决策理论中最重要的挑战之一是如何将贝叶斯理论的规范预期与概率推理中常见的明显谬误相协调。最近,贝叶斯模型受到这样的见解的推动,即明显的谬误是由于估计(贝叶斯)概率的抽样误差或偏差造成的。解释明显谬误的另一种方法是调用不同的概率规则,特别是量子理论中的概率规则。可以说,量子认知模型为大量发现提供了更统一的解释,从基线经典视角来看,这些发现是有问题的。这项工作解决了两个主要的相应理论挑战:首先,需要一个结合贝叶斯和量子影响的框架,认识到人类行为中存在两者的证据。其次,有经验证据超越了任何当前的贝叶斯和量子模型。我们开发了一个概率推理模型,无缝集成了贝叶斯和量子推理模型,并通过顺序采样过程进行了增强,将主观概率估计映射到可观察的反应。我们的模型称为量子顺序采样器,它与目前领先的贝叶斯模型贝叶斯采样器 (Zhu、Sanborn 和 Chater,2020) 进行了比较,使用了一项新实验,产生了迄今为止概率推理中最大的数据集之一。量子顺序采样器包含几个新组件,我们认为这些组件为概率推理提供了一种理论上更准确的方法。此外,我们的实证测试揭示了一种新的、令人惊讶的系统性概率高估。
献给在战争暴力中牺牲的男女军人,他们每个人都被上帝铭记和熟知;愿上帝赐予我们和平 所有人:上帝赐予我们和平 献给那些爱他们如爱他们生死的人,愿他们在悲痛和失落中体会到你的力量;愿上帝赐予我们和平 所有人:上帝赐予我们和平 献给今天处于危险之中的所有武装部队成员,记住家人、朋友和所有为他们平安归来祈祷的人;愿上帝赐予我们和平 所有人:上帝赐予我们和平 忏悔中回想起人类的愤怒和仇恨。我们为所有生活被战争毁坏的平民祈祷。我们为那些因冲突而流离失所或与亲人失散的人祈祷;
2024 年 9 月 4 日,Windmar 提交了一份文件,题为《Windmar 关于 LUMA 加速存储添加计划的声明》(“Windmar 的评论”)。Windmar 的评论表达了他们对能源局拒绝干预该程序的决心的不同意。此外,Windmar 的评论偏离了他们原来的立场,将他们现有的公用事业规模项目纳入 LUMA 的 ASAP 计划,而是声称独立的 BESS 系统不提供弹性并增加化石燃料的消耗。Wincimar 还表示,独立的 BESS 系统无法克服黑天事件。Windmar 的评论本质上表示,对于波多黎各来说,在黑天事件下拥有可靠且有弹性的可再生能源的最佳替代方案是分布式发电(“DG”)光伏(“PV”)与电池配对。Windmar 的评论得出结论,DG PV+电池可以帮助 / ¡ 电网克服与发电相关的停电以及与输配电系统相关的停电。
Devis Tuia 洛桑联邦理工学院环境计算科学研究助理教授 Katherine Bouman 计算与数学科学、电子工程和天文学副教授;罗森伯格学者;Heritage 医学研究所研究员 R - 物理学 107 Downs 下午 2:00 - 2:20
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后部比较/对比后期论述先验比较/对比先验的论述AME预览AME的行为绑扎绑架推理/基于推理能力的学习能力分组能力分组能力分组能力分组能力示威清单异常(异常)异常的依从性培养依从性培训培训培训培养依从性培养依从性依恋依恋依赖性依恋依赖性,超出了艾比尔氏症的绝对症状。吸收能力抽象能力抽象态度抽象智能抽象学习序列的复杂性学术分析学术焦虑/恐惧学术期刊学术学习时间学术学业学业学业检验学术理性学术主义学术社会社会化学术学院加速(长期)忘记忘记加速学习强调理论理论接受理论接受和承诺疗法(ACT)访问能力访问能力促进实现意外强制性的实现意外强制性强制性强制性实践,高于预测的预期成就差距
社交媒体个性化算法越来越多地影响了通过社会通过社会来的公民信息流,从而引起了人们对“过滤气泡”,“回声室”的担忧,以及其他方式可能加剧意识形态隔离并喜欢偏振内容的传播。为了解决这些问题,我们设计并进行了社会技术审核(STA),以调查Twitter/X的时间轴算法如何影响新闻策划,同时还跟踪用户的看法在响应中的变化。我们部署了一个自定义的系统,在三周的时间里,该系统被动地跟踪了第一个星期在用户浏览器中加载的所有推文,然后在第二周就对用户的Twitter/X主页进行了干预,以将其视图限制为仅算法或时间表的时间表(随机)。我们在第三周为每个用户翻转了这种情况。我们在2023年底进行了审核,收集以用户为中心的指标(自我报告的调查措施)和以平台为中心的指标(视图,点击,喜欢),以及超过800,000个推文。使用STA框架,我们的结果是两个方面:(1)我们的算法审核发现Twitter/X的算法时间表的数量较低,但新闻的质量较高 - 与时间表相比,意识形态上的一致性较小,极端较差,更少,稍微降低了,稍微降低了。(2)我们的用户审核表明,尽管我们的时间表干预对用户的行为产生了重大影响,但对他们对平台的整体看法的影响很小。我们的论文讨论了这些发现及其在算法新闻策划,以用户为中心的审计以及独立社会科学研究途径的背景下的更广泛含义。
在最初发表的文章的版本中,该文章中缺少以下文本,现在已添加到本文的HTML和PDF版本中:“我们向Dennis Zaller表示感谢,以拓展了依次的概念,以促进对自动免疫性和早期讨论的序列方法的概念。此外,我们要感谢Leon Carayannopoulos,Kofi Mensah,Nicholas Pullen,Mike Ellis,Peter Schafer,Dennis Grasela,Sharon Cload和Emily Holzinger的宝贵意见和建议。”