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Pengfei Cai
•朝着局部关注和流动匹配风格的校正的长期推出：额叶聚合PDES中的一个例子。Pengfei Cai，Sulin Liu，Qibang Liu，Philippe Geubelle，Rafael Gomez-Bombarelli。（2024）。在ML关于物理科学的ML的Neurips 2024研讨会上介绍。预印本。•使用可区分的模拟学习额叶聚合PDE的治疗动力学。Pengfei Cai，Qibang Liu，Philippe Geubelle，Rafael Gomez-Bombarelli。（2024）。ICML 2024 AI科学研讨会；关于数据驱动和可区分模拟，替代物和求解器的神经研讨会。预印本。•基于额叶聚合制造中形态学模式设计的单变量变异自动编码器。Qibang Liu，Pengfei Cai，Diab Abueidda，Seid Koric，Rafael Gomez-Bombarelli，Philippe Geubelle。（2024）。提交：应用机制和工程中的计算机方法。预印本。•具有准确的混合功能的无机化合物的计算的拉曼光谱数据库。Yuheng Li，Damien K. J. Lee，Pengfei Cai，Ziyi Zhang，Prashun Gorai，Pieremanuele Canepa。 （2024）。 科学数据。 纸链接。 •从“无特征”光吸收光谱中鉴定化学成分：机器学习预测和实验验证。 Tiankai Chen*，Jiali Li*，Pengfei Cai，Qiaofeng Yao，Zekun Ren，Yixin Zhu，Saif Khan，Jianping Xie，Xiaonan Wang。 （2023）。 纳米研究。 纸链接。 （2022）。Yuheng Li，Damien K. J. Lee，Pengfei Cai，Ziyi Zhang，Prashun Gorai，Pieremanuele Canepa。（2024）。科学数据。纸链接。•从“无特征”光吸收光谱中鉴定化学成分：机器学习预测和实验验证。Tiankai Chen*，Jiali Li*，Pengfei Cai，Qiaofeng Yao，Zekun Ren，Yixin Zhu，Saif Khan，Jianping Xie，Xiaonan Wang。（2023）。纳米研究。纸链接。（2022）。•通过第一原则理解和机器学习加速了近红外II分子荧光团的设计。Shidang Xu*，Pengfei Cai*，Jiali Li，Xianhe Zhang，Xianglong Liu，Xiaonan Wang，bin liu。ChemRXIV预印本（实验验证正在进行）。预印本。•聚集时机器学习辅助准确预测分子光学性能。Shidang Xu*，小刘*，Pengfei Cai，Jiali Li，Xiaonan Wang，bin liu。（2022）。高级科学。纸链接。•通过贝叶斯搜索进行第一原则模拟的贝叶斯搜索自我提出的光敏剂发现系统。Shidang Xu*，Jiali li*，Pengfei Cai，小刘，本·刘，小王。（2021）。美国化学学会杂志。纸链接。
人工智能委员会 (CAI)
为准备实施这项任务，秘书处已经成立了一个内部“人工智能协调小组”，该小组由所有负责人工智能相关事务的政府间委员会和欧洲委员会实体的秘书组成。该小组的工作由数字发展部门组织，该部门还为 CAI 提供秘书处服务。该小组定期开会讨论发展情况并交流信息。此外，CAI 秘书处成员迄今已参加了欧洲犯罪问题委员会 (CDPC) 及其下属机构刑罚合作委员会 (PC-CP)、反歧视、多样性和包容性指导委员会 (CDADI)、欧洲区域或少数民族语言宪章专家委员会 (COMEX) 和欧洲委员会教育人工智能工作组 (WG-AIEd) 的会议，以解释 CAI 的使命并探讨当前和未来工作中可能出现的协同作用。
控制论人工智能（CAI）
人工智能 (AI) 被认为是一门革命性的、改变世界的科学，尽管它仍然是一个年轻的领域，在确立可行的理论之前还有很长的路要走。每天都有新的知识以难以想象的速度产生，大数据驱动的世界已经到来。人工智能已经开发出各种各样的理论和软件工具，在解决困难和具有挑战性的社会问题方面取得了显著的成功。然而，该领域也面临着许多挑战和缺点，导致一些人对人工智能持怀疑态度。人工智能面临的主要挑战之一是相关性和因果关系之间的区别，这在人工智能研究中起着重要作用。此外，虽然控制论这个术语应该是人工智能的一部分，但它在人工智能研究中被忽视了很多年。为了解决这些问题，本文首次提出并分析了控制论人工智能 (CAI) 领域。尽管人们对人工智能充满乐观和热情，但它的未来可能会成为整个世界的“灾难性寒冬”，这取决于谁控制着它的发展。地球生存的唯一希望在于控制论人工智能和明智的人类中心革命的快速发展。本文提出了实现这两个目标的具体解决方案。此外，本文强调了区分职业/个人道德和永恒价值观的重要性，并强调了它们在未来人工智能应用中对于解决具有挑战性的社会问题的重要性。最终，人工智能的未来在很大程度上取决于接受某些道德价值观。
人工智能委员会（CAI）
根据 CAHAI 的建议，秘书处制定了一项方法草案（《人权、民主和法治风险和影响评估》（HUDERIA），其作用是协助国内当局执行未来[框架]公约中规定的要求。该方法旨在制定明确、具体和客观的标准，以确定在哪些敏感环境下部署人工智能系统或此类系统的组合可能会对人权的享受、民主的运作和法治的遵守造成重大风险。它还规定了程序机制，确保负责部署人工智能系统的人员制定充分的风险分析、影响评估、影响缓解、补救措施和系统监测协议。该方法并没有规定这种评估的具体模型，而是列出了这种评估所需的要素，以保证各国采用统一的方法，但同时也给各国留出了根据具体国情建立自己模型的空间。就风险和影响评估相关问题而言，《框架公约》零草案中的初步建议有两方面：
人工智能委员会（CAI）
3 COBRA 资源 E（从人权、民主和法治的角度说明性关注领域）[将于 2025 年由 CAI 制定和通过] 提供了可用于执行或指导此评估的工具。 4 HUDERIA 模型中的角色和职责部分将为方法论的这一方面提供指导。 5 相关领域的专业知识可能包括人权、隐私和个人数据保护、数据科学、数据集管理、安全、人工智能风险以及人工智能测试、评估、验证和确认等问题。 6 遵循欧洲委员会《人工智能与人权框架公约》、《民主与法治》、联合国人权事务高级专员办事处和联合国《工商企业与人权指导原则》，就 HUDERIA 而言，“严重性”一词应理解为由规模、范围和可逆性等变量组合而成。
人工智能委员会（CAI）
基本自由、民主和法治，[并致力于促进合法、合乎道德、负责任、公平、问责和透明地设计、开发、使用和退役这些技术]；[选项 B][申明缔约方承诺保护人权、民主和法治，包括通过促进合法、合乎道德、非歧视、问责、安全和透明地设计、开发、使用和退役人工智能系统；][选项 C][认识到需要在人工智能系统的设计、开发、使用和退役中促进透明度、可解释性、问责制、人的能动性和监督、技术的稳健性和安全性以及隐私和数据治理；]商定如下：第一章：一般规定
合规性评估指标（CAI）
电池已经报告了气体计量差。出于AER生产报告目的，“计量差”用于每月平衡，在测得的入口/接收量与设施的测量出口/处置量之间发生任何差异。计量差异通常可以接受，因为会计/报告实体是同一产品的两个或多个测量值的差异结果。计量差异之所以发生，是因为由于与设备相关的不确定性，没有两个测量设备提供相同的体积。然而，计量差异的更重要的原因是，在设施内的过程中通常会改变在设施入口处测量的产品，从而导致在设施的出口处测量不同的产品或产品。
人工智能委员会（CAI）
第 2 条 — 基于风险的方法 * 为充分实施本公约所列原则和义务，各缔约方应考虑到人工智能系统在设计、开发、使用和退役过程中对人权和基本自由、民主和法治产生不利影响的严重程度和发生的可能性，在其国内法律制度中保持并采取必要和适当的分级和有区别的措施。 第 3 条 — 人工智能系统 * 就本公约而言，“人工智能系统”是指任何算法系统或此类系统的组合，它们使用源自统计或其他数学技术的计算方法，生成文字、声音、图像或其他内容，或协助或取代人类决策。缔约方大会可酌情决定以符合相关技术发展的方式对本定义作出解释。