7多模式系统不仅包含LLM。例如,诸如Midjourney,稳定扩散和DALL-E之类的文本到图像模型是多模式的,但缺乏语言模型组件。术语“多模式”可以参考各种场景,包括用于输入和输出的不同模态(文本到图像,图像到文本),多模式输入(文本和图像)的处理或多模式输出的生成。因此,FMS的细粒分类法可能是有用的,以及相应的技术堆栈和缓解措施的变化。
4) 联合国气候变化框架公约,《巴黎协定》,2015 年。 5) 生物多样性公约,《昆明-蒙特利尔全球生物多样性框架》,2022 年。 6) 政府间气候变化专门委员会,《IPCC 第六次评估报告(AR 6)综合报告》,2023 年。 联合国环境规划署,《太少太慢——适应差距报告》,2022 年。 IPBES,《生物多样性和生态系统服务政府间科学政策平台全球生物多样性和生态系统服务评估报告》,2019 年。 7) 国际劳工组织,《关于公正转型的常见问题》,2023 年 8) 联合国气候变化框架公约,《奔向零排放运动》,2022 年 9) GFANZ,《2022 年进展报告》,2022 年
脑解码是神经科学的一个关键领域,旨在从获取的脑信号中重建刺激,主要利用功能性磁共振成像(fMRI)。目前,脑解码局限于每个受试者每个模型的范式,这限制了它对为其训练解码模型的同一个体的适用性。这种限制源于三个关键挑战:1)由于大脑大小的差异,不同受试者的输入维度存在固有的差异性;2)独特的内在神经模式,影响不同个体感知和处理感官信息的方式;3)现实世界场景中新受试者的数据可用性有限,阻碍了解码模型的性能。在本文中,我们提出了一种新方法 MindBridge,它仅使用一个模型即可实现跨受试者的脑解码。我们提出的框架建立了一个通用范式,能够通过引入生物启发的聚合函数和新颖的循环 fMRI 重建机制来应对主题不变的表征学习。值得注意的是,通过循环重新
摘要 由于互联网的快速普及,网络空间不断扩大。网络空间的这种扩展导致战争模式从常规战争转变为网络战。特别是在国防领域,网络空间被确立为继陆、海、空、天之后的第五大战场。网络空间中的网络战是由众多网络攻击引起的。但是,当前的防御系统不足以有效防御网络威胁。需要一个新的网络战框架来补充当前的防御系统。在本文中,我们将根据网络作战执行过程将所需的概念构建成一个集成框架,并在框架之间进行评估网络战斗损害评估的实验,并提出网络战作战框架。
第二,我们讨论法律,技术和行为因素如何提供有关在哪种背景下使用我们的法律-XAI分类法的解释的指导。以信用评分为例,我们演示了法律如何规定可以将哪种类型的解释方法用于特定算法决策系统。我们展示了法律,计算机科学和行为原则的结合如何指导决策者,法律学者和计算机科学家为特定法律领域选择正确的解释方法。第三,我们证明了如何将我们的法律-XAI分类法应用于包括医疗补助,高等教育和自动决策在内的各个领域。我们认为,在创建解释权时,决策者应该更具体。自动化的决定通常可以用大量的解释方法来解释,决策者应指定哪些解释应必须提高决策者的政策目标。我们的法律-XAI分类法可以帮助决策者根据其政策目标确定正确的解释方法。
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