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.
λ-계산의 확장적 및 비확장적 함수를 프로세스로 표현하기
λ-계산의 확장적 및 비확장적 함수를 프로세스로 표현하는 방법을 연구하고, 이를 통해 λ-이론을 얻는 방법을 제시한다.
과학지식 성장의 개념적 구조와 동학
과학지식의 성장은 과학 개념의 축적과 구조화를 통해 이루어진다.
기후 시스템 모델의 포트란에서 파이썬/JAX로의 번역 및 현대화를 위한 개념 증명
ChatGPT를 활용하여 포트란 기반 기후 시스템 모델을 파이썬/JAX로 번역하고 현대화함으로써 모델의 효율성과 정확성을 향상시킬 수 있다.
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