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人工智能赋能财务，迈向新时代
通常，人们会等待一年或更长时间才能进行后续研究——但人工智能并不是一个普通的话题。它的发展速度和采用速度如此之快，以至于我们决定在 2024 年 9 月进行进一步研究，看看发生了什么变化。我们大大扩大了研究样本，将国家数量从北美、欧洲和亚洲的 10 个主要市场扩大到全球所有地区的 23 个发达和新兴市场。在接受调查的 2,900 名金融高管中，有 300 人就职于美国公司。
fg-smote：用图神经网络迈向公平的节点分类
图形生成模型由于其在各种应用中的出色表现而越来越多。但是，随着它们的应用的上升，尤其是在高风险的决策情况下 - iOS，对他们的公平性的担忧正在加剧社区内。现有的基于图的生成模型主要集中于合成少数族裔节点，以增强节点分类性能。但是，通过忽略节点生成过程，该策略可能会加剧不同亚组之间的反映差异，从而进一步损害了模型的公平性。此外，现有的过采样方法通过从相应的子组中选择实例来生成样本，从而有可能由于其代表性不足而在这些亚组中过度贴合。此外，它们无法解释亚组之间边缘分布中固有的不平衡，因此在生成图形结构时引入结构偏见。为了应对这些挑战，本文阐明了现有的基于图的采样技术可以扩大现实世界中的偏见，并提出了一种新颖的框架，公平的图形合成少数族裔过度采样技术（FG-Smote），旨在在代表不同的子组方面取得公平的平衡。具体来说，FG-Smote首先从节点repentations中删除子组信息的可识别性。随后，通过从这些亚组中的脱敏节点表示中采样来生成模拟节点的嵌入。最后，采用公平链接预测器来生成图形结构信息。在三个真实图数据集上进行的广泛实验评估表明，FG-Sote在公平性上优于最先进的基线，同时还保持了竞争性的预测性能。
迈向计算可及性
本文解决了自主系统中计算可观性的挑战，尤其是在自治车辆（AVS）中，安全性和效率通常会冲突。我们首先要检查当前的方法，例如成本最小化，奖励最大化，以人为中心的处理和道德框架，并注意到它们的局限性涉及这些挑战。预见性是侵权法中的一个核心概念，它限制了演员对合理范围的问责制和法律责任。然而，确定可预见性的当前数据驱动的方法是刚性的，忽略了不确定性，并且取决于模拟数据。在这项工作中，我们主张采用一种新的计算方法，以基于法律“ BPL”公式建立自主系统的可预见性。我们提供开放的研究挑战，以完全自动驾驶的车辆为例，并呼吁研究人员帮助自主系统在安全至关重要的情况下做出负责任的决策。
伊甸园大厦：可持续城市农业迈向新高度
成功的关键之一是尽早决定在他们技能有限的业务领域寻求帮助。克里斯蒂安和朱莉娅向在环境、社会和治理 (ESG)、食品行业、通信和公关、技术、自动化和风险投资法方面经验丰富的顾问提供了公司的小部分股权。这样做的好处不仅是提供建议和降低业务发展风险，而且还能建立远超他们自己的人脉网络。
迈向精神障碍新诊断框架的共识路线图
a 格罗宁根大学格罗宁根进化生命科学研究所，荷兰格罗宁根 b 哈佛大学和斯坦利中心，麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所，美国 c 斯坦福大学斯坦福精准心理健康与保健中心、精神病学和行为科学，斯坦福，美国 d 巴塞罗那医院诊所，神经科学研究所，精神病学和心理学系，躁郁症和抑郁症科，西班牙巴塞罗那 e 应用计算精神病学实验室，精神健康神经科学系，精神病学分部和马克斯普朗克计算精神病学和老龄化研究中心，伦敦大学学院皇后广场神经病学研究所，英国 f 卡姆登和伊斯灵顿 NHS 基金会信托，英国伦敦 g 心理医学系，精神病学心理学和神经科学研究所，伦敦国王学院，伦敦 2，英国 h 美国国家心理健康研究所 (NIMH) 研究领域标准项目的承包商 i 社会、遗传和发展精神病学中心，英国伦敦国王学院精神病学、心理学与神经科学 j 比利时安特卫普大学安特卫普精神病学合作研究所 k 比利时杜菲尔大学精神病医院 SINAPS l 英国伦敦国王学院精神病学、心理学与神经科学研究所精神病学系 m 德国慕尼黑路德维希马克西米利安大学精神病学和心理治疗系精准精神病学科 n 美国加利福尼亚州洛斯阿尔托斯 Alto Neuroscience Inc o 美国加利福尼亚州斯坦福大学 p 英国伦敦伦敦国王学院精神病学、心理学与神经科学研究所 q 英国伦敦伦敦国王学院 MRC 神经发育障碍中心 r 德国比伯拉赫勃林格殷格翰制药有限公司 CNS 发现研究中心
迈向人工智能的分类法，以外语教学写作
马德里大学马德里大学，西班牙马德里，在外语教学中使用人工智能，尤其是在教学写作中，仍在研究其潜在的积极影响和潜在的好处。到目前为止，由于老师面临的挑战，重点是有争议的用途。但是，当仅用于学习目的时，它可能是学生的促进工具。现在的关键是了解其效果，挑战和机遇，以建立使用框架的框架，并使教师意识到其潜力。为此，在本文中，我们通过确定当前可用站点的特征和能力来采用功能和功利主义的方法。对不同站点的描述及其优势和缺点。由于仅就该主题发表了一些基本工作，因此我们提出了一个示例分类法，评估其利益和缺点，并提出了潜在的教学和研究应用程序。关键字：AI应用程序；人工智能（AI）；便利；高等教育；语言学习；分类学；写作过程介绍聊天PGT 3.0在2022年底彻底改变了教育领域（Crompton＆Burke，2023; Dianova＆Schultz，2023年），我们需要适应这一新现实（García-Peñalvo，Lorlorens-Largo＆Vidal，2024年）。然而，已使用了不同形式的人工智能（AI）已有50多年的历史（NWOSU，Bereng，Segotso＆Enebe，2023年）。在1990年代和2000年代初，主系统用于医疗目的（Salem，2000）。当时，主要在商业和科学领域发生的巨大变化是可以预见的，但仅在有限的教育程度上（Scandura，2010年）。那么，全球教师无法想象它的影响会改变我们理解评估的方式（Jimenez＆Boser，2021年），总体而言，教育（McArthur，Lewis＆Bishary，2005年，2005年）（Echedom＆Okuonghae，2021）。最初对其对评估和指导的强大影响的反应是一种猛烈的拒绝（Istenic，Bratko＆Rosanda，2021; So，Jang，Kim＆Choi，2024）。教师认为新的（或不是新的）生成AI可能会对学术伦理产生重大影响（Cooper，2023; Su＆Yang，2023; Swindell，Greeley，Geeley，Farag＆Verdone，2024年）。实际上，像班尼斯特，阿尔卡尔德·佩纳弗和圣塔玛里亚·乌尔比塔（2024）这样的作者声称，学习的变化也需要正直的自我意识，因为避免欺诈的措施在大多数国家 /地区的限制中被限制在当前的想法中消除了这种想法，即某些AI工具所呈现的想法缺乏作品（Duah＆McGivern，Duah＆McGivern，2024年）。这也是冠状病毒疾病（Covid-19）大流行期间和之后的南非和其他地方观察到的问题（Jili，Ede＆Masuku，2021年），但由于生成AI的来临产生的重大影响，因此已经普遍存在。这只是一些南非大学（Ngcamu＆Mantzaris，2023年）普遍谴责的腐败情况的补充。一些不道德的学生对此进行的自然方式增加了对学校和大学中某些任务合法性的现有担忧（Aldridge，2018年）。因此，一些老师反对新技术的最初接受（Romero-Rodríguez，Ramírez-Montoya，Buenestado-Fernánández＆Lara-Lara，2023年）。当然，多年来，教育和日常生活中都存在各种形式的AI，但是强大的生成智能确实很重要，因为它能够生成可接受的论文，学生可以将其作为自己的自己提交。The main issue is that generative AI can sometimes provide wrong, false or biased data (Bozkurt, Xiao, Lambert, Pazurek, Crompton, Koseoglu, Farrow, Bond, Nerantzi, Honeychurch, Bali, Dron, Mir, Stewart, Costello, Mason, Stracke, Romero-Hall, Koutropoulos, Toquero, Singh, Tlili, Lee，Nichols，Ossiannilsson，Brown，Irvine，Raffaghelli，Santos-Hermosa，Farrell，Adam，Thong，Sani-Bozkurt，Sharma，Sharma，Hrastinski＆Jandrić，2023年）。
Miles Brundage、Shahar Avin、Jasmine Wang、Haydn Belfield、Gretchen Krueger 等人。迈向值得信赖的人工智能发展：支持可验证声明的机制。2020 年。�hal-03065927�
Miles Brundage 1† , Shahar Avin 3,2† , Jasmine Wang 4,29†‡ , Haydn Belfield 3,2† , Gretchen Krueger 1† , Gillian Hadfield 1,5,30 , Heidy Khlaaf 6 , Helen Runing , 7 th Fong 9 , Tegan Maharaj 4.28 , Pang Wei Koh 10 , Sara Hooker 11 , Jade Leung 12 , Andrew Trask 9 , Emma Bluemke 9 , Jonathan Lebensold 4.29 , Cullen O'Keefe 1 , Mark Koren 13 , Thé Ryff 14 , B. B. B. roglu 16 , Federica Carugati 17 , Jack Clark 1 , Peter Eckersley 7 , Sarah de Haas 18 , Maritza Johnson 18 , Ben Laurie 18 , Alex Ingerman 18 , Igor Krawczuk 19 , Amanda Askell 1 , Rosario Cammarota , Andrew Krueger 21 , David Kruger 27 lotte Stix 22 , Peter Henderson 10 , Logan Graham 9 , Carina Prunkl 12 , Bianca Martin 1 , Elizabeth Seger 16 , Noa Zilberman 9 , Seán Ó hÉigeartaigh 2,3 , Frens Kroeger 23 , Girish Sastry 1 , Rebecca Karian , 16 , Brian Well 12.7 , Elizabeth Barnes 1 , Allan Dafoe 12.9 , Paul Scharre 25 , Ariel Herbert-Voss 1 , Martijn Rasser 25 , Shagun Sodhani 4.27 , Carrick Flynn 8 , Thomas Krendl Gilbert 26 , Lisa Dyer 7 , Khan Khan , 27 us Anderljung 12
实现净零排放网络：迈向 2030 年之路
提议的 RIIO-T3 基线支出加上来自 RIIO-T2 的交叉方案。RIIO-T3 部分预计将包括约 47 亿英镑，另外还有 14 亿英镑用于负载相关计划，总计 61 亿英镑。其中包括用于飞行中 T1/T2 方案的剩余 1.53 亿英镑。请注意，我们正在寻求一种监管机制，以便在我们进入承包阶段时在 47 亿英镑内调整成本。鉴于我们正在经历的重大成本波动，很难在计划提交时准确预测成本。这是为了保护消费者和公司免受暴利和损失。如果 Ofgem 不提供这项服务，我们将包括 1.77 亿英镑以防止我们无法控制的成本上涨，如果 Ofgem 提供适当的监管机制来管理这种成本波动，则可以取消这笔费用。
