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探索生成ai
生成AI模型发展的快速增长使其评估与发现其生成能力一样至关重要，例如音频文本，音频，图像和视频生成。我的研究重点是从解释性，可解释性和可信度来分析这些模型。解释性着重于这些模型的决策过程。我的研究试图回答以下问题：该模型能否解释它如何做出明显的决定？此外，它探讨了什么可以帮助该模型产生有关预测背后原因的有意义和可理解的解释。鉴于神经网络的性质，分析每个神经元中的参数通常是没有生产力的。因此，已经开发了各种甲基分析，例如事后分析，以从不同角度解决这个问题。但是，许多方法，例如事后分析，只是刮擦神经网络的表面。需要进一步的研究来解决这个新兴领域中众多未解决的问题。可解释性涉及了解模型的内部工作。鉴于其功能强大的固定功能，确定该模型是否已经完全理解所有要求并生成准确的内容是一项挑战，尤其是当用户不确定正确的答案时。因此，我对因果追踪感兴趣，例如机械性解释性，以深入了解模型。鉴于我对研究概念的讨论，这里有一些利用这些概念的方法和应用：解释性和可解释性旨在实现相同的目标：了解生成过程并解释生成模型的能力。这种不明智的想法将通过增加对模型输出的信任和有效利用来增强用户体验，从而导致可信赖性的方面。
人工智能伦理
电子邮件：fobregon2012@gmail.com 摘要 该研究的总体目标是确定与人工智能伦理相关的进展。最强大的国家正在向人工智能发展投入大量经济资源。方法论：在这项研究中，选择了 2018 年至 2023 年期间进行的 49 份文件；包括：科学文章、评论文章和来自公认组织网站的信息。结果，人工智能伦理得到了各国的支持。此外，ChatGPT 被认为是学术文件准备自动化的主要威胁。结论：关于该研究的总体目标是确定与人工智能伦理相关的进展，重要的是要考虑应用人工智能的透明度和风险。此外，还要考虑道德方面，例如教科文组织大会第 41 届会议通过了《关于人工智能伦理的建议》。欧盟 (EU) 正在考虑制定一个关于人工智能开发和使用规范的新法律框架。 ChatGPT 是一种人工智能工具，需要仔细评估其对教育和其他人类活动的影响。这项研究的第一个具体目标是确定在人工智能方面投入最多的国家，包括日本、新加坡、中国、印度、俄罗斯、澳大利亚、美国和欧盟。这项研究的第二个具体目标是确定人工智能的风险和要求，风险包括黑箱模型、侵犯隐私、偏见和歧视，要求包括算法透明度、人类可理解的解释、隐私保护算法、数据合作、算法公平性。关键词：道德、人工智能。
Braintalker：使用WAV2VEC 2.0
摘要 - 从大脑中的神经活动中解码口语是一个快速的研究主题，因为它可以使在产生可听见的语音困难的人们中进行沟通。对于此任务，电皮质学（ECOG）是记录具有高时间分辨率和高空间精度的大脑活动的常见方法。但是，由于获得ECOG记录所需的风险外科手术程序，收集了相对较少的数据，并且该数量不足以训练基于神经网络的脑对语音（BTS）系统。为了解决这个问题，我们提出了Braintalker，这是一个新颖的BTS框架，它在极低的资源场景下从ECOG信号中产生可理解的口语演讲。我们使用预先训练的自我监督模型WAV2VEC 2.0采用转移学习方法。具体来说，我们训练一个编码器模块将ECOG信号映射到匹配相应口语语音的wav2Vec 2.0表示的潜在嵌入。然后，使用堆叠的卷积和基于变压器的层将这些嵌入转化为MEL光谱图，这些图形被送入神经声码器中以合成语音波形。实验结果表明，我们所提出的框架在主观和客观指标方面达到了出色的表现，包括生成的和地面真相光谱图之间的Pearson相关系数为0.9。我们共享公开可用的演示和代码1。
2023年度报告|第二张委员会
•确保LEA使用的多种订婚模式提供给利益相关者。例子可能包括调查，面对面或虚拟委员会会议，市政厅会议或其他包容性参与机会。•LEA应在计划制作期间以及对计划进行任何重大修订或更新时，参与有意义的咨询中注明的所有适用小组。•参与的利益相关者的数量应代表学生的组成。例如，如果残疾学生占15％的学生，那么10-20％的受访者应代表此亚组。•确保利益相关者的参与发生在计划制定/修订之前。•LEA必须让卫生部门参与计划的制定和修订。这不同于为卫生部门提供COVID-19的数字。•计划必须明确解决有关地区政策和策略的问题3的每个项目符号。•计划需要地方董事会批准和公开发布。•LEA必须至少每六个月到2023年9月30日，将安全返还到服务计划的面对面指令和连续性，并就计划和任何修订进行公开意见，并考虑此类意见。所有修订都必须包括解释和理由，说明为什么要进行修订。•所有修订都必须包括解释和理由，并具有有意义的公众咨询和可理解的格式。《美国救援计划》（ARP）法案要求LEA以父母/看护者可以理解的语言在线发布其健康和安全计划，或者，如果不可行的是向具有有限英语能力的个人提供书面翻译，请口头翻译。该计划还必须根据由美国残疾人法则定义的残疾人的父母以替代格式提供。
1。加密历史
，写作）是秘密写作（或隐藏信息）的实践和研究。在现代时代之前，密码学仅关注消息机密性（即加密） - 将信息从可理解的形式转换为难以理解的形式，然后在另一端重新返回，这使Interpectors或Eavesdroppers无法读取，而无需秘密的知识（即解密该消息的关键所需的关键））。历史上充斥着人们试图将信息保密的示例。国王和将军使用基本的加密方法与他们的部队进行了交流，以防止敌人学习敏感的军事信息。实际上，据报道，朱利叶斯·凯撒（Julius Caesar）使用了一个简单的密码，该密码以他的名字命名。随着社会的发展，对保护数据的更复杂方法的需求已增加。随着单词变得更加连接，信息和电子服务的需求正在增长，随着需求的增加，对电子系统的依赖性增加。已经通过Internet交换了敏感信息，例如信用卡号，这是普遍的做法。保护数据和电子系统对我们的生活方式至关重要。近几十年来，该领域超越了保密性问题，以包括消息完整性检查，发送者/接收器身份身份验证，数字签名，交互式证明和安全计算等技术。现代密码学与数学，计算机科学和工程学的学科相交。有必要进行不同的加密，加密分析和密码学。密码学是涉及加密和解密系统设计旨在确保信息的机密性，完整性和真实性的密码学的一个分支。加密分析，涉及击败密码系统以恢复原始信息的加密分支。密码学是对确保信息的保密和/或真实性的技术的研究。
人工智能算法需要可解释——...
随着人工智能 (AI) 在放射学领域的作用日益增强，人们对现代 AI 算法的黑箱性质感到担忧。AI 用户通常无法知道算法如何或为何得出预测，这使得用户很难评估或批评预测的质量。统称为可解释 AI (XAI) 的一组方法旨在通过提供算法输入和输出之间因果关系的人类可理解的解释来克服这一限制。XAI 的动机包括促进临床医生和 AI 系统之间的信任、实现错误检测和促进知情同意。然而，有人认为，XAI 实际上可能无法满足临床医生的需求，还可能带来意想不到的后果，从而可能损害 XAI 的预期价值 ( 1 )。在 2022 年核医学和分子成像学会年会上，我们就 XAI 的临床需求进行了辩论。我们在此通过讨论 5 个关键论点来总结这场辩论。对于每个论点，我们从数据科学、临床实践和生物伦理的角度提出支持和反对使用 XAI 的理由。首先，应该认识到，XAI 一词指的是多种方法，其中大多数最初是为医学以外的用途开发的 ( 2 )。XAI 包括可解释方法，其中 AI 算法被设计为本质上可解释，以及应用于已训练算法的事后方法。解释的呈现方式也可能有所不同 ( 3 )。在放射学中，XAI 通常通过显着图呈现，其突出显示对模型预测影响最大的图像部分。例如，Miller 等人。展示了显着图如何突出显示心肌中对 SPECT 图像中基于 AI 的冠状动脉疾病诊断影响最大的区域 ( 4 )。
共同创作故事叙述游戏的人工智能架构
由于误解和共同的历史，这些角色之间产生了矛盾。WAWLT 中的角色使用故事筛选模式来理解世界。由于不同的角色可以使用不同的筛选模式，他们会对已经发生的事件讲述不同的故事——而这些相互冲突的理解导致他们采取相互冲突的行为。通过选择每个角色对相同事件采用几种可能的叙事框架中的哪一种，以及角色将如何根据他们对过去事件的理解对世界采取行动，玩家可以引导这些新出现的冲突的演变。WAWLT 是基于人工智能的游戏设计的一个例子[6]，其灵感来自对模拟驱动游戏中现有玩家讲故事实践的研究[5,12]。在设计 WAWLT 时，我们着手提供创造力支持功能，帮助玩家克服[13]中记录的四大创造力障碍：对空白画布的恐惧、对判断的恐惧、写作障碍和完美主义。进一步的设计灵感来自桌面故事讲述游戏 [ 2 , 19 , 20 ] 和人工智能增强的即兴戏剧体验《坏消息》[ 26 ]。WAWLT 旨在通过为玩家提供智能情节方向建议来支持玩家讲故事的实践，这些建议来自实时社交模拟，并由机器可理解的意图语言中的玩家话语引导。本文简要介绍了 WAWLT 人工智能架构及其关键子系统在支持混合主动故事讲述方面的作用。有关 WAWLT 设计的更多信息，请参阅 [10]。
产品的行业优先认证...
atiel和ueil很高兴宣布TüvhheinlandEnergy GmbH的“润滑剂，油脂和其他专业的产品碳足迹计算方法”的行业优先认证。这标志着全球努力的重要里程碑，该努力将润滑剂，液体和油脂的碳足迹计算标准化，从而增强了该方法论在整个行业的信誉和可信度。首次发表于2023年9月，与外部顾问和碳思想合作开发，Atiel和UEIL方法论提供了一种统一的方法来计算润滑剂，油脂和特色型领域的产品碳足迹（PCF）。现在，通过TüvRheinland的认证，公司可以通过第三方认证，推动跨价值链的一致性和透明度来进一步验证其PCF计算。tüvRheinlandEnergy GmbH（以下简称TüvRheinland）已对Ueil和Atiel的润滑剂，油脂和专业的产品碳足迹进行了独立的认证。基于以下主要标准和准则：ISO 14067：2018，温室气体协议产品标准：2011，审稿人得出结论，PCF方法论方法是科学的，并且反映了艺术的状态。该方法背后的方法和原理通常适合评估润滑剂，油脂和其他特色剂的潜在温室气体排放影响。提出的方法以及计算示例是连贯，透明且可理解的。讨论并实施了文档的必要建议。在未来，TüvRheinland建议根据科学，技术和润滑油行业的发展不断增强该方法，并相应地适应该方法。规格和评估限制可以在审查报告中找到。可以使用QR码或www.certipedia.com上的测试标记ID来验证有效性。
在线手写的基于CNN的阿尔茨海默氏病检测的解释性
全球有超过5500万人受痴呆症影响，每年有近1000万例新病例，阿尔茨海默氏病是一种普遍且具有挑战性的神经退行性疾病。尽管对阿尔茨海默氏病检测的机器学习技术取得了重大进步，但深度学习模型的广泛采用引起了人们对其解释性的关注。在在线手写分析的深度学习模型中缺乏解释性，这在阿尔茨海默氏病检测的背景下是文献中的一个关键差距。本文通过解释应用于多变量时间序列数据的卷积神经网络的预测来解决这一挑战，该预测是由在图形平板电脑上手写的连续循环系列相关的在线手写数据生成的。我们的解释性方法揭示了健康个体和被诊断为阿尔茨海默氏症的人的不同运动行为特征。健康受试者表现出一致，平稳的运动，而阿尔茨海默氏症患者的表现出了不稳定的模式，其标记为突然停止和方向变化。这强调了解释性在将复杂模型转化为临床相关见解中的关键作用。我们的研究有助于提高早期诊断，为参与患者护理和干预策略的利益相关者提供了重要的可靠见解。我们的工作弥合了机器学习预测与临床见解之间的差距，从而促进了对阿尔茨海默氏病评估的高级模型的更有效和可理解的应用。
引用原始发表的论文（记录的版本）：Wang，H.，Salunkhe，O.，Quadrini，W。等（2023）。计算机视觉技术的概述
线束是现代汽车车辆中电子系统的必不可少的硬件。随着汽车行业向电力和自动驾驶的转变，越来越多的汽车电子设备负责能源传输和关键安全功能，例如操纵，驾驶员援助和安全系统。此范式转移从安全角度来看，对汽车线束的需求更大，并强调了在车辆中高质量的线束组件的更重要性。但是，熟练的工人仍然手动执行电线线束组件的大多数操作，并且某些手动过程在质量控制和人体工程学方面都是有问题的。行业对提高竞争力并获得市场份额的需求也持续存在。因此，需要确保组装质量，同时提高人体工程学并优化人工成本。由机器人或人类机器人协作完成的机器人组装，是实现越来越苛刻的质量和安全性的关键推动力，因为它可以使比完全手动操作更具复制，透明和可理解的过程。然而，由于可变形物体的灵活性，在实际环境中，机器人的汇编组装在实际环境中具有挑战性，尽管在简化的工业结构下提出了许多初步的自动化解决方案。先前的研究E↵Orts提出了使用计算机视觉技术来促进线束组件的机器人自动化，从而使机器人能够更好地感知和操纵灵活的线束。本文介绍了针对机器人线束组件提出的计算机视觉技术的概述，并得出了需要进一步研究的研究差距，以促进更实用的机器人丝带线束。