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Helbing/Langlois实验室EDNA技术公告
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赞比亚记者对人工智能 (AI) 的采用
美国国际开发署赞比亚开放空间 (OSZ) 是由美国国际开发署资助的 FHI360、Internews、Panos Institute Southern Africa、MISA 赞比亚和赞比亚博主联盟，目前正在实施一项旨在加强言论和集会自由的民主基础、通过保护活动家和人权捍卫者的空间来建立独立和新媒体以促进赞比亚的民主空间的项目。该项目利用合作伙伴与独立媒体和现有的在线和离线倡导权利的民间社会行为者合作的经验。该项目还支持制作优质、相关的内容，加强独立媒体的有利环境，并推进允许自由表达和获取信息的社交和在线平台。研究背景
非洲领导人的特别讲话
发言人： • 沙特阿拉伯投资部（MISA）投资部长 Khalid bin Abdulaziz Al-Falih 阁下 • 塞内加尔前经济、计划与合作部长 Amadou Hott • Global Infrastructure Partners 创始合伙人、董事长兼首席执行官 Adebayo Ogunlesi • 科特迪瓦民主党主席 Tidjane Thiam • 标准银行集团首席执行官 Sim Tshabalala • 非洲金融公司 (AFC) 总裁兼首席执行官 Samaila Zubairu 为非洲提供动力：能源投资的未来是什么？发言人： • ACWA Power 首席执行官 Marco Arcelli • 自愿碳市场 (VCM) 首席执行官 Riham Elgizy • Heirs Energies Limited 首席执行官 Osa Igiehon • Shoreline Group 集团董事总经理兼首席执行官 Kola Karim • 流动性和可持续性机构主席兼创始人 Vera Songwe 博士
北马其顿 - 互操作性欧洲
公共行政改革 (PAR) 是一个持续的过程，旨在重组公共部门机构并提高其行政能力。公共行政改革是入盟伙伴关系的主要优先事项之一，也是北马其顿共和国欧洲一体化进程的重要先决条件。现代化和促进行政管理的举措仍在继续。国家和公共行政被视为整个公共部门的基础，这取决于任何民主社会的进程和发展。公共部门的工作应体现民主价值观，所有机构都有责任为公民和企业提高价值。这项努力有助于社会和经济发展，最终实现国家的整体繁荣。鉴于上述情况，MISA 与相关利益攸关方共同制定了《2023-2030 年公共行政改革战略》以及《2023-2026 年行动计划》。相关文件于 2023 年 7 月通过。该战略确定了未来七年为实现每个优先领域设定的目标和目的而应采取的措施：
让文本发挥作用：使用报纸进行经济预测......
∗ 第一版：2019 年 9 月 10 日。此版本：2022 年 1 月 16 日。本文中的观点为作者的观点，不代表国家统计局、欧洲中央银行、国际货币基金组织或英格兰银行的观点（项目开始时 CR、AT 和 SK 受雇于这些机构）。我们感谢 David Bholat、Paul Robinson、Misa Tanaka 以及美联储理事会、欧洲中央银行、英格兰银行、丹麦国家银行、欧盟委员会、2019 年欧洲经济协会会议、2018 年皇家经济学会会议、2019 年经济统计卓越中心会议、乔治华盛顿大学 HO Stekler 预测研讨会研究计划和 2020 年美国经济协会会议的与会者。David Bradnum 自始至终提供了出色的技术支持。† 伦敦国王学院。电子邮件：eleni.kalamara@kcl.ac.uk ‡ 国家统计局；前身是英格兰银行。电子邮件：arthur.turrell@ons.gov.uk § 国际货币基金组织；前身是英格兰银行。电子邮件：credl@imf.org ¶ 伦敦国王学院。电子邮件：george.kapetanios@kcl.ac.uk
回顾对人工智能代理的信任：社交机器人设计面部拟人化可信度的系统评价
随着技术的发展和应用到不同的日常情境中[1-4]，社交机器人作为最新创新的代表之一，是一种能够与人类进行社交交流和互动的人工智能系统[5-7]。与传统的人形机器人（如机器人产品、Zora Robot）不同，这些机器人在物理上体现了特定的人类特征，一些最新的社交机器人（如机器人产品、Jibo、Welbo、Misa、QTrobot、Hub、Mykie和Buddy Robot）设计有屏幕，带有动画人脸，可以与人交流和互动[8,9]。例如，图 1 展示了Buddy Robot，它设计有类似人类的眼睛和嘴巴，可以在情感上陪伴人类、与人类互动，并响应人类的需求。事实上，可能有必要为社交机器人设计一个类似头部的界面，以促进人机关系中的交流[10，11]，因为人类的社会认知和感知过程可能会鼓励人们概括与人类相关的知识和认知，形成对与社交机器人的行为互动的期望[12]。
通过“玻璃箱”机器学习
极端降雨事件代表了滑坡的主要触发因素之一。随着气候变化的继续重塑全球天气模式，此类事件的频率和强度正在增加，放大了滑坡的发生以及对社区的相关威胁。在此贡献中，我们通过使用“玻璃盒”机器学习模型（即可解释的增强机器）分析了滑坡发生和极端降雨事件之间的关系。将这些模型设置为“玻璃箱”技术的原因是它们的确切清晰度，为它们的预测提供了透明的解释。我们利用这些能力来模拟由极端降雨事件引起的滑坡发生的形式（即敏感性）。这样做，我们于2022年9月15日在米萨河盆地（意大利中部）使用大雨事件。值得注意的是，与过去的降雨模式相比，我们在一组预测因子中引入了降雨异常，以表达事件的强度。通过随机和空间例程进行的空间变量选择和模型评估已纳入我们的协议中。我们的发现突出了降雨异常的关键作用，这是对滑坡敏感性进行建模最重要的变量。此外，我们利用这种变量的动态性质来估计不同降雨场景下的滑坡。