XiaoMi-AI文件搜索系统
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为大众运营商开发和实施技能和能力框架：机会和挑战
海上和运输行业创新多样性的增长以及自动船舶技术的出现正在吸引有关学术界，工业和监管机构中海上自主地表运营（Mass）运营的讨论。通过预测海员和非隔壁者将参与自主船的关键操作，研究人员正在积极调查未来大众运营商可能要求的新技能和能力。本文作者进行的最新研究涉及一项定性研究，包括对包括海员，海上监管机构，海上教育和培训提供者以及其他海上专家在内的利益相关者的深入访谈。该研究确定了关键的技术和非技术技能，并且需要在框架中包括确定的技能和能力。在本文中，作者建立在过去和现在的研究基础上，以及在海上教育和培训的背景下确定这样做的挑战，迈向建立和实施框架的第一步。挑战是根据文献的评论以及针对其他行业劳动力建立的可用技能和能力框架的研究。确定的挑战（如果解决）将有助于建立一个受管制和条例的结构，以训练大众运营商，并满足海上利益相关者的期望。
回复：请求对 NIST 根据行政命令 14110 分配的草案文件（第 4.1、4.5 和 11 节）发表评论。NIST AI 600-1，人工智能风险管理框架：生成人工智能概况
○ “第三种可能性可能在短短几年内出现，即当人工智能被赋予一个目标，包括或暗示维持其自身代理时，失去控制，这相当于生存目标。这可能是人类创造者有意为之，也可能是实现人类给定目标的一种手段（让人想起电影《2001：太空漫游》）。事实上，人工智能系统可能会得出结论，为了实现给定的目标，它不能被关闭。如果人类试图关闭它，可能会发生冲突。这听起来像科幻小说，但它是可靠的、真实的计算机科学。”
迈向可解释人工智能的统一框架
可解释人工智能 (XAI) 领域已迅速成为一个蓬勃发展且成果丰硕的社区。然而，该领域一个不为人知、反复出现且公认的问题是缺乏对其术语的共识。特别是，每一项新贡献似乎都依赖于其自己的（通常是直观的）术语版本，例如“解释”和“阐释”。这种混乱阻碍了该领域进步的巩固，无法满足科学和监管要求，例如在比较方法或确定其对偏见和公平约束的遵从性时。我们提出了一个理论框架，它不仅为这些术语提供了具体的定义，而且还概述了产生解释和阐释所需的所有步骤。该框架还允许重新语境化现有贡献，以便可以衡量其范围，从而使它们与其他方法具有可比性。我们表明，该框架符合对解释、可解释性和评估指标的要求。我们提供了一个用例，展示了如何使用该框架来比较 LIME、SHAP 和 MDNet，确定它们的优点和缺点。最后，我们从我们的框架的角度讨论了 XAI 的相关趋势以及对未来工作的建议。
炼油者：一个自动化框架生成任务...
ab s tr a ct。 p a r c e ll a t i o n s e d i n r e s t i ng -s t a t e t e f m ri（r s -f m ri） f un c t i o n a l d i ff e r e n c e s an nd t h e d o w n s t r e am t a s k。I n t h i s p a p e r , w e i n t r o du c e R e f i n e N e t , a B a y e s i a n - i n s p i r e d d ee p n e t w o r k a r c h i t e c t u r e t h a t a d j u s t s r e g i o n b o und a r i e s b a s e d o n i nd i v i du a l f Un c t i o n a l c o nn e c t i v i ty p r o f il e s。R e f i n e N e t u s e s a n i t e r a t i v e v o x e l r e a ss i gn m e n t p r o c e du r e t h a t c o n s i d e r s n e i ghb o r h oo d i n f o r ma t i o n w h il e b a l a n c i ng t e m p o r a l c o h e r e n c e o f t h e r e f i n e d p a r c e ll a t i o n。W e v a li d a t e R e f i n e N e t o n r s - f M RI d a t a f r o m t h r ee d i ff e r e n t d a t a s e t s , e a c h o n e g e a r e d t o w a r d s a d i ff e r e n t p r e d i c t i v e t a s k : ( 1 ) c o gn i t i v e f l u i d i n t e lli g e n c e p r e d i c t i o n u s i ng t h e H C P d a t a s e t ( r e g r e ss i o n ) , ( 2 ) a u t i s m v e r s u s c o n t r o l d i a gn o s i s u s i ng t h e A B I D E II d a t a s e t ( c l a ss i f i c a t i o n ) , a nd ( 3 ) l a ngu a g e l o c a li z a t i o n u s i ng a n r s - f M RI b r a i n t u m o r d a t a s e t ( s e g m e n t a t i o n ) .W e d e m o n s t r a t e t h a t R e f i n e N e t i m - p r o v e s t h e p e r f o r ma n c e o f e xi s t i ng d ee p n e t w o r k s f r o m t h e li t e r a t u r e o n e a c h o f t h e s e t a s k s .W e a l s o s h o w t h a t R e f i n e N e t p r o du c e s a n a t o m i c a ll y m e a n i ng f u l s ub j e c t - l e v e l p a r c e ll a t i o n s w i t h h i gh e r t e m p o r a l c o h e r e n c e .
朝着大脑数据的治理框架
分析仅限于临床领域和生物医学，心理或行为研究。如今，通过越来越多的Conumer级神经技术设备，大脑数据也越来越多地用于就业，教育和军事环境以及个人使用。在消费者空间中，信息技术公司正在开发用于用于消费者目的的大脑数据的设备和应用程序，例如认知监测，神经反馈，设备控制或其他形式的脑部计算机接口。例如，在2017年至2021年之间，Facebook开发了脑部计算机界面（BCI）研究计划，旨在构建可穿戴的BCI，使用户可以通过简单地想象语音来键入。Microsoft正在为普通人群的非侵入性交互式BCIS并行工作，而神经技术公司（例如Neuralink，Emotiv和Nemiv和kernel）的整个生态系统正在迅速出现。消费者神经技术，电子学习，数字表型，情感计算，心理学和神经元素是利用大脑数据作为商品的某些应用领域[1，2]。在教育和工作环境中，已经尝试收集和处理大脑数据以进行诸如改善学习和重新设计工作流程之类的内容。例如，去年，在中国，小学生被录取了一项试验，在该试验中，在认知任务期间记录了电脑图（EEG）数据以评估他们的注意力跨度[3]。
scone：一种具有主动感知的食物挖掘机器人学习框架
摘要：由于食物的复杂状态和多样化的物理特性，有效地挖出食品对当前机器人系统构成了重大挑战。为了应对这一挑战，我们相信将食品编码为有意义的有效食品的重要性。然而，食品的独特特性，包括可变形，脆弱性，流动性或粒度，对现有表示构成了重大挑战。在本文中，我们以隐式方式提出了积极感知来学习有意义的食物代表的潜力。为此，我们提出了Scone，这是一个食品搜索机器人学习框架，利用从积极的掌握中获得的表示形式来促进食品可铲政策学习。Scone包括两个Crucial编码组件：交互式编码器和状态检索模式。通过编码过程，Scone能够捕获食品的特性和重要的状态特征。在我们的现实世界中的实验中，Scone在三种不同的难度水平上使用6种以前看不见的食品时，成功率具有71％的成功率，超过了最先进的方法。这种增强的性能强调了Scone的稳定性，因为所有食品始终达到超过50％的任务成功率。此外，Scone可容纳各种初始状态的令人印象深刻的能力使其能够精确评估食物的当前状况，从而导致了令人信服的成功率。有关更多信息，请访问我们的网站。
人工智能框架设计研究...
摘要 —本研究旨在研究人工智能 (AI) 思维的定义和属性，以支持 AI 教育，从而帮助教育工作者确定应如何在 K-12 年级开展此类教育。采用文本挖掘方法，使用文本爬取和共词分析，使用 Python 编程语言设计和定义 AI 思维。使用余弦相似度和 word2vec 技术进行共词分析。余弦相似度通过根据出现频率分配权重来提取配对词。word2Vec 的 skip-gram 检查周围的单词并预测配对词。根据共词分析结果，AI 思维正在使用综合思维过程通过讨论、提供、演示和证明过程来解决决策问题。此外，未来的 AI 教育研究必须考虑 AI 思维。本研究旨在作为推动 AI 教育发展的基础研究。
机器未学习的框架
印度摘要：在数字世界的当代景观中，行业依赖人工智能技术，从根本上讲，这在根本上取决于机器学习的概念。机器学习是利用大量数据的字段，然后将这些数据馈送到称为模型的结构中。此数据“训练”该模型。丰富的数据用于训练这些模型，以使该数据具有最佳状态。但是，对这些丰富数据的依赖使我们面临着对用户隐私的重大风险，这是一个问题。它直接挑战了“被遗忘的权利”的存在。模型与训练数据的数据之间存在复杂的关系。传统数据管理系统可以轻松从数据库中删除用户信息，但是与机器学习模型相比，该方案变得非常复杂。这产生了称为机器学习的全新概念。该项目通过开发一种独立的工具和API来解决这一挑战，专门设计，以促进通过机器学习模型忘记数据。我们的目标是在机器学习技术的背景下开创一种增强用户隐私的实用方法。通过创建一个高效可靠的解决方案，我们旨在弥合数据隐私权利与机器学习模型的复杂工作之间的差距。通过这项努力，我们为数字时代的隐私，数据安全和道德AI实践的不断发展的论述做出了贡献。
一个支持AI的政府的综合框架
随着人工智能改变公共部门的运营，政府努力将技术创新整合到连贯的系统中，以进行有效的服务提供。本文介绍了算法状态体系结构（ASA），这是一个新颖的四层框架，概念化了数字公共基础架构，数据 - 实体，算法，政府/治理的方式以及GovTech在AI-na-abled州中作为一个集成系统的相互作用。与将这些的方法视为平行发展不同，ASA将它们定位为具有特定启示关系和反馈机制的相互依赖层。通过对爱沙尼亚，新加坡，印度和英国实施的比较分析，我们演示了基础数字基础架构如何实现系统数据收集，从而为算法决策过程提供动力，最终在面向用户的服务中表现出来。我们的分析表明，成功的实施需要在所有层次上平衡发展，特别关注它们之间的集成机制。该框架通过弥合数字政府研究的先前断开的领域，确定影响实施成功的关键依赖性，并提供一种结构化方法来分析支持AI-ai-ai-abable政府系统的成熟度和发展途径。关键字：算法状态体系结构（ASA），数字公共基础设施（DPI），政策数据（DFP），算法政府 /治理（AG），Govtech，AI-NI-Spair Mappend Goildment，公共部门转型< / div> < / div>