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关于转基因作物的七个神话，背后的真相
改编自绿色和平组织（2015年）二十年失败https://www.greenpeace.org/international/publication/6966/twenty-Ailds-of-fail/）
一种基于计算机视觉的方法，用于收集移动机器人探针的地面真相
摘要：随着人工智能和嵌入式硬件开发的发展，对移动机器人的各种自主导航方法的利用变得越来越可行。因此，已经出现了对这些运动方法的鲁棒验证方法的需求。本文介绍了一种依靠计算机视觉的新颖地面真相定位收集方法。在这种方法中，摄像机被定位在上面，以通过计算机视觉技术来检测机器人的位置。与其他传感器的数据同步收集用于检索定位地面真相的图像。通过将摄像机派生的位置视为地面真理，可以进行比较分析以开发，分析和测试不同的机器人探视方法。除了在本文中提出地面真相收集方法外，我们还使用DNN比较使用来自不同传感器的数据作为输入进行探测。结果证明了我们的地面真相收集方法在评估和比较移动机器人的不同探光法方面的功效。这项研究通过提供可靠且多功能的方法来评估和比较探针技术，这对于开发和部署自主机器人系统至关重要，从而为移动机器人技术领域做出了贡献。
追求公司使用人工智能的真实、公平和公正
说实话，你如何使用数据。在我们去年的人工智能指南中，我们建议企业在获取支持其模型的数据时要小心谨慎。我们注意到联邦贸易委员会对 Facebook 的投诉，该投诉指控这家社交媒体巨头误导了消费者，告诉他们可以选择加入该公司的面部识别算法，而事实上 Facebook 默认使用他们的照片。联邦贸易委员会最近对应用程序开发商 Everalbum 的行动强化了这一点。根据投诉，Everalbum 使用应用程序用户上传的照片来训练其面部识别算法。联邦贸易委员会指控该公司欺骗用户，让他们无法控制应用程序的面部识别功能，并虚假陈述用户在停用帐户后删除照片和视频的能力。为了阻止未来的违规行为，拟议的命令要求该公司不仅删除非法获取的数据，还删除使用用户照片或视频开发的面部识别模型或算法。
大型语言模型是否有法律责任说实话？
粗心的言论是一种由大型语言模型（LLM）造成的新型伤害，它在民主社会中构成了累积，长期风险，对科学，教育和共享的社会真理。llms产生合理，有益和自信的回答，但其中包含事实上的不准确性，误导性参考和有偏见的信息。这些微妙的误解有望随着时间的流逝而累积地降解和均质知识。本文探讨了LLM提供商创建“说明真相”的模型的法律义务的存在和可行性。我们认为，应要求LLM提供者通过开放的民主进程来减轻粗心的言论，并更好地与真理保持一致。我们在LLM中对“地面真理”的粗心言论定义，以及相关风险，包括幻觉，错误信息和虚假信息。我们评估了欧盟人权法和《人工智能法》，《数字服务法》，产品责任指令和人工智能责任指令中与真理相关的义务的存在。当前的框架包含有限的特定部门的真实职责。利用科学和学术界的职责，教育，档案和图书馆，以及一个德国案件，在该案件中，Google对由自动完整造成的诽谤责任负责，我们提出了一条途径，为狭窄和通用的LLMS提供者建立法律真理义务。
扩大罗姆人包容战略：解决反吉普赛主义问题的真相、和解与正义
欧盟国家罗姆人融合战略框架 (NRIS) 是欧盟委员会针对 2010 年法国和意大利非法驱逐和驱逐来自保加利亚和罗马尼亚的欧盟罗姆人公民事件的主要回应。在争议爆发之前，民间社会组织主张在欧盟和国家层面采用罗姆人融合战略。2 许多罗姆人自我代表、其他民间社会行为者和国家政府对新框架表示欢迎。然而，其他人仍然批评软法方法以及新战略没有解决系统性侵犯人权行为的事实。3 学术界也一直批评将结构性歧视机制的责任从国家当局转移到罗姆人社区本身，因为他们受到社会经济排斥和“缺乏融合”。4
隐藏的真相从真菌病真实性真实性到NK T细胞淋巴瘤：病例报告
原发性皮肤淋巴瘤被世界卫生组织（WHO）和欧洲癌症研究与治疗组织（EORTC）分为两种主要类型：皮肤B细胞淋巴瘤（CBCL）和皮肤T细胞淋巴瘤（CTCL）[1]。CTCL占主导地位，因为它们的AC计数为所有原发性皮肤淋巴瘤的70％至82％。真菌病真菌（MF）是最常见的CTCL类型，大约是所有原发性皮肤淋巴瘤的一半[2]。尽管MF的确切原因仍然未知，但遗传学，环境和传染性药物等因素（例如人类T细胞白血病病毒的感染1）与淋巴细胞的激活或转化有关[3]。预后和治疗取决于阶段和特定特征，疗法范围从皮肤定向到全身治疗，包括具有创新方法，例如同种异体骨髓移植和体外光遗相[4]。
黑客帝国：精神真理的现代隐喻？伊斯兰神学对模拟假说的反思
在机器人技术和人工智能研究取得空前技术进步的时代，我们观察到哲学和神学研究的火花，这些研究涉及机器人技术和人工智能对我们社会结构的影响，以及人类意义这一基本问题。欧洲穆斯林群体也是如此，他们身处由不断发展的技术、文化动态和宗教信仰塑造的复杂环境中。从哲学上讲，这些进步得到了超人类主义运动的支持，该运动源于后人类主义哲学，旨在将人类提升到进化过程的下一步。尽管超人类主义植根于世俗人文主义世界观，但它并不反对宗教；相反，它的一些支持者认为它本身就是一种宗教。3 关于宗教与超人类主义关系的讨论甚至导致了
使用模拟地面实况对脑电图进行深度学习可解释性方法的实证比较
机器学习和基于深度学习 (DL) 的神经解码器的最新进展显著提高了使用头皮脑电图 (EEG) 的解码能力。然而，DL 模型的可解释性仍然是一个未被充分探索的领域。在本研究中，我们比较了多种模型解释方法，以确定最适合 EEG 的方法，并了解这些方法中的一些方法何时可能失败。我们开发了一个模拟框架，通过与地面真实特征进行比较来评估十二种基于反向传播的可视化方法的稳健性和灵敏度。这里测试的多种方法在随机化模型权重或标签后显示出可靠性问题：例如，显着性方法是 EEG 中最常用的可视化技术，它不是特定于类或模型的。我们发现 DeepLift 始终准确且稳健，可以检测这里测试的三个关键属性（时间、空间和频谱精度）。总体而言，本研究回顾了基于 DL 的神经解码器的模型解释方法，并提出了建议，以了解这些方法中的一些何时会失败以及它们可以在 EEG 中捕获什么。
人工智能在文学和文化中的接管：真相、后真相和模拟 Sumanta Pramanik 1 *，& Shri Krishan Rai 2
1,2 印度杜尔加布尔国立科技学院人文与社会科学系 摘要 在一个越来越沉迷于叙事、深度造假、现实模拟和人工智能 (AI) 生成的虚假新闻传播的世界里，我们正在走向后真相时代。我们的思想被操纵和扭曲，信息（错误）被用来造福当权者；因此，我们的同意是在人工智能的帮助下制造出来的，导致了意识形态帝国主义。在这种情况下，当人工智能慢慢控制地球并通过克隆我们的意识来创造我们的数字复制品时，我们的未来会是什么样子？人类的创造性追求已经在各种电影、漫画、小说和网络连续剧中预测了这样的未来，描绘了即将到来的人工智能接管所带来的无数复杂情况。因此，本文将当今的情景置于未来的背景下，旨在剖析各种文化组织（包括电影、漫画、小说和网络连续剧）提供的一些流行的推测性叙事，以理解这些叙事产生的后果，从而掌握在代码和模拟世界中真实与虚幻、真相与后真相之间不断变化的关系。关键词：人工智能 (AI)、后真相、模拟、监视、意识形态帝国主义、推测性叙事。
单一事实来源：律师事务所如何利用数据赢得业务并超越客户期望
关于过去事务的良好数据不仅对法律工作的定价至关重要。它对于公司有效和最佳地利用其可支配的人力资源至关重要。它对于与客户进行人员配备讨论也是必不可少的。在 Altman Weil 的《转型中的律师事务所》研究中，72.5% 的公司报告称“关于项目人员配备的对话”是了解客户需求的关键策略。经验管理系统在这些对话中提供事实数据来支持有关人才和人员配备的决策。经验管理不仅可以帮助公司确定项目提案的“什么？”和“多少？”组成部分，还可以确定“谁？”