XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System缓解方法
中立的多新闻摘要可减轻框架偏差
媒体新闻框架偏见会加剧政治两极分化，破坏公民社会。因此，对自动缓解方法的需求日益增长。我们提出了一项新任务，即从具有不同政治倾向的多篇新闻文章中生成中立摘要，以促进平衡和无偏见的新闻阅读。在本文中，我们首先收集一个新的数据集，通过案例研究阐明关于框架偏见的见解，并为该任务提出一个新的有效指标和模型（N EU S-T ITLE）。根据我们发现标题为框架偏见提供了良好的信号，我们提出了 N EU S-T ITLE，它可以学习从标题到文章按层次顺序中和新闻内容。我们的分层多任务学习是通过使用标识符标记（“TI-TLE=>”、“ARTICLE=>”）按顺序格式化我们的分层数据对（标题、文章），并使用标准负对数似然目标微调自回归解码器来实现的。然后，我们分析并指出剩余的挑战和未来方向。最有趣的观察之一是神经 NLG 模型不仅可以产生事实上不准确或无法验证的内容，还可以产生政治偏见的内容。
推进系统故障和机组人员反应不当 (PSM + ICR) 项目报告
本文档报告了一项研究的结果，该研究旨在评估事故和事件的原因和促成因素，在事故和事件中，单个良性推进系统发生故障，而飞行员没有适当处理该情况。这项研究是为了回应联邦航空管理局 (FAA) 1996 年 3 月 6 日的一封信而进行的，该信要求航空工业协会 (AIA) 使用 AIA 以前的活动和最近事故的数据作为制定发动机故障指示系统指南的基础。AIA 于 1996 年 6 月 19 日回复 FAA 的一封信，提议开展所要求的活动。AIA 提议，活动的初始重点将是收集与历史事故和事件相关的所有相关事实和数据、各种缓解方法的经验、固定基座和运动基模拟器的能力和程序，以及其他适用于彻底研究发动机故障和不当机组人员反应的相关信息。数据收集过程完成后，后续阶段将分析和综合这些数据，以准备建议的纠正措施。AIA 写道，AIA 认为，各方最好不要过早地专注于“解决方案”。完成这项工作后，将采取决策关口，然后决定如何进入其他阶段，这些阶段可能会建议多种路径并增加
推进系统故障及不当机组人员响应 (PSM + ICR) 项目报告
本文档报告了一项研究的结果，该研究旨在评估事故和事件的原因和促成因素，在事故和事件中，单个良性推进系统发生故障，而飞行员没有适当处理该情况。这项研究是为了回应联邦航空管理局 (FAA) 1996 年 3 月 6 日的一封信而进行的，该信要求航空工业协会 (AIA) 使用 AIA 以前的活动和最近事故的数据作为制定发动机故障指示系统指南的基础。AIA 于 1996 年 6 月 19 日回复 FAA 的一封信，提议开展所要求的活动。AIA 提议，活动的初始重点将是收集与历史事故和事件相关的所有相关事实和数据、各种缓解方法的经验、固定基座和运动基模拟器的能力和程序，以及其他适用于彻底研究发动机故障和不当机组人员反应的相关信息。数据收集过程完成后，后续阶段将分析和综合这些数据，以准备建议的纠正措施。AIA 写道，AIA 认为，各方最好不要过早地专注于“解决方案”。完成这项工作后，将采取决策关口，然后决定如何进入其他阶段，这些阶段可能会建议多种路径并增加
第一份 AI RMF 评论草案 - 埃森哲
埃森哲认为，NIST 在制定 AI RMF 时总体上走在了正确的轨道上，并概述了未来草案中需要澄清、修正或补充的几个领域。我们同意 NIST 制定和维护“可操作指南”的既定目标，并同意“培养关于如何理解和管理 AI 系统的 AI 风险的信任和沟通将为创新创造机会并充分发挥该技术的潜力。”我们支持 NIST 的风险缓解方法，即为 AI 制定自愿的基于风险的共识标准和指南，以考虑后果的不同程度和性质。我们还赞扬 NIST 对利益相关者意见和包容的深思熟虑的方法，以及它对 AI 可以“造福社会和经济的几乎所有方面”的理解。埃森哲认识到，这份初稿是 NIST 制定 AI RMF 的审议和包容过程中相对较早的一步。为了确保 NIST 走在正确的轨道上，我们概述了几个可以从未来草案和即将发布的配套实践指南中的澄清、修正或补充中受益的领域。除了对 NIST 提出的九个具体问题的回答外，我们还概述了几项高级建议，我们认为这些建议对于创建可操作、可互操作且被广泛采用的 AI RMF 至关重要，它可以保护社区并促进创新：
![arXiv:2405.07592v4 [quant-ph] 2024 年 7 月 19 日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\d4655fd5f3f04fdd9e47ca0b0b728f7836f4a618.webp)
arXiv:2405.07592v4 [quant-ph] 2024 年 7 月 19 日
对抗噪声对于 NISQ 设备展示实际量子应用至关重要。在这项工作中，我们基于密度矩阵的矢量化给出了一种新的量子误差缓解范式。与试图从嘈杂的量子态中提取无噪声信息的现有量子误差缓解方法的思路不同，我们的提议直接改变了信息编码的方式，将嘈杂量子态的密度矩阵映射到无噪声的纯态，这是通过一种新颖的、NISQ 友好的测量协议和经典的后处理程序实现的。我们的协议不需要了解噪声模型，不需要调整噪声强度的能力，也不需要复杂受控单元的辅助量子位。在我们的编码下，NISQ 设备始终准备纯量子态，这是变分量子算法在许多任务中具有良好性能所高度期望的资源。我们展示了如何将该协议很好地融入变分量子算法中。我们给出了几个适合我们提议的具体假设构造，并对采样复杂性、可表达性和可训练性进行了理论分析。我们还讨论了该协议如何受到大噪声的影响以及如何将其与其他量子误差缓解协议很好地结合起来。各种数值实验证明了我们提出的协议的有效性。
使用 NISQ 量子计算机对 (1 + 1) 场论进行实时 Trotter 演化的索引改进
摘要。当今的量子计算机提供了对高能物理激发的量子场论散射过程进行实时计算的可能性。为了遵循已建立的在欧几里得时间计算静态属性的成功路线图，开发新的算法来处理当前嘈杂的中尺度量子 (NISQ) 设备的局限性并建立使用不同设备取得的进展的定量指标至关重要。在本文中，我们报告了这些方向的最新进展。我们表明，Trotter 误差的非线性方面使我们能够采取比低阶分析建议的更大的步骤。这对于使用当今的 NISQ 技术达到物理相关的时间尺度至关重要。我们建议使用一个指数来平均准确计算的 Trotter 站点占用演化与 NISQ 机器上的实际测量值之间的差异的绝对值 (G 指数) 作为衡量标准，以比较从不同硬件平台获得的结果。我们使用具有四个站点的一维空间横向 Ising 模型，将此度量应用于多个硬件平台。我们研究了包括读出缓解和 Richardson 外推在内的结果，并表明基于对 Trotter 步长修改的分析，缓解测量非常有效。我们讨论了 Trotter 步长程序中的这一进步如何改善量子计算物理散射结果，以及如何将这一技术进步应用于其他机器和噪声缓解方法。
标准化 AI 公平性评估的七层模型
问题陈述：人工智能公平性规则和基准的标准化具有挑战性，因为人工智能公平性和其他道德要求取决于多种因素，例如背景、用例、人工智能系统的类型等。在本文中，我们阐述了人工智能系统在其生命周期的每个阶段（从开始到使用）都容易产生偏见，并且所有阶段都需要给予应有的关注以减轻人工智能偏见。我们需要一种标准化的方法来处理每个阶段的人工智能公平性。差距分析：虽然人工智能公平性是一个热门的研究课题，但普遍缺乏人工智能公平性的整体策略。大多数研究人员只关注人工智能模型构建的几个方面。同行评审显示过度关注数据集中的偏见、公平性指标和算法偏见。在此过程中，影响人工智能公平性的其他方面被忽略了。提出的解决方案：我们提出了一种新颖的七层模型形式的综合方法，该模型受到开放系统互连 (OSI) 模型的启发，旨在标准化 AI 公平性处理。尽管各个方面存在差异，但大多数 AI 系统都有类似的模型构建阶段。提出的模型将 AI 系统生命周期分为七个抽象层，每个抽象层对应一个明确定义的 AI 模型构建或使用阶段。我们还为每一层提供了检查表，并讨论了每一层中潜在的偏见来源及其缓解方法。这项工作将促进 AI 公平规则和基准测试参数的分层标准化。
信息包 Clever Buoy™ 海洋监测系统
1 Clever Buoy™ 系统概述 Clever Buoy™ 是由澳大利亚公司 Smart Marine Systems Ltd（SMS，正式名称为 Shark Mitigation Systems）开发的自主海洋监测系统。该系统是一个海洋监测平台，专门使用最先进的声纳和识别软件系统探测鲨鱼，将关键信息传递给负责海滩安全的当局。该监测系统旨在部署在冲浪区之外，并利用安装在海底的多波束声纳换能器以及新开发的检测软件来扫描海洋生物。该系统在部署位置创建一个“虚拟网”，一旦在该区域检测到物体，软件就会询问目标的游泳模式，以确定物体的类型和潜在物种。如果确定目标表现出鲨鱼运动模式，信息会在几秒钟内传输给救生员，通过实时移动应用程序通知他们目标和位置，并提供自动通知和警告信息。Clever Buoy™ 是一种市场上独一无二的可行的商业化鲨鱼缓解方法，采用适合保护高强度冲浪区的非侵入式技术解决方案。该系统还可用于环境监测、商业潜水和私人度假村。当前 Clever Buoy™ 平台的稳定性和稳健性已得到验证，可在公海条件下全天候、全年 365 天持续运行，自主监测海洋生物并提醒任何可能造成危险的大型动物的存在。
信息包 Clever Buoy™ 海洋监测系统
1 Clever Buoy™ 系统概述 Clever Buoy™ 是一种自主海洋监测系统，由澳大利亚公司 Smart Marine Systems Ltd（SMS，前身为 Shark Mitigation Systems）开发。该系统是一个海洋监测平台，专门使用最先进的声纳和识别软件系统探测鲨鱼，以将关键信息传递给负责海滩安全的当局。该监测系统设计用于部署在冲浪区之外，并利用安装在海底的多波束声纳换能器和新开发的检测软件来扫描海洋生物。该系统在部署位置创建一个“虚拟网”，一旦在该区域检测到物体，软件就会询问目标的游动模式以确定物体的类型和潜在物种。如果确定目标表现出鲨鱼的运动模式，则会在几秒钟内将信息传输给救生员，通过实时移动应用程序将目标和位置通知他们，并提供自动通知和警告信息。 Clever Buoy™ 是市场上独一无二的可行商业化鲨鱼缓解方法，采用适合保护高强度冲浪区的非侵入式技术解决方案。该系统还可用于环境监测、商业潜水和私人度假村。目前的 Clever Buoy™ 平台的稳定性和坚固性已得到验证，可在公海条件下全天候、全年 365 天持续运行，自动监测海洋生物并提醒任何可能造成危险的大型动物的存在。
探索巴基斯坦海鲜贸易中的风险和策略...
全球文献强调了海鲜贸易中的风险，并提出了缓解方法，但是由于实施无效的政策实施，在发展中国家，尤其是巴基斯坦，这些问题经常被忽视。这强调了迫切需要对巴基斯坦的海鲜贸易进行彻底调查，以应对其多方面的风险并恢复这一农业部门。这项研究是在巴基斯坦的海鲜贸易中探索这些未知风险的首次，这可以帮助实现联合国可持续发展目标（SDG），尤其是SDG 14（Life nufferwater）和SDG 2（零饥饿）。主要数据是从2023年7月13日至2023年12月27日的626位受访者使用雪球采样和结构化问卷收集的。该研究使用了多准则的决策分析，包括模糊分析层次结构过程（AHP）和重要性绩效分析（IPA）和多元分析，包括对矩结构（AMOS）的分析（AMOS）来分析数据。发现“环境风险”是最重要的，其次是“基础设施和物流风险”。最大的识别管理重点的子风险包括过度融化。控制过度融化对于确保海洋保护和恢复海鲜贸易至关重要。几种次风险，例如海鲜价格，营销策略，消费者的偏好和口味，至关重要，但在法规中从未解决。此外，风险感知介导了风险管理与风险绩效之间的关系。调查受访者报告了低风险的看法和管理不足的措施。此外，本研究还阐述了有关进一步研究的影响，缺点和领域。