摘要 基于机器学习为人工智能预测提供高质量的解释是一项具有挑战性和复杂性的任务。要使它发挥作用,除其他因素外,它还需要:选择适当的解释的普遍性/特异性水平;考虑解释受益者对所考虑的人工智能任务的熟悉程度的假设;参考有助于决策的具体因素;利用可能不属于预测过程的额外知识(例如专家证据);并提供支持负面假设的证据。最后,系统需要以一种清晰可解释且可能令人信服的方式制定解释。考虑到这些因素,ANTIDOTE 培育了可解释人工智能的综合愿景,其中深度学习过程的低级特征与适合人类论证能力的高级方案相结合。ANTIDOTE 将利用深度学习和论证的跨学科能力来支持更广泛和创新的可解释人工智能观点,其中对临床病例审议的高质量解释至关重要。作为该项目的第一个成果,我们发布了 Antidote CasiMedicos 数据集,以促进可解释人工智能的总体研究,特别是医学领域的论证。
1981 年 5 月,费曼在一次会议演讲中提出了“用计算机模拟物理”的想法。在那次演讲中,他提出了使用量子计算机模拟传统计算机难以模拟的量子系统的想法。他的演讲发表在 [ 1 ] 上,被认为是量子计算研究领域的一次大爆炸。从那时起,学术界和企业界都为开发有用的量子计算机付出了很多努力。尽管有许多利益相关者加入了这项任务,但这条路还远未完成。最大的问题之一是制造问题:创建和保存量子位。量子位相当于量子环境中的比特,但它们不像传统比特那么容易保存。它们必须在非常低的温度下储存以保持一致性——任何基于不相干量子位的计算都会导致错误。尽管这项任务成本高昂,但还是有少数公司能够构建出可以运行的量子计算机。受量子力学规则的限制,量子计算模型仅通过幺正运算来操纵量子比特,幺正运算是线性算子的一个子集。投影是线性算子的另一个子集,它允许读取量子比特的内容,尽管不可避免地会改变它们的状态。因此,每个量子算法都必须开发为一系列幺正算子和投影。诸如 Shor 的因式分解 [ 2 ] 和
A. 州局和其他计划 军备控制核查与合规局 (AVC) ...................................................................................................... 32 网络空间与数字政策局 (CDP) .............................................................................................................. 34 冲突与稳定行动局 (CSO) ............................................................................................................37 反恐局 (CT) .........................................................................................................................................40 民主、人权与劳工局 (DRL) .........................................................................................................................43 经济与商业事务局 (EB) .........................................................................................................................48 能源资源局 (ENR) .............................................................................................................................51 全球卫生安全与外交局 (GHSD) .............................................................................................................54 国际麻醉品与执法事务局 (INL) .............................................................................................................58 国际组织 (IO) .............................................................................................................................62 国际安全与不扩散局 (ISN) .............................................................................................................65 国际宗教自由办公室 (J/IRF)
内容介绍和说明 1.一般。本文件旨在提供有关陆军研究、开发、测试和评估计划的摘要信息。描述性摘要包括 R-2(陆军 RDT&E 预算项目论证 - 计划要素级别)、R-2A(陆军 RDT&E 预算项目论证 - 项目级别)、R-3(陆军 RDT&E 成本分析)、R-4(计划概要详细信息)和 R-5(MDAP 终止责任资金)附件,提供截至 2024 财年的所有 RDT&E 计划要素和项目的叙述性信息。2.提交给国会的 2024 财年预算与提交给国会的 2023 财年预算之间的关系。本段提供了重大新启动、重组、发展转型和终止计划的计划要素/项目列表。这些变化的解释可以在计划要素 R-2A 附件的叙述部分中找到。
P1M................................................................................................................................................................第 1 卷 - xliii
P1M................................................................................................................................................................................第 1 - xxiii 卷
对于基础和应用科学研究、开发、测试和评估所需的费用,包括设施和设备的维护、修复、租赁和运行,其中 26,922,225 美元可用于履行义务,直至 2025 年 9 月 30 日。
联合参谋部................................................................................................................................................................... 第 5 卷
联合参谋部................................................................................................................................................................... 第 5 卷
国防部拨款法案,2024 年武器采购,海军用于导弹、鱼雷、其他武器及相关支持设备(包括备件和附件)的建造、采购、生产、改造和现代化;公共和私人工厂的扩建,包括因此所需的土地以及可在获得所有权之前获取的此类土地和权益,以及在其上进行的建设;以及在公共和私人工厂中采购和安装设备、器具和机床;储备工厂和政府及承包商拥有的设备分期付款,6,876,385,000 美元可用于履行义务,直至 2026 年 9 月 30 日。
