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缅因州海鲜业的经济影响
• 2019 年，海鲜行业为缅因州经济贡献了超过 32 亿美元的总经济产出。海鲜零售（6.92 亿美元）、龙虾捕捞（5.11 亿美元）和海鲜加工（3.43 亿美元）是总经济产出贡献最大的行业。 • 该行业在 2019 年在全州范围内支持了超过 33,300 个就业岗位，其中 23,846 个直接受雇于该行业，另外 7,300 个就业岗位由其他间接和诱导乘数效应支持。捕捞（包括龙虾、非龙虾物种和水产养殖）是海鲜行业最大的就业部分，支持了超过 12,700 个就业岗位，其次是零售海鲜店，包括餐馆（8,550 个）。 • 这里估计的海鲜行业的直接和乘数效应就业岗位总数使海鲜行业成为缅因州经济中最大的自然资源型行业。 • 就业支持了 13 亿美元的总劳动收入，其中 9.67 亿美元来自价值链行业的直接就业，另外 3.36 亿美元来自其他间接和诱导乘数效应。对劳动收入的贡献主要来自龙虾捕捞（3.93 亿美元）、零售（2.85 亿美元）和所有其他非龙虾物种捕捞（1.55 亿美元）。 • 2019 年，海鲜行业支持了约 4.49 亿美元的税收收入，包括地方、州和联邦税收。该行业支持了近 9100 万美元的地方税收收入和 1.1 亿美元的州税收收入。还支持了总计 2.48 亿美元的联邦税收收入。 • 从地区来看，2019 年，唐东地区的海鲜业占所有直接就业岗位的 45%（占总影响就业岗位的 47.4%），并支持了 3.9 亿美元的劳动收入（16%）。唐东地区的海鲜业虽然人口不到缅因州的五分之一，但其支持的工作岗位略多于缅因州南部。唐东海鲜业的工作岗位集中在捕捞子行业——该地区占 2019 年全州海鲜业所有捕捞工作的 65%。这些估计可能比较保守，因为大量捕捞活动没有附加地理识别信息——占近 3,700 个工作岗位。 • 2019 年，海鲜业在中海岸地区支持了 10,000 多个工作岗位和超过 2.6 亿美元的劳动收入。海鲜业对经济的影响主要集中在该地区的龙虾捕捞和零售，水产养殖业是该地区就业和收入来源中规模较小但不断增长的来源。
政策备忘录 3--人工智能-1.pdf
社会和经济效益 执行摘要 人工智能正在改变交通运输行业，人工智能已经广泛应用于各种交通运输应用，从协助无人驾驶汽车到改善交通信号灯和标志。除了让我们的生活更简单之外，人工智能还有潜力提高所有交通方式的安全性、能力和效率。根据美国联邦公路管理局 (2021) 的数据，2021 年 12 月，佛罗里达州的汽车数量略多于 1800 万辆，随着人口的增加，这一数字预计还会上升。如果我们不采取行动，我们的基础设施可能无法满足需求。扩大我们城市在人工智能支持下的公共交通车队将有助于减少交通拥堵，同时也是新工作岗位的来源。这可能是短期内的明智解决方案。 背景分析 1955 年，退休的斯坦福大学教授约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 发明了“人工智能”的概念，他将其描述为“创造智能机器的科学和工程”（Manning，2020 年）。从一开始，人工智能就瞄准电信、物流和城市基础设施行业，通过开发自动驾驶汽车（无人驾驶）、分析数据网络和操作系统来改善交通服务。人工智能还被用于预测消费者行为、定位问题、减少污染和评估人类模式（Niestadt、Debyser、Scordamaglia 和 Pape，2019 年）。最近，人工智能已通过面部识别软件用于打击犯罪（Galston，2018 年）。最近，迈阿密刚刚被评为美国最新的 IT 中心（BrainStation，2021 年），多个创新项目正在开发中，将社区重塑为高科技区。大数据技术有效地将人们与城市基础设施联系起来，分析气候变化，并通过为驾驶员提供更短的出行时间选择来改善公共交通。Connected Bikes 是迈阿密戴德县刚刚实施的一项计划，源自西门子 Yunex Traffic 垂直行业与移动应用程序的合作。它在城市周围的交通信号灯处优先考虑骑自行车的人（BrainStation，2021 年）。迈阿密戴德县还在 2020 年与西门子交通公司签订了一份价值 1.5 亿美元的合同，以使用智能系统对 2,900 个道路交叉口和交通路线进行现代化改造，该系统利用来自城市各个来源的数据不断更新交通信号灯处的交通流量。其目标是缓解交通拥堵并改善城市交通流量（Tomas，2020 年）。虽然人工智能改善了道路交通，但也带来了重大障碍。尽管人工智能通过电动汽车 (EV) 减少了燃料使用，但随着越来越多的人选择开车而不是使用公共交通，降低交通成本可能会增加交通量。还存在与不可预见的后果有关的挑战，比如网络攻击。例如，人工智能自动驾驶汽车需要访问私人或受限制的数据。车辆、乘客的安全运行，
了解二进制二进制解码
ghosh – Verbauwhede论文涉及Cryptosys-Tem [47，算法3]的恒定时间硬件实现，以及对基于代码的加密术的Overbeck-Sendrier调查[69，第139-140页]。所有这些来源（以及更多）都描述了Patterson [72，V节]引入的算法，以纠正由无方面的多项式定义的二进制GOPPA代码的T错误。McEliece的纸介绍了Mceliece Cryptosystem [63]也指出了Patterson的算法。但是，帕特森的算法不是最简单的快速二进制二进制解码器。这里的一个问题是，简单性与纠正的错误数量之间存在折衷（这反过来影响了所需的mceliece密钥大小），如以下变体所示：帕特森的论文包含了更简单的算法以纠正⌊t/ 2⌋错误；从苏丹[84]开始，然后是Guruswami – Sudan [50]，更复杂的“列表解码”算法，校正略多于T错误。，但让我们专注于快速算法，以纠正传统上使用McEliece Cryptosystem中使用的T错误。主要问题是，在这些算法中，Patterson的算法并不是最简单的。GOPPA已经在GOPPA代码的第一篇论文中指出了[48，第4节]，二进制GOPPA代码由平方英尺定义的多项式G也由G 2定义。校正由G 2定义的代码中T错误的问题立即减少到用T错误（即Reed – Solomon解码）的多项式插值问题。生成的二进制二进制解码器比Patterson的解码器更简单。简单性的好处超出了主题的一般可访问性：简单算法的软件倾向于更易于优化，更容易防止定时攻击，并且更易于测试。在伯恩斯坦– Chou-Schwabe [16]，Chou [34]和Chen – Chou [32]的最先进的McEliece软件中使用了相同的简单结构并不是一个巧合。该软件消除了与数据有关的时机，同时包括子例程中的许多加速度。避免帕特森的算法也可能有助于正式验证软件正确性，这是当今量词后加密术的主要挑战。也许有一天为Patterson的算法软件赶上了这些其他功能，也许它会带来进一步的加速，或者可能不会。Patterson的算法用于某些计算，使用度t而不是度量2 t，但还包括额外的计算，例如反转模量G；文献尚未明确速度是否大于放缓。，即使帕特森的算法最终更快，肯定会有一些应用程序更重要。只有Patterson的算法才想到Knuth的名言[55，第268页]，即“过早优化是所有邪恶的根源”。对于熟悉编码理论的受众来说，“ G 2的GOPPA代码与G 2的GOPPA代码相同；对于更广泛的受众来说，可以通过说“以下关于编码理论的课程”来减少上一句话。，但对于观众来说，将重点放在这种解码器上的小道路上是更有效的，而且文学中似乎没有任何如此的小型言语。总而言之，本文是对由无方面的多项式定义的二进制GOPPA代码的简单t eRROR解码器的一般性介绍，并通过证明了t -reed reed – solomon解码器的证明。