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World File Search System人际互动
新型无线脑电图系统中的近零相位滞后超扫描
超扫描是一种新兴技术，可同时扫描多个个体的神经动态以研究人际互动。特别是，使用无线脑电图 (EEG) 的超扫描越来越受欢迎，因为它具有移动性，并且能够在毫秒级的自然环境中解读社交互动。为了将多个 EEG 时间序列与单个时间域中的复杂事件标记对齐，需要精确统一的时间戳进行流同步。本研究提出了一种时钟同步方法，使用定制的 RJ45 电缆协调无线 EEG 放大器之间的采样，以防止由于异步采样而对脑间连接的错误估计。在这种方法中，模数转换器由相同的采样时钟驱动。此外，两个时钟同步的放大器利用额外的 RF 通道来保持其接收加密狗的计数器更新，从而保证加密狗接收到的与 EEG 时间序列绑定的事件标记具有正确的时间戳。两个模拟实验和一个视频游戏实验的结果表明，该方法可确保在具有多个 EEG 设备的系统中实现同步采样，实现接近零相位滞后，信号之间的幅度差异可忽略不计。根据所有信号相似性指标，该方法是无线 EEG 超扫描的一个有前途的选择，可用于精确评估社交互动行为背后的脑间耦合。
高级企业战略 MGMT-GB 3129
课程概述和目标 企业战略使拥有多条业务线的组织能够优化为一个整体企业。它提供了一个框架，用于优先考虑公司将参与的业务领域，确定如何筹集和分配资本，确定公司中心可以增加价值的机会，并定义组织结构和操作系统以促进跨多个业务部门的成功执行。有效的企业战略必须以合理的战略原则为基础，并且具有可操作性。企业领导者可以通过建立定期、结构化、协作、数据驱动的战略规划、业务组合评估、资本配置、投资优先级、并购和业务监督流程来支持企业战略的制定和执行。本课程将概述企业战略，然后重点介绍如何有效利用业务组合评估和并购来改变企业。我们将研究企业利益相关者的动机，以及个人偏见、人际互动和组织动态如何影响建立战略一致性和实现创造价值的并购的能力。我们将重点关注确保战略切实可行且可以实施。虽然许多案例研究都是从企业首席执行官、首席财务官或首席战略官的角度来看待的，但这些原则与其他企业业务领导、董事会成员、投资者和公司战略顾问同样相关。
Telelife：远程生活的未来 - Small Artifacts Lab
近年来，工作和社交等日常活动已逐渐转向更远程和虚拟的环境。随着 COVID-19 疫情的爆发，从实体到虚拟的转变加速了，这几乎影响了我们生活的方方面面，包括商业、教育、贸易、医疗保健和个人生活。这种从面对面互动到远程互动的快速大规模转变加剧了我们当前技术缺乏功能性且在重现人际互动方面能力有限的事实。为了帮助解决未来的这些限制，我们推出了“Telelife”，这是一个近期和远期的愿景，描绘了改善远程生活的潜在手段，并使其更好地与我们在现实世界中的互动、生活和工作方式保持一致。Telelife 包含了技术和概念的全新协同作用，例如数字孪生、虚拟/物理快速原型设计以及注意力和情境感知用户界面，以及可以支持超逼真图形和触觉反馈、用户状态检测等的创新硬件。这些想法将很快引导我们日常生活和惯例的转变，目标是到 2035 年。此外，我们还在与 Telelife 这一愿景相关的领域中确定了影响深远的应用机会。除了最近对人机交互、普适计算和虚拟现实等相关领域的调查外，我们在本文中提供了一个元合成，以指导未来对远程生活的研究。
分析教师候选人关于人工智能融入的论点
人工智能 (AI) 在教育领域日益重要的作用引发了关于其对教学和学习的影响的重要讨论。这项定性研究探讨了伊迪尔大学 118 名教师候选人对将人工智能融入教育实践的辩论观点。我们采用 Toulmin (1958) 模型，分析了他们的论点，包括主张、证据、依据、支持、反驳和结论，以确定他们对人工智能教学整合的立场。利用四个不同的人工智能聊天机器人——GPT-4、Gemini AI、Claude 3 Haiku 和 Mistral AI——该研究解读了这些维度中的主题暗流。此外，通过“负空间探索”做出了新颖的方法论贡献，重点关注未提及的主题，以识别论证中的潜在偏见和假设。该研究的双重分析方法结合了人工智能驱动的主题识别和负空间探索，丰富了对内容的理解。主要发现表明，参与者的看法存在微妙差异：虽然人工智能聊天机器人被认为可以提高教育效率并实现个性化学习，但人们仍然担心人际互动减少、批判性思维技能可能受到侵蚀以及道德使用问题。分析还强调需要平衡人工智能实施，以支持而不是取代传统教育方法。这项研究促进了关于有效将人工智能融入教育的持续辩论，并呼吁负责任地采用人工智能技术。
人工智能系统中的情感伦理
科幻小说叙事中。与人类情绪表达有关的心理和行为数据的计算分析历史悠久 [31]，方法的多样性未被充分重视 [16, 108]，并且在社交机器学习 (ML) 应用中发挥着越来越重要的作用 [28, 114]。社交媒体平台经常使用人工智能/机器学习技术来建模和预测人类的情绪表达，作为人际互动和个人偏好的信号 [22]。在心理健康护理 [20]、个人健康和保健 [28]、教育 [124]、招聘 [129]、汽车设计 [123] 和国家安全 [119] 等领域，情绪检测和分析是人工智能/机器学习系统快速增长的一个领域 [75]。虽然机器学习/人工智能系统的公平性、问责制以及伦理和社会影响已成为公众讨论和学术辩论的主要话题 [8, 13, 18, 35, 60, 81]，但在这些对话中，用于分析人类情感和情绪表达的人工智能/机器学习的伦理层面在很大程度上没有得到充分理论化 [3, 27, 44, 75, 114]。鉴于这些系统越来越普及，情感/情绪识别的伦理，以及更广泛的所谓“数字表型” [57] 必须在当前围绕人工智能/机器学习的政治、伦理和社会层面的辩论中发挥更大的作用。在这里，我们对人类情感和情感表达的代理数据的相关概念模型进行了分类；然后，我们概述了情感模型和根据这些模型收集的代理数据如何影响创建人工智能/机器学习系统的技术人员做出的设计决策，以及这些决策如何引发有关这些技术的社会影响的更广泛问题。我们不会轻信计算机科学家的言论，认为他们内部开发的以及从其他领域改编而来的人类情感范式应该天真地被视为基本事实：相反，我们会问，人类情感的不同概念化如何影响人类价值观融入人工智能/机器学习系统和通过人工智能/机器学习系统表达的方式。
自动化决策和人工智能监管
自动决策和人工智能监管 AMA 向总理和内阁提交的咨询意见，旨在将澳大利亚定位为数字经济监管的领导者 提交至：https://www.pmc.gov.au/domestic-policy/digital-technology- taskforce/positioning-australia-leader-digital-economy-regulation-automated-decision-making-ai-regulation 简介 AMA 欢迎政府在澳大利亚人工智能 (AI) 和自动决策 (ADM) 方面采取的积极主动态度。虽然澳大利亚跟上国际发展的步伐很重要，但 AMA 认为 AI 和 ADM 在医疗保健/医疗领域的应用是独一无二的，因为它可以直接影响人类健康并最终影响生命。因此，AI 和 ADM 的应用需要更细致的考虑，也许超出了本次咨询的范围。过去几十年来，电子健康取得了巨大进步，导致 AI 和 ADM 在医疗保健领域的应用越来越多，从健康筛查和诊断到健康状况管理和患者远程监控。虽然美国医学会认为，未来医疗保健领域的人际互动和人性化护理不会被人工智能和 ADM 取代，但人工智能有可能改变简单任务的执行方式。工作流程可能需要进行调整，以充分利用人工智能创造的机会，同时建立有效的风险管理框架。美国医学会认为，对这一不断发展的医学领域进行适当的监管将是实现功能性和有效性之间平衡的关键。未来对该领域的任何监管都需要确保人工智能和 ADM 仅在真正有助于改善患者健康结果的地方使用，并通过应用适当的道德原则和保护措施确保公平。虽然美国医学会理解本次咨询考虑的法规不仅限于健康和医学，但美国医学会担心，如果将一刀切的立法方法应用于医疗保健，可能会产生意想不到的后果。重要的是确保监管不会给医疗行业带来额外的合规负担，同时促进这一重要领域的创新和进步。
课程以人为本的人工智能硕士课程
以人为本的人工智能硕士课程，120 个学分 课程代码：T2HAI 高级水平/第二周期 1. 批准 该课程于 2022-09-12（GU 2022/1389）获得 IT 学院委员会批准，并于 2023-02-07（GU 2023/154）进行最后修订。修订后的课程自 2023 年秋季学期 2023-08-28 起生效。 负责部门/对等部门：应用信息技术系 2. 目的 人工智能 (AI) 为企业、公共部门、私人和整个社会创造了全新的条件。人工智能对社会各方面的变革既带来了新的机遇，也带来了挑战。现有的结构和运营模式正在受到挑战并发生根本性改变。有关可持续性和社会转型的全球社会挑战正在受到影响。随着个人互动变成与人工智能代理的数字互动，人际互动与人工智能之间的区别变得越来越模糊。因此，社会各个领域都需要了解人工智能与社会的关系，以便在持续的社会转型中负责任地发挥人工智能的潜力。该项目的总体目标是让学生深入了解人工智能如何改变社会，并有能力在这一转变中发挥主导作用。该课程为学生提供理解问题的广泛理论基础，以及分析人工智能影响的方法和技术，以及管理复杂环境中人工智能驱动的变化的实践技能。该计划的核心是贴近计划所涵盖领域的研究前沿，并与工业界、公共部门和民间社会密切合作。该项目的教学理念是基于创建以学生为中心、鼓励参与的学习环境。该教育项目致力于培养混合学生群体，因此欢迎来自不同学科领域的本科生，包括认知科学、计算机科学、媒体研究、信息技术、经济学、工业
关于人工智能你需要知道的五件事
现在对求职者来说是艰难的时期，但你是幸运的。你刚刚得到了一次面试机会！显然，没有人会亲自会见求职者，所以你尽最大努力为虚拟面试做准备。为了做好准备，你试着研究面试官，却发现根本没有面试官！虚拟面试是上个十年的产物。你的面试完全是虚拟的，没有人际互动，只有预先录制好的问题和记录答案的提示。再做一点研究，你发现你的答案甚至不会被人审查；公司使用人工智能 (AI) 来筛选视频面试并确定谁进入下一轮。你该如何做准备？以下是你需要了解的有关 AI 视频面试的五件事。1. 什么是 AI 视频面试？技术发展迅速。多年来，各大公司一直通过 Skype、BlueJeans 以及最近的 Zoom 等平台进行虚拟面试。这是下一个合乎逻辑的步骤。人工智能将解读你对面试问题的回答，以确定你是否适合该公司。对于许多公司来说，除非人工智能确定你符合他们预设的标准，否则你的面试不会得到人工审核。 2. 它是如何工作的？ 大多数基于人工智能的系统允许你在几天内的任何时间进行面试。问题是预先选择的，通常以视频形式录制。有些公司只提供问题的文本供你回答。通常，在读完每个问题后都会有一个倒计时，然后你才能录制答案。这段时间要确保你的相机对焦正确，你位于屏幕中央，并且你具有专业背景。 职业准备平台 Quinncia 的创始人 Himal Ahuja 是职业准备人工智能应用的领导者，他强调，适当的照明对于视频面试至关重要。系统必须能够看到你的脸。通常，在你的电脑后面放置光源是最好的选择。请注意，通常情况下，你的电脑屏幕会在录制过程中显示你回答问题。直视摄像头。 Ahuja 建议将一本书放在电脑下，并保持距离，这样摄像头就与眼睛齐平。许多雇主允许你在提交每个问题之前尝试回答两到三次，但这并不普遍。如果你在之前的迭代中犯了错误，多次尝试将允许你重新开始。请注意，公司可以跟踪尝试次数，并且可以