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劳动的数字化转型；自动化，零工经济和福利
认为，中国古代哲学家老挝（公元前604 - 531年）曾经说过“一千英里的旅程以一步开头”（Keyes，2006年，第107页）。以同样的方式，人类一直在寻找整个历史上各种问题的实用解决方案，最终远远超出了他的最初意图。整个20世纪的广泛技术发展为二十一世纪未来劳动力市场的发展如何发展并将继续发展树立了基调。例如，第三个农业兴趣化将在全球范围内增加农业生产，尤其是在发展中国家。在此期间，将开发许多新的技术和技术，例如化肥和农业化学物质，以及控制的水供应/灌溉和新的耕种方法，包括机械（Farmer，1986; Esteva，1996）。接下来是科学技术革命（大约1940- 1970年）（šmihula，2010年）。随后是数字/信息和电信革命，也称为“第三次工业革命”（大约1975- 2010年）（Esteva，1996; Kheinman，1978; Melnikov and Semenyuk and Semenyuk，2014; Vickery，1999）。这些时代不仅带来了试图改善人们日常生活的技术进步，而且还将从根本上改变社会的经济性和劳动力市场运作的方式。例如，官僚机构开始扩大，行业开始开发信息生成的活动，特别是所谓的“研发”（R＆D）功能（Veneris，1990）。此外，与资本，劳动力，财产，经济学等相同的方式，信息已成为生产因素，同时也成为“商品/商品”，即客户愿意在公开市场上购买的产品/服务。随着信息获得“使用价值”和“交换价值”，它也将自己的价格净化（Repo，1986； Vargo，Maglio和Akaka，2008； Eggert等，2018）。超越了“第三工业革命”，是“信息时代”或“第四次工业革命”，也称为“工业4.0”（大约2010年代至上）。这个时代的重要性是机器人技术，人工智能（AI）等领域的新兴技术分解和发展
黑箱辅助医疗决策：人工智能的力量与道德......
众所周知，机器学习算法在众多应用中利用大数据集进行模式识别、预测和解决问题方面有着巨大的前景。医疗领域，尤其是医疗决策，只是机器学习算法可以成为非常强大工具的重要领域之一。人工智能的这种应用已经在广泛的医疗应用中产生了一些令人兴奋的成果，从诊断眼疾（Gulshan 等人，2016 年）或通过图像诊断皮肤癌（Esteva 等人，2017 年），到使用临床数据库预测自杀风险（Walsh 等人，2017 年）。人们希望使用人工智能算法可以使医疗诊断和治疗建议更快、更准确。支持者可能会指出，人工智能将胜过人类医生，不仅是因为人工智能拥有强大的计算能力，还因为人类临床医生容易犯诊断错误并屈服于认知偏见（Topol，2019 年）。请注意，机器学习是人工智能 (AI) 的一个子领域，其
人工智能增强系统中的人类决策
随着人工智能 (AI) 技术的进步，人机混合系统越来越多地应用于各个行业，例如医疗保健、金融、电子商务、政治和政府等等 (Fethi 和 Pasiouras 2010 [1]、Esteva 等人 2017 [2]、Leachman 和 Merlino 2017) [3]。然而，研究尚未了解这些系统如何运行，以及人类如何受到人工智能代理的影响。人工智能参与完成任务的范围可以从任务增强、任务组合到任务替代 (Constantinides 2019) [4]。在本文中，我们感兴趣的是了解人工智能代理如何影响人工智能增强系统中的人类决策？我们关注一个不确定性很高、决策很复杂的环境——首次代币发行 (ICO) 的评估。ICO 是一种融资机制，初创公司通过出售加密代币以换取传统法定货币。我们从领先的 ICO 评估平台收集了数据，该平台的 AI 代理首先根据算法对 ICO 进行评估和评级，该算法考虑了
关于公共部门间机构间协作与人工智能实施的交集的文章
人工智能（AI）是指对人类智能的模拟，这些机器被编程为思考，学习和自主地调整的机器。这些系统利用算法和大量数据来执行通常需要人类智能的任务，例如游戏玩法，计算机视觉，专家系统，启发式分类和自然语言处理（McCarthy，2004年）。考虑到这种功能，AI正在通过推动包括医疗保健在内的各个部门的进步（Esteva等，2017），财务（Bussmann等，2020），运输（Bagloee等，2016），娱乐（Kaplan＆Haenlein，2019年）以及许多其他领域来改变世界。AI的变革力量在智能城市（Kumar＆Mallick）和高级机器人技术的发展中也很明显（Beetz等，2016）。对人工智能技术的投资正在猛增，公共部门和私营部门都认识到其革新行业并提高效率的潜力（Bughin等，2018； Agrawal等，2022）。根据最近的报道，到2024年，全球对AI的支出预计将超过1,100亿美元，强调了对这项技术的重要经济和战略重要性。
人工智能在神经外科领域的作用不断演变
参考文献 [1] Litjens, G., Et Al. (2017)。“医学图像分析中的深度学习调查。”医学图像分析，42，60-88。 [2] Esteva, A., Et Al. (2021)。“深度学习支持的医学计算机视觉。”自然生物医学工程，5(6)，541-551。 [3] Haidegger, T. (2021)。“人工智能驱动的机器人手术：趋势、进步和挑战。”IEEE 生物医学工程评论，14，27-45。 [4] Ferguson, S., Et Al. (2019)。“用于预测神经外科术后并发症的机器学习模型。”神经外科评论，43(4)，891-900。 [5] Bricault, I., Et Al. (2021)。 “人工智能驱动的机器人神经外科手术：技术和临床结果。”《神经外科杂志》，135(2)，543-553。[6] Shen, D. 等人（2019 年）。“医疗保健中的人工智能：个性化和精准医疗。”《自然医学》，25(1)，44-56。[7] Senders, JT 等人（2018 年）。“神经外科中的机器学习：一项全球调查。”《神经外科评论》，41(3)，585-594。[8] Senders, JT 等人（2020 年）。“用于神经外科结果预测的人工智能。”《柳叶刀数字健康》，2(7)，E352-E361。[9] Topol, EJ（2019 年）。“高性能医疗：人类与人工智能的融合。” Nature Medicine，25(1)，44-56。[10] Rudin，C.（2019）。“停止解释高风险决策的黑箱机器学习模型，并使用可解释的
1 全球南方的政治经济学：范式、危机......
评估 3000 字论文，截止日期为 2021 年 12 月 3 日。 第 1 周。辩论概念框架和历史：殖民遗产、全球南方和发展 核心阅读 Rist，G. (2008)。发展史：从西方起源到全球信仰。伦敦：Zed 图书（第 3 版）。第 3 章“世界体系的形成”，第 47-68 页 Esteva，G. (2010)。“发展”，W. Sachs（编辑），发展词典：知识作为力量的指南。伦敦：Zed 图书（第 2 版），第 1-23 页。 Rist，G. (2008)。发展史：从西方起源到全球信仰。伦敦：Zed 图书（第 3 版）。第 5 章“国际学说和机构生根”，第 80-92 页。Grovogui，S. (2011)。无论如何，这是一场革命：国际关系中的全球南方，全球南方，5(1)，第 175-190 页。 Dados, N. 和 Connell, R. (2012)。全球南方，背景，11(1)，第 12-13 页 https://doi.org/10.1177/1536504212436479 Sajed, A. (2020)。从第三世界到全球南方，E-International Relations，https://www.e-ir.info/2020/07/27/from-the-third-world-to-the-global-south/ 进一步阅读 Escobar, A. (2012)。遭遇发展：第三世界的形成与瓦解。普林斯顿：普林斯顿大学出版社。第二章 Preston, PW (1996)。发展理论：导论。牛津：布莱克威尔。第 8 章“殖民时代的遗产：结构、制度和形象”，第 137-152 页。 Prashad, V. (2012)。《贫穷国家：全球南方可能的历史》。伦敦：Verso。简介，第 1-15 页。 Dodds, K. (2014)。“第三世界、发展中国家、南方、新兴市场和崛起中的大国”，收录于 V. Desai & R. Potter (Eds.)《发展研究指南》，阿宾登：劳特利奇出版社，第 10-15 页。
面向脑电信号处理的脑启发基础模型：我们的观点
近年来，人工智能和机器学习 (ML) 彻底改变了各个科学技术领域，在计算机视觉、自然语言处理和医疗保健方面取得了重大进步（Esteva 等人，2019 年）。尽管取得了这些进展，但由于大脑活动的复杂性和非平稳性，将这些技术应用于脑电图 (EEG) 信号的分析仍面临独特的挑战。EEG 是实时了解大脑动态的关键工具，常用于临床诊断、认知神经科学和脑机接口（Schomer and Lopes da Silva，2017 年）。然而，EEG 信号的噪声和高维性质使得标准深度学习模型难以有效应用。基础模型（例如基于 Transformer 的架构）在自然语言处理和计算机视觉等领域表现出前所未有的性能（Vaswani，2017 年；Radford 等人，2021 年）对于应对这些挑战大有希望。这些模型在海量数据集上进行预训练，然后针对特定任务进行微调，从而具有广泛的泛化和适应性。然而，它们在脑电图分析中的有效性有限，因为它们往往缺乏捕捉时间精度和生物合理性的机制，而这些对于准确建模脑信号至关重要（Roy et al., 2019）。克服这些限制的一个有希望的方向是将受脑启发的算法融入基础模型。受脑启发的算法，例如脉冲神经网络 (SNN)、分层时间记忆 (HTM) 和生物学上合理的学习机制，如赫布学习，模仿了神经过程的结构和功能（Schmidgall et al., 2024）。这些算法旨在捕捉更类似于实际大脑网络中观察到的时间和空间动态。将这些算法融入基础模型可能会弥合标准深度学习方法与脑电图信号的动态、多维性质之间的差距。因此，在本文中，我们提供了关于如何将脑启发算法与基础模型相结合以增强 EEG 信号分析的观点。我们认为，通过将基础模型的可扩展性和通用性与脑启发算法的时间特异性和生物学合理性相结合，这种混合方法可以解决 EEG 信号处理中的当前局限性。虽然这些方法的整合带来了重大的技术挑战，但它们的协同作用可以为神经科学中更准确、更可解释的 AI 系统提供新的途径。
员工工作文件937-比较思维和...
对比，ML Tictactoe播放器学会了不要从游戏数据库或反复玩游戏中丢失游戏。在更复杂的问题中，对基于规则的AI进行编程，该规则可以预期系统中所有可能的状态很快变得不可行。mL方法通常分为三类：监督学习，不受欢迎的学习和强化学习。在监督学习中，ML算法从数据中学习输入和输出对之间的关联。输出是监督信号，模型学会从输入中推断出来。例如，一个计算机从包含借款人（输入）特征的数据集中学习（输入）（输出）。然后使用该模型来预测未来的借款人是否可能默认。在无监督的学习中，ML模型在输入数据中发现模式。没有输出（监督信号）。例如，一个无监督的ML模型群集借款人会根据其相似性或识别相对于整个数据集的异常数据点。在增强学习中，计算机代理试图在导致最大奖励的环境中识别动作顺序。代理需要探索环境以学习最佳策略。例如，强化学习者通过多次对抗来掌握棋盘游戏来掌握棋盘游戏。该系统的设计使得代理在赢得游戏时会获得奖励，并且在输掉比赛时会受到惩罚。，2018年），监督模型，从图像中检测皮肤癌（Esteva等人，2018年）。代理人仅编程以寻求奖励，但是在开始学习之前，没有任何策略配备任何策略。近年来，AI的许多里程碑成功，例如强化学习代理人玩耍（Silver等人，2017年），或者可以编写连贯文本的无监督语言模型（Brown等人，2020）基于深度人工神经网络，也称为深度学习。通过将输入数据从网络中的图层传递到图层，以越来越抽象的方式表示。提供了足够的数据点，可以从其中学习有意义的表示，深度学习模型可以从非结构化高维数据（例如图像，文本和声音）中提取信号。这是一项更传统的ML方法的任务。在许多AI应用中，人类和机器共同运行既稳定又有效的系统。财务系统也不例外。对于财务系统，稳定性是指吸收冲击的能力，同时防止对真实经济的破坏（Schinasi，2004年）。许多出色的论文已全面审查了AI在财务部门的应用，几项研究集中在其财务稳定性的暗示上（金融稳定委员会，2017年； Danielsson等人。，2019年； Gensler和Bailey，2020年）。我们的论文重点关注这些应用程序（从交易和贷款到监管和政策制定）最好地说明了人类和机器的一些优势和劣势。，2006年； Bacoyannis等。，2015年）。例如，在算法交易中使用AI具有明显的执行速度和同时考虑大量信息的能力（Nevmy-Vaka等人。此外，算法交易者不太可能犯错或有偏见的非理性决定（Jain等人，但大多数AI代理都是
皮肤科中的人工智能
皮肤镜图像用于黑色素瘤手术切除。Int J Comput Assist Radiol Surg 2017;12:1021-30。2. Esteva A、Kuprel B、Novoa RA、Ko J、Swetter SM、Blau HM 等。使用深度神经网络对皮肤癌进行皮肤科医生级别分类。Nature 2017;542:115-8。3. Tan E、Lin F、Sheck L、Salmon P、Ng S。一种实用的决策树模型，用于预测眼周基底细胞癌切除后重建手术的复杂性。J Eur Acad Dermatol Venereol 2017;31:717-23。4. Chichi N、Takwoingi Y、Dinnes J、Matin RN、Bassett O、Moreau JF 等。智能手机应用程序用于对皮肤病变疑似黑色素瘤的成年人进行分类。Cochrane Database Syst Rev 2018;12:CDO13192。5. Hekler A、Utikal JS、Enk AH、Berking C、Klode J、Schadendorf D 等人。使用深度神经网络对组织病理学黑色素瘤图像进行病理学家级别分类。Eur J Cancer 2019；115:79-83。6. Mukherjee R、Manohar DD、Das DK、Achar A、Mitra A、Chakraborty C。用于可重复慢性伤口评估的自动组织分类框架。Biomed Res Int 2014；2014:851582。 7. Emam SD、Du AX、Surmanowicz P、Thomsen SF、Greiner R、Gniadecki R。使用机器学习预测生物制剂对银屑病患者的长期疗效。Br J Dermatol 2020；182：1305-7。8. de Guzman LC、Maglaque RP、Torres VM、Zapido SP、Cordel MO。用于湿疹皮肤病变检测的多模型、多级人工神经网络的设计和评估。在：2015 年第三届人工智能、建模和仿真国际会议 (AIMS)，马来西亚哥打京那巴鲁；2015 年。第 42-7 页。可从以下网址获取：https://www.ieeexplore.ieee.org/document/7604549。[最后访问时间为 2019 年 12 月 18 日]。 9. Han SS, Park GH, Lim W, Kim MS, Na JI, Park I, 等. 深度神经网络在甲癣诊断中表现出与皮肤科医生相当甚至更好的表现：通过基于区域的卷积深度神经网络自动构建甲癣数据集。PLoS One 2018；13：e0191493。10. Zang Q, Paris M, Lehman DM, Bell S, Kleinststreuer N,
Cortical networks of dynamic scene category representation in the human brain
视觉神经科学的主要目的是阐明人脑在自然场景中如何代表各种信息。对场景感知的行为研究表明，人类将场景归类为更有效地处理视觉场景中的大量信息（Greene＆Oliva，2009; Konkle，Konkle，Brady，Alvarez，＆Oliva，＆Oliva，＆Oliva，2010; Rousselet，Joubert，＆Fabre-Thorpe，2005年）。因此，场景类别上的信息可能在皮质上表示。与这一概念一致，以前的神经影像学研究表明，视觉场景的类别可以在基于血液氧气水平（大胆的）响应（大胆的）响应中的有限数量的基本类别（例如，海滩，森林，山脉）之间进行分类。 OPA), object-selective lateral occipital complex (LO), and anterior visual cortex ( Epstein & Morgan, 2012 ; Jung, Larsen, & Walther, 2018 ; Walther, Caddigan, Fei e Fei, & Beck, 2009 ; Walther, Chai, Caddigan, Beck, & Fei e Fei, 2011 ).这些研究中的一种常见方法是将视觉场景定义为几个非重叠类别。然而，自然场景可能显示出不同程度的统计相关性，并且在几个不同的类别下可能会表征现实世界的场景。此外，由于这些研究使用了静态场景，因此它们没有必要的工具来证明人类大脑中的动态场景类别是如何代表的。Stansbury等。要检查自然场景类别的统计数据，最近的一项研究（Stansbury，Naselaris和Gallant，2013年）使用了数据驱动的算法来采购广泛的场景，其中还考虑了这些类别之间的潜在相似性。在这种方法中，将每个场景类别定义为在自然场景中出现的大量组成对象的存在概率列表。一旦算法学习一组类别，就可以根据场景中的对象来推断给定场景属于每个学到的类别的可能性。据报道，与基于一些经常出现在提出的自然图像中经常出现的诊断对象的存在相比，与替代模型相比，经典面部和场景选择区域中单素大胆响应的预测得到了改进的预测（Stansbury et al。，2013年）。此结果提高了对象共发生统计构成场景的基础的可能性。通过其组成对象定义了静态场景的类别，并着重于经典场景选择区域中的类别响应，例如许多先前关于场景代表的研究（Epstein＆Morgan，2012; Jung et al。，2018; Walther等，2009，2011，2011; Jung et al。，2018; Jung et al。然而，最近的几项研究表明，大部分前视觉皮层可能是通过对视觉场景中的动作进行差异调整来组织的（Tarhan＆Konkle，2020;CáUkur，Huth，Huth，Nishimoto和Gallant，2016年）。实际上，现实世界的场景包含对象和动作之间的动态影响（Greene，Baldassano，Esteva，Beck，Beck，＆Fei E Fei，