XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System可信度
e-pocurement解决方案业务流程更改1。创建报价请求（RFQ）1.1系统将默认为低于最小的ADVE
在EPS上捕获，即选择了正确的成功投标者。一旦实现了奖励过程，就无法逆转此类决策，因为这将影响系统上数据的可信度，这些数据将影响提供的信息，这些信息将影响支持审计跟踪的信息，以及从系统中汲取的绩效信息的可信度，并包含在季度系统洞察报告中，并包含在季度洞察报告中，并将其作为对省级委员会的其他各种杂物报告。省级财政部接受机构在捕获此信息时会谨慎行事，该信息将不时地用于报告和发布。8.2 PT指出，在某些情况下，成功投标者可能无法提供
社交媒体、影响者和环保产品的采用：来自中国农村的实地实验证据
摘要 用于提高业务绩效的低成本营销工具是否也有助于创造更美好的世界？作者通过随机对照田间试验研究了在线社交媒体工具在缓解客户（农民）不确定性和促进中国农村采用新型环保农药方面的作用。关键发现是，即使对于农药等新产品，低成本社交媒体支持平台也可以有效促进采用。平台上来自同行和公司的信息相结合，有助于了解产品特性，并减轻与产品质量和适当产品使用相关的不确定性。然而，在漏斗的试用阶段，该平台的表现不如公司的定制一对一支持，因为现有信息无法解决供应商可信度和产品真实性的不确定性。让平台上有影响力的人（尽管不是该产品的专家）保证其可信度有助于解决这个漏斗阻碍问题。从理论角度来看，本文为社交媒体平台上的参考影响和可信度信号以及新产品试用的后果提供了启发性证据。作者还提供了关于信息如何促进学习的直接实证证据，这一现象通常被认为存在于评估学习模型的研究中。
通过脑电图检测微睡眠状态
摘要 微睡眠是指意识短暂丧失，完全停止工作。它们是许多需要持续注意力的交通领域（尤其是驾驶）发生致命事故的原因。使用无线 EEG 电极的微睡眠警告装置可用于将用户从即将发生的微睡眠中唤醒。高维数据集（尤其是在基于 EEG 的分类中）带来了挑战，因为通常存在大量潜在有用的特征来检测感兴趣的现象。因此，在训练分类器之前降低原始数据的维度通常很重要。在本研究中，将线性降维方法——主成分分析 (PCA) 和概率 PCA (PPCA)——与八种非线性降维方法（核 PCA、经典多维缩放、等距映射、最近邻估计、随机邻域嵌入、自动编码器、随机邻近嵌入和拉普拉斯特征图）进行了比较，这些数据来自八名健康、未睡眠不足的志愿者，他们执行了 1 小时的 1D 视觉运动跟踪任务。通过目视检查 3D 散点图上的类别分离、可信度得分以及基于堆叠泛化的线性判别分析 (LDA) 系统上的微睡眠检测性能来评估特征减少算法的有效性，该系统基于减少的特征估计 1 Hz 下的微睡眠/响应状态。在可信度方面，PPCA 优于 PCA，但 PCA 优于所有非线性技术。每种特征减少方法的可信度得分也与微睡眠状态检测性能密切相关，有力地验证了可信度在预测性能方面估计特征减少方法的相对有效性的能力，以及独立于黄金标准的能力。
MAVPro：使用最少数量的地面传感器进行航空安全 ADS-B 消息验证
自 2020 年以来，广播式自动相关监视 (ADS-B) 在美国和欧洲的飞机交通管制中发挥着重要作用。ADS-B 消息包含有关飞机位置和轨迹的信息，以便更好地实时跟踪太空中的飞机。然而，缺乏安全机制将成为信任 ADS-B 技术的障碍。因此，应结合对策来确保通信安全并评估收到消息的完整性和可信度。在本文中，我们设计了一种名为 MAVPro 的消息验证协议，以评估收到的 ADS-B 消息的可信度，否则其真实性和完整性无法验证。MAVPro 背后的主要思想是将收到的 ADS-B 消息中的位置声明与预期的飞机位置进行比较，后者是使用预测轨迹信息（例如速度、经过时间、飞机加速度、航向信息）和一组预先信任的、持续更新的锚点计算得出的。如果只有一个 ADS-B 接收器收到消息，我们的协议就能够评估收到消息的可信度——而使用基于多点定位的技术验证位置声明则需要四个接收器。因此，与现有解决方案相比，我们能够大大扩展可以应用安全检查的覆盖范围。我们根据来自 OpenSky 网络的实时数据评估 MAVPro，分析其性能并验证其适用性
人工智能和透明度如何影响公众对司法的信任
*1 ྠᚿ♫ᏛၟᏛ㒊ၟᏛ⛉ 同志社大学商学院 本研究的目的是调查导致人们对基于 AI 的审判信任度降低的因素。近年来，法官和预算短缺，而这又以牺牲用户的信心为代价。为了解决这些问题，人们期待在法庭上使用 AI。然而，AI 存在黑箱问题。部分原因是算法不可靠，这引发了人们对在法庭上使用 AI 的质疑。在本研究中，我们进行了一项调查实验，以调查透明度的存在是否会影响法官的可信度。我们还调查了判断错误对可信度的影响。从实验结果中，我们研究了人们更信任 AI 还是透明度。本研究为在法庭上使用 AI 的研究和努力提供了启示。
Simion 和 Kelp 探讨值得信赖的人工智能
3 值得一提的是，一些信任哲学家可能从信任和可信度本质上以人类为中心的前提开始；例如，假设信任需要容易被背叛，人们可能会认为一个人根本不会被人造物或缺乏能动性的东西背叛。按照 Simion 和 Kelp 在这里讨论的这种处理方式，我们可能会简单地将可信人工智能的讨论缩小为“可靠”人工智能，并关注对人工智能的理性依赖条件。然而，就我的目的而言，我与 S&K 一起假设，并遵循可信自主系统这一既定研究领域，原则上可扩展到人工智能事物是可信度的哲学观点的理想特征。无论如何，为了探索 S&K 文章的有趣特征，我不会质疑他们做出的这种可扩展性不是误导的假设。
复制市场：人工智能复制的成果、经验教训、挑战和机遇
过去十年，社会和行为科学领域出现了系统的大规模复制项目（Camerer 等人，2016 年、2018 年；Ebersole 等人，2016 年；Klein 等人，2014 年、2018 年；Collaboration，2015 年）。这些项目是由理论和概念上的担忧推动的，即科学出版物中大量的“假阳性”（Ioannidis，2005）和“可疑研究实践”的盛行（Simmons、Nelson和Simonsohn，2011）。对研究结果可信度的担忧并非行为科学和社会科学所独有；在计算机科学领域，人工智能（AI）和机器学习（ML）是特别令人担忧的领域（Lucic等人，2018年；Freire、Bonnet和Shasha，2012年；Gundersen和Kjensmo，2018年；Henderson等人，2018年）。鉴于行为科学和社会科学在促进提高研究可信度的新方法方面发挥着先锋作用，分析从这一领域中吸取的经验教训是一种很有前途的方法。在本文中，我们回顾了行为和社会科学以及 DARPA SCORE 项目中使用的方法。我们特别关注人类预测复制结果的作用，以及预测如何利用从相对劳动和资源密集型的复制中获得的信息。我们将讨论使用这些方法来监控和提高计算机科学、人工智能和机器学习研究领域的可信度的机会和挑战。
安全科学 - DSpace
安全行为是空中交通管制员和其他空中交通安全 (ATS) 员工最关键的任务。文献表明，确保安全的主要先决条件之一是领导力。然而，对空中交通管制 (ATC) 内部领导力的理解非常有限。借鉴社会学习理论和社会交换理论，本研究提出并调查了领导力方面与 ATS 员工安全行为之间的关系。数据来自欧洲空中导航服务提供商 (ANSP) 的 49 名 ATS 员工，他们对当前主管的仆人式领导、可信度、领导与成员之间的交换和对安全的支持以及他们自己的安全合规性和安全公民行为进行了评分在一到五个连续轮班期间。分层回归分析的结果出乎意料地表明，主管的可信度和员工的安全公民行为之间存在显著的负相关。其他假设的关系都不显著。这些发现以及事后访谈和开放式评论栏的其他发现表明，特定的 ATC 环境可能需要与其他行业不同的流程。此外，可信度可能与较低的安全公民行为有关，可能是因为 ATS 员工认为值得信赖的主管会照顾好一切。虽然有必要进行更仔细的额外检查，但 ANSP 可能希望
用于能源基础设施监测的先进传感器
• PDNN 实时处理 BGS 和 BPS 数据（1 秒），而现有 BOTDA 功能则为 1 分钟 • 增强数据可信度：将数据中的噪声传播为预测不确定性 • 优于曲线拟合和监督机器学习
新加坡的国家人工智能战略
运营管理 • 数据管理、模型制定、模型选择、训练和调整 • 确保质量、来源可信度、真实性，同时减轻固有偏见 • 可解释性、可重复性和稳健性 • 某些场景的可重复性、可审计性