Fugu-MT 論文翻訳(概要): A machine-learning software-systems approach to capture social, regulatory, governance, and climate problems

論文の概要: A machine-learning software-systems approach to capture social, regulatory, governance, and climate problems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.11485v1
Date: Sun, 23 Feb 2020 13:00:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-29 09:47:04.443481
Title: A machine-learning software-systems approach to capture social, regulatory, governance, and climate problems
Title（参考訳）: 社会、規制、ガバナンス、気候問題を取り込むための機械学習ソフトウェアシステムアプローチ
Authors: Christopher A. Tucker
Abstract要約: 本研究は、社会協力型経済集団における国民人口の定量化、社会協力型経済集団における公共満足度、規制命題、ガバナンス効果ドメインといった真の手段として、批判に基づく暗黙的な組織化、および、並列的な政府政策と同期して展開される本質的に必要な装置として、人工的知性コンピュータシステムの役割について論じる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper will discuss the role of an artificially-intelligent computer system as critique-based, implicit-organizational, and an inherently necessary device, deployed in synchrony with parallel governmental policy, as a genuine means of capturing nation-population complexity in quantitative form, public contentment in societal-cooperative economic groups, regulatory proposition, and governance-effectiveness domains. It will discuss a solution involving a well-known algorithm and proffer an improved mechanism for knowledge-representation, thereby increasing range of utility, scope of influence (in terms of differentiating class sectors) and operational efficiency. It will finish with a discussion of these and other historical implications.
Abstract（参考訳）: 本稿では,国家人口の複雑性を定量的に把握する真の手段,社会協力型経済集団における公共コンテントメント,規制命題,ガバナンス効果ドメインとして,批判に基づく暗黙的な組織化と,並列的な政府政策と同期して展開する本質的に必要となる装置として,人工知能コンピュータシステムの役割について論じる。良く知られたアルゴリズムを含む解決策を議論し、知識表現のメカニズムを改良し、有用性の範囲、影響範囲(クラスセクタの違いという観点から)、運用効率を向上させる。これらや他の歴史的意味についての議論で終わります。

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