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World File Search System直觉
气候直觉简介
J.P. Morgan致力于使我们的产品和服务访问以满足所有客户的金融服务需求。请指导任何可访问性问题，以追逐可访问性服务，电话1-855-644-4561。流动性管理策略（“策略”或“投资组合”）是由J.P. Morgan Private Investments，Inc。（“ JPMPI”）管理的一项酌处策略，该策略通过J.P. Morgan Secureities LLC（JPMS for JPMS for JPMS提供了单独管理的包装收费帐户计划）提供了该策略。JPMS是在美国证券交易委员会（“ SEC”）注册的经纪交易商和投资顾问，是金融行业监管局（“ FINRA”）和证券投资者保护公司（“ SIPC”）的成员。JPMPI是在SEC注册的投资顾问。JPM和JPMPI是JPMorgan Chase＆Co。的分支机构和子公司。本报告中的参考文献给“ J.P. Morgan”，是摩根大通（J.P. Morgan）的，其子公司，其子公司和全球分支机构。绩效结果反映了通过JPMS的Wrap Fee咨询计划（“计划”）投资于该策略的所有酌处帐户的回报。净绩效反映了最高适用咨询计划客户费用为0.40％的结果净值（请参阅下面的复合净回报的定义）。特定客户的费用可能小于反映的费用。战略描述：该战略旨在通过主要投资于高质量，短期，固定收益资金以及现金和流动性基金来保留资本的同时提供收入。
现实是集体直觉
穿过车站（这是获得出租车执照的必要条件）导致每个成功学员的海马体后部灰质增加，海马体是大脑中控制空间认知和记忆的部分。这并不是因为有抱负的出租车司机已经有更大的海马体（马奎尔同时跟踪了学员和退休的出租车司机，并绘制了前者增加而后者减少的图表），也不是因为他们必须驾驶复杂的驾驶路线（有固定路线的公交车司机没有表现出同样的效果）。马奎尔还观察了未通过课程的学员，发现他们并没有表现出成功同事所特有的海马体变化。这种改变大脑的专业知识似乎是有代价的；成功的出租车司机在其他空间记忆测试中表现得更差。然而，退休的出租车司机虽然显示海马体灰质体积恢复到“正常”（并且他们之前在伦敦特定的导航技能有所下降），但在普通空间记忆方面表现出提高的表现水平。因此，这组研究表明大脑可塑性有起有落，在获得、使用和丧失某项技能的过程中，大脑资源的分配会发生变化。
全球技术报告 - 卫生保健 - 直觉。 ...
但是，数字化转型的整体速度和规模正在引起医疗组织正在努力应对的挑战。在了解减慢数字转型的前三个因素：网络安全或隐私问题，转型疲劳和未成熟的数据管理策略时，很少有人会感到惊讶。列表进一步的因素包括这样一个事实，即该行业中的许多技术领导者担心他们会在哪里找到追求其转型目标的资源。大约四分之三（73％）表示，容量限制正在削弱他们对高级技术的投资的信心。这比研究中所有部门的平均水平高9个百分点。根据毕马威（KPMG International）的全球医疗保健部门技术领导者Anwer Khan的说法，美国毕马威（KPMG）的健康，政府客户和运营实践的顾问合作伙伴，许多组织在确保关键技能方面面临着挑战。汗指出，数据科学和数据工程技术的应用带来了困难，因为许多卫生系统尚未发展出创建和测试有效AI算法所需的成熟度和经验。此外，IT架构师和应用程序开发人员熟练于系统接口和配置自定义功能，并且需要持续的专业教育和特定于应用程序的培训。来源：毕马威全球技术报告2024
RAMS-RATMI 方法的直觉模糊扩展......
对具有优异机械性能的材料的需求不断增长，推动了多种高强度耐热合金的工程设计。为了克服传统加工方法的缺点，电火花加工 (EDM) 被证明是一种切割此类材料的更可行方法。然而，其不同输入参数的不当设置可能会严重影响加工部件的表面完整性并导致刀具过度磨损。多准则决策 (MCDM) 方法已成为一种有效的数学工具，能够处理多个输入因素及其与众多相互冲突的响应的相互作用，以找出理想的 EDM 工艺参数值。在本文中，提出了两种最近推出的 MCDM 方法，即按中位数相似度排序替代方案 (RAMS) 和按迹到中位数指数排序替代方案 (RATMI)，并结合直觉模糊集 (IFS) 以考虑到不同利益相关者意见中固有的不确定性，以在单一框架中优化两个 EDM 工艺。对于第一个 EDM 工艺，不同输入因素的理想组合是放电电流 = 3A、脉冲开启时间 = 10 µs、脉冲关闭时间 = 5 µs 和铜作为工具材料。另一方面，对于第二个工艺，EDM 参数的两个组合之间存在联系，即峰值电流 = 10 A、脉冲开启时间 = 500 µs 和间隙电压 = 45 V；峰值电流 = 10 A、脉冲开启时间 = 1000 µs 和间隙电压 = 50 V。此外，还对这两个工艺进行了与其他知名 MCDM 工具的比较分析和通过改变响应重要性进行的敏感性分析研究，以验证使用所提出的 IF-RAMS 和 IF-RATMI 方法获得的等级的可靠性和一致性。
超人类的直觉和算法条件......
摘要 在图灵的“通用机器”之后，本文将直觉作为一个生成性概念和镜头来展现战后跨大西洋文化中人机关系的有效谱系。作为一种超越理性分析的感知、认识、预测和驾驭世界的方式，直觉对于适应我们当代的“算法条件”至关重要，在这种条件下，机器学习技术正在积极地重新分配人类和机器之间的认知，改变（非）人类经验的性质，并重新表达文化价值和欲望的问题。本文关注三个关键的历史时刻，使我们能够回顾性地瞥见英国和北美对我们与“新”技术不断变化的关系的兴趣和紧迫感的新兴凝聚—— 1） 20 世纪 50 年代：人工智能和控制论的诞生； 2）20 世纪 80 年代：个人电脑和软件文化的兴起；3）2010 年代：算法生活的开始。在每个时期，直觉的特定方面都表现出重要的作用，激发了我们与计算技术的情感和文化纠葛。虽然直觉在特定的历史关头获得了有效的牵引力，既是“人类”的本质定义，也是非人类的本质定义，但我认为，解决当前机器学习架构所引发的感官、社会政治、文化和伦理问题，需要适应内在的人机算法纠葛以及它们所居住和不断重塑的技术社会生态。
物理学和直觉数学中的不确定性
大多数物理学理论都是确定性的，但显着的量子力学例外，然而，量子力学受到所谓测量问题的困扰。这种状态很可能是由于标准数学无法“谈论”不确定性，它无法为我们展示一个世界观，随着时间的流逝，创建新信息。在这种情况下，科学的决定论只会是由于永恒的数学语言科学家使用的幻想。为了调查这种可能性，有必要开发一种替代的数学语言，该语言既足够强大，以允许科学家计算预测并与不确定性和时间的流逝兼容。我们认为直觉数学提供了这样一种语言，并以简单的术语进行了说明。
物理学中的不确定性和直觉数学
摘要 大多数物理理论都是确定性的，但量子力学是个例外，但它受到所谓的测量问题的困扰。这种情况很可能是由于标准数学无法“表达”不确定性，无法向我们呈现一种随着时间的推移而产生新信息的世界观。在这种情况下，科学决定论只是一种假象，因为科学家使用的数学语言是永恒的。为了研究这种可能性，有必要开发一种替代的数学语言，这种语言既足够强大，可以让科学家计算预测，又能与不确定性和时间的流逝兼容。我们认为直觉数学提供了这样一种语言，并用简单的术语对其进行了说明。
QCM 是新的 AI - 人工智能直觉
QCM 是人工智能领域的一种新范式。机器学习 (ML) 需要大量示例才能学会识别模式。虽然这在识别面部或笔迹时效果很好，但在昂贵而复杂的军事硬件方面却不切实际。事实是，没有足够的异常可供学习。这样的异常可能非常昂贵，而且没有人能提供足够多的案例供学习。此外，可能的异常数量非常庞大，不可能定义并学会识别所有异常。
eSG首次直觉 - 意图陈述
“我们在第一直觉（FI）中非常幸运，可以为成千上万的年轻人（以及一些培训）增强职业机会。这本身对我们的客户和团队成员具有社会价值，但是我们总是可以做更多的事情来改善我们对社区，社会和环境的影响。最近对外部ESG审查进行了委托，我们对我们需要建立的优势更清楚，也需要改进的领域。我很高兴看到FI如何在这方面继续发展，以及我们如何确保客户，供应商，学生和团队成员在这一旅程中都为我们提供帮助。”