）的概念提出了渐进税的替代基本原理。我得出的结论是，必须逐步实现所得税，因此，在不依靠ATP和平等牺牲原则的情况下，渐进的所得税是合理的。此外，为了实现SH，家庭还应该承担税收负担，以支付以其收入成比例地实现SH以外的其他政策目标的费用，也就是说，与其消费相关，例如与增值税相关的案件。JEL分类代码：D63，H21，H24关键字：付费原理；收益原则；平等牺牲原则；累进税；社会福利；可持续异质性 *信函：卡纳泽·塞里约大学（Kanazawa Seiryo University），伊西卡瓦（Ishikawa），卡纳泽（Kanazawa），吉罗岛（Goshoccoly-ushi），哈沙泽·塞里约大学（Kanazawa Seiryo University），日本920-8620。电子邮件：harashim@seiryo-u.ac.jp或t-harashima@mve.biglobe.ne.jp。
符号主义、联结主义、行动主义
阐明人工智能与建筑之间联系的关键在于逻辑学派。计算主义的发展与建筑结构主义思想的融合，导致了基于形式概念的类型学设计方法。自然语言作为符号系统的认知是在符号学中建立的，符号学是指对符号过程（符号学）的研究。任何形式的活动、行为或任何涉及符号的过程，包括意义的产生。查尔斯·桑德斯·皮尔斯的模型强调了表征与对象以及使用符号作为传输系统的解释者之间的关系。结构主义根植于三个主要领域：语言学、人类学和文学分析，旨在通过通用符号系统传递建筑思想。语言和语义的转变在 20 世纪 60 年代和 70 年代的建筑中得以实现，标志着从结构主义、理性主义到计算主义的道路。规则和形式（例如模型和方法）以不同的规模出现在建筑中。结构主义处理的是建筑规模，而 La Tendenza 则对更大的规模感兴趣，研究城市。如今，通过计算主义，它可以转变为更大的行星规模。
渐进采购策略2020-27
至关重要的是，安理会的直接支出和供应商对伊斯灵顿人民，尤其是最弱势群体具有最大的积极影响。我们希望确保在伊斯灵顿内花费尽可能多的时间，并通过创造就业，技能培训和其他机会来支持伊斯灵顿人的决定。我们还希望支持并启用伊斯灵顿企业，尤其是小型企业，成功地招标了理事会合同。这是我们的渐进采购所指。
统治和独立性的渐进算法
我们考虑了一种我们称为渐进探索的通用算法范式，该范围可用于开发简单且有效的参数化图形算法。我们确定了两个模型理论特性，这些特性导致了有效的进行性算法，即Helly属性的变体和稳定性。我们通过在多种限制的图形类中给出距离r主导的集合问题（由解决方案大小参数）的线性时间固定参数算法（例如无处浓密的类别，地图图形和（对于r = 1）biclique biclique biblique-from-flogh Graphs中的线性固定参数算法（由解决方案大小参数）。同样，对于距离独立集问题，该技术可用于在任何无处浓密的类别上给出线性固定参数算法。尽管该方法简单，但在某些情况下，我们的结果扩展了已知问题的障碍性界限，并改善了最著名的运行时间。
论结果主义与公平
最近关于机器学习公平性的研究主要强调如何定义、量化和鼓励“公平”结果。然而，人们较少关注这些努力背后的道德基础。在应该考虑的道德观点中，结果主义是其中之一，其立场大致认为结果才是最重要的。虽然结果主义并非没有困难，虽然它不一定提供一种可行的选择行动的方式（因为不确定性、主观性和聚合性的综合问题），但它仍然为批判现有的机器学习公平性文献提供了强有力的基础。此外，它还突出了一些相关的权衡，包括谁来计算的问题、使用政策的利弊以及遥远未来的相对价值。在本文中，我们对机器学习中公平性的常见定义进行了结果主义批判，并从机器学习的角度对结果主义进行了批判。最后，我们更广泛地讨论了学习和随机化问题，这对于自动决策系统的伦理具有重要的意义。
