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绩效为净收费，总收入进行了重新投资。来源：在31/01/25。©2025 Morningstar，Inc。保留所有权利。本文所包含的信息：（1）是晨星和/或其内容提供商的专有； （2）不得复制或分发； （3）不保证准确，完整或及时。Morningstar及其内容提供商均不负责任何使用此信息造成的损失或损失。过去的绩效无法预测未来的回报。绩效/绩效目标相关数据仅在与股票类成立日期和年度目标时间段有关的情况下显示。投资的价值及其收入可能会下降和上升，您可能无法恢复最初投资的金额。目标回报的来源（适用） - Janus Henderson投资者。基金费用将影响您的投资价值。特别是，适用于每个基金的持续费用将稀释投资绩效，尤其是随着时间的流逝。有关收费的进一步说明，请访问我们的基金费用页面，网址为www.janushenderson.com。请注意，投资组合证券货币，股票货币货币以及以货币以外的货币付款或代表的成本之间的任何差异都会使您面临货币风险。成本和回报可能会因货币和汇率波动而增加或减少。在达到基金的超越目标之前，可能会收取绩效费。绩效费用分别收取，作为奖励投资经理的上级收益或胜过指定目标的一种方式。在NAV胜过相关的障碍NAV（持有高水位）的情况下，应计入性能费。有关绩效费计算方法的进一步说明，请参阅www.janushenderson.com可用的相关招股说明书。
建模思维：计算机可以模仿人类智能吗？
计算机比你聪明吗？还是你比计算机聪明？这取决于你如何定义“聪明”。近年来，我们开发出的计算机在许多任务上的能力远远超过我们自己。例如，计算机每秒可以执行数千次计算，这意味着它们能比人类更快、更准确地解决一些数学问题。计算机还在国际象棋和围棋比赛中击败了人类世界冠军。但这是否意味着它们比我们聪明？虽然计算机在许多领域都能胜过人类，包括算术、物体识别和某些语言处理方面，但目前还没有任何机器能在所有这些领域与人类的表现相媲美。我们在利用智能适应广泛任务的能力方面仍然是独一无二的。
2024 年 12 月 11 日 AI 指数 IOR 10/8832/2024
中东民主中心 (MEDC) 反独裁主义高级主任 Abdullah Alaoudh 表示：“将 2034 年世界杯主办权授予世界上最严重的侵犯人权国家之一沙特阿拉伯，这是一个令人震惊的迹象，表明金钱和石油胜过原则和价值观。劳工在遭受可怕的侵犯人权行为的同时死亡，却无法在沙特阿拉伯寻求正义——所有这些都是为了建造体育场馆，让 MBS 粉饰其糟糕的人权记录。更重要的是，就在距离这些体育赛事举办地几英里的地方，沙特当局正在拘留和折磨我们许多敢于和平行使基本权利的亲人。”
人才与文化计划 - 2022-2025
作家兼管理顾问彼得·德鲁克经常说：“文化把战略当早餐吃掉”。我个人并不确定哪一方胜过另一方。相反，我认为将组织文化与战略相结合才是关键。以健康、充满活力、包容和富有同情心的文化为关键部分的战略比忽视文化、希望战略效仿的战略更有可能成功。在一个拥有 14,000 多名员工的组织中，这一点非常重要。如果我们的战略目标是登顶，那么我们的战略就是我们走的路，我们的文化就是登顶的渴望、我们可以做到的信念、我们在旅途中互相支持的能力，这些最终决定了我们是否成功。
学习颜色恒定：30年后
摘要第一篇论文调查了使用机器学习来学习场景图像与场景颜色之间的关系，Funt等人发表了。在1996年。具体来说，他们研究了神经网络是否可以学习这种关系。在过去的30年中，我们见证了机器学习方面的一系列出色的进步，尤其是基于人工神经网络的深度学习方法。在本文中，我们想通过Funt等人更新该方法。包括最新的技术来培训深层神经网络。标准数据集的实验结果表明，更新版本如何将照明估计中的角误差提高几乎51％，而其原始配方，甚至胜过最近的照明估计方法。
基于ML的密码分析本质上有限吗？通过基于梯度的方法
鉴于机器学习的最新进展（ML），密码学界已经开始探索ML方法对新的密码分析方法设计的适用性。虽然当前的经验结果表现出了希望，但这种方法在多大程度上胜过classical classical cryptantrytic方法的程度仍然不清楚。在这项工作中，我们启动探索基于ML的密码分析技术的理论，尤其是为了了解与传统方法相比，它们是否从根本上限制了新的结果。虽然大多数经典的密码分析至关重要地依赖于处理单个样本（例如，明文 - 含量对），但迄今为止，现代的ML方法仅通过基于梯度的计算与样品相互作用，这些计算平均损失函数在所有样品上。因此，可以想象的是，这种基于梯度的方法本质上比经典方法弱。我们引入了一个统一的框架，用于捕获具有直接访问单个样本和“基于梯度的”的“基于样本”的对手，这些框架仅限于发出基于梯度的查询，这些查询通过损失函数在所有给定的样本上平均。在我们的框架内，我们建立了一个一般的可行性结果，表明任何基于样本的对手都可以通过看似基于潜在的基于梯度的对手进行模拟。此外，就基于梯度的模拟器的运行时间而言，模拟表现出几乎最佳的开销。最后，我们扩展并完善了模拟技术，以构建一个完全可行的基于梯度的模拟器（对于避免可行的可行的隐秘任务的不良开销至关重要），然后将其用于构建基于梯度的模拟器，该模拟器可以执行特定和非常有用的梯度方法。共同审议，尽管ML方法在多大程度上胜过经典的隐式分析方法仍然不清楚，但我们的结果表明，这种基于梯度的方法并非本质上受到其看似限制对所提供样品的访问的限制。
国际秩序变化中的大国竞争
现在看来，在可预见的未来，美国的国家安全政策将以竞争为导向——竞争通常伴随着战略或大国等修饰语——至少有两个主要竞争对手，中国和俄罗斯。1 2017 年《国家安全战略》和 2018 年《国防战略》的公开摘要都是围绕这一主题制定的。2 2021 年 3 月拜登政府的《临时国家安全指南》并没有围绕竞争来构建整个计划，但确实得出结论，拟议的国家安全议程将“使我们在与中国或任何其他国家的战略竞争中获胜。长期来看，美国在竞争中胜过更自信和更专制的中国的最有效方法是投资于我们的人民、我们的经济和我们的民主。”3