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Lukas Fischer、Lisa Ehrlinger、Verena Geist、Rudolf Ramler、Florian Sobieczky 等人。将人工智能应用于实践：关键挑战和经验教训。第四届机器学习和知识提取国际跨领域会议 (CD-MAKE)，2020 年 8 月，爱尔兰都柏林。第 451-471 页，�10.1007/978-3-030-57321-8_25�。�hal-03414730�
缺乏置信度度量：最先进的深度学习方法的另一个特点是缺乏置信度度量。与基于贝叶斯的机器学习方法相比，大多数深度学习模型不提供模型不确定性的合理置信度度量。例如，在分类模型中，顶层（主要是 softmax 输出）中获得的概率向量通常被解释为模型置信度，参见 [26] 或 [35]。然而，像 softmax 这样的函数可能会导致对远离训练数据的点进行不合理的高置信度外推，从而提供一种虚假的安全感 [39]。因此，尝试将贝叶斯方法也引入 DNN 模型似乎是很自然的。由此产生的不确定性度量（或同义的置信度度量）依赖于给定数据权重的后验分布的近似值。作为此背景下的一种有前途的方法，变分技术（例如基于 Monte Carlo dropout [27]）允许将这些贝叶斯概念转化为计算上可处理的算法。变分方法依赖于 Kullback-Leibler 散度来测量分布之间的差异。因此，所得的近似分布集中在单一模式周围，低估了该模式之外的不确定性。因此，对于给定实例的结果置信度度量仍然不令人满意，并且可能仍然存在误解高置信度的区域。
冲突地区的疫情控制经验教训……
迄今为止，已有 42 个国家的儿童接种了超过 12 亿剂 nOPV2。自 2021 年推出以来，由 2 型变异脊髓灰质炎和新发病例导致的瘫痪病例数量稳步下降。然而，到目前为止，2024 年已有 196 名儿童瘫痪，31 个国家仍在与变异病毒的爆发作斗争。然而，大多数病例现在发生在儿童接触和传播病毒风险最高的四个地方——尼日利亚北部、刚果民主共和国东部、索马里中南部和也门北部。这些地方以及脊髓灰质炎仍然存在的许多其他地方，是提供医疗保健最困难的地区，因为战争、政治不稳定和疫苗错误信息等挑战日益增多。由于这些和其他运营挑战，疫情应对活动可能会延迟或无法覆盖足够多的儿童以遏制病毒的传播。 3 尽管如此，一些鼓舞人心的成功时刻——例如在战争中扑灭了乌克兰 2 型变异脊髓灰质炎病毒的疫情——让我们相信，通过强有力的伙伴关系和全球支持，在这些地区遏制脊髓灰质炎是可能的。
重新审视未宣布的服务经济为双重劳动力市场：2019年欧洲衡量计的经验教训
摘要本文的目的是超越一个长期的描述，即工人普遍参与未宣布的服务经济，这是由于他们被排除在正式劳动力市场之外的必要性，通过提出和评估由自愿出口驱动的自由驱动的服务部门的服务部门组成的双重持续劳动力市场的存在，而不是自由驱动的服务部门，而又是Dorper-Dorl-Torper-Dorl-Torper-Dorl-Torl-dowr-dowr-dowr-dowr-dowr-dowr-dowr-dowr-dowr-dowr-dowr-dowr-dowr-dowr-os'd''''''''。报告了在28个欧洲国家进行的2019年欧洲衡量计调查，未申报的服务经济中的双重劳动力市场得到了验证。未宣布的服务工作者的四分之三报告纯粹是退出或排除驱动的理由。对于每个下层未宣布的服务工作者，6.7处于上层，而自愿出口驱动的上层则更有可能是年龄较大的，自雇人士，已经在全日制教育上度过，并且生活在西欧和北欧国家。理论和政策含义。
从大型研究中学到的关于生理相关性的经验教训......
脑类器官是体外培养的三维 (3D) 聚集体和模型，它使我们能够深入研究不为人知的早期人类大脑发育和人类特有的神经系统疾病特征。在过去的几年中，科学界一直致力于建立生成代表整个大脑或特定大脑区域（包括皮质、中脑、丘脑、下丘脑、内侧神经节隆起、脉络丛、脑干和小脑）的脑类器官的方案 [ 1 ]。此外，通常无法通过常规方案分化的非外胚层细胞类型，如小胶质细胞和血管内皮细胞，也可通过转基因或共培养方法成功地引入脑类器官 [ 1 – 3 ]。尽管近年来 3D 培养系统取得了快速发展，但脑类器官如何接近模拟人体原始组织生理学仍然是一个“热门”话题。由于脑类器官由多种细胞类型组成，单细胞转录组分析通常用于研究细胞类型的组成和脑类器官中每个细胞的分子特征。公共存储库（如 NCBI 基因表达综合数据库 (GEO)）中单细胞转录组数据的数量不断增加，引发了各种二次合成分析，这些分析解决了方案间差异以及脑类器官与原始人脑的相似性和差异性。早期研究使用了来自脑类器官和人类胎儿脑样本的数十万个细胞，并证明了细胞应激的升高、实验验证和脑类器官区域身份的指定 [4-7]。Werner 和 Gillis 领导的一项新发表的元研究表明，原始发育中的人类大脑和脑类器官之间存在共表达网络
chatgpt对学生写作的影响：经验教训...
人工智能（AI）已经显着发展，并广泛应用在包括教育在内的各个部门。Chatgpt的出现引起了用户和研究人员的兴趣。对学生依赖的一些明确关注，而其他人则倡导其不可或缺的依赖。chatgpt为学生提供一个平台，以解决困难的理论问题并为基于应用程序的问题产生想法。进行了一项研究，以了解本科生对Chatgpt在学术写作中有用的看法，并探索其在尼泊尔教育中的潜力。使用混合方法方法，通过通过Messenger和电子邮件在线分发的结构化问卷收集数据。受访者，有64名尼泊尔学生在尼泊尔和国外攻读本科学位，回答了六个问题：5个问题是结构化的，而1个问题是非结构化的。这项研究表明，大多数学生都发现Chatgpt易于使用，并且可以为创意，重新构思和纠正语法错误而获得利益。但是，注意到依赖性及其对创造力的影响。虽然ChatGpt是提高写作技巧的宝贵工具，但在培养独立思考的同时，必须采用平衡的方法来利用AI的能力。建议进一步研究以探索教育中的长期影响和有效的整合策略。
支持公民科学中的人与机器共同学习：重力间谍的教训
我们探讨了公民科学中人类和机器学习之间的双向关系。从理论上讲，该研究借鉴了近端开发区（ZPD）概念，这使我们能够描述人类学习的AI增强，人类对机器学习的增强以及如何设计任务以促进共学习。该研究采用了设计科学方法来探索重力间谍公民科学项目的设计，部署和评估。这些发现突出了共同学习的挑战和机遇，人类和机器都会为彼此的学习和能力做出贡献。这项研究在文献中涉及共同学习的出发点，并开发了一个设计项目的框架，其中人类和机器相互增强了彼此的学习。这项研究通过强调ZPD支持正在进行的志愿者学习，并使机器学习与不断发展的数据保持一致，从而为现有文献做出了贡献。该方法为项目可扩展性，参与者参与和自动化考虑提供了潜在的好处，同时承认教程，社区访问和专家参与支持学习的重要性。
法国给英国经济的教训
新任财政大臣雷切尔·里夫斯承诺提高经济增长，但她发现自己所处的环境使这一承诺难以兑现。英国的公共债务高企，利率也已上升。劳动力市场紧张，而高企的通胀表明，她通过财政刺激措施可以利用的稀缺资源很少。英国退出欧盟也给自己设置了相当大的贸易壁垒，首相凯尔·斯塔默决定不试图扭转这一决定。来自俄罗斯的安全威胁意味着国防开支必须增加，这将需要政府消费减少，并减少其他方面的投资。当唐纳德·特朗普于 2025 年 1 月上任时，贸易壁垒可能会进一步增加：他计划要求为美国公司提供更好的市场准入条件，或者征收关税。一个更具交易性的美国将加剧英国脱欧后的困境：它是应该更接近美国，在此过程中背离欧盟的规范和标准，还是继续靠近其最大的出口市场欧盟。
以色列新兴弹性技术生态系统的经验教训
尽管存在这些机会，但初创企业和新进入者在试图打入由大型总承包商主导的弹性市场时仍面临重大挑战。这些整合的传统企业（如洛克希德马丁、波音和诺斯罗普格鲁曼）通过与政府机构的长期关系、良好的可靠性声誉以及承受漫长开发周期和垄断定价的能力，在军事合同中保持主导地位。
CLPS 计划现状及火星商业服务的经验教训
• 政府要求能力的进展 • 月球着陆（1 个月球日，最多 14 个地球日） • 南极着陆（PRIME-1、TO-19C） • ~500 公斤有效载荷（VIPER；TO20A） • 精密/复杂的有效载荷补充（TO-19D、CP-11） • 远端着陆（数据返回；CP-12）（STN 仪器） • 移动即服务（未来 TO CP-21） • 目标轨道交付（TO CS-3、CS-4）（STN 仪器） • 夜间着陆器生存（未来）