XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDiPaola
基于人工智能的脑电图信号情绪艺术表现
据我们所知，没有相关工作能够将情绪状态转化为绘画。在（Salevati and DiPaola，2015）和（Colton，Valstar and Pantic，2008）中，作者提出了创建富有表现力的人物自画像的系统。然而，这些系统有明显的局限性，用户可以控制他们想要在肖像上表达的情绪（在一种情况下，他们选择它；在另一种情况下，情绪是从面部表情中检测出来的，这很容易伪造）。在这两部作品中，预定义的样式都只是应用于现有肖像。在从脑电图生成情感绘画的背景下，我们提到了（Ekster，2018）和（Random Quark，2017）。在这些情况下，绘画通过简单的线条、预定义的形状、颜色、分形或鸟群来表现情绪，导致绘画之间的差异相当低。
检查服装供应链中的裁剪和缝纫纺织废料
如果没有许多个人和组织的宝贵贡献，这个项目不可能取得成功。我们特别感谢我们的客户 Natalie Banakis 和 Lyndsey Sullivan 的远见和合作。我们还衷心感谢我们的教职顾问 Matthew Potoski 博士和 David Tilman 博士以及我们的外部顾问 Roland Geyer 博士、Diana Rosenberg 和 Jennifer DuBuisson 的指导和专业知识。我们特别感谢 Jaenna Wessling 提供的指导。此外，我们还要感谢 Jaimee Redfern、Gosia Nowinka、Ciara Cates、Cassia Cameron、Kim Drenner、Mel Shank、Bennett Ray、Mitchell Maier、Rob Naughter、Laura Hoch、Luca Bonanomi、Rachel Kanter Kepnes、Wendy Savage、Matt Dwyer、Sam Hamilton、Richard Chen 和 Chau Diep 在整个项目过程中给予我们的额外支持。最后，我们感谢Dipaola基金会的慷慨赞助。
推动保险业负责任的人工智能
本出版物是日内瓦协会新技术与数据工作流的产物，由 AXA 集团首席执行官 Thomas Buberl 赞助。我们非常感谢为支持我们的新技术与数据研究活动而成立的工作组成员，他们是：Paul DiPaola 和 Evan Hughes（AIG）、Henning Schult（Allianz）、Ashley Howell（Aviva）、Patricia Plas、Chaouki Boutharouite 和 Dora Elamri（AXA）、Atsushi Izu（Dai-ichi Life）、Bruno Scaroni（Generali）、Chris Reid（Intact Financial）、Hiroki Hayashi（Nippon Life）和 Lutz Wilhelmy（Swiss Re）。我们还要感谢以下专家参加本报告专题研讨会：Ahed Abdelky（安联）、Marcin Detyniecki 和 Sarah El Marjani（安盛）、Alberto Branchesi（忠利）、Bo Gong（平安技术研究院）和 Achraf Louitri（Intact Financial）。最后，我们要感谢苏黎世大学的 Michele Loi，感谢他非常有帮助的见解和意见。