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快速构建可解释的全脑解码器
研究人员通常试图从功能性MRI测量的大脑活动中解码精神状态。严格的解码需要使用形式的神经预测模型，如果它们使用整个大脑，则可能是最准确的。但是，计算负担和缺乏现成的统计方法的解释性可能会使全脑解码具有挑战性。在这里，我们提出了一种构建既可以解释又有能力的全脑性解码器的方法。我们将部分最小二乘算法扩展到具有可变选择的正则化模型，该模型提供了独特的“一次性”，“以后调整一次”方法：用户只需拟合一次模型，并且可以在事后选择最佳的调音参数。我们在实际数据中显示，我们的方法随着数据大小的增加而表现得很好，并产生可解释的预测因子。该算法以多种语言公开使用，希望可以在神经成像研究中更广泛地实施可解释的全脑预测因子。
零信任体系结构（ZTA）
○公众参与新技术的设计和实施对于成功和公共买入至关重要。○当前的技术包括基于AI的系统，例如自动化车牌读取器（ALPRS）和AI枪击检测。○最初的挑战包括对隐私和监视的担忧，其中一些将技术视为“隐私噩梦”。○作为回应，该市扩大了公众参与，以解决问题和指导技术的使用。居民提供有关技术实施的反馈并提出改进。○该市还在服务不足的地区举行了公开会议，该会议是多种语言，旨在减少障碍。○反馈和使用数据在线发布。○城市正在探索针对道路危害和非法倾倒等特定问题的AI对象检测。○该市通过积极参与，提高信任和透明度对政府实践产生了积极影响。●Alleghany县的演讲 - 宾夕法尼亚州阿勒格尼县阿勒格尼县人类服务部主任Erin Dalton
生成的AI不成比例地损害长尾巴用户
民主国家成功运作的组成部分，尤其是公民对公共机构和彼此的信任。随着Genai的民主化，由有说服力和个性化的机器生成[5]文本和合成媒体提供支持的虚假信息可以侵蚀这一信任。尽管强大而稳定的民主国家可能会将这一挑战与丰富的媒体生态系统3斗争，但新兴和脆弱的民主国家没有那么奢侈。这些国家经常缺乏强大的机构（例如，事实检查和网络安全智能单位），国防技术（例如，检测AI模型和技术基础设施）以及资源（例如，财务和人类专业知识）有效地抵消了虚假叙述所必需的。虚假信息通过较少突出的渠道和多种语言迅速循环。恶意行为者通过针对特定的语言，文化或社会群体来利用现有的社会分裂和脆弱性。这种有针对性的方法使当局在获得牵引力之前很难识别和揭穿虚假主张。本质上，Genai的出现使人们对真理的寻找更具挑战性甚至难以捉摸，尤其是在最需要真理和透明度的地区。
苏沙桑人工智能（AI4Sushasan）中心......
政府服务导航——公民可以使用对话式人工智能浏览政府网站，查找相关表格，并更有效地完成交易。 预算和支出透明度——对话式人工智能可以为公民提供政府预算、支出和财政拨款的见解，提高透明度和问责制。 投诉解决——对话式人工智能可以简化提交和跟踪投诉的流程，确保及时解决公民关切的问题。 语言可访问性——对话式人工智能可以用多种语言提供政府信息和服务，确保来自不同语言背景的公民都能使用。 数据驱动治理——对话式人工智能可以分析公民互动，以确定趋势、关切和需要改进的领域，帮助政府做出数据驱动的决策。 政策民意调查——政府可以使用对话式人工智能进行民意调查和调查，以了解公众对具体政策提案的看法，帮助政策制定者做出明智的选择。 2. 良好治理的人工智能平台：
深度学习在人工智能中的不合理有效性
深度学习网络已被训练用于识别语音、为照片添加字幕以及在多种语言之间进行文本翻译，性能非常出色。尽管深度学习网络在解决实际问题中的应用已经无处不在，但我们对它们为何如此有效却缺乏了解。根据统计学和非凸优化理论中的样本复杂性，这些经验结果应该不可能实现。然而，人们正在研究深度学习网络训练和有效性中的悖论，并在高维空间的几何结构中发现新见解。深度学习的数学理论将阐明它们的运作方式，使我们能够评估不同网络架构的优缺点，并带来重大改进。深度学习为人类提供了与数字设备进行通信的自然方式，是构建通用人工智能的基础。深度学习的灵感来自大脑皮层的结构，对自主性和通用智能的洞察可能存在于对规划和生存至关重要的其他大脑区域中，但要实现这些目标，还需要取得重大突破。
对晚期癌症患者的不公正经验问卷的初步验证
认为不公正的不公正现象是通过慢性疼痛患者的不公正经验问卷（IEQ）检查的（5、8、9）。IEQ最初是针对损伤后慢性肌肉骨骼疼痛的成年人开发和验证的（6）。基于主要成分分析，沙利文及其同事将该量表的两个基本组成部分标记为“严重性/损失的严重性/不可弥补性”（例如，“大多数人不了解我的状况严重”，而“我的生活将永远不会是同一”）和“责备”（例如，“我的责备”（例如，“我的责任），因为我的遭受了，因为我的遭受了，因为他的苦难是所有的，所以”（否则），而”（否则）（又是所有的）。IEQ随后被翻译成多种语言（例如，法语，德语，Farsi），在慢性疼痛种群中表现出良好的可靠性和有效性（6，10）。通过IEQ总分来衡量的较高疼痛相关的不公正现象与更大的疼痛强度，功能障碍，残疾和困扰有关（例如，愤怒，焦虑，抑郁症状），疼痛的接受程度较低，生活质量较低（5、8、9）。IEQ还用于评估与各种疾病有关的不公正现象，包括骨关节炎，脊髓损伤，镰状细胞疾病，严重的抑郁症和癌症（10）。
希腊经济的增长策略
克里斯托弗·皮萨里德斯爵士（Sir Christopher Pissarides）担任伦敦经济学院经济学主席，塞浦路斯大学的欧洲研究主席，他在伦敦联合主席是伦敦的工作研究所。他专门研究劳动力市场的经济学，经济增长和结构性变化，尤其是在与市场瑕疵有关的情况下，他的工作特别有影响力。在过去的十年中，他在自动化和人工智能的就业影响以及工作和福祉的未来方面进行了广泛的工作。他已经在专业期刊，杂志和媒体上写了广泛的著作，他的书均衡失业理论是失业经济学中的有影响力的参考，已被翻译成多种语言。在2010年，他因在劳动力市场上的工作而获得了诺贝尔经济学奖的联合获奖者，并于2005年成为欧洲首位赢得IZA劳动经济学奖的欧洲经济学家。此后，他获得了其他几个奖项，奖项和社会奖学金，包括美国经济协会，英国学院，欧洲学院和雅典学院的终身奖学金。
通过生成人工智能促进多语言审议
全球抽象的民主国家面临着许多挑战，从选举干预和宣传到民粹主义和威权主义的崛起。因此，必须增加参与并扩大对审议过程的机会，以加强民主制度并满足公众期望。尽管在政治审议，协作和谈判中具有公认的语言意义，但对多语言如何影响政治和治理的知识知之甚少。在这种情况下，本研究提出了一个综合框架，该框架能够基于最先进的生成AI技术进行多语言审议。该框架标识了五个关键产品，即“多语言和多元文化审议设计”，“用于公共事务审议的机器翻译和解释”，“多语言审议理解”，“在线和面对面的多语言审议支持”，以及“透明度，可信度，可信度和公民审议的解释性”。通过利用生成的AI，该框架打算解决与文化多样性和多种语言有关的挑战，这些挑战阻碍了成功的审议民主。最后，提出了一个案例研究，将框架运行到技术解决方案中。
常规会议 - 2025年2月18日 - 议程-PDF
特此通知，鉴于2025年2月18日，星期二，沃思堡独立学区教育委员会将于下午5:30在沃思堡独立学区服务中心7060营地7060营地Bowie Boulevard举行定期会议。本次会议将在沃思堡的Live YouTube频道上进行流式传输和存档，并在该地区主页底部的FWISD视频按需网站上。要在YouTube的实时会议中访问关闭字幕，请触摸屏幕或在播放视频时将光标移动到光标，然后单击“ CC”按钮。现场字幕目前仅提供英语。多种语言字幕可在沃思堡ISD Live YouTube档案馆中获得。该议程的电子副本已附加到该在线通知。在议程上列出了要讨论或考虑的主题或可以采取任何正式诉讼的主题，该议程是本通知的一部分。项目不必按照本会议通知中显示的顺序进行。公众可以面对面或通过书面声明对公众发表评论。
安全输入处理
大多数安全漏洞是由不安全的输入处理引起的。这些讲义讨论了用于安全输入处理的模式和反图案，也讨论了输出处理，因为某些输入问题实际上是输出问题。一个常见的误解是，我们应该简单地验证或消毒输入以防止输入问题。可能需要输入验证或缺乏疗法，但也可能是解决一些输入问题的完全错误的方法。此外，即使它们在根本上是非常不同的概念，也通常会发现（或困惑）验证和缺乏症。使事情变得更糟，许多（近）同义词 - 过滤，编码，逃脱，中和引用 - 加剧了混乱。我们将从解析的角度来研究输入处理。典型的应用必须解析多种语言，格式和协议。大多数安全问题是由于这些语言的不安全，错误或意外解析所致。在这里，这些讲义很大程度上归功于Langsec方法对不安全输入处理的根本原因的见解。解析提供了一个有用的观点，可以在结构上防止输入处理问题：Langsec构建安全解析器的方法以及不容易受到注射攻击的键入和“安全” API。