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从事后解释性到自我解释模型
[1]辛西娅·鲁丁（Cynthia Rudin）。停止解释用于高赌注决策的黑匣子机器学习模型，然后使用可解释的模型。自然机器智能，1（5）：206–215，2019 [2]MarcoTúlioRibeiro，Sameer Singh和Carlos Guestrin。“我为什么要信任您？”：解释任何分类器的预测。Corr，ABS/1602.04938，2016。[3] Sebastian Bach，Alexander Binder，GrégoireMontavon，Frederick Klauschen，Klaus-RobertMüller和Wojciech Samek。通过层次相关性传播对非线性分类器决策的像素智慧解释。plos One，10（7）：1-46，07 2015。[4] Alina Barnett，Jonathan SU，Cynthia Rudin，Chaofan Chen，Oscar Li。这看起来像：深入学习可解释的图像识别。在神经信息处理系统会议论文集（Neurips），2019年。
使用深度学习和计算机视觉基于图像和视频的虚拟尝试
在2023年，塔辛·伊斯兰（Tasin Islam），阿丽娜·米龙（Alina Miron），Xohui liu和Yongmin li [2]。本文简要概述了基于深度学习的虚拟尝试（VTO）技术，该技术通过允许客户数字化的衣服来改善在线购物，并查看他们如何适合和看待它们。民意调查侧重于三种类型的VTO模型：基于图像的模型，它们为静态照片增添了衣服，多位置模型，这些模型既改变用户的立场和服装，又改变了基于视频的型号，这些模型使个人的电影制造了穿着不同服装的个人。这项研究还解决了重要的VTO困难，例如保留服装细节，保留面部识别并消除数据集偏见。此外，该评论强调了VTO对增加消费者幸福感，降低回报率以及提高在线商店的绩效的有利影响。
联合国妇女性别快照2023
他们（ILO），Alina Cheras（Who），Chiao-Ling），Chomen），Jenny Cressell），Marine Dutzeneberg（IPU），Ramana Emany（Un Wmen），James），Donamy; Sophie Guy (WHO), Taylo Hana (Pardee), Calur (UUN AUN), Monsbeul (USHAID), FANAD), JeNAS (NUN), Leah Cuncloglo (UNTTID (UNTUD) Feuvre (WIPO), Tuesday Lazic (OCHR (OUCHR), Stephen Leelli), Speak Leonvivoc Lecvivic (UN Woming), Aviscll Leaccin（Ilo McWo），Nath Morty Moran（Who），Widid Ben Moussa（Nuctad），Jothan Moyer（Necation），Nassav（UNCTAD），Robert Prophet）。 （联合国WONMEN），SassañoSassao的意思（Nun Wommen），E Polechuk（UNEP），LucasRamónMurray（Ilga），Colleen Murray（Uniceff），Uililepmomo（Uililelepmomo（Uililepmomo（Unilepmomomo）） Wen），Yem Sumi（Who），（粮农组织）和丽莎·威廉姆斯（Lisa Williams）（经合组织）
MSCA癌症研究与创新的事件MSCA癌症研究与创新的事件
本报告是基于邀请参加活动的两位专家的工作，并被任命起草会议报告：Dimitris L. Kontoyiannis博士，希腊塞萨洛尼基亚里士多德大学生物学细胞生物学副教授；以及知识产权和创新专家Marusela Oliveras Salva博士。专家的贡献主要在报告的第2章和第3章中提出。介绍和结论（第1章和第4章）已由研究执行机构（REA）的编辑团队（REA）玛丽·斯克洛德斯卡（MarieSkłodowska-Curie）行动单位运营部门，他们也负责活动组织：daniela ceccarelli（rea.a2）（rea aea2），alina suhetzki（rea.a2），marianne da2） （Rea.A2）和Amanda Jane Ozin-Hofsaess（Rea.A3），在Maria Spulber（Rea.A2）和Jean-Bernard Veyret（Rea.A2）的监督下。
ISSN 1468-1331卷31 |补充2024年6月1日
Adam Strzelczyk，德国Adolfo Mazzeo，意大利Agne Stuukiene，英国Alberto Alberto vigrig，意大利爱丽丝·阿斯科里（Alice Accori）意大利意大利意大利的瑞士安吉拉·坎多奇（Angela Comanducci），意大利安娜·布鲁伊斯（Anna Bersano），荷兰荷兰安东尼奥·鲁斯索（Antonio Russo），意大利安东尼奥·苏迪（Antonio Ass）鲁斯塔莫娃（Rustamova），乌兹别克斯坦Chiara Zanetta，意大利意大利克里斯托夫·斯坎金
人工智能与版权问题
在许多科幻作品中，人工智能被描绘成聪明且有天赋的生物，能够创造。“2023年度最佳图书”名单包括阿拉·戈尔布诺瓦 (Alla Gorbunova) 的小说《你的锡罐坏了》。 “有一位名叫阿丽娜 (Alina) 的人，她将自己的科学生涯转变为“丈夫-孩子-家庭”。有一位名叫“埃琳娜”的人知道一切。因为它是一台机器（又名“锡罐”），是一个“能够调整最微妙的信息和量子相互作用并直接从空气中接收信息的神经接口......”然后一切一开始都变得奇怪 - 阿丽娜，她的丈夫尼古拉，亚瑟和她的科学启发者叶夫根尼·尼古拉耶维奇到底是谁？然后一切变得越来越奇怪。尽管戈卢别娃本人也指出“艺术文本也可以充当这种旋转的漏斗转换器”[2]。试图创造性地理解作者现象，使作家得出了关于互文本无限性的后现代主义结论，互文本的多样性构成了文化。
年度报告 - UF研究
数据勘探尽管数据被称为新石油，这是一种宝贵的资源，但在无关紧要的过程中发现相关的是仅仅是凡人而言太大的任务。需要超级计算，以将数据转化为知识。“我们已经进入大数据的年龄已经20年了，问题是大量的数据，”迪蒙斯说。我们收集的数据越多，就越重要。“我们无法通过数据来构想全球，” Guralnick说。“我们需要在可以做出相关决定的时间表中得出知识。” Alina Zare的机器学习和传感实验室忙于开发算法，以自动对来自广泛传感器的数据分析，包括地面穿透雷达，激光雷达，高光谱和热摄像头。在实验室中，研究人员和学生与农学，心理学，佛罗里达博物馆，园艺，昆虫学，生态学以及其他计算机科学家的合作者在校园和其他机构上的许多其他计算机科学家的工作。在协作工作中，不同的观点的融合发现了问题或数据集真正必不可少的东西，而团队合作则促进了她的领域和合作者的领域。
1人类肠道细菌具有可追溯...
约翰内斯·M·M·马森（Johannes M. M. M. M.温德冬季6，Lena Alessandra Riva 7.8，Stefanie Trinh 9，Laura Mitchell 10，10 Jonathan Hartman 11，David Berry 10，5.6.13，Michael Pester 3.14，ABT 3.5，Lorenz 12 C. 12 C.
战略通信和 COVID-19
在过去的一百年中，全球公共卫生体系经历了制度发展。与此同时，多场流行病来来去去，产生了不同的影响：1918-19 年的西班牙流感，6 1957-8 年的亚洲流感，1968-70 年的香港流感，1968 年至今的艾滋病毒/艾滋病，7 2002-4 年的 SARS，2005 年的 H1N1 禽流感，2012 年的 MERS。8 SARS-CoV-2 病毒和随后的 Covid-19 大流行是通过露天（“湿”）食品市场从蝙蝠身上传播出来的，还是由中国武汉的实验室研究人员帮助传播的，这还有待记者去发现。但“大流行始于自然蔓延的理论从一开始就非常合理，直到今天仍然如此。这是零假设，是默认假设”，Alina Chan 和 Matt Ridley 认为。 9 早在2020年3月，《新英格兰医学杂志》就发表了对武汉425例实验室确诊病例的研究：“尽管早期病例大多与华南海鲜批发市场有关，且患者可能是通过人畜共患疾病或环境接触而感染的，但现在很明显，人际传播已经发生，而且疫情在最近几周逐渐蔓延。”10