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在爱尔兰改善家庭生活和育儿的广角方法：家庭生活教育框架
本文探讨了育儿的当代挑战，尤其是基于社会压力的挑战，以及基于更广泛的文化来源和现代性的挑战。审查了爱尔兰的现有家庭和育儿支持条款。为开发和实施新的服务交付模型而提出了一个案例：家庭生活教育（FLE）框架。概述了基础原则基础的主要家庭生活教育实践技能，并提出了在爱尔兰创建和实施家庭生活教育框架的5阶段模型。作为政策选择，由于大流行，这种新的服务提供方法，将使父母能够担任父母的育儿角色，使孩子获得亲社会的个人身份，从而促进普遍的文明和福祉，从而使父母能够赋予父母的能力，作为政策选择。关键词：育儿，家庭，家庭生活教育。
政府中的人工智能：高风险人工智能可解释性研究
摘要：与欧盟委员会提出的《人工智能法案》相关，执法和警察服务属于人工智能 (AI) 高风险领域的一部分。因此，在数字政府和高风险人工智能系统领域，存在着确保人工智能使用符合道德和社会方面的特殊责任。《人工智能法案》还对人工智能提出了可解释性要求，可以通过使用可解释人工智能 (XAI) 来满足这些要求。文献尚未涉及高风险领域执法和警察服务在遵守可解释性要求方面的特征。我们进行了 11 次专家访谈，并使用扎根理论方法建立了一个扎根模型，以说明执法和警察服务背景下的人工智能可解释性要求合规现象。我们讨论了该模型和结果如何对当局、政府、从业者和研究人员都有用。
落地多模态交互
智能及相关学科。我们的研究涉及语言、逻辑和认知界面上“扎根表征”介导的人类行为多模态意义建构的理论、方法和应用理解 [ 1 ]。在这里，通过将知识表示和推理与视觉计算相结合的系统神经符号机制，声明性地介导扎根推理以实现协作自主具有特殊意义。预期的功能目的涵盖各种操作需求，例如可解释的多模态常识理解、用于通信和总结的多模态生成/合成、多模态解释引导的决策支持、多模态行为适应和自主以及多模态分析可视化。为实现这些操作需求而开发的方法和工具也必须与领域无关，并且它们既能满足在线/实时操作，也能满足不同应用场景中的事后操作（例如，参考 [ 2 ] 中在线神经符号绑架应用于自动驾驶领域的案例）。