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人工智能/机器学习在医疗健康领域的挑战：偏见、普遍性、隐私
另请参阅：可穿戴传感器在 SARS-CoV-2 感染检测中的表现：系统评价，Mitratza 和 Goodale 等人。《柳叶刀数字健康》
《人工智能法案》和通用人工智能：规划前进的道路
1 研讨会于 2023 年 7 月在阿姆斯特丹大学举行。更全面的建议版本将在即将发表的文章中发表。我们感谢各位参与者在研讨会期间和之后的宝贵意见（参加研讨会并不等于认可下文列出的所有建议）：Bettina Berendt 博士（柏林工业大学互联网与社会教授）、Ian Brown 博士（里约热内卢热图利奥·瓦尔加斯基金会法学院技术与社会中心客座教授、顾问）、Nick Diakopoulos 博士（西北大学传播学和计算机科学教授（特聘））、Tim de Jonge（拉德堡德大学博士候选人）、Christina Elmer（多特蒙德大学数字新闻/数据新闻教授）、Natali Helberger 博士（阿姆斯特丹大学杰出法学与数字技术大学教授）、Clara Helming（AlgorithmWatch 高级政策与宣传经理）、Karolina Iwańska（欧洲非营利组织中心数字公民空间顾问）法）、Frauke Kreuter 博士（慕尼黑大学统计与数据科学教授）、Laurens Naudts 博士（阿姆斯特丹大学法学博士后研究员）、Liliane Obrecht（巴塞尔大学法学博士生）、des 博士。 Angela Müller（AlgorithmWatch 政策与宣传主管）、Estelle Pannatier（AlgorithmWatch CH 政策与宣传经理）、Stanislaw Piasecki 博士（阿姆斯特丹大学法学博士后研究员）、João Quintais 博士（阿姆斯特丹大学信息法助理教授）、Matthias Spielkamp（AlgorithmWatch 创始人兼执行董事）、Daniel Oberski 博士（乌得勒支大学健康数据科学教授）、Ot van Daalen 博士（律师；阿姆斯特丹大学信息法讲师和研究员）、Kilian Vieth-Ditlmann（AlgorithmWatch 政策与宣传副团队负责人）、Sophie Weerts 博士（洛桑大学公法副教授）、Frederik Zuiderveen Borgesius 博士（拉德堡德大学 ICT 和法律教授）。此外，我们感谢以下专家对研讨会成果的宝贵书面反馈：Nikolett Aszódi（AlgorithmWatch 政策与宣传经理）、Paul Keller（Open Future 政策总监）和 Alex Tarkowski（Open Future 战略总监）。
调整视觉语言模型以实现医学图像中的通用异常检测
大规模视觉语言预训练模型的最新进展已在自然图像领域中的零样本/少样本异常检测方面取得了重大进展。然而，自然图像和医学图像之间巨大的领域差异限制了这些方法在医学异常检测中的有效性。本文介绍了一种新颖的轻量级多级自适应和比较框架，以重新利用 CLIP 模型进行医学异常检测。我们的方法将多个残差适配器集成到预训练的视觉编码器中，从而实现不同级别视觉特征的逐步增强。这种多级自适应由多级、逐像素的视觉语言特征对齐损失函数引导，将模型的重点从自然图像中的对象语义重新校准到医学图像中的异常识别。调整后的特征在各种医学数据类型中表现出更好的泛化能力，即使在模型在训练期间遇到看不见的医学模态和解剖区域的零样本场景中也是如此。我们在医学异常检测基准上进行的实验表明，我们的方法明显优于当前最先进的模型，在零样本和少样本设置下，异常分类的平均 AUC 改进分别为 6.24% 和 7.33%，异常分割的平均 AUC 改进分别为 2.03% 和 2.37%。源代码可从以下网址获取：https://github.com/MediaBrain-SJTU/MVFA-AD
贝尼西亚总体规划
顾问 Naphtali Knox & Associates - 规划经理 Michael Fornalski - 报告格式、图形、地图设计、社区与环境 - 环境影响报告、公共安全 Joyce Associates - 岩土环境合作 - 生物资源 Clearwater Hydrology - 水文与水质 Orion Environmental Associates - 危险材料 Donald Ballanti - 空气质量 Fehr & Peers Associates - 交通 Brown-Buntin Associates - 噪音 Mogavero Notestine Associates - 文化资源与城市设计 经济与规划系统 - 经济与财政 社区设计与规划服务、加州大学戴维斯分校 - 公共宣传 Jeffery Baird - 工作计划 Daniel Iacofano - 会议协助 Russ Clifton - 会议视频
康涅狄格州议会 - 韦罗吉的证词
· 我们不同意取消现有州、农业和市政（“SAM”）受益账户参与未来 NRES 项目的能力。· 在许多情况下，现场太阳能不足以满足或超过 SAM 客户主机的现场负载，起草的语言将禁止这些 SAM 账户使用未来的 NRES 项目账单信用。· 随着 NRES 计划的拟议扩展（如下所述），我们认为受益账户的定义应该扩大，而不是限制。具体而言，本法案第 2 节中定义的 NRES 信用或“虚拟净计量”信用应该适用于所有州、农业、市政和商业及工业客户。· 扩大 NRES 计划的同时限制/约束有资格参与的受益账户是适得其反的，并且违背了本法案的意图。
性别敏感度 - 航运总局
性别敏感性是一种旨在消除歧视和性别偏见所造成的障碍的概念。创造性别敏感性环境可促进所有性别的人之间的相互理解。不受性别限制的女性和男性人才库将为更多异性开始进入迄今为止由男性主导的堡垒铺平道路。本课程的目的是帮助打破这些壁垒和无形的防御，以便所有性别的人都能共存并专业地工作以履行其职责。这不是要选边站，而是要解决准确的性别偏见，同时有意识地避免刻板印象和正统概括。这种方法是关于深思熟虑的接受、开放的心态和接受变化的成熟度。这将确保并为两性提供尽可能广泛的生活自由/选择权和
“对日本的AI和版权的一般理解”
《版权法》第30-4条（法案号1970年的48年）（无目的无目的享受在作品中表达的思想或情感），在以下任何情况下，以任何方式，以任何方式利用一项作品，或者在任何其他情况下，或者在任何其他情况下都不是一个人的目的，以使某人的目的享受或让另一个人享受或使其他人享受这项工作表达的思想或观点；但是，前提是，如果该诉讼会根据工作的性质或目的或其剥削情况不合理地损害版权所有者的利益：i。如果它用于测试，以开发或投入到与作品或其他此类剥削的声音或视觉效果相关的实际使用技术； ii。如果将其用于数据分析（意味着从大量作品或大量其他此类数据中的构成语言，声音，图像或其他元素数据的提取，比较，分类或其他统计分析；在第47-5条第47-5条，第（1）段中，该数据相同，项目II II）； iii。如果它在计算机数据处理过程中被利用或以其他方式不涉及人类感官所感知的作品所表达的内容（对于计算机编程的作品，则这些利用不包括在计算机上执行工作），而不是前面两个项目中所设置的。
独立警务监督局（一般行动）条例，2022
118。检查警察场所和拘留设施等。119。进行检查等目的等。120。检查范围。121。检查方式。122。要检查的元素。123。管理检查。124。指导检查的原则。125。进行访谈等。126。采访被拘留者时要考虑的因素。127。根据要求进行检查。128。一般或常规检查。129。主题或有针对性的检查。130。特别检查。131。后续检查。132。检查期间指定官员的义务。133。在检查期间，服务成员的义务。134。董事会批准和考虑。135。其他州机器人在检查报告中采取的措施。136。检查工具和清单。137。发布和宣传检查报告。138。对总检察长的检查报告的行动。第XVI部分 - 其他条款
通用人工智能方法：分析
本文分析了实现 AGI 的不同方法，包括人脑模拟、AIXI 和集成认知架构。首先，本文定义了 AGI，并说明了其要求。对于提到的每种提议方法，都总结了相关方法，并详细介绍了其关键流程，展示了其运作方式。然后，分析了列出的每种方法，并考虑了各种因素，例如技术要求、计算能力和对要求的充分性。结论是，虽然有多种方法可以实现 AGI，例如人脑模拟和集成认知架构，但实现 AGI 最有希望的方法是集成认知架构。这是因为发现人脑模拟需要扫描技术，而这些技术很可能要到 2030 年代才能实现，因此不太可能在那之前创建出来。此外，集成认知架构降低了计算要求，并具有适合通用智能的功能，使其成为实现 AGI 的最有可能的方法。