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面部面容的经验声音...
设备有很多用途，并且每天使用的使用次数正在增加。机器感知将有助于开展各种活动，包括复杂的活动。机器感知使机器能够理解其物理环境和对话伙伴的意图。在这项研究中，我们使用卷积神经网络的深度学习技术将图像分为幸福，悲伤，愤怒，惊奇，不喜欢和焦虑等类别。使用此方法是因为CNN比其他统计技术产生更好的结果。使用CNN需要特征学习，这是至关重要的任务。此外，使用两个语料库评估了社区：一种用于社区教育，另一个用于定义网络的结构。将以一流精度产生结果的网络与第二个数据集进行了比较。在表现出面部情感的独特事实集测试时，该网络提到了有利的结果，即使它已经使用了最好的语料库进行了培训。尽管结果表明该网络不再是国王，但证据表明，深度学习可能适合对面部情绪表达进行分类。因此，深刻的掌握可以增强人类系统的联系，因为其学习技能将使机器能够感知更多。
大型流程模型：生成人工智能时代的业务流程管理愿景
摘要 大型语言模型 (LLM) 和其他生成式人工智能方法的持续成功凸显了大型信息语料库相对于严格定义的符号模型的优势，但也证明了纯基于统计的方法在安全性和可信度方面所面临的挑战。作为一个将 LLM 和其他基于基础模型的技术的潜力和局限性情境化的框架，我们提出了大型流程模型 (LPM) 的概念，它将 LLM 的关联能力与基于知识的系统和自动推理方法的分析精度和可靠性相结合。LPM 有望直接利用专家积累的丰富流程管理经验，以及具有不同特征（例如规模、地区或行业）的组织的流程绩效数据。在这一愿景中，拟议的 LPM 将使组织能够接收特定于上下文的（定制的）流程和其他业务模型、深入分析和改进建议。因此，它可以大大减少业务转型所需的时间和精力，同时还能获得比以前更深入、更有影响力、更具可操作性的见解。我们认为实施 LPM 是可行的，但也强调了实施 LPM 愿景的特定方面需要解决的限制和研究挑战。
自动归一化法语及其对生产力的影响
摘要本文介绍了一项关于以中间法语编写的16世纪文档自动归一化的研究。这些文档提出了各种各样的单词形式，这些单词形式需要拼写归一化以促进下游语言和历史研究。我们将归一化过程作为机器翻译任务开始，从强大的基线开始利用预训练的编码器– DECODER模型。我们建议通过结合合成数据生成方法和生成人工培训数据来改善这一基线，从而解决与我们任务相关的平行语料库。对我们的方法的评估是双重的，除了依靠黄金参考的自动指标外，我们还通过其产出后评估我们的模型。这种评估方法直接测量了我们的模型给手动进行标准化任务的专家带来的生产力增长。结果表明，与从头开始使用自动归一化相比，使用自动归一化时，生产率每分钟增加了20多个令牌。由我们的研究产生的手动编辑的数据集是将公开发布的第一个正常化的16世纪中部法国人的平行语料库，以及合成数据以及在介绍的工作中使用和培训的自动归一化模型。
使用同步子辐射相对比度摄影
X射线相对比微型计算机断层扫描使用同步加速器辐射（SR PHC-µCT）具有独特的3D成像功能，可视化人脑的微结构。其对未染色软组织的适用性是积极研究的领域。从组织块中获取图像，而无需按照常规组织学中的要求将其分为薄片，从而可以研究其自然3D空间中的微观结构。本文提出了一个详细的逐步指南，用于成像未染色的人脑组织，该分辨率是在Syrmep上实现的一些SR PHC-µCT的分辨率，即Elettra的硬X射线成像光束线，Italian同步器设施。我们介绍了血管和神经元如何出现在以5μm和1 µm Voxel大小获得的图像中出现的示例。此外，该提议的方案可用于研究重要的生物底物，例如神经苯胺或链氨基链酰胺。可以使用经典组织学方法验证的特定定制的分割工具来研究其空间分布。总而言之，使用所提出的方案（包括数据获取和图像处理）提供了SR PHC-µCT，提供了可行的手段，可以在3D中以细胞水平的细胞水平获取有关人脑解剖结构的信息。
数字人文学科中的半自动注释缩放
在当今的数字时代，大量数据无处不在，包括自然语言的话语，例如新闻文章，社交媒体帖子或论坛主题。数字人文学科旨在定性和定量分析此类数据。对于解释性研究，很难从大数据中受益。一个例子是扎根的理论，一种解释性方法，可以通过注释或编码来处理较大的数据集。但是，这种方法太耗时了，无法弥合从定性到定量分析的差距。在这项工作中，我们提出辅助方法，以半自动地将少量的手动注释扩展到大型语料库。我们的方法使用带注释数据的上下文化床位来发现类似的发生。通过交互式提供从用户交互中自动学习的建议，我们的方法提供了一种方便，快速的方式，以减少努力来注释大型语料库。该方法最终产生一个能够注释整个数据集的clas-sifier。我们对多个任务和数据集进行了实验，以评估我们的方法证明了强劲的性能。此外，我们为希望扩展基于注释的研究的研究人员设计了一个软件，将差距从定性到定量结果弥合了差距。
人工智能可以说服人类
摘要 利用深度学习和网络规模语料库的 Transformer 模型的出现使人工智能 (AI) 能够解决许多高阶认知任务，这对美国乃至全球的工业、政府和劳动力市场具有重要意义。在这里，我们研究了目前最强大、公开可用的 AI 模型 GPT-3 是否能够影响人类的信念，而信念是一种最近被视为其他人类独有的社会行为。在三项预先注册的实验中，实验对象来自不同的美国人样本（总计 N = 4,836），我们发现一致的证据表明，人工智能生成的信息在许多政策问题上具有说服力，包括攻击性武器禁令、碳税和带薪育儿假计划。此外，人工智能生成的信息与普通人类编写的信息一样具有说服力。与人类作者相比，参与者认为人工智能信息的作者更注重事实和逻辑，但不那么愤怒、独特，也不太可能使用讲故事的方式。我们的结果表明，当前一代大型语言模型可以说服人类，即使在两极分化的政策问题上也是如此。这项研究对于在政治背景下规范人工智能应用具有重要意义，可以抵消其在虚假宣传活动和其他欺骗性政治活动中的潜在用途。
谁的费用是谁？
Executive Summary: A two -layer world 8 The billionaire oligarchy grows more and more… 9 While the working class struggles to survive 9 the wealth of billionaires has been taken, 10 spoons of silver is not conquered: the rise of the new appropriate aristocracy: as favoritism makes fortunes 11 men of monopoly and their billions 11 colonialism 11 historical colonialism 12有毒：随着历史殖民主义影响当前的不平等14一个深刻的不平等世界14结合种族主义，仇恨和分区15殖民主义和性别不平等15经济经济汽车提取15全球机构：世界银行，国际货币基金组织和联合国安理会15银行15银行，税收，税收和全球金融体系16多政治公司和现代殖民主义并破坏了我们的界限，并破坏了他们的界限。超级rica 18Executive Summary: A two -layer world 8 The billionaire oligarchy grows more and more… 9 While the working class struggles to survive 9 the wealth of billionaires has been taken, 10 spoons of silver is not conquered: the rise of the new appropriate aristocracy: as favoritism makes fortunes 11 men of monopoly and their billions 11 colonialism 11 historical colonialism 12有毒：随着历史殖民主义影响当前的不平等14一个深刻的不平等世界14结合种族主义，仇恨和分区15殖民主义和性别不平等15经济经济汽车提取15全球机构：世界银行，国际货币基金组织和联合国安理会15银行15银行，税收，税收和全球金融体系16多政治公司和现代殖民主义并破坏了我们的界限，并破坏了他们的界限。超级rica 18
利用机器学习技术分类翻译和不翻译的公司年度
摘要全球化导致在国际市场中广泛采用翻译的公司年度报告。尽管如此，这些翻译的文档是否符合相同的功能并与非翻译的同行相同的功能并有效地与国际投资者进行有效交流。考虑到他们对利益相关者的意义，将这两种报告区分是必不可少的，但是在这一领域的研究不足。本研究试图通过利用机器学习算法来根据其翻译状态对企业年度报告进行分类来弥合这一差距。通过构建可比文本的语料库并采用13个句法复杂性指数作为特征，我们使用八种不同的算法分析了报告：幼稚的贝叶斯，逻辑回归，支持向量机，K-Nearest邻居，神经网络，随机森林，渐进森林，渐进，渐进，增强和深度学习。此外，通过组合三种最有效的算法来创建集合模型。我们研究中表现最佳的模型达到了曲线（AUC）的面积为99.3％。这种创新的方法证明了句法复杂性索引在机器学习中对企业报告中翻译语言进行分类的有效性，从而为文本分类和翻译语言研究提供了有价值的见解。我们的发现为多语言环境中的利益相关者带来了关键的影响，强调了该领域进一步研究的需求。
人工智能在英语语言和文学领域的兴起
人工智能对文学分析和解读的革命性影响处于这一范式转变的最前沿。通过使用情感分析和自然语言处理 (NLP) 等计算方法，学者们现在能够以前所未有的速度和准确性研究大量文学文本。人工智能 (AI) 算法可以揭示传统文学分析技术无法发现的晦涩主题、语言微妙之处和隐藏模式。这为文学作品的创作、风格和意义带来了新的视角。得益于这种计算能力，学者们现在可以以以前无法想象的方式研究文学运动、作者影响和文化趋势，从而增强我们对文学及其社会重要性的了解。此外，由于人工智能融入了创作过程，实验小说和合作讲故事正在复兴。由于人工智能算法能够创作出富有创意的诗歌、散文和故事框架，人类和机器创造力之间的区别变得越来越模糊。为了拓展文学想象力的界限，尝试新颖的表达形式，并质疑传统的叙事惯例，作家和艺术家正在转向人工智能驱动的技术。通过合作，作家和人工智能系统创作出了将人类理解与计算机创造力相结合的混合故事，并加入了推动文学前沿的先锋创意作品。
设计值得信赖的自主系统
自主系统的设计在具有挑战性，并确保其信任性具有不同的含义，例如I）通过正确的启发和形式化过程确保要求的一致性和完整性； ii）确保正确映射到系统的要求，以使任何系统行为永远不会违反其要求； iii）最大化可用组件和子系统的重复使用，以应对设计复杂性；和iv）确保系统与其环境的正确协调。多年来，已经提出了几种技术来应对特定问题。然而，一个整体设计框架，利用现有工具和方法，实际上仍缺少自主系统的分析和设计。本文探讨了从不同角度构建可信赖的自主系统的问题。我们已经分析了当前正式验证的方法如何提供保证：1）通过使用假定/担保合同进行正式要求来检测信息和冲突的要求； 2）使用用于训练系统的奖励功能，以免误解要求； 3）通过运行时监视和执行某些不变性来执行系统； 4）通过自动综合正确的策略，在系统方案系统中与其他外部实体的协调和系统行为。