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数据经济：测量的概念和挑战
乌班图哲学认为，只有与自我所处的社区相关才能理解自我。同样，数据只有被提取出来，与其他数据形成对比和比较后，才被视为毫无意义。道格拉斯·亚当斯在其小说《银河系漫游指南》中幽默地阐述了这一点。书中，当计算机被问及“生命、宇宙和万物的意义”时，它回答“42”，由于缺乏背景信息，其答案毫无用处。通过收集越来越多的数据来形成数据，可以丰富连接的数量和种类，从中可以获得有价值的见解（Morrell，2021 年）。因此，根据定义，数据在本质上被认为是关系型的，当可以洞察数据所代表的整个社区时，数据的价值最大。
理解数字事件：过程哲学和因果自主性
我们强调，我们并不是说技术本身在某种程度上是“坏的”。糟糕的设计是许多问题的根源。然而，随着算法的数量和人工智能在这些技术运行中的日益参与，设计师不再总是能够自己掌控：算法可能会产生意想不到的后果。在数字时代，用户有时会以设计师无法预料的方式添加内容和互动。因此，降低风险需要用户和设计师有意识的努力。然而，至关重要的是，用户可能会被他们所处的数字世界所淹没，因为他们试图协调多个独立设计的数字设备，而他们没有也不可能具备这样做的能力，因为数字世界继续以惊人的速度创新
THEA：需求定义的人为错误分析
本文档及其所述技术的目标用户主要是从设计生命周期的早期阶段开始就参与具有大量交互组件的产品的系统工程师。不要求工程师具备人为因素、认知工程或心理学方面的特定背景，但使用该方法的工程师有时可能需要人为因素专家的帮助来解决特定问题。虽然人为因素专业知识对于该过程并非必不可少，但对新系统所处领域和环境的理解更为重要。事实上，该技术可以看作是一种允许工程师将其应用领域专业知识应用于用户界面设计问题和界面设计决策的可靠性影响的方法。
精算师如何利用行为经济学？
我们生活在物质、服务和选择都极其丰富的时代。在过去的半个世纪里，大规模的工业化和自动化带来了产量的提高。我们所处的时代被广泛称为第四次工业革命，技术正在深刻地改变我们的生活，其中之一就是它为我们提供了无数的选择和机会。在早期，地理、距离和时间对信息共享和商品和服务交易施加了重大限制，但这不再是我们的障碍。另一方面，我们必须处理比前辈更多的不确定性。面对不确定性时，我们需要能够对可能的未来结果做出选择，而我们做出的决定并不总是理性的。
多通道人机交互信息融合的智能方法
结构在运行时可以做到即使某一个模态信息缺失整个网络也能取得不错的效果 , 在多通道情感识别、 语义理解、目标学习等领域取得很好的效果 .尽管如此 , 这类网络相对于任务来说还是相对 “ 具体 ”, 如 果要换一个任务 , 用户就需要修改网络结构包括重新调整参数 , 这使得深度神经网络结构的设计是一 个耗时耗力的过程 .因此研究者们希望一个混合的神经网络结构可以同时胜任多个任务 , 以减少其在 结构设计和训练方面的工作量 .鉴于此 , 研究者开始致力于首先采用大数据联合训练构建出多通道联 合特征分享层 , 然后在识别阶段可以同时进行多任务处理的深度多模态融合结构 .如 Google 的学者 尝试建议一个统一的深度学习模型来自适应地适配解决不同领域、不同数据模态下的多个不同类型 的任务 , 且在特定任务上的性能没有明显损失的模型 [71] .该模型构架请见文献 [71] 的图 2, 由处理输 入的编码器、编码输入与输出混合的混合器、混合输出的解码器 3 个部分构成 , 文献 [71] 的图 3 给 出了这 3 个部分的详细描述 .每一个部分的主体结构类似 , 均包含多个卷积层、注意力机制和稀疏门 控专家混合层 .其中 , 不同模块中的卷积层的作用是发现局部模式 , 然后将它泛化到整个空间 ; 注意力 模块和传统的注意力机制的主要区别是定时信号 , 定时信号的加入能让基于内容的注意力基于所处的 位置来进行归纳和集中 ; 最后的稀疏阵列混合专家层 , 由前馈神经网络 ( 专家 ) 和可训练的门控网络组 成 , 其选择稀疏专家组合处理和鉴别每个输入 .