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基于多标准聚合辅助的人工智能可信度评估整体方法 ⋆
摘要 基于人工智能的系统可信度评估是一个具有挑战性的过程，因为该主题的复杂性涉及定性和可量化的概念、属性的广泛异质性和粒度，在某些情况下甚至后者的不可比性。评估人工智能系统的可信度在安全关键领域尤其具有决定性，因为人工智能预计主要会自主运行。为了克服这些问题，Confiance.ai 程序 [ 1 ] 提出了一种基于多标准决策分析的创新解决方案。该方法包含几个阶段：将可信度构建为一组定义明确的属性，探索属性以确定相关的性能指标（或指标），选择评估方法或控制点，以及构建多标准聚合方法来估计对信任的全局评估。该方法通过将一些性能指标应用于数据驱动的 AI 环境来说明，而对聚合方法的关注则作为 Confiance.ai 里程碑的近期视角。
改变触觉反馈收益对平衡的影响由感觉冲突估算
抽象轻轻接触实心物体会减少姿势摇摆。在这里，我们确定人为修改触觉反馈以达到平衡的效果。参与者闭着眼睛站着，轻轻地抓住了一个与身体摇摆同步移动的杂志，以系统地增强或减弱+2至2之间的反馈增益，分别对应于与身体相同或相反方向的运动。这种干预对姿势摇摆有系统的影响，姿势摇摆表现出不对称的U形功能，相对于触觉反馈增益。旋转在零增益周围的最小值，对应于静态对象。摇摆以低于-0.25的收益略有增加，但在+0.25以上的增长下大大增加。在+2时，大约是无接触条件的两倍。手和manipulandum之间的平均相互作用力在整个过程中保持<0.9 n，尽管它在极端增长下略有增加。在最少摇摆条件下，手部力和躯干位置之间的互相关最高，这表明更高质量的触觉反馈与更大的摇摆减少有关。我们使用反馈控制模型成功地复制了摇摆行为，该模型在触觉和本体感受信号之间的差异达到阈值时会减弱触觉反馈信号。我们的发现表明，中枢神经系统可以利用增强的触觉反馈来实现Bal-ance，但只有对自然反馈增益的变化相对较小。在健康的志愿者中，它比静态物体提供了最小的好处。触觉反馈是最佳的。
药物靶标突变导致蛋白质-药物结合亲和力变化的计算研究
以及合成抗菌剂。尽管大多数感染仍可通过小分子药物治疗，但耐多药菌株已变得越来越普遍，对人类和动物的健康和福祉构成了严重威胁。许多其他病原体，如病毒、真菌和单细胞寄生虫，已对现有的药物库产生了部分或完全耐药性。靶向癌症疗法也面临同样的问题。这些药物的目的是通过靶向肿瘤特有的细胞生长和增殖机制来抑制肿瘤的生长；此类药物通常在治疗开始时效果很好，但肿瘤细胞逐渐对治疗产生耐药性。对抗癌化疗的耐药性也很常见。病毒、癌细胞和微生物对治疗产生耐药性的最普遍机制之一是作为分子药物靶标的蛋白质发生突变。3 氨基酸残基的单一替换就足以导致耐药性。认识到耐药性迟早会出现，我们需要开发出更好的治疗方案来避免耐药性。联合疗法在疗效和降低耐药性风险方面通常比单一药物表现更好，但也可能导致额外的副作用，并增加多种药物的毒性和药物间相互作用的风险。此外，一旦联合疗法因耐药性而失败，其他疗法的可用性就会受到限制。因此，迫切需要开发更适合对抗耐药性突变的新疗法。开发克服耐药性突变的新药需要了解导致耐药性的因素。在某些情况下，检查药物结合分子靶标的晶体结构就足以设想突变如何导致耐药性。然而，在许多情况下，情况更加复杂，因为突变残基并不位于药物附近，而且不清楚为什么会选择突变并导致耐药性。要充分解释突变对耐药性的影响，需要了解靶蛋白的动力学及其如何与药物结合。基于模拟的方法已经达到了足够准确的程度，可以深入了解此类过程并提供有关耐药性的线索。4 在某些情况下，这种模拟足以充分解释药物结合热力学的变化。在其他情况下，需要结合结构、生物物理和计算研究的数据。本文的目的是对用于此目的的方法进行概述。在从进化的角度简要介绍抗性突变后，详细讨论了结合亲和力（描述了用于估计这些亲和力的实验和模拟方法）。准确估计突变后的结合亲和力变化将大大提高我们设计更好药物的能力。不幸的是，这在许多情况下并不简单，在调查可用的计算方法后，本文详细讨论了当前的限制以及绊脚石。最后，介绍了一些使用模拟来更好地理解耐药性的案例研究。为了完整起见，在结论部分之前简要讨论了可能导致耐药性的其他因素。
对微重力应用中压缩机保护的两相制冷剂行为的研究
蒸气压缩循环（VCC）是一项有前途的技术，可用于对未来太空飞行器的制冷需求，因为它们通常很高的冷却COP。然而，由于微重力，在启动过程中液体淹没压缩机的风险。因此，为了更好地为微重力应用制备VCC，了解两相制冷剂对启动过程中重力的依赖性很重要。在这项工作中，在VCC的启动时评估了液态洪水，并考虑了被动压缩机保护的可能性。实验设置具有两种配置。在第一个中，可以在透明管中观察到两相现象，并且可以测试不同的管插入，以作为其作为液体洪水阻塞的有效性。在第二个配置中，可以评估来自商业蒸发器的液体洪水的不同电荷水平。结果显示，管插入对直管中液体洪水的明显影响，发现毛毡管插入最有效地阻碍了流动。蒸发器测试结果还显示了液体洪水参数与电荷水平的密切相关性，并且仅显示出对蒸发器方向的微小依赖性。
真实性及以后！在出处的三个支柱上建立安全且公平的AI
摘要 - 提供的事实，例如谁制作了图像以及如何为用户提供有关视觉内容的信任决策的宝贵背景。在计算机图形的生成AI的不可阻碍的背景下，今年将超过20亿人在公开选举中投票。新兴标准和证明增强工具有望在与虚假新闻和错误信息传播中发挥重要作用。在本文中，我们对比了三种来源增强技术：元数据，指纹和水印，并讨论我们如何建立这三个支柱的互补优势，以提供强大的信任信号，以支持真实图像和生成图像所讲述的故事。除了真实性之外，我们还描述了在生成AI时代，出处还可以为新的创造创造的新模型提供基础。这样做，我们解决了通过生成AI（例如确保培训同意）以及信贷的适当归因于为培训生成模型做出贡献的创意者的其他风险。我们表明，出处可以与分布式分类帐技术（DLT）结合使用，以开发新颖的解决方案，以识别和奖励生成AI时代的创造性努力。
基于弱缩放指数和对神经科学中MEG录音的应用多型分析
背景：多环芳烃（PAHS）具有环境和公共卫生的关注，并导致皮肤不良属性，例如过早的皮肤老化和色素疾病。但是，关于慢性城市PAH污染物在皮肤微生物群中的潜在作用的信息很少。鉴于皮肤微生物群在健康和不良的皮肤表型以及PAH和皮肤特性之间的关系中具有作用，我们假设PAH的暴露可能与皮肤微生物群的变化有关。在这项研究中，来自中国两个城市的200多个中国人的皮肤菌群具有不同的PAH曝光水平，其特征是细菌和真菌扩增子和shot弹枪宏基因组学测序。结果：皮肤遗址和城市是改变微生物群落及其组装过程的强大参数。降低细菌 - 真菌微生物网络结构完整性和稳定性与皮肤条件（痤疮和头皮屑）有关。多变量分析揭示了丙酸杆菌和马拉西亚的丰富性与宿主特性和污染物暴露水平之间的关联。香农多样性的增加与剂量依赖性的PAH的暴露水平相关。shot弹枪元基因组学分析样品（n = 32）的PAH的个体的样本（n = 32）进一步强调了量化的PAH和减少皮肤分子的丰富性与口腔细菌的增加之间的关联。功能分析确定了PAH的水平与代谢和其他途径的微生物基因之间的关联，具有潜在的重要性在宿主 - 微生物相互作用以及芳香族化合物的降解中。结论：这项研究的结果证明了与PAH的长期暴露水平相关的皮肤微生物群的组成和功能能力的变化。这项研究的发现将有助于制定利用微生物群保护皮肤免受污染物的策略。
高速船（HSC）：其安全运行和航行及其对马六甲海峡的影响的研究
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精确神经肌肉骨骼保健的数字双胞胎框架：工业标准的扩展
在行业4.0和5.0驱动的驱动的现代生活中，将数字双胞胎更深入地整合到现代生活中存在着强大的全球趋势。国防，农业，工程，制造业和城市规划部门已将数字双胞胎彻底纳入了各自产品生命周期的巨大好处。尽管有明显的好处，但尚未出现用于健康和医疗部门的数字双胞胎框架。本文提出了一个数字双框架，用于精确神经肌肉骨骼保健。我们建立在国际标准组织的数字双胞胎制造框架的基础上，通过在临床应用的数字双胞胎框架中展示最佳的计算模型。我们绘制了用于建模阿喀琉斯肌腱机械学的用例，强调了当前的建模实践如何与我们提出的数字双胞胎框架保持一致。同样，我们绘制了一种用于高级神经居住技术的用例，强调了数字双胞胎在控制人类和机器接口的系统中的作用。未来的工作现在必须集中于创建信息表示形式，以控制数字数据如何传递给数字双胞胎和内部的数字数据，以及特定的标准，以声明哪种测量系统和建模方法是可以接受的，以广泛利用数字Twin Twin Framework，以进行精确的NeuroMusculosculosculosculosculosculosculoskellosklecloskelloskelloskelloskelloskellosal卫生保健。