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组织人工智能治理实践背后的制度逻辑
人工智能 (AI) 的最新发展带来了巨大的好处，但也给个人、组织和社会带来了新的风险和危害。人工智能的日益重要需要有效的人工智能治理。然而，将人工智能伦理原则转化为治理实践仍然具有挑战性。我们的论文将“人工智能伦理翻译问题”从单向翻译过程重塑为多种制度逻辑和组织人工智能治理实践之间的双向互动。我们以人工智能治理翻译问题为领域理论，以制度逻辑和制度多元化为方法论，进行了一项理论适应研究。利用这个框架，我们综合了文献中的关键人工智能治理实践，并概述了四个核心制度逻辑：人工智能伦理原则主义、管理理性主义、IT 专业主义和监管监督。制度逻辑和人工智能治理实践相互影响：逻辑证明实践，实践制定逻辑。我们对 ChatGPT 聊天机器人进行了说明性分析，以展示该框架。对于未来的研究，我们的概念研究为研究多元制度逻辑如何推动人工智能治理实践以及如何利用实践来协调冲突和互补的制度逻辑奠定了框架。关键词：人工智能、人工智能治理、制度逻辑、IT 治理。
心理：一种心理健康筛查和支持治疗的工具，以改善临床和研究成果
日常生活的常规经历调用在线活动中可以检测到的特定模式。每当一个人在Internet上进行任何活动时，都会创建和存储以反映用户偏好的元数据。生成的元数据是大量用户相互作用的潜在双重产品，具有丰富的潜力，有可能被挖掘出来，以理解当前的精神状态。例如，Google记录了在Google搜索，地图和YouTube上进行的每个搜索查询。密切监视这些经验和事件以及在线活动的历史，可以告知系统以提供早期诊断和发现抑郁症，焦虑和相关问题。越来越多的研究重点是使用社交媒体来识别与各种心理健康现象相关的信号。但是，基于此类来源的干预措施往往具有很高的假阳性率，并且可能导致准确的诊断。在这项工作中，我们提出了一个框架，请注意，该框架可以利用大量被动感知的在线参与历史来估计有关抑郁症，焦虑，自尊心等的心理健康评估。思维旨在在主题的知情同意下使用这些原本被忽略的数据。我们设想，思维有可能在临床和研究环境中轻松整合到应用程序中，以帮助护理人员在任命期间和其他卫生部门之间进行有关个人的知情评估。
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BELK社区大学领导力和研究中心与北卡罗来纳州的社区大学和领导者一起工作，以提高学生的成功。为了衡量进度，至关重要的是，首先捕获一系列活动的快照，这些活动指导北卡罗来纳州每所社区学院的当前实践，政策和程序。作为更广泛的研究议程的一部分，旨在对北卡罗来纳州的执行领导进行描述性分析，该研究项目的重点是学院校长，领导力团队和利益相关者制定的战略计划。战略计划提供了指导大学承诺和期望成果的独特观点，包括学生的成功。在这项研究中，收集并分析了58个战略计划中的55个，以研究大学如何记录他们在促进学生成功方面的意图和进步。学生的成功是由阿斯彭学院的大学卓越计划框架定义的，该框架确定了学生学习，完成和大学后就业的公平成果，这是推动大学生成功的关键因素（Aspen Institute，2019年）。了解战略计划如何突出机构的战略规划过程和目标，使我们能够深入了解领导者如何利用这一计划过程来激发大学范围内的变革承诺。最终，该过程的目的是支持努力，从而导致有希望的做法，这些实践激发了学生在实践中的成功和转变。
存档内容 - 加拿大皇家军事学院
1. 如果研究生日历的印刷版本或 RMC 网站内任何部门网页中的信息与研究生日历网页中的信息存在差异，则以研究生日历网页中的信息为准，因为它被视为官方日历。 2. 本日历中描述的课程列表和学术课程代表参议院批准的完成学位要求的必修课和选修课。与此处或其他大学出版物中列出的课程和课程相比，大学无法控制的情况（例如严重的预算短缺）可能会导致学生可供选择的课程和课程的数量和范围受到限制。大学保留限制课程或课程访问的权利，并可自行决定撤销特定课程、选项或课程。 3. 在这种情况下，大学将尽最大努力使注册受影响课程的学生能够以令人满意的方式完成学位要求。建议准学生或新注册者在做出注册决定或选择课程/项目之前，先查阅研究生院和/或教务处办公室以印刷版或电子版提供的最新信息。4. 加拿大皇家军事学院参议院和理事会保留随时更改本日历（印刷版或电子版）的权利，无需事先通知。5. 安全与国防管理和政策 (SDMP) 项目已停止。目前就读于此项目的学生应联系公共管理硕士项目主席。
监管手册 - 银行监管
它不是具有法律约束力的文件，不建立新的监管要求，也不能以任何方式取代相关适用欧盟法律规定的法律要求。它规定了 SSM 在执行监管任务时遵循的方法。如果特定案件的因素证明这样做是合理的并且提供了充分的理由，SSM 有权偏离本手册中规定的一般政策。不同的政策选择还必须符合欧盟法律的一般原则，特别是平等待遇、比例原则和受监管机构的合理期望。这与欧洲联盟法院的既定判例法一致，其中内部指导（例如本手册）被定义为欧盟机构在合理情况下可以偏离的实践规则。例如，欧洲法院在 2005 年 6 月 28 日的 C-189/02 P、C-202/02 P、C-205/02 P 至 C-208/02 P 和 C-213/02 P 合并案中的判决第 209 段中指出，“法院在一项关于行政部门采取的内部措施的判决中已经裁定，尽管这些措施可能不被视为行政部门必须始终遵守的法律规则，但它们仍然构成了实践规则，行政部门在个案中不得偏离这些规则，除非给出符合平等待遇原则的理由。因此，这些措施构成了一项一般行为，有关官员和其他工作人员可以援引其非法性，以支持针对基于这些措施采取的个别措施提起诉讼”。
经济不平等和长期未来
摘要：为什么，如果有的话，我们应该反对经济不平等？一些中心论点 - 例如减少边缘效用的论点 - 由于其效果而引起了工具性原因和对不平等的反对。但是，这种工具性论点通常仅涉及不平等的静态影响，而忽略了其跨颞后果。在本文中，我们解决了这一引人注目的差距，并调查了收入不平等的跨期后果，包括其对人类（非常）长期未来的潜在影响。在最近关于子孙后代和所谓的长期主义的争论之后，这些影响可能比不平等的短期后果更重要。我们评估我们是否有工具理由根据其在短期，中期和很长一段时间内基于其跨期效应来减少经济不平等。我们发现了一个很好的短期和中期工具案例，可减少经济不平等。然后，我们在某种程度上提出，从长期主义的角度来看，我们也有降低不平等的工具原因，因为更大的不平等可能会增加存在风险。因此，无论我们采取哪种时间莫，我们都有减少不平等的工具理由。然后，我们认为，从大多数结果主义的角度来看，这一主题的原因也为我们提供了全部考虑的原因。，甚至在哲学中大多数非最大程度的观点中，这一论点都为我们提供了一个全面考虑的，或者至少是重重的，反对不平等的理由。
MindCrypt：大脑作为基于SOC的大脑计算机界面的随机数发生器
摘要 - 由于固有的硬件限制，资源约束设备上的真实数量随机数生成具有挑战性。这些局限性会影响找到具有高吞吐量和足够良好的可靠随机性来源的能力。作为脑部计算机界面领域（BCI）领域的最新发展表明，需要随机数的广泛应用，我们研究了基于皮质学的神经数据作为随机数生成的种子的可用性。我们开发了从脑数据中产生随机位的算法，并使用NIST SP 800-22测试套件来评估随机性的质量。我们将算法作为硬件随机位发电机（RBG）实现。然后，我们将这些实现作为硬件加速器集成在MindCrypt，MindCrypt是一种异质的芯片系统（SOC），配备了主机处理器来运行BCI应用程序。在MindCrypt中，应用程序使用我们的RBG加速器作为随机数生成器（RNG）和素数生成器。与使用基于最先进的Linux的RNG相比，在RISC-V处理器上运行软件应用程序的FPGA原型在RISC-V处理器上运行软件应用程序的提高了376倍和4885X的能源效率。通过将RBG加速器和加密加速器之间的点对点（P2P）通信传递随机位，我们在性能中获得6.1倍，与直接存储器访问（DMA）相比，能量效率为12.4倍。最后，我们探索了MindCrypt的部分重新配置的FPGA实现的功效，该实现动态优化了在资源约束的BCI SOC中随机数生成的吞吐量。索引条款 - SOC，HLS，BCI，RISC-V，P2P，FPGA，DPR
![arxiv：2212.03228v3 [CS.LG] 2024年6月7日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\8d6e55e36345a92f0bcf230744b271c0e1d39a3c.webp)
arxiv：2212.03228v3 [CS.LG] 2024年6月7日
在不受控制的环境中，机器人的部署要求它们在以前看不见的场景（如不规则的地形和风条件下）进行稳健操作。不幸的是，虽然从鲁棒的最佳控制理论尺寸较差到高维非线性动力学，但由更可触觉的“深”方法计算出的控制策略缺乏保证，并且往往对不确定的操作条件表现出很小的鲁棒性。这项工作介绍了一种新颖的方法，可以通过将游戏理论安全分析与对抗性增强学习在模拟中结合使用，可与一般非线性动力学对机器人系统的可伸缩合成，并具有一般的非线性动力学。遵循软性参与者计划，寻求安全的后备政策与对抗性的“干扰”代理人共同训练，该代理人旨在引起设计师不确定度允许的模型错误和训练对培训的差异的最严重实现。虽然学习的控制策略并非本质上是固定的安全性，但它用于根据前进性的推出来构建具有强大安全性的实时安全过滤器。该安全过滤器可以与安全性无关的控制政策结合使用，从而排除任何可能导致安全性丧失的任务驱动的动作。我们在5D赛车模拟器中评估了基于学习的安全方法，将学习的安全政策与数值获得的最佳解决方案进行比较，并在经验上验证了我们所提出的安全过滤器对最差案例模型差异的可靠安全保证。关键字：对抗强化学习，模型预测安全过滤器，汉密尔顿雅各比可达性分析
2022-2023 学年目录 | 德锐大学
* 在纽约德锐学院，课程由学院内的学校提供。第 XLII 卷；自 2023 年 7 月 17 日起至 2024 年 7 月 31 日有效。2023 年 7 月 17 日之后更新的信息（包括补充和修订）可通过 https://www.devry.edu/catalogs 获取。最新版本取代所有其他版本。检查更新是申请人和学生的责任。德锐大学有限公司是 Cogswell Education, LLC 的全资子公司，地址为 19 W. Elm St., Greenwich, CT 06830, 630.799.0400。德锐大学在纽约以纽约德锐学院的名义运营。课程可用性因地点而异。德锐大学保留随时更改本目录中概述的条款和条件的权利，恕不另行通知。信息在发布时是最新的。本目录取代所有以前发布的版本，并在后续目录发布之前有效。此处包含的信息自 2023 年 7 月 17 日起生效。对于在 2016 年 5 月 13 日之前签署入学协议的学生，如果学生/毕业生因入学协议或德锐大学提供的教育的条款而产生或与之相关，则德锐大学放弃援引强制性仲裁条款的权利。© 2023 德锐教育发展公司。保留所有权利。PMP 是 Project Management Institute, Inc. 的注册商标。如需获取 PMI 合法商标的完整列表，请联系 PMI 法律部门。此处使用的任何其他商标均归 DeVry Educational Development Corp. 或其各自所有者所有，未经此类所有者许可不得使用。
基于商用现货硬件的低成本、紧凑、可重构机载数据采集系统的飞行测试与评估
图 1 Extra 300 ................................................................................................................................................43 图 2 后仪表板 ................................................................................................................................................43 图 3 Red Bull 飞机上使用的视频设备 ........................................................................................................44 图 4 GRT 发动机信息系统 .............................................................................................................................44 图 5 GRT EIS 传感器 .............................................................................................................................45 图 6 GRT 姿态、航向和参考系统 .............................................................................................................45 图 7 GRT 磁力计 .............................................................................................................................................46 图 8 GRT 电子飞行信息系统 .............................................................................................................................46 图 9 后处理器用户界面 .............................................................................................................................47 图 10 调用子 VI 的参考节点方法 .............................................................................................................48 图 11 数据查看器 .............................................................................................................................