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供应链的未来：挑战、趋势……
本文讨论了电子商务和运营全球供应链的流程工业所面临的广泛挑战。具体来说，我们讨论了流程工业和电子商务在许多方面有何不同，但它们面临着类似的挑战，以保持竞争力，满足客户和利益相关者不断增长的需求，并提高效率。虽然这两个行业都是基于机器智能的决策支持工具的早期采用者，但它们都面临着与可扩展性、不同时间范围内决策的集成（例如战略、战术和执行级决策）和跨内部业务部门的决策集成以及人机决策者的协调相关的未解决的挑战。我们讨论了供应链领域的未来趋势和研究机会，并提出由严格处理人类决策和机器智能相结合支持的多智能体系统方法是应对这些关键挑战的有力竞争者。
混合动力团队Tetris：混合多代理的新平台，...
摘要。Metcalfe等人（1）认为，人类伙伴关系的最大潜力在于它们在高度复杂的问题空间中的应用。在此，我们讨论了三种不同形式的混合团队智能，并认为在所有三种形式中，在正确的条件下，人类和机器智能的杂交可以有效。我们预见到有效的混合智能创造的两个重要的研发（R＆D）挑战。首先，随着时间的推移，机器智能和/或人类行为或能力的基本变化的快速进步可以超过研发。第二，混合智能在未来的条件是未知的，但不太可能与当今的条件相同。克服这两个挑战都需要对多个以人为中心和机器为中心的学科有深入的了解，这为进入该领域带来了巨大的障碍。在此，我们概述了一个开放的，可共享的研究平台，该平台创建了一种混合团队智能形式，该智能在代表性的未来条件下起作用。该平台的目的是促进新形式的混合情报研究，允许以人为中心或以机器为中心的个人快速进入该领域并启动研究。我们的希望是，通过在平台上进行开放的社区研究，可以在目前不同的研发社区中迅速传达人类和机器智能的最先进进步，并允许混合团队情报研究保持科学进步的最前沿。
教育中的人工智能迈入机器的新时代......
迈向机器智能的新时代既有风险和挑战，也有希望。约翰·贝利（约翰·贝利是企业家、政策制定者、投资者和慈善家的战略顾问，也是美国企业研究所的非常驻高级研究员。）
协作式人机决策系统
摘要 近年来，机器智能方法的进步使人工智能系统的准确性和可信度达到了普通人类操作员的水平，在许多情况下甚至超过了它，为决策系统的质量、性能和成本效率的提高提供了机会。为了解决人工智能系统在关键决策领域应用中的问题和挑战，提出了人机协作决策系统的概念，旨在利用人和机器智能方法的优势，在具有成本效益的过程中最大限度地提高性能。结果表明，多通道人机系统与传统系统相比具有许多优势，并且在准确性和性能方面都有显著提高。定义并讨论了单阶段和多阶段决策系统的适用性标准。结果表明，人机协作决策系统在提高许多应用领域的决策质量和有效性方面具有巨大潜力。关键词 人工智能、决策系统、多渠道DMS
位置：在机器学习中接受负面结果
Roberts，M.，Driggs，D.，Thorpe，M.，Gilbey，J.，Yeung，M.，Ursprung，S.，Aviles-Rivero，A.I.，Etmann，C.，McCague，C.，Beer，L。等。 使用机器学习来检测和预测的常见陷阱和建议，使用胸部X光片和CT扫描来检测和预后。 自然机器智能，3（3）：199–217，2021。 Varoquaux，G。和Cheplygina，V。（2022）。 医学成像的机器学习：未来的方法论故障和建议。 NPJ数字医学，5（1），48。Roberts，M.，Driggs，D.，Thorpe，M.，Gilbey，J.，Yeung，M.，Ursprung，S.，Aviles-Rivero，A.I.，Etmann，C.，McCague，C.，Beer，L。等。使用机器学习来检测和预测的常见陷阱和建议，使用胸部X光片和CT扫描来检测和预后。自然机器智能，3（3）：199–217，2021。Varoquaux，G。和Cheplygina，V。（2022）。医学成像的机器学习：未来的方法论故障和建议。NPJ数字医学，5（1），48。
信息手册 M.Tech. /M.Tech.+Ph.D.(双学位...
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增强和人工智能。专注于技术在增强人类智慧和塑造人性的作用以及人工智能的其他可能性。重要的是，这包括研究哪些机器智能在计算系统中狭义地实现，可以教给我们人类智能，以及两者之间存在哪些根本差异。可能存在其他机会来探讨（如果是这样，如何）技术可以使用以增强我们的性格美德能力。这些项目还可以探索技术和人工智能的加速发展所产生的道德义务。
晚上 8:00 晚餐 会议厅 Müggelseeperle 晚上 8:00
用于温度变化下延迟故障测试的稳健 DLBIST Hanieh Jafarzadeh*、Florian Klemme*、Hussam Amrouch*、#、Sybille Hellebrand °、Hans-Joachim Wunderlich* +斯图加特大学，Pfaffenwaldring 47，70569 Stuttgart，德国 °帕德博恩大学，Warburger Str. 100，33098 Paderborn，德国 #慕尼黑工业大学，TUM 计算、信息和技术学院，人工智能处理器设计主席，慕尼黑机器人与机器智能研究所，德国慕尼黑
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