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弥合差距：人工智能代理如何彻底改变消费者获取去中心化金融的途径
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沟通思想：将合成细胞与神经形态网络相结合，实现组织通讯 2. 研究项目/研究小组描述
受大脑启发的计算范式通过模仿大脑的信息处理能力，处于自动化基本视觉和语言任务的前沿。人工神经网络和生物神经网络之间的相似性为开发旨在缓解神经退行性疾病的先进脑机接口开辟了令人兴奋的途径。神经形态设备正在成为具有学习和适应潜力的突破性平台，能够与神经元和肌肉交互，为患有退行性疾病的患者提供支持。然而，将这些复杂的电子元件与生物组织连接起来，使它们能够通过生物反馈自主学习，仍然存在重大挑战。该项目旨在将（生物）神经形态技术与合成细胞连接起来，标志着朝着无缝组织整合迈出了关键一步。合成细胞将充当传感器，将电信号转换成活细胞可解释的生物信号。
脑损伤后的消化系统疾病的研究进度
水产养殖中的蓝色食物对于弥合蛋白质差距以在未来养活人群中至关重要。但是，要使水产养殖的生产具有可持续性，生产必须在行星范围内，而可持续原材料的采购是可持续生产中的关键驱动力。本文探讨了源自aquafeeds中微生物的单细胞蛋白（SCP）的作用。讨论了三个主要方面：可持续性，发酵技术的可扩展性和效果。此外，通过彩虹鳟鱼（Oncorhynchus Mykiss）的全面概念验证试验，本文证明了SCP在不影响生长和健康的情况下取代传统饲料成分方面的效率。该试验的发现表现出高蛋白质的消化率和平衡的氨基酸方面，以及通过氧化爆发反应测量的健康受益。迄今为止，SCP的商业采用受到了高生产成本的阻碍，并且需要大量投资来扩展发酵技术。但是，随着大型行业参与者公开致力于可持续性目标，可持续性格局正在发生变化，并意识到需要对未来的长期和投资思维。总而言之，SCP成为可持续水上航空的有前途的途径，为行星边界内的蛋白质供应挑战提供了解决方案。此外，就环境福利而言，SCP在土地使用，碳排放，生物多样性影响和用水方面显示出明显的优势。最终，将SCP成功整合到Aquafeeds中可能会为该行业的可持续发展目标做出重要贡献，并在确保未来的原材料蛋白质供应方面发挥着重要作用。
桥接管理控制系统和可持续性
印度尼西亚，使用Robert Simons开发的控制的四个杠杆（4LOC）框架。随着印度尼西亚的初创企业数量越来越多，到2023年5月，该公司达到了2,492家公司，因此初创企业具有强大的SPM来提高业务绩效和可持续性非常重要。然而，统计数据显示，在全球和印度尼西亚的启动失败率较高，达到90％。这项研究使用了定性描述性方法，其中包括理论研究和先前的文献评论。研究结果表明，在4LOC框架内，信念系统，边界系统，诊断控制系统和交互式控制系统的应用可以帮助启动管理操作并更有效地做出决策。建议包括制定清晰的愿景，使命和核心价值，实施正式的道德规范，使用策略地图和平衡记分卡（BSC）进行绩效衡量，以及增加互动讨论活动以鼓励协作和创新。这项研究有望为SPM的开发提供实用和理论贡献，用于初创企业，并填补相关文献中的空白。关键字：管理控制系统，Simons的控制框架，信念系统，边界
在2Life案例研究中桥接老年人的数字鸿沟
2Life居民技术支持计划通过住房和城市发展部（HUD）邻里倡议赠款以及2Life Communities的投资进行运营，并免费提供给居民。与信息技术（IT）部门合作，我们为2Life Eniors采购和借用与Internet连接的Chromebook和平板电脑以及声音放大器，并使用设备作为数字设备贷款图书馆（DDLL）计划的一部分进行培训。在大流行期间，DDLL计划由Point 32 Health基金会，犹太老化服务协会，波士顿弹性基金，波士顿市和2Life社区资助。非常成功的DDLL计划继续由2Life的投资资助。2life拥有一个完全逃离的IT部门，该部门专门为DDLL设备居民在其公寓和公共区域中使用的Wi-Fi网络建立了一个。IT部门还创建了内部Wi-Fi网络的基础设施，居民在公共区域免费使用该网络。此外，2Life居民从2Life校园中使用五个计算机中心受益，这些校园配备了台式计算机，打印机和扫描仪。2Life社区为计算机中心的基础架构提供了资金，该基础架构得到了波士顿技术网络的支持。
桥接甲状腺癌组织之间的域间隙
深度学习技术越来越多地用来以高准确性对医学成像数据进行分类。尽管如此，由于训练数据通常有限，这些模型可能缺乏足够的可推广性来预测不同领域中产生的未见测试数据，并具有可观的性能。本研究的重点是甲状腺组织病理学图像分类，并研究了只有156个患者样品训练的生成对抗网络[GAN]是否可以产生高质量的合成图像以充分增强训练数据并改善整体模型的可推广性。利用stylegan2方法，生成网络生成的图像产生了频率创造距离（FID）分数为5.05的图像，匹配的最新gan会导致具有可比数据集尺寸的非医疗域。当对从三个单独的域中采购的外部数据进行测试时，使用这些GAN生成的图像对训练数据进行培训数据增加了模型，将总体精度和AUC分别提高了7.45％和7.20％，而基线模型则分别提高了7.45％和7.20％。最重要的是，在训练有素的病理学家进行分类时，在少数群体图像，肿瘤亚型上观察到了这种绩效改善。
弥合人工智能治理差距
研究诚信 我们的使命是通过研究和分析帮助改善政策和决策，这一使命通过我们的核心价值观——质量和客观性以及我们对最高诚信和道德行为的坚定承诺得以实现。为确保我们的研究和分析严谨、客观和不偏不倚，我们对研究出版物进行了严格而严格的质量保证流程；通过员工培训、项目筛选和强制披露政策避免出现和实际的财务和其他利益冲突；并通过我们致力于公开发表研究结果和建议、披露已发表研究的资金来源以及确保知识独立的政策，追求研究工作的透明度。有关更多信息，请访问 www.rand.org/about/research-integrity。
在人工智能驱动的 SCM 项目中架起可解释性和可解释性的桥梁，以增强决策能力
因此，可解释性被提出作为增强基于人工智能的系统可理解性的替代概念。与可解释性的区别在于“可解释模型是学习更结构化、可解释或因果模型的机器学习技术”[4]。换句话说，简单地说，可以说可解释性回答了“人工智能模型是如何工作的？”的问题，而可解释性则侧重于“为什么人工智能模型会提出这样的决定？”。许多作者都做出了这种区分[8-9]，尽管其他一些人以不加区分的方式使用“可解释性”和“可解释性”这两个术语[10-13]，或者最终坚持可解释模型的卓越性，特别是如果自动决策算法影响人类[14-15]。这种缺乏共识至少在一定程度上是由于解决可解释性问题的领域的异质性。然而，这些关键概念的定义对于研究项目的构建和推进至关重要。这就是为什么我们提出探索这样一个假设，即管理可解释性和可解释性之间的协同作用可以对决策过程产生积极影响，我们为此目的进行系统的文献综述。
弥合人工智能鸿沟 - 联合国工业发展组织知识中心
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