XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System弥合
弥合人工智能问责差距
随着人工智能 (AI) 开发工具和互联网数据集的普及，企业、非营利组织和政府正在以前所未有的速度部署人工智能系统，通常是大规模生产系统，影响数百万甚至数十亿用户 [1]。然而，在这种广泛部署的过程中，人们对这些自动化系统对所有用户的有效性产生了合理的担忧，尤其是对那些倾向于复制、强化或放大现有有害社会偏见的系统提出了批评 [8, 37, 62]。外部审计旨在从系统外部识别这些风险，并作为这些部署模型的问责措施。然而，这种审计往往是在模型部署之后进行的，此时系统已经对用户产生了负面影响 [26, 51]。
弥合信息鸿沟 - DiVA 门户
在当今的医疗环境中，在患者过程中实践循证医学 (EBM) 和共同决策 (SDM) 非常重要，因为这些护理模式提供了一种提高护理质量和安全性、患者满意度和降低成本的方法。EBM 是结合临床专业知识认真、明智地使用当前最佳医学证据。它还包括考虑患者的价值观和偏好，以指导有关个别患者护理的决策。SDM 提供了一个流程，指导医疗保健专业人员（例如医生或护士）和患者如何在整合证据主体（选项、益处和危害）并考虑患者的价值观和偏好后共同参与决策。医疗保健专业人员实践 EBM 和 SDM 的程度取决于患者信息（例如，医疗诊断、治疗以及实验室和管理信息）和医疗证据（例如医疗指南）的可用性。患者信息是做出有关个体患者护理决策的先决条件，循证医学知识、临床专业知识以及患者价值观和偏好指导这些决策。此外，为了让患者能够传达价值观和偏好并有效地参与自己的护理，他们需要对自己的病情和治疗方案以及每种方案的后果有基本的了解。因此，他们需要在整个医疗保健旅程（过程）中以“患者可访问”的形式访问与医生和护理团队相同的信息流。然而，在正确的时间和地点对个别患者的护理做出正确的决定对医疗专业人员来说是一项挑战。由于互操作性问题，现有的信息系统不支持患者信息在患者过程中的无缝流动。因此，医疗专业人员无法在正确的时间和地点轻松访问有关患者的最新信息。医疗证据分散在不同存储库中，并由不同的提供者呈现，这进一步加剧了这种情况，每个提供者对如何组织信息以及搜索引擎应如何运行都有独特的想法。无法或无法访问相关患者信息以及有关治疗方案的益处和风险的最佳医疗证据，可能会导致错误的决策，更严重的是，导致患者痛苦。这种情况还影响 SDM。如果患者不了解自己的健康状况、治疗方案、益处和风险，或者没有获得高质量的信息（例如，由于医疗保健专业人员无法获得最佳证据），患者将无法评估“什么对他们来说是重要的”，或者他们会做出
弥合资本纪律与能源情景
社会深度脱碳需要随着时间的推移和跨度复杂的价值链快速扩张和平行撤出生产能力（电力、燃料、材料、生物质等）。综合评估和其他宏观能源系统模型是探索可在预定时间范围内（例如到 2050 年）实现此目标的缓解技术（方案）替代组合的必不可少的工具。最近，人们越来越重视提高方案的可行性，并呼吁更多地考虑人为因素 1 和资金。 2 我们可能是第一个提出类似呼吁考虑私人开发商决策的人。在模型中，开发商会理性且即时地响应市场信号，一夜之间建设新的缓解项目。实际上，开发商会启动一个多年的结构化决策过程，以在资产融资和建设之前充分降低长期资本投资的风险。这是学术文献中很少涉及的一个领域，因为存在着一条断层线，即大多数可持续未来的建模者和敢于冒险的项目开发商站在一边。然而，它对确保深度脱碳目标的正确政策具有重要意义。在本意见中，我们揭示了资产动员的机制。我们首先描述一个重要的商业概念，即资本纪律。我们展示了这一概念如何构成两个关键的能源转型挑战的基础：路径依赖和先有鸡还是先有蛋的问题。应对这些挑战对于实现雄心勃勃的减排目标至关重要。然而，这超出了本文的范围，
弥合工业控制系统“沟通鸿沟”
免责声明 本信息是根据美国政府机构资助的工作编写的。美国政府及其任何机构或其任何雇员均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证，也不承担任何法律责任或义务，也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构对其的认可、推荐或支持。本文表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
弥合阅读障碍的感觉和语言理论
fi g u r e 4（a – d）阅读分数与漂移扩散模型（DDM）的四个非感官参数之间的关系。（a）决策阈值a，（b）漂移过程开始点s z，（c）非决策时间t的变异性和（d）非决策时间s t的可变性。（e）DDM参数之间的相关性。框表示分层聚类结果（Ward的方法），而恒星表示霍尔姆斯– Sidak校正后的显着相关性，以进行多个比较： * p <0.05，** p <0.01和*** p <0.001。（f）基于DDM参数的分层聚类的三个复合度量的组比较：D Comp：S Z，S T和T的复合材料，A参数和V Comp：四个漂移速率参数和S V的复合库。请注意，所有三个复合参数均为Z -Squed。错误条表示1 SEM
弥合饥饿差距：企业家的作用...
可持续发展目标2（也称为零饥饿）是反对全球饥饿和营养不良的希望的灯塔。在联合国可持续发展目标（SDGS）框架内，SDG 2试图在2030年之前结束饥饿，实现粮食安全，改善营养并促进可持续农业（Amoroso，2018年）。这个目标具有深远的意义，因为它解决了人类最根本的营养食品需求之一。除了立即缓解饥饿之外，SDG 2还具有促进健康人群，增强教育成果并通过提高生产力和韧性推动经济增长的希望。此外，实现零饥饿对于建立弹性社区，减轻稀缺资源的冲突以及确保我们星球的长期可持续性至关重要。因此，SDG 2是集体行动的集会呼声，并证明了人类致力于为后代创造一个更公正，公平和可持续的世界（Trueba＆Macmillan，2015年）。
弥合区块链与人工智能之间的差距
Mirada AI 所要应对的核心挑战是人工智能技术日益集中化，这导致了影响用户的几个关键问题。集中化的人工智能平台通常会实施限制性政策，并实施有偏见的审查制度，这不仅会扼杀创造力并导致信息不准确，而且还会限制人工智能的可访问性和公平性。这种集中化导致权力和控制的集中，使用户对这些技术的开发和应用的发言权有限。此外，这些平台缺乏透明度和包容性，阻碍了全球视角的多样化表达，导致人工智能输出存在偏见和不平衡。Mirada AI 旨在通过提出一种去中心化的、社区驱动的方法来解决这些问题，确保公平访问，并致力于最大限度地减少偏见，从而促进更真实、更具创新性的人工智能格局。
弥合人工智能与非专业受众之间的差距
机器学习被从业者广泛用于解决复杂挑战。然而，尽管受到 76% 公众的信任，科学家们仍难以解释基于机器学习的决策背后的原理。这令人担忧，因为研究表明，即使系统不可靠或他们有先验知识，人们也经常依赖不准确的机器学习建议。为了解决这些问题，迫切需要提高机器学习决策的透明度和教育水平。在这项工作中，我们提出了一套指导方针和设计含义，以便向普通受众传达可解释的人工智能模型。我们通过对最新的可解释人工智能方法进行文献综述来做到这一点，并通过一项涵盖参与者对可解释人工智能解决方案的解释的用户研究来验证这些见解。结合这项混合方法研究的见解，我们确定了七条主要的沟通准则，以提高对机器学习模型的理解。这项研究有助于更广泛地讨论决策中不透明的机器学习模型的伦理影响。通过制定指南，我们希望弥合机器学习专家和公众之间的差距，从而更好地共同理解它在我们生活中日益增长的重要性。
弥合IDS与工业4.0之间的差距
Mondragon 正在开发一种制造即服务系统，用于执行远程生产订单，该系统基于新兴 AAS 功能和 IDS 连接器的实施而构建。使用新 AAS 子模型建模的可用工业资产（压力机和激光切割机）目录通过数据空间连接器与外部各方共享。第三方公司使用相同的数据空间分析资产功能并远程启动制造订单。最后，制造协调器负责通过使用 OPC UA 通信协议在不同资产上执行生产任务来管理传入订单的生产。
弥合人工智能鸿沟 - 联合国工业发展组织知识中心
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