档案在社会建设和发展中发挥着至关重要的作用。人类非常信任档案,依靠档案制定公共政策并保存语言、文化、自我认同、观点和价值观。然而,在当前对记录和档案进行分类和可发现性的过程中,某些声音和观点仍然难以捉摸。在本文中,我们探讨了集中式、正当程序档案系统对边缘化社区的影响和影响。有强有力的证据证明,在追求全面性、公平性和正义的同时,需要渐进式设计和技术创新。在改善档案实践以及当今整个社会的进步和繁荣方面,意向性和全面性是我们最大的机会。在当今技术和信息时代的支持下,意向性和全面性是可以实现的。在档案过程中重新开放、质疑和/或有目的地纳入他人的声音是我们在论文中提出的意图。我们列举了一些边缘化社区的例子,他们继续领导“社区档案”运动,努力恢复和保护自己的文化身份、知识、观点和未来。总之,我们提出了设计和人工智能主导的技术考虑因素,值得进一步研究,以努力弥补系统性差距并建立强大的档案流程。
缺失模态问题对于多模态模型来说至关重要,但并非易事。当前旨在处理多模态任务中缺失模态问题的方法要么仅在评估期间处理缺失模态,要么训练单独的模型来处理特定的缺失模态设置。此外,这些模型是为特定任务设计的,例如,分类模型不易适应分割任务,反之亦然。在本文中,我们提出了共享特定特征建模 (ShaSpec) 方法,该方法比解决上述问题的竞争方法简单得多,也更有效。ShaSpec 旨在通过学习共享和特定特征来更好地表示输入数据,从而在训练和评估期间利用所有可用的输入模态。这是通过一种依赖于基于分布对齐和域分类的辅助任务以及残差特征融合程序的策略实现的。此外,ShaSpec 的设计简单性使其易于适应多种任务,例如分类和分割。在医学图像分割和计算机视觉分类方面进行了实验,结果表明 ShaSpec 的表现远胜于竞争方法。例如,在 BraTS2018 上,ShaSpec 将增强肿瘤的 SOTA 提高了 3% 以上,将肿瘤核心的 SOTA 提高了 5%,将整个肿瘤的 SOTA 提高了 3%。1
过去五年来呈现了一系列全球紧急情况,这对妇女的经济福祉产生了不成比例的影响。朝着增加妇女参与劳动力的进步已经停滞不前,在妇女赋予妇女经济能力的其他方面的进步也减慢甚至逆转。的回应尚未得到充分的保护并保留了近几十年来的性别平等增长,这些趋势在低收入国家中令人震惊,这些国家继续面临诸如高债务水平,缺乏财政空间,外国援助和停滞经济的挑战。
人工智能 (AI) 的最新进展标志着人类历史上的一个转折点。它为机器学习、适应和执行任务提供了机会,这些任务有可能帮助人们完成日常活动以及最具创造性和雄心勃勃的项目。它还可能帮助企业和组织利用知识、提高生产力、创新、转型和推动共同繁荣。这一巨大潜力引发了两个基本问题:(1) 人工智能是否真的会推动国家和全球经济转型和增长,从而造福整个社会?(2) 我们必须解决哪些问题才能充分实现人工智能的经济价值、扩大繁荣并改善世界各地的生活?我们通过考虑近期技术和创新的历史来探讨这些问题,以此作为人工智能可能产生的影响的指导,以及我们必须做些什么才能实现其造福社会的经济潜力。虽然我们并不认为未来会完全像过去一样——原因我们将在下文讨论——但我们确实相信,以往的技术变革经验可以提供许多有用的教训。我们得出的结论是,尽管人工智能的发展为我们的经济繁荣和未来福祉提供了历史性机遇,但其经济效益不会自动产生,除非我们齐心协力、有目的地采取行动,发挥人工智能的潜力并应对其挑战,否则人工智能可能会加剧现有的经济挑战。我们建议制定一项集体政策议程,让人工智能的开发者、部署者和用户、基础设施提供商、政策制定者和参与劳动力培训的人参与其中,这可能有助于实现和利用人工智能的经济潜力,并应对其对我们共同繁荣的风险。
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②日本的情况................................................................................................................................................ 9
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