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国防部 (MOD) 致力于保护您个人数据的隐私和安全，国防部隐私声明解释了您的权利并提供了您根据英国数据保护法有权获得的信息。请务必阅读本声明以及我们在收集或处理您的个人信息时可能提供的任何其他隐私声明，以便您了解我们如何以及为何使用此类信息。国防部个人信息宪章包含我们在要求、持有或共享您的个人信息时您可以期待的标准以及您在法律下的权利。
引文 (APA) Peschl, M.、Zgonnikov, A.、Oliehoek, FA 和 Cavalcante Siebert, L. (2022)。道德：通过多目标强化主动学习使人工智能与人类规范保持一致。在 C. Pelachaud 和 ME Taylor (Eds.) 中，第 21 届自主代理和多智能体系统国际会议 (AAMAS '22) 论文集 (第 1038-1046 页)。国际自主代理和多智能体系统基金会。https://dl.acm.org/doi/abs/10.5555/3535850.3535966 重要提示 要引用此出版物，请使用最终发布的版本（如果适用）。请检查上面的文档版本。
从演示和成对偏好推断奖励函数是将强化学习 (RL) 代理与人类意图相结合的良好方法。然而，最先进的方法通常专注于学习单一奖励模型，因此很难权衡来自多位专家的不同奖励函数。我们提出了多目标强化主动学习 (MORAL)，这是一种将社会规范的不同演示组合成帕累托最优策略的新方法。通过维持标量权重的分布，我们的方法能够以交互方式调整深度 RL 代理以适应各种偏好，同时无需计算多个策略。我们在两种场景中通过实证证明了 MORAL 的有效性，这两种场景模拟了交付和紧急任务，需要代理在存在规范冲突的情况下采取行动。总的来说，我们认为我们的研究是朝着具有学习奖励的多目标 RL 迈出的一步，弥合了当前奖励学习和机器伦理文献之间的差距。
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• 国防部 (MOD) 会根据武装部队补偿计划 (AFCS) 或服务养老金令 (SPO) 或英国退伍军人协会管理的任何其他计划，在与我的索赔或任何后续重新考虑、审查或上诉相关的事宜中使用这些信息。• 传递给任何签约为国防部提供医疗服务的组织，以及国防部要求提供专业建议的任何合格医疗从业人员。• 传递给工作和养老金部。• 国防部及其代理人会根据武装部队补偿计划 (AFCS) 或服务养老金令 (SPO) 或英国退伍军人协会管理的任何其他计划，在与此次索赔或未来索赔相关的所有事宜中使用这些信息，或任何后续重新考虑、审查或上诉，以及针对国防部的其他索赔，以及其他政府部门，这些部门对这些信息有合法权益，例如，用于预防和侦查犯罪。
引用 (APA) Meister, S., Wermes, M., Stüve, J., & Groves, R. M. (2021). 可解释人工智能方法在自动化复合材料制造中纤维铺层缺陷深度学习分类中的研究。复合材料 B 部分：工程，224，文章 109160。https://doi.org/10.1016/j.compositesb.2021.109160 重要提示 要引用此出版物，请使用最终出版版本（如适用）。请检查上面的文档版本。
自动化纤维铺层技术广泛应用于航空领域，以高效生产复合材料部件。然而，所需的人工检查可能占用高达 50% 的制造时间。使用神经网络对纤维铺层缺陷进行自动分类可能会提高检查效率。然而，这种分类器的机器决策过程难以验证。因此，我们提出了一种分析纤维铺层缺陷分类过程的方法。因此，我们全面评估了文献中的 20 种可解释人工智能方法。因此，将平滑积分梯度、引导梯度类激活映射和 DeepSHAP 技术应用于卷积神经网络分类器。这些方法分析分类器对未知和操纵的输入数据的神经激活和鲁棒性。我们的研究表明，平滑积分梯度和 DeepSHAP 尤其适合可视化此类分类。此外，最大灵敏度和不保真度计算证实了这种行为。将来，客户和开发人员可以应用所提出的方法来认证他们的检查系统。
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注意。M.），1998。Butterworth-Heinemann。版权所有©Butterworth-Heinemann 1998年。经许可进行调整。
最新的NDE建模和仿真工具。使用此类工具可以实现几个好处。第一个
最新的NDE建模和仿真工具。使用此类工具可以实现几个好处。首先，制定物理参考标准以证明NDE功能所需的时间缩短，相关成本降低。这是通过使用工具在承诺昂贵制造之前优化物理参考标准的设计来实现的。第二，使用昂贵的NDE设备优化NDE数据采集参数的潜在漫长的步道和错误方法将被完全缩短或完全消除。最后，所使用的工具可以克服遇到新的材料和组件所遇到的新检查挑战，例如加上制造的零件（例如，由激光粉末床融合制造的裂缝关键金属太空飞行硬件）和先进的复合组件（例如，辐射剂，辐射剂，复合压力结构，复合材料覆盖压力容器）。
摘要。俄罗斯的战略发展领域之一是发展数字技术和创建高科技服务。现代技术已经能够在短时间内搜索、系统化和分析大量信息。但国家给它们设定了额外的任务：处理和合成语音，准备用于做出复杂综合决策的分析材料，执行与人类结果水平相当的任务，进行训练甚至自动自学，最终创造出一个“强大”的人工智能。智力。所通过和制定的法律法规明确了近期内通过使用人工智能技术必须实现的主要目标、任务和预期成果。然而，人工智能技术的使用引发了与创造新的技术解决方案和使用此类技术的作品以及使用受保护的智力活动成果（其专有权属于第三方）相关的其他问题。用于后续分析的信息搜索是在与相关权利对象相关的数据库中进行的，这些数据库通过互联网信息和电信网络提供有限的访问权限。在这方面，需要澄清从受保护的数据库中搜索和处理此类信息的合法性。本文提供了 p
摘要。俄罗斯的战略发展领域之一是数字技术的发展和高科技服务的创造。现代技术已经能够在短时间内搜索、系统化和分析大量信息。但国家为它们设定了额外的任务：处理和合成语音、准备分析材料以做出复杂、综合的决策、执行人类表现水平的任务、训练甚至自动自学，最终创造出“强大的人工智能”。 “ 人工智能。已通过和正在制定的法律规定了在不久的将来通过使用人工智能技术必须实现的主要目的、目的和预期结果。然而，人工智能技术的使用引发了与创建新技术解决方案和使用此类技术的作品以及使用受保护的智力活动成果（其专有权利属于第三方）相关的其他问题。除其他外，用于后续分析的信息搜索是在与相关权对象相关的数据库中进行的，通过互联网信息和电信网络提供有限的访问。在这方面，需要澄清从受保护数据库中搜索和处理信息的合法性。文章提供了司法实践的例子，说明通过高科技服务使用数据库材料的事实的确立和证明的难度。文章还指出了侵犯个人数据位于可通过互联网访问的数据库中的第三方权利和合法利益的风险。关键词：数据库；数据;知识产权;信息和电信网络；专有权；人工智能;用法;计算机程序；相关权利；技术。引用：Buzova N. V.人工智能和数据库作为相关权客体的使用 // Lex russica。- 2020。- T.73.- 第 8 号。- S.62-69。- DOI：10.17803/1729-5920.2020.165.8.062-069
引用此版本：-Archivo Digital UPM
1基础科学与技术学院生物科学与信息中心，科学技术研究生院，凯奥大学，223-8522，日本卡纳那川，2解剖学，兽医学院，合并大学，28040马德里，西班牙，4 cajal皮层电路马德里理工大学的计算机工程师上级，28223 Pozuelo deAlarcón，马德里，西班牙，西班牙和7个心理生物学系，国立远程教育大学心理学学院（UNED），28040，西班牙马德里，西班牙
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国防部 (MOD) 致力于保护您个人数据的隐私和安全，国防部隐私声明解释了您的权利并提供了您根据英国数据保护法有权获得的信息。请务必阅读本声明以及我们在收集或处理您的个人信息时可能提供的任何其他隐私声明，以便您了解我们如何以及为何使用此类信息。国防部个人信息宪章包含我们在要求、持有或共享您的个人信息时您可以期待的标准以及您在法律下的权利。