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一个系统地评估深度学习分类器从原始多通道脑电图数据中学到的表示的框架
深度学习方法在原始脑电图（EEG）数据中的应用越来越普遍。这些方法提供了相对于手动设计功能的其他方法提高性能的可能性，但它们也提出了可解释性降低的问题。因此，许多研究试图提供与基于深度学习的RAW EEG分类领域的独特性解释性方法。在这项研究中，我们提供了这些方法的分类法，确定了提供有关空间，光谱和时间特征的见解的现有方法。然后，我们提出了一个新的框架，该框架由一系列解释性方法组成，以了解对经过原始脑电图数据培训的分类器的洞察力。我们的框架提供了类似于现有方法的空间，光谱和时间解释。，据我们所知，它还提出了第一种解释性方法，以洞悉脑电图中的空间和时空相互作用。鉴于脑电图和神经精神疾病分析的频繁使用和特征的重要性，这一点尤其重要。我们在自动化的重度抑郁症（MDD）诊断的背景下演示了我们提出的框架，培训在公开可用的数据集中采用强大的交叉验证方法训练高性能的一维卷积神经网络。我们确定了中央电极与其他电极之间的相互作用，并确定健康对照组和MDD个体之间额叶θ，β和γ的差异。我们的研究代表了基于深度学习的RAW EEG分类领域的重要一步，从而在互动性上提供了新的功能，并通过我们建议的分类法为未来的创新提供了方向。
IBM 的 AI 伦理：从原则到实践
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工业 5.0 的人工智能伦理——从原则到实践
摘要 工业 5.0 为人类组织社会的方式带来了新的挑战，从经济和环境角度来看，这种社会是可持续的。如果说工业 4.0 更注重生产力和自动化，那么工业 5.0 则声称以人为本。工业 4.0 和 5.0 的一个关键技术组成部分是人工智能 (AI) 系统的不同应用形式。我们的论文认为，如果工业 5.0 声称以人为本，那么我们人类必须能够创建、实施和控制合乎道德、可持续和可靠的人工智能系统。为此，我们提出了一个人工智能伦理框架，旨在提供一个如何实际实施合乎道德的人工智能的视角。我们目前的论文基于我们之前进行的研究，并且仍需进一步研究以验证所提出的框架。
人工智能公平性：从原则到实践
本文总结并评估了在人工智能 (AI) 系统中追求公平性的各种方法、手段和技术。本文分析了这些措施的优点和缺点，并提出了定义、衡量和防止人工智能偏见的实用指南。特别是，本文告诫不要使用一些过于简单但常见的评估人工智能系统偏见的方法，并提供了更复杂、更有效的替代方案。本文还通过为高影响力人工智能系统的不同利益相关者提供通用语言，解决了该领域普遍存在的争议和困惑。本文描述了涉及人工智能公平性的各种权衡，并提供了平衡这些权衡的实用建议。本文提供了评估公平性目标的成本和收益的技术，并定义了人类判断在设定这些目标中的作用。本文为人工智能从业者、组织领导者和政策制定者提供了讨论和指导，并为技术含量更高的受众提供了各种其他材料的链接。提供了大量现实世界的例子，从实践角度阐明了概念、挑战和建议。1.简介 1.1 本文结构 本文分为五个部分。在简介中，我们使用一个假设的案例研究来探索人工智能公平的重要原则并定义本文的范围。以下两节深入讨论了人工智能公平的两个广泛概念：对个人的待遇与模型的结果。第四部分描述了实现人工智能公平所涉及的一些固有权衡和实际挑战。在最后一节，我们提供了克服这些挑战的实用指南。在
负责任的人工智能——从原则到……
人工智能的影响不仅取决于基础研究和技术发展，而且在很大程度上取决于这些系统如何引入社会并在日常情况下使用。人工智能正在改变我们工作、生活和解决挑战的方式，但对公平、透明或隐私的担忧也在日益增长。确保负责任、合乎道德的人工智能不仅仅是设计出结果可信赖的系统。它还涉及我们设计它们的方式、我们设计它们的原因以及谁参与了设计它们。为了负责任地开发和使用人工智能，我们需要努力开发技术、社会、制度和法律方法和工具，为人工智能从业者提供具体的支持，以及提高认识和培训，使所有人都能参与其中，以确保人工智能系统与我们社会的原则和价值观保持一致。本文是我在 2022 年网络会议上的主题演讲的精选版本。
大数据辅助数字双胞胎用于高级材料的智能设计和制造：从原子到产品
1个国家主要实验室固化加工，西北理工大学，西安710072，中国Shaanxi。2高性能数值模拟与应用物理与计算数学研究所的CAEP软件中心，中国北京100088。3 CRRC Tangshan Co.，Ltd，Tangshan 063035，Hebei，中国。4西方超导技术有限公司，Xi'an 710018，Shaanxi，中国。5北京科学技术大学高级金属和材料的国家主要实验室，中国北京100083。6宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州公园宾夕法尼亚州立大学材料科学与工程系，美国16802。 7创新中心，NPU重庆，重庆401135，中国。 8 XI'AN技术大学材料科学与工程学院，Xi'an 710048，Shaanxi，中国。6宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州公园宾夕法尼亚州立大学材料科学与工程系，美国16802。7创新中心，NPU重庆，重庆401135，中国。8 XI'AN技术大学材料科学与工程学院，Xi'an 710048，Shaanxi，中国。8 XI'AN技术大学材料科学与工程学院，Xi'an 710048，Shaanxi，中国。
人工智能伦理影响评估：从原则到实践白皮书
※6） https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/pdf/20210709_6.pdf
公共服务领域的人工智能：从原则到实践 - OxCAIGG
早期的经验和结果表明，政府在将人工智能工具应用于公共服务时将面临严峻挑战。早期阶段是一个机遇，合作和共识标准可以对缓解挑战和最大限度地利用机会产生重大影响。
从原始脑电图数据中提取功能以识别情绪
卷积神经网络（CNN）在各种任务中取得了显着的性能突破。最近，以手工提取的EEG功能喂养的基于CNN的方法稳步提高了他们在情感识别任务上的表现。在本文中，我们提出了一个新颖的综合层，称为缩放层，该层可以从原始的EEG信号中自适应地提取有效的数据驱动频谱图。此外，它利用了从一个数据驱动的模式缩放的卷积内核，以揭示频率样维度，以解决需要手工提取特征或其近似值的先前方法的缺点。ScaleingNet是基于缩放层的提议的神经网络体系结构，已在已建立的DEAP和Amigos基准数据集中实现了最新的结果。2021作者。由Elsevier B.V.这是CC下的开放式访问文章（http：//creativecommons.org/licenses/4.0/）。
以人为本的人工智能：从原则到可操作和共享的政策
Carlo Casalone 教皇生命学院 Luciano Floridi 牛津大学 Laura Palazzani 教皇生命学院 Renzo Pegoraro 教皇生命学院 Francesca Rossi IBM 研究部 Roberto Villa IBM 意大利基金会