由于预训练的深度学习模型大量可用,迁移学习在计算机视觉任务中变得至关重要。然而,从多样化的模型池中为特定的下游任务选择最佳的预训练模型仍然是一个挑战。现有的衡量预训练模型可迁移性的方法依赖于编码静态特征和任务标签之间的统计相关性,但它们忽略了微调过程中底层表示动态的影响,导致结果不可靠,尤其是对于自监督模型。在本文中,我们提出了一种名为 PED 的富有洞察力的物理启发方法来应对这些挑战。我们从势能的视角重新定义模型选择的挑战,并直接模拟影响微调动态的相互作用力。通过捕捉动态表示的运动来降低力驱动物理模型中的势能,我们可以获得增强的、更稳定的观察结果来估计可迁移性。在 10 个下游任务和 12 个自监督模型上的实验结果表明,我们的方法可以无缝集成到现有的排名技术中并提高其性能,揭示了其对模型选择任务的有效性以及理解迁移学习机制的潜力。代码可在 https://github.com/lixiaotong97/PED 上找到。
然而,最近,反 ESG 言论似乎也在自由派圈子中蔓延。《纽约时报》头版评论文章恰如其分地题为“投资界最热门的趋势之一是一种骗局”,5 认为当代的 ESG 标准并未反映公司对环境的影响。例如,可口可乐和百事可乐在 ESG 方面的评级往往很高,但它们的产品已被证明是导致广大民众患上糖尿病的主要原因,其包装是世界污染的主要原因。这篇文章甚至将 ESG 比作“最狡猾的常规资本主义:为利润服务的巧妙营销”。作者进一步呼吁美国证券交易委员会介入,不仅要监管 ESG 评级的公司,还要在评级过程中检查其整个供应链。哦,最后,作者呼吁对 ESG 评级进行“彻底改革”,这“可能对美国企业不那么友好”。
杰拉尔德·J·图森 杰拉尔德·J·图森是佐治亚理工学院工业与系统工程学院名誉教授。他在斯坦福大学获得工业工程学士、硕士和博士学位。他的研究兴趣包括工程经济分析、资本预算和统计决策理论。他与他人合作撰写了两本大学教材,《工程经济学》和《经济决策分析》。1981 年至 1991 年,他担任《工程经济学家》编辑,是美国工程教育学会会员,并担任董事会成员。图森博士于 1977 年和 1989 年获得尤金格兰特奖,并于 1989 年因在工程经济领域的杰出贡献和服务获得惠灵顿奖。1990 年,他获得 IIE 颁发的杰出出版物奖。他是工业工程师协会会员,并担任董事会成员。
随着全球气候变化的影响逐年加剧,关于太阳辐射改造(SRM)的讨论——通过提高地球对太阳光的反射率来对全球气候系统进行大规模的、人为的操控——正日益成为延缓气候变化的潜在机制。关于SRM相关技术的讨论大多集中在北半球国家,但SRM对南半球国家也具有重要意义,而且那里国家的兴趣也日益浓厚。自2019年以来,作者们一直在南半球国家直接参与SRM研究,参与了与该领域发展相关的研究、研讨会和其他活动,同时也致力于巴基斯坦气候和环境问题的科学和治理工作。本政策简报是2024年1月在巴基斯坦伊斯兰堡举办的一次培训研讨会的成果,在研讨会上,作者们就与巴基斯坦国情相关的SRM问题进行了探讨。作者们概述了SRM面临的治理挑战,并为巴基斯坦气候界成员、民间社会组织以及政策制定者和决策者提供了一个初步框架,帮助他们参与目前已在进行的SRM全球讨论。最后,作者就国家应如何考虑参与这些即将采取的气候干预措施提出了建议。
圈量子引力 (LQG) 的基本构成要素是自旋网络,它用于量化 LQG 中的物理时空。最近,利用自旋网络的基本概念提出了新的量子自旋。这一观点重新定义了量子自旋的概念,并引入了约化普朗克常数的新定义。这一观点的含义不仅限于量子引力,还可用于量子力学。利用这一观点,我们提出了对心灵时空的量化。物理时空与心灵时空之间的相似性为从科学和哲学角度研究时空提供了新概念。本文还对物理时空与心灵时空进行了比较研究。
本文评估了瑞典二氧化碳排放与金融发展、经济增长、可再生能源使用、结构变化和不可再生能源使用之间的时频分析相互关系。我们使用了 1980 年至 2019 年的季度数据集。为了揭示这些相互关系,我们利用了小波工具(基于小波的格兰杰因果关系和小波相干性)。基于小波的格兰杰因果关系 (WGC) 检验解释了时间序列分析中的多个时间尺度问题。WGC 的另一个独特之处在于它能够抵抗时间序列模型中的分布假设和错误指定。此外,小波相干性估计器可以即时评估模型中相互作用指标之间的相关性和因果关系。小波相干性的结果显示,可再生能源、金融发展、经济增长、结构变化和贸易开放提高了环境质量,而非可再生能源则加剧了二氧化碳的排放。此外,WGC 还显示,所有变量都可以相互预测。基于这些发现,瑞典的政策制定者应该更加注重提高公众对可再生能源和环境保护的认识。我们相信,瑞典转向服务业主导的增长将有助于保护环境。
摘要 公共部门采用人工智能 (AI) 有可能改善服务交付。然而,与人工智能相关的风险很大,公民的担忧已经停止了多项人工智能计划。在本文中,我们报告了一项关于挪威公民对公共服务中使用人工智能的态度的实证研究的结果。我们发现了一种普遍积极的态度,并确定了促成这种态度的三个因素:a) 对政府的高度信任;b) 人类参与其中所带来的保证;c) 对流程、用于人工智能模型的数据和模型内部运作的透明度。我们通过社会契约理论的视角来解释这些发现,并展示了人工智能在公共服务中的引入如何受到社会契约权力动态的影响。我们的研究通过突出政府与公民的关系为研究做出了贡献,并对公共部门的人工智能实践产生了影响。
