XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System裁判员
在此版本中，主要修改包括：1。使用两种算法，多层感知器（MLP）和随机森林（RF）。不同的组合
创建训练数据集时，有必要执行数据的时空匹配。确保两种仪器的匹配数据的时间范围在15分钟内，并且距离范围在1.5公里以内。此外，在Agri像素中，应覆盖至少两个Cloudsat和Calipso像素。匹配后，CloudSat和Calipso检测到的云分数可以更好地表示农业像素内的实际云分数。但是，匹配的数据集中的错误是不可避免的。Agri扫描方法从左到右和上下运行。全磁盘的每个完整扫描需要15分钟，并生成一个数据集。不可能确定完整磁盘中特定点的确切力矩。这将匹配数据集的时间范围限制在15分钟内。但是，在风速较高的区域，云可以在该15分钟的窗口内移动很大的距离。因此，无法避免由时序问题引起的错误。第187-199行裁判员2评论：鉴于这些结果，我认为读者需要确信您选择了合理的
算法游戏理论博士。 Marcin Witkowski，...
•基于嫉妒的[1.6] - 基于嫉妒的游戏（基于嫉妒的游戏）在游戏算法理论中是指参与者不仅对自己的成果或利润感兴趣的情况，而且还将他们对其他玩家的立场进行比较。在此类游戏的背景下，与平等，社会正义和令人满意的满足感有关的问题至关重要。•图表中的分配[4] - 图中的分配游戏（图中的分配游戏）是算法游戏理论领域的一个概念，该概念着重于图形结构上的资源分配。在这些游戏中，图表的顶部代表了各种玩家，边缘确定了哪些玩家相关。玩家争夺位于图形边缘的资源。•Stackelberg [5] - 算法游戏理论中的Stackelberg方法是玩家之间战略互动的概念之一，其中一个名为“领导者”的玩家在另一个玩家面前做出决定，称为观察者。5对裁判员项目成员的要求不需要知道算法游戏理论的早期知识，算法和离散数学的基础知识。
曲棍球运动视频中的对象检测通过验证的Yolov3
抽象对象检测是体育视频分析中最常见的任务。此任务需要准确的对象检测，该对象检测可以处理各种大小的对象，这些物体部分被遮挡，照明较差或在复杂的环境中呈现。现场运动中的对象包括球员的团队和球检测；这是由于玩家的快速移动和关注对象的速度而造成的一项艰巨任务。本文提出了预先训练的Yolov3，基于深度学习的对象检测模型。我们准备了一个由四个主要实体组成的曲棍球数据集：1（AUS），2（BEL），曲棍球舞会和裁判员。我们构建了自己的数据集，因为没有现有的现场曲棍球数据集可用。实验结果表明，预先训练的Yolov3深学习模型通过修改该预训练模型的超参数来在该数据集上产生比较结果。关键字：体育视频分析，深度学习，Yolov1，Yolov2，Yolov3，对象检测
比特币和区块链的经济极限
∗本文最初于2018年6月以较短的形式发行，如Budish（2018）。†致谢：我感谢编辑Andrei Shleifer，共同编辑Stefanie Stantcheva和六个副裁判员的宝贵建议。也要感谢Susan Athey，Vitalik Buterin，Glenn Ellison，Gene Fama，Alex Frankel，Joshua Gans，Joshua Gans，Matt Gentzkow，Matt Gentzkow，Edward Glaeser，Austan Goolsbee，Austan Goolsbee，Hanna Halaburda，Hanna Halaburda，hanna hanaburda，hanna halaburda，zhiguo he， Kroszner, Robin Lee, Jacob Leshno, Andrew Lewis-Pye, Shengwu Li, Jens Ludwig, Neale Mahoney, Gregor Matvos, Paul Milgrom, Sendhil Mullainathan, Vipin Narang, Neha Narula, Ariel Pakes, David Parkes, Al Roth, Tim Roughgarden, John Shim, Scott Stornetta, Adi Sunderam,查德·西弗森（Chad Syverson），Alex Tabarrok，Nusret Tas，David Tse，Rakesh Vohra和Numer-us-Ous研讨会观众。Ethan Che，Natalia Drozdo Q，Matthew O'Keefe，Anand Shah，Peyman Shahidi，Jia Wan和Tianyi Zhang提供了出色的研究帮助。‡芝加哥大学商学院，eric.budish@chicagobooth.edu
为人工智能的正义品牌制定路线图
3.自 2022 年 11 月首次公开发布以来，ChatGPT 因其类似人类且细致入微的响应而受到称赞。然而，也有人批评 ChatGPT 偶尔会产生误导事实的信息——科技界称之为“幻觉”。2 尽管 ChatGPT 存在局限性，但航运业已经开始讨论利用 ChatGPT 解决客户对交货时间、产能利用率、制裁风险标记等方面的疑问的可能性。3 据报道，ChatGPT 的高级版本已经通过了明尼苏达大学法学院的考试——尽管成绩并不理想，但也有人质疑其是否有可能取代律师。4 作者对普遍的共识感到欣慰（同样，在撰写本文时），即虽然人工智能可以帮助律师，但一个有血有肉、负责任、对客户需求敏感、能提供创造性解决方案的好律师仍然是必不可少的（目前）。5 4.尽管围绕 ChatGPT 进行了讨论，但人工智能的能力。法学硕士作为仲裁员、评估员、裁判员或裁决者满足海事争议解决的需求迄今为止仍是未知领域。本文旨在探索人工智能的这种潜力。法学硕士针对海事行业争议解决的目标。为此，本文将概述海运业争议解决的主要特征，然后对公开的 ChatGPT 版本 3.5 进行的三项测试进行评估。最后，本文将
可解释的人工智能与法律：证据调查
摘要 法律裁决者和行政决策者做出的决策通常基于大量储存的经验，从中可以提取隐性的专业知识。这种专业知识可能是隐性的和不透明的，甚至对决策者自己来说也是如此，并且在将人工智能应用于法律领域的自动决策任务时会产生障碍，因为如果人工智能决策工具必须建立在领域专业知识的基础上，那么不透明性可能会激增。这引发了法律领域的特殊问题，这需要高度的问责制，从而需要透明度。这需要增强可解释性，这意味着各种利益相关者都需要了解算法背后的机制，以便提供解释。然而，一些人工智能变体（如深度学习）的“黑箱”性质仍未解决，因此许多机器决策仍然知之甚少。这篇调查论文基于法律和人工智能专家之间的独特跨学科合作，通过对相关研究论文进行系统调查，对可解释性范围进行了回顾，并对结果进行了分类。本文建立了一种新颖的分类法，将特定法律子领域中发挥作用的不同形式的法律推理与特定形式的算法决策联系起来。不同的类别展示了可解释人工智能 (XAI) 研究的不同维度。因此，该调查通过结合法律逻辑中的异质性，摆脱了先前单一的法律推理和决策方法：这一特征需要详细说明，在为法律领域设计人工智能驱动的决策系统时应予以考虑。因此，希望行政决策者、法院裁判员、研究人员和从业者能够对可解释性获得独特的见解，并利用该调查作为该领域进一步研究的基础。
目录 2025 - 康涅狄格州司法部门 - CT.gov
页码 上诉系统 ................................................................................................ 1 最高法院 .............................................................................................. 1 上诉法院 .............................................................................................. 2 上诉系统行政法官 ...................................................................... 3 首席行政官 ...................................................................................... 3 上诉书记员办公室 ...................................................................... 3 司法裁决报告员 ...................................................................... 3 首席检察官办公室 ...................................................................... 3 高等法院 ............................................................................................. 5 首席法院管理员 ...................................................................... 5 副首席法院管理员 ...................................................................... 5 首席行政法官 ...................................................................... 6 行政法官 ...................................................................................... 7 高等法院法官 ............................................................................. 8 资历列表 ............................................................................. 8 高级法官资历列表 ............................................................. 14 高等法院法官字母顺序列表 ............................................................. 15 高级法官字母顺序列表 ............................................................. 21 州裁判员字母顺序列表 ............................................................. 22 家庭支持治安法官 ............................................................................. 26 资历列表 ............................................................................. 26 字母顺序列表.................................................... 27 遗嘱认证法院管理员 .............................................................. 28 行政部门 .............................................................................. 29 行政服务 .............................................................................. 29 多元化、公平和包容性股 ........................................ 29 员工教育和发展股 ........................................ 29 设施股 .............................................................................. 30 金融服务股 ...................................................................... 31 人力资源管理股 ........................................................ 32 出勤/记录 ...................................................................... 32 薪酬 .............................................................................. 32 员工福利计划 ................................................................ 33 员工退休等级制度 ........................................................ 33 家庭医疗休假法 ................................................................ 33 就业歧视 ........................................................................ 33 法官管理/就业/福利 ........................................................ 33 劳资关系 .............................................................................. 34 招聘 .............................................................................. 34 失业和工人赔偿 ............................................................................. 34 材料管理单位 .................................................. 35 法院支持服务部 .................................................. 36 成人缓刑服务 .............................................................. 36 审前服务 .............................................................. 37 家庭服务 .............................................................. 38 少年缓刑服务 ...................................................... 38 少年缓刑认证和州际协议 ............................................. 38 少年住宅服务 ...................................................... 38 少年法庭诊所 ...................................................... 38 行政管理 ...................................................................... 39
完全量子非本地游戏具有嘈杂的最大纠结状态
本文认为具有嘈杂的最大纠缠状态的完全量子非本地游戏的可定性。完全量子的非本地游戏是非本地游戏的概括，在该游戏中，问题和答案都是量子，裁判员执行了二进制POVM测量，以决定他们在从玩家那里获得量子答案后是否赢得了游戏。完全量子非本地游戏的量子值是他们赢得游戏概率的至高无上的量子，在该游戏中，超越人在玩家之间共享的所有可能的纠缠状态以及玩家执行的所有有效的量子操作。开创性工作mip ∗ = re [16，17]意味着不确定要近似完全非局部游戏的量子值。即使只允许玩家共享（任意多个副本）最大纠缠的状态，这仍然存在。本文调查了共享最大纠缠状态嘈杂的案例。我们证明，嘈杂的最大纠缠状态的副本上有一个可计算的上限，以便玩家赢得一个完全量子非局部游戏，概率是任意接近量子值的概率。这意味着可以决定这些游戏的量子值。因此，近似完全量子非局部游戏的量子值的硬度与共享状态中的噪声并不强大。本文建立在联合分布的非相互作用模拟的框架上[12,7,11]，并在[26]中概括了非本地游戏的类似结果。我们将傅立叶分析的理论扩展到超级操作员的空间，并证明了几个关键结果，包括不变性原理和超级操作员的尺寸降低。这些结果本身就很有趣，并且被认为具有进一步的应用。
萨尔兰大学量子非本地游戏和...
在本文中，我们研究非本地游戏和量子非本地游戏的策略。我们的主要来源是[19]，[25]和[4]。本论文中研究的量子非本地游戏所研究的策略称为量子无信号相关性和量子通勤量子不信号相关性。Quantum no-signalling相关性首先是由Duan和Winter在2016年[9]定义的，[9]与Quantum非局部游戏不同。量子通勤无信号相关性和量子非本地游戏首先由托多罗夫和图洛夫卡在2020年定义[25]。非本地游戏是元组G =（x，y，a，b，λ），其中x和y是两个玩家爱丽丝和鲍勃的问题。这两个玩家必须从答案集A和B中给出答案，而无需与其他玩家沟通。然后，裁判员根据功能λ：x×y×a×b→{0，1}来决定，无论是爱丽丝和鲍勃赢。作为爱丽丝和鲍勃（Alice）和鲍勃（Alice）合作，他们必须事先同意一项策略，以最大程度地提高自己的胜利机会。有不同类别的策略限制了爱丽丝和鲍勃可以访问的资源。本文中主要研究的两类策略是无信号的策略和量子通勤策略。无签名的策略仅将爱丽丝和鲍勃限制为他们无法交流的规则。这意味着爱丽丝的回答不取决于鲍勃的问题，反之亦然。量子通勤策略是无标志性策略的子类，在这种策略中，爱丽丝和鲍勃共享可以部分衡量的量子系统。我们还定义了通用C ∗ - 代数。量子非本地游戏是非本地游戏的概括，爱丽丝和鲍勃得到了“量子”问题和“量子”答案。这是通过从矩阵代数的投影到另一个矩阵代数的投影的连接连接，零保护图建模的。量子非本地游戏的策略是由量子通道给出的，量子通道是将量子状态映射到量子状态的地图，这也阻止了爱丽丝和鲍勃之间的直接通信。在第2节中，我们简要介绍了C ∗ - 代数，并定义了C ∗ - 代数的正元素和地图。在第3节中，我们介绍了Traceclass操作员，这些操作员是希尔伯特空间上有限运营商的子类。然后，我们证明TraceClass运营商是有限运算符的前提。在第4节中，我们介绍了操作员系统，因为需要研究非本地游戏。运算符系统是包含单元的Unital C ∗ -Elgebra的自动障碍子空间。运算符系统也可以定义为我们需要引入其张量产品所需的抽象概念。在第5节中，我们提供了量子信息的基本概念，因为这些信息需要定义非本地游戏和量子非本地游戏的不同策略。在第6节中，我们介绍了非本地游戏，并研究无信号和量子通勤策略。然后，我们将完美的策略分类，这些策略总是通过C ∗ -ergebra中运算符系统的状态空间进行策略。这些分类结果在[19]中显示。在第7节中，我们将非本地游戏推广到量子非本地游戏和对于镜像游戏，这是非本地游戏，对于某些问题，爱丽丝的答案是由鲍勃的答案决定的，反之亦然，我们可以按照给定的C ∗ -Algebra的痕迹对完美的量子通勤策略进行分类。
280.13C 脑震荡和脑损伤政策。
280.13C 脑震荡和脑损伤政策。1. 立法结果。大会发现并宣布以下所有内容：a. 脑震荡是参与体育和娱乐活动的儿童和青少年中最常见的伤害之一。脑震荡是由头部或身体受到打击或运动导致大脑在颅骨内快速移动而引起的。如果脑震荡或头部损伤未得到适当评估和管理，则发生灾难性伤害或死亡的风险很大。b. 脑震荡是一种脑损伤，程度从轻度到重度不等，可能会扰乱大脑的正常工作方式。脑震荡可能发生在任何有组织或无组织的运动或娱乐活动中，可能是由于跌倒或运动员相互碰撞、与地面或障碍物碰撞而导致的。脑震荡可能发生时可能伴有或不伴有意识丧失，但绝大多数脑震荡发生时不会伴有意识丧失。c. 继续在脑震荡或脑损伤症状下比赛会让年轻运动员特别容易受到更严重的伤害甚至死亡。大会认识到，尽管对脑震荡和头部受伤的恢复比赛标准已普遍认可，但一些受影响的青少年运动员过早恢复比赛或被期望以全部能力进行学习，导致该州的青少年运动员出现长期症状、实际或潜在的身体伤害或死亡。 d. 脑震荡不仅会损害学生运动员的身体能力，还会影响学生运动员的思维、行为、感受和学习方式。遭受脑震荡的学生运动员可能需要非正式或正式的调整、便利、修改课程以及医疗或教育人员的监控，直到学生完全康复。 2. 定义。就本节而言： a.“竞赛”是指校际体育比赛或竞赛。 b.“竞赛官员”是指在爱荷华州高中体育协会或爱荷华州女子高中体育联盟注册的体育竞赛裁判、裁判员、评委或其他官员。 c. “紧急医疗服务提供者” 含义与第 147A.1 节中的定义相同。d. “课外校际活动” 是指由爱荷华州高中体育协会或爱荷华州女子高中体育联盟管理的任何舞蹈或啦啦队活动或课外校际活动、比赛或练习，这些活动由美国儿科学会确定为接触式或有限接触式活动。e. “持照医疗保健提供者” 是指由第 147.13 节指定委员会颁发执照的医生、医生助理、脊椎按摩师、高级注册执业护士、护士、物理治疗师、职业治疗师或运动教练。3. 培训。a. 卫生与公众服务部、爱荷华州高中体育协会、和爱荷华州女子高中体育联盟应共同开发有关脑震荡和脑损伤的培训材料和课程，包括有关脑震荡和脑损伤的评估、预防、症状、风险和长期影响的培训。每位教练或比赛官员应至少每两年完成一次此类培训。b. 根据本小节要求完成培训的个人应向爱荷华州高中体育协会或爱荷华州女子高中体育联盟（视情况而定）提交此类完成证明。4. 指南和信息表。a.卫生与公众服务部、爱荷华州高中体育协会和爱荷华州女子高中体育联盟应共同传播美国卫生与公众服务部疾病控制与预防中心的指导方针和其他相关信息，以告知和教育教练、学生以及学生家长和监护人脑震荡或脑损伤的风险、体征、症状和行为，包括在遭受脑震荡或脑损伤后继续参加课外校际活动的危险，以及如果出现此类体征、症状和行为，他们有责任报告。