小額投資理財入門結合眾智和機器學習來判斷
結合眾智和機器學習來判斷現有主題文獻相關性的嘗試武夷山目前的新冠病毒疫情使人們對全球風險更加警覺。在2020年2月出版的Futures(未來學)雜志上,劍橋大學人類生存風險研究中心的Gorm E.Shackelford、Luke Kemp、Catherine Rhodes、Lalitha Sundaram、Se□n S.□h□igeartaigh、Simon Beard、Haydn Belfield、和 Julius Weitzdörfer等8位學者以及另外11名外部作者(共19名作者)發表論文,Accumulating evidence using crowdsourcing and machine learning: A living bibliography about existential risk and global catastrophic risk(採用眾智和機器學習方法來積累證據:關于人類生存風險和全球災難風險的不斷更新的書目文獻)。Crowdsourcing一般譯為“眾包”,此處,根據文中的敘述,譯為“眾智”似乎更合適。文章摘要如下:人類生存風險(指人類滅絕的風險或人類文明崩潰的風險)研究是近年來才興起的綜合性研究領域,可是該領域已經發表了數量巨大的相關文獻。為了給政策制定和風險分析提供證據,就應該對現有文獻進行綜述。綜述過程涉及許多項耗時的任務,