当原告陈述的事实内容允许法院合理推断被告应对所指控的不当行为负责时,该诉讼请求具有表面可信度。可信度标准不同于“可能性要求”,但它要求的不仅仅是被告违法行为的可能性。
我们在本文中阐述了这些可能性。然而,需要注意的是,更新《设计经济 2021》的目标可能在某种程度上与可复制性和可信度的目标相矛盾——因为更新可能会促使使用替代数据和分析,而可复制性和可信度会重新审视相同的数据和分析。这些要求需要平衡,同时与实现该方法的基本目标相平衡。 1.2. 关键结构 经济分析的强度总是取决于定义(即对正在评估的内容的清晰度和准确性)、数据(即与用于分析的数据相关的透明度和可信度)和指标(即报告被认为具有经济重要性的指标)。因此,关键结构是:
荷兰 摘要 在过去的几年中,人工智能聊天机器人在营销中的使用显着增加。人工智能聊天机器人是被编程为虚拟助手的算法,使用语音命令或文本消息模拟人类对话。这项技术被发现是客户服务的未来,因为它对营销有多种好处。人工智能和人工智能算法领域的现有文献表明,对算法的感知信任、其建议利用率和其可信度之间存在联系。本研究进一步研究了这些关系,同时特别关注人们对负面算法建议的敏感性。进行了基于场景的 2(可信度:公开与未公开)x 2(建议:积极与消极)实验,共分析了 57 名年龄在 21 至 60 岁之间的国际参与者。总体而言,为了回答研究问题,我们测试了五个假设。结果表明,可信度与对聊天机器人的感知信任之间不存在任何关系,在收到负面算法建议的情况下,可信度与建议利用率之间也不存在任何关系。然而,研究证明,人们倾向于信任并采纳为他们提供积极而非消极建议的聊天机器人的建议。此外,研究结果还表明,对聊天机器人的感知信任与其负面建议利用率之间存在正相关关系。毕业委员会成员: 第一导师 – M.L. 博士Ehrenhard (Michel) 第二导师 – F. Koefer MSc (Franziska) 关键词 AI、聊天机器人、算法、营销、信任、建议、利用率、可信度、披露、评估、负面
计划管理员而不是太平洋地区负责向其成员发送可信度的保险通知。太平洋提供了可能用于此目的的样本信用性通知。此通知至少在10月15日之前至少是每年一次的。每年,PacificSource通过应用精算价值测试来评估我们的标准福利设计,以确定可信度的覆盖范围。我们使用此信息来创建我们的信用矩阵文档,您可以将其用作确定您的处方药计划是否满足可信度覆盖范围的要求。您需要咨询药房福利摘要,以确定计划对福利的描述。如果您无法从所提供的材料中确定计划的Medicare D部分信用额,则可以向您的销售代表索取其他信息。
了解人类如何评估信誉是假新闻时代的一个重要科学问题。消息信誉是信誉评估的关键方面之一。理解消息可信度的最直接方法之一是使用进行信誉评估的人的大脑活动的测量。尽管如此,以前从未使用过这种方法对消息信誉进行调查。本文报告了一个实验的结果,在此期间,我们使用脑电图在消息信誉评估过程中测量了大脑活动。实验允许识别参与者进行正面或负面消息可信度评估时活跃的大脑区域。基于实验数据,我们使用EEG脑活动测量值对人类消息可信度评估进行了建模和预测,而F1得分超过0.7。
简介:不同的规划竞赛 (Long 等人 2000;Coles 等人 2012;Vallati 等人 2015) 表明,规划系统正变得越来越可扩展和高效,使其适合实际应用。由于规划的许多应用都是安全至关重要的,因此提高规划算法和系统的可信度对于它们的广泛采用至关重要。因此,目前正在做出大量努力来提高规划系统的可信度 (Howey、Long 和 Fox 2004;Eriksson、R¨oger 和 Helmert 2017;Abdulaziz、Norrish 和 Gretton 2018;Abdulaziz 和 Lammich 2018)。提高软件的可信度是一个研究得很透彻的问题。文献中尝试了三种方法 (Abdulaziz、Mehlhorn 和 Nipkow 2019)。首先,通过应用软件工程技术,例如在正确的抽象层次上编程、代码审查和测试,可以提高系统的可信度。虽然这些做法相对容易实现,但它们并不完整。其次,有认证计算,给定的程序除了计算其输出外,还要计算一个证书,说明为什么这个输出是正确的。这将可信度的负担转移到证书检查器上,证书检查器应该比要认证其输出的系统简单得多,因此不容易出错。认证计算是由 Mehlhorn 和 N¨aher 于 1998 年率先提出的,他们将其用于他们的 LEDA 库。在规划领域,这种方法是由 Howey、Long 和 Fox 率先提出的,他们开发了规划验证器 VAL(Howey、Long 和 Fox 2004)。此外,认证规划的不可解性是由 Eriksson 率先提出的,
图 1- 2023 年关于 AI 的 LinkedIn 帖子示例。 ........................................................................... 19 图 2- 研究范式概述 (Ethan, 2017) .............................................................................. 33 图 3- 受访者年龄组的可视化 ............................................................................................. 44 图 4- 受访者对 AI 生成内容的可信度的可视化 ............................................................................................. 46 图 5- 根据受访者对内容来源的可信度依赖性的可视化。 ............................................................................................. 47 图 6- 回复主题类别的可视化 ............................................................................................. 51
摘要 — 鉴于人工智能 (AI) 系统的使用率不断提高,基于可靠性和透明度等维度对其可信度进行认证至关重要。同样,随着监管要求的建立,可操作的认证指南将对开发人员和认证机构确保人工智能的可信度大有裨益。在此,我们介绍了一项持续努力,旨在开发一个经过验证的人工智能认证方案,该方案是一个评估人工智能系统可信度的框架,包括特定目标及其相应的合规手段(即流程、文档或技术方法)。重要的是,该方案明确地将法律要求与评估人工智能系统合规性的经过验证的技术联系起来,从而实施了支持人工智能认证的工作流程。我们解释了开发认证方案的理由,并展示了对示例用例的评估,其中有一个具体的工作流程,从目标到相应的手段,重点关注可靠性和透明度。索引术语 — 人工智能、机器学习、认证、可靠性、透明度
在安全竞争中,欧洲和亚洲的事件也对对方地区产生重大影响。随着中美竞争加剧,美国履行安全承诺和支持欧洲和亚洲盟友及伙伴的努力正面临越来越大的压力。在这种情况下,美国寻求鼓励其在这两个地区的盟友和伙伴增加国防开支,以承担更大份额的自身安全负担。美国还鼓励其北约盟友更加关注中国带来的战略挑战。随着欧洲和亚洲的安全竞争加剧,美国向这两个地区的盟友提供可靠的扩展核威慑的能力仍然至关重要。正如 Névine Schepers 在其章节中所讨论的那样,美国核保护伞在这两个地区的可信度是相互关联的。在这两个地区,盟友对美国扩展核威慑可信度的判断至少部分基于他们对美国在另一地区的可信度的看法。