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合成控制法 SCM全套资料，里面有详细的代码、数据、案例、经典文献解读 合成控制法如今已经被广泛应用于政策评估，他和DID一样已经成为解决政策评估问题的主流方法，并且很多时候两者都是相辅相成，一起运用，其得到的结果才更有说明力！！资料主要包括示例数据，操作代码以及相关参考文献，合成控制法 SCM 内容通俗易通，代码简单，初学者可以简易学会。合成控制法是一个较为高级的的计量方法，无论是毕业论文还是期刊论文，都是一个很好的工具。 合成控制法的优点如下： ①作为一种非参数的方法，是对传统的双重差分法DID的拓展 ②通过数据驱动确定权重，减少了主观选择的误差，避免了政策内生性问题 ③通过对多个控制对象加权来模拟目标对象政策实施前的情况，不仅可以清晰地反映每个控制对象对“反事实”事件的贡献，同时也避免了过分外推 ④可以对每一个研究个体提供与之对应的合成控制对象，避免平均化的评价，不至于因各国政策实施时间不同而影响政策评估结果，避免了主观选择造成的偏差，研究者们可在不知道实施效果的情况下设计实验

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数据治理，数字化转型

从独立到现在，尼日利亚国防政策的目标和愿望是维护与邻国的和平，安全并捍卫其领土完整。 秉承以非洲为中心和睦邻的原则，毫无疑问，尼日利亚讨厌战争。 但是，全球问题已经超越了维持和平而没有可行的经济，良好的治理技术和动力，这正成为对尼日利亚国防政策的挑战。 当前的当代恐怖主义问题对尼日利亚的国防政策提出了严峻挑战。 尼日利亚的防御政策的确是针对军事能力和对外部威胁的威慑而制定的，但缺乏必要的要求来支持其在挑战性恐怖主义方面的支持。 看来，尼日利亚的国防政策在很大程度上是依靠军事能力作为威慑来源，而不是依靠高级技术/优秀基础设施，动机和资源来打击恐怖主义。 尼日利亚的国防政策也没有意识到军事革命事务中的革命，在这种革命中，通过不对称或超不规则战争进行战争的新领域以及绑架和自杀炸弹的恐怖主义大战略已取代了军事常规战争。 本文试图追溯尼日利亚国防政策的历史先例，其在打击恐怖主义中的作用和挑战。 该论文利用观察和辅助数据得出结论，并不是纸面上的尼日利亚国防政策是有缺陷的，而是缺乏打击恐怖主义的运作机制，如良好而有目的的领导，动机，资源以及随全球趋势而发展。战争的革命。 该论文提出了建议的解决方案，

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PyRL-Pytorch中的强化学习框架 PyRL是深度强化学习研究的框架。 在PyTorch中实现了以下算法： （在制品） （WIP） （在制品） 该项目仍在积极开发中。 特征 模块化架构 在PyTorch中实现 可读代码 安装 git clone https://github.com/chaovven/pyrl.git pip3 install -r requirements.txt 我强烈建议使用conda环境进行实验。 其中一些示例使用MuJoCo物理模拟器。 有关设置MuJoCo的说明，请参见。 进行实验 示例1： TD3 python3 main.py --alg=td3 with env=InvertedPendulum-v2 默认参数存储在config/default.yaml ，其中所有实验都共享这些参数。 TD3的参数存储在文件config/algs

尽管仍处于起步阶段，人工智能 (AI) 已经显示出巨大潜力，可以推动人类走向繁荣和增长的新领域。 然而，由于其强大的力量，AI 也可能带来重大风险，应谨慎处理，而不是恐惧。 世界顶级政治领导人已经了解人工智能的颠覆性潜力，并急于在这个关键的新兴领域获得竞争优势，即使以复兴老式产业政策为代价。 与此同时，学术界和民间社会呼吁广泛共享的道德原则，以避免负面影响。在这种瞬息万变的背景下，欧洲正在努力跟上美国和中国等超级大国的步伐。这份报告总结了欧盟的工作。 CEPS 人工智能工作组于 2018 年召开会议。 认为欧盟及其成员国在引领全球社会走向负责任、可持续的人工智能发展方面处于独特地位，其成员呼吁欧洲领导人专注于利用人工智能的潜力来促进可持续发展发展符合 2030 年议程。该报告就如何设计和推广合法、负责任和可持续的人工智能以及如何处理未来的政策和投资决策提出了 44 条建议，旨在让欧洲处于主导地位，以应对最具破坏性的问题。我们时代的技术转型。