사용자 생성 허위 정보에 대한 전략적 사회적 넛지 구현을 위한 투명한 태깅 정책 연구: 베이지안 설득 분기 프로세스 기반 접근
소셜 네트워크 플랫폼에서 사용자 생성 허위 정보를 줄이기 위해서는 탐지 오류 가능성에도 불구하고 콘텐츠의 진위 여부를 투명하게 태깅하는 것이 가장 효과적인 방법이다.
가우딘 모델에서의 해밀토니안 호프 분기
가우딘 모델의 특이점들이 해밀토니안 호프 분기를 겪는다는 것을 보여주고, 이러한 분기의 정상형을 6차 항까지 계산한다.
채널 간 일반화된 슈퍼맵
이 논문에서는 임의의 유형의 채널 간 슈퍼맵에 대한 일반화된 실현 정리를 제시한다. 이를 통해 기존의 양자 채널 간 슈퍼맵 실현 정리와 양자 멀티미터 간 슈퍼맵 실현 정리를 특수한 경우로 포함할 수 있다.
연방 학습의 진화하는 주제: 정보 시스템을 위한 동향 및 새로운 방향
연방 학습(FL)은 데이터 프라이버시와 보안을 저해하지 않고 기계 학습 모델을 학습할 수 있는 인기 있는 접근 방식이다. FL 분야가 계속 성장함에 따라 주제, 현재 동향 및 정보 시스템(IS) 연구자를 위한 미래 연구 방향에 대한 철저한 이해가 필수적이다.
학술 출판 행동과 "홈 출판 장소"에 대한 탐색-활용 프레임워크 연구
학자들의 출판 행동은 익숙한 출판 장소와 탐색 중인 출판 장소 사이의 균형을 유지하는 탐색-활용 프레임워크로 설명될 수 있다.
무작위 계산 모델과 복잡도 클래스에 대한 역사적 개요
무작위 계산 모델은 1950년대부터 주목받기 시작했으며, 계산 능력과 자원 문제에 대한 연구와 밀접하게 연관되어 왔다. 다양한 무작위 및 계수 기계 모델이 제안되었고, 이에 따른 복잡도 클래스도 정의되었다. 그러나 관련 용어가 때때로 부정확하거나 오해를 불러일으킬 수 있다.
과학 연구에서 윤리적인 AI 사용을 위한 실용적 전략
과학 연구에서 AI 사용에 대한 실용적이고 균형 잡힌 윤리 지침을 제시하여 AI 혁신을 촉진하고 연구 무결성을 보장한다.
확장적 테일러 전개
우리는 확장적 리소스 항 계산을 소개한다. 이는 에르하르트-레그니에의 리소스 항과 유사하지만 무한히 η-긴 형태이다. 이 계산은 여전히 유한한 구문과 역학을 유지한다: 특히 우리는 강한 수렴성과 정규화를 증명한다. 그 다음 우리는 확장적 테일러 전개의 정의를 내린다. 이는 일반적인 λ-항을 (가능적으로 무한한) 확장적 리소스 항의 선형 조합으로 매핑한다: 일반적인 경우와 마찬가지로, 우리의 리소스 계산의 역학을 통해 λ-항의 β-환원을 시뮬레이션할 수 있다; 이 확장적 전개의 특성은 우리가 η-환원도 시뮬레이션할 수 있다는 것이다. 어떤 의미에서, 확장적 리소스 항은 나카지마 트리의 유한 근사물에 대한 언어를 포함한다. 일반적인 리소스 항이 유한 뵘 트리의 더 풍부한 버전으로 간주될 수 있는 것과 마찬가지이다. 우리는 확장적 테일러 전개의 정규화에 의해 유도되는 동치 관계가 H∗, 가장 일관되고 감각적인 λ-이론 - 나카지마 트리에 의해 유도되는 이론과도 같다는 것을 보여준다. 이 특성화는 확장적 리소스 계산을 모델링하는 것만으로도 H∗의 모델을 제공할 수 있음을 보여준다. 확장적 리소스 계산은 또한 타입화된 설정에 국한되었던 테일러 전개와 게임 의미론 사이의 연결을 타입 없는 설정에서 회복할 수 있게 해준다. 실제로, 단순 타입화된, η-긴, β-정규 리소스 항은 멜리에스의 호모토피 동치까지 하이랜드-옹 게임 의미론의 플레이와 일대일 대응이 된다는 것이 알려져 있다. 확장적 리소스 항은 타입 없는 설정에서 η-긴 리소스 항의 적절한 대응물이다: 우리는 정규 확장적 리소스 항과 증강(호모토피 동치까지의 정준 표현)의 동형 클래스 사이의 대응을 설명한다.
과학 실천의 자동화 - 기회, 과제 및 영향
과학 실천의 자동화는 발견 가속화, 재현성 향상, 전통적 장애물 극복을 약속하지만, 이는 윤리적, 실용적 고려사항과 균형을 이루어야 한다.
AI 알고리즘과 스타벅스 남자: 현실과 가상의 경계에 대한 탐험
인간의 사고와 행동은 단순한 알고리즘으로 설명될 수 없으며, 우리의 뇌가 제공하는 다양한 관점을 통해 현실을 이해해야 한다.
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