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开发值得信赖的人工智能
人工智能 (AI) 的快速发展对社会产生了多方面的影响。随着这一进步，隐私侵犯、歧视性偏见和安全风险等问题也浮出水面，凸显了开发合乎道德、负责任和对社会有益的人工智能的必要性。作为回应，值得信赖的人工智能的概念得到了重视，并提出了开发值得信赖的人工智能的若干指导方针。在此背景下，我们展示了心理学研究在确定有助于形成人工智能信任的因素方面的重要性。具体而言，我们从三维框架（即信任者、受托人及其交互环境）的角度回顾了人际、人机和人机信任的研究成果。该框架综合了不同信任类型中与信任形成和维护相关的共同因素。这些因素指出了构建值得信赖的人工智能的基本要求，并为其开发提供了关键指导，其中还包括用户的沟通、教育和培训。最后，我们讨论了信任研究的见解如何帮助提高人工智能的可信度并促进其采用和应用。
COVID-19 对物流业的影响 - DiVA 门户
2019 年 12 月 31 日，大量关于中国肺炎病例的报道浮出水面。这些病例集中在湖北省武汉市，没有找到有效原因。后来，未知原因被确定为当今众所周知的全球大流行冠状病毒。2020 年 2 月 12 日，该病毒被世界卫生组织 (WHO) 全球认可，并被广泛标记为 COVID-19。到 2020 年 3 月 11 日，COVID-19 已引起全球大流行 (Tay et al., 2020)。这主要是由于病毒难以检测以及它对世界各地许多弱势群体的生命威胁倾向。同年 5 月左右，该病毒已蔓延至 213 个国家，全球病例近 600 万。目前，疫情已达到新高，病例总数超过 3300 万，死亡人数近 100 万（冠状病毒更新（2020 年 9 月 27 日）：COVID-19 病毒大流行导致 33,082,290 例病例和 999,079 例死亡 - Worldometer，2020 年）。
疫情时期的经济与社会
《经济与社会》编辑委员会收集了 12 篇免费论文，以纪念一个非常重要的周年纪念日——该期刊的第 50 卷将于 2021 年出版。本概述解释了在全球冠状病毒 (COVID-19) 大流行的背景下收集论文的理由，并简要说明了我们为什么要鼓励重读这些论文。每篇论文都有可能为 COVID 时代的经济和社会的批判性理解和进步的政治参与做出贡献。综合起来，该合集还表明了可能影响该期刊近期未来的工作类型。长期以来，《经济与社会》一直是发表公共卫生、疾病和生命科学社会科学研究的主要场所，这也是该合集的核心。但全球大流行给整个经济和社会带来了严重破坏，迫使一系列潜在的倾向、紧张和分歧浮出公众意识和政治辩论的表面。因此，大约一半的论文之所以被选中，是因为它们揭示了新冠肺炎时期变得非常明显的一些更广泛的经济和社会动态。
投资策略展望
好吧，当然，毫无疑问有很多人知道很多事情。但是，当谈到对 2025 年美国经济走势进行详细预测时，“没人知道任何事情”似乎是一个更合适的主题。毕竟，即使未来几个月财政、监管、贸易和移民政策变化的大致轮廓正在形成，但围绕每个领域的具体细节的潜在结果范围如此之广，以至于在这些细节出现之前，很难对 2025 年的任何经济预测抱有太大信心，如果有的话。然而，这是我们的一月版，我们有义务，我们非常肯定，根据法律，提供未来一年的经济展望。为此，我们将根据当前的政策组合提供我们对 2025 年预测的简要总结，并在此过程中报告我们对 2024 年的一些预测如何实施。然而，我们 2025 年 1 月的基线预测可能更适合作为参考点，因为未来几个月政策变化的细节将浮出水面，我们将如何看待政策变化的影响。我们还将讨论一些我们认为将更全面地影响 2025 年美国经济走向的关键因素。
利用秘密消息的生成模型
人类生产内容的艺术生成模型的状态是许多最近的论文的重点，这些论文探讨了它们在stegage-图形通信中的使用。特别是自然语言文本的生成模型。宽松地，这些作品（反转）编码消息 - 将位带入模型中的样本序列，最终产生了合理的自然语言封面。通过专注于这部狭窄的地理作品，先前的工作在很大程度上忽略了当真正试图围绕它建立消息传递管道时，就会出现重大算法挑战和性能 - 安全性权衡。我们通过考虑这种管道的自然应用来做出这些挑战的具体：即，在大型公共互联网平台上的“死亡”秘密消息传递（例如，社交媒体网站）。我们阐明了挑战，并描述了克服它们的方法，在过程中浮出水面，必须仔细调整这些挑战和安全权衡。我们围绕此基于模型的格式转换加密管道实现了一个系统，并对其性能和（启发式）安全性进行了经验分析。
人工智能医疗器械信息安全与法律伦理
受新冠疫情影响，全球经济增长放缓、竞争加剧，企业数字化、智能化转型成为必然趋势。加之新基建政策的持续推进，人工智能的潜在应用场景不断扩大，人工智能赋能的医疗应用正从早期浮出水面阶段向深入探索阶段转变。在“以患者为中心、切实满足医生临床工作需求”的行业共识下，信息安全隐患逐渐凸显，对AI医疗下的信息安全提出了前所未有的挑战。由于医疗器械行业的特殊性以及行业配套法律体系的滞后性，医疗器械领域人工智能缺乏完善的信息安全监管体系，这种现状必然给医疗器械领域人工智能的长期发展带来极大的不确定性和不稳定性。本文探讨了国内外人工智能信息安全问题的分类,通过研究人工智能在医疗器械领域按照不同需求的具体分类,进一步探讨人工智能在医疗器械领域面临的信息安全问题并提出应对对策建议。
可解释的 B5G/6G 人工智能：技术方面、用例、...
摘要 — 当 5G 在 2020 年左右开始其商业化之旅时，关于 6G 愿景的讨论也浮出水面。研究人员预计 6G 将具有更高的带宽、覆盖范围、可靠性、能源效率、更低的延迟，以及由人工智能 (AI) 驱动的集成“以人为本”的网络系统。这样的 6G 网络将导致大量实时自动决策。这些决策范围很广，从网络资源分配到自动驾驶汽车的防撞。然而，由于高速、数据密集型的 AI 决策超出了设计者和用户的理解范围，失去决策控制的风险可能会增加。有前景的可解释 AI (XAI) 方法可以通过增强黑箱 AI 决策过程的透明度来减轻这种风险。本文从各个方面概述了XAI在即将到来的6G时代的应用，包括6G技术（例如智能无线电、零接触网络管理）和6G用例（例如工业5.0）。此外，我们总结了最近尝试中的经验教训，并概述了在不久的将来将XAI应用于6G的重要研究挑战。
端点安全中的机器学习和人工智能
端点安全中的机器学习和人工智能：分析人工智能和机器学习算法在端点安全中的异常检测和威胁预测中的应用 Sri Kanth Mandru Mandrusrikanth9@gmail.com 摘要：端点安全一直在寻求加强与人工智能和机器学习的关系，以改进对威胁和异常的估计和识别。本文讨论了传统安全模型的局限性。在现代技术时代，安全正在发生变化且多面化，基于人工智能的安全模型的可能性更可取。在概念分离中，为了提高异常检测的精度并减少误报和漏报的数量，经常使用各种技术，例如分类器，包括集群、ng、神经网络和支持向量机。人工智能破坏端点保护的一些方式是实体在保护方面更积极，在面临威胁时反应更快。根据本研究的结果，关于使用人工智能和机器学习保护端点免受未来威胁的其他值得注意的观察结果浮出水面。关键词：机器学习、人工智能、端点安全、异常检测、威胁预测
信仰、慈善、商业，汇聚于......
在吉祥的 Paush Purnima 日子，大壶节开始了，超过 1.65 亿人在圣河中沐浴，恒河、亚穆纳河和神秘的萨拉斯瓦蒂河的圣河岸人头攒动，热闹非凡。来自全国各地的朝圣者心中怀揣信仰，手中拿着祭品，齐聚一堂，进行第一次圣浴。空中回荡着“Har Har Gange”和“Jai Shri Ram”的颂歌，营造出一种神圣的热情氛围。朝圣者们从午夜开始冒着刺骨的寒冷抵达桑加姆，他们的虔诚显而易见。他们裹着羊毛衣，头上顶着行李，在他们坚定不移的信仰面前，行李的重量似乎微不足道。 “当我在这里畅游时，感觉就像灵魂上的重担被卸下了，”来自拉贾斯坦邦的 65 岁朝圣者萨维特里·德维从水中浮出水面，露出了平静的微笑，说道。当人们穿着传统服装时，桑加姆河的河岸变成了五彩缤纷的景象
美国ETF流 - 2024年8月
摘要（表1，图1）：尽管市场条件波动，但八月是美国上市ETF的又一个月。美国失业数字的趋势增加引发了所谓的“ SAHM规则”（拟议的衰退指标），该指标在本月初在股票市场散发了恐慌。美国股票在市场溃败之后迅速反弹，美国ETF行业吸引了令人印象深刻的流入。尽管流入股本ETF的流入远低于过去三个月的平均水平（图1），但固定收益ETF的流入在八月份保持稳定。我们观察到对利率敏感投资（例如房地产部门ETF和中/长期政府债券）的需求增加。流入加密分配ETF的含量平坦，需求减弱了商品ETF和多资产类别（主要是涵盖的呼叫和缓冲区ETF）。在本报告末尾，我们还提供了一个奖金部分，内容涉及被动投资对股票市场的影响，以提供与定期浮出水面的旧话题相关的一些证据和思想。