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迈向弹性人工智能：调查和研究问题
为此，我们首先需要定义“弹性人工智能”的含义。我们想指出的是，技术系统永远不能被视为孤立的、抽象的实体，而必须在其社会背景下被视为社会技术系统；必须理解的是，算法，尤其是人工智能，不仅仅是技术制品（正如 Vermaas 等人 [1] 所定义的“由人类设计的既有功能又有使用计划的物理对象”），而是一个由集体和分配机构塑造的复杂系统 [2]。在我们看来，“弹性人工智能”的概念与诸如接受度和信任度等问题有关，因此与经典的 FAccT 三角（公平性、问责制和透明度）有关：如果满足以下条件，则任何人工智能系统都不能被视为具有弹性
如何评估体积传导模型的准确性？立体定向EEG数据的验证研究
Volume conduction models of the head are widely used for source reconstruction of electro- (EEG) and magnetoencephalography (MEG) activity ( Malmivuo and Plonsey, 1995 ; Nunez and Srinivasan, 2006 ; Hansen et al., 2010 ), and are used to understand and optimize the effects of electrical ( Neuling et al., 2012 ; Rampersad et al., 2014 )和磁性脑刺激（Janssen等，2013），用经颅电气，深脑和磁刺激（TES，DBS和TMS）颅内和颅外应用。尽管有许多模型研究可以通过比较不同的模拟模型来量化电势数值的准确性（在EEG情况下）和磁场（在MEG情况下）（在MEG情况下），但研究了较少的研究研究，研究了人类和模拟的Elliss and ush and droissells and and and and and and and and and and eSte and and and and and and and and and and and and and and and and and and and。 Al。，2017）。体积传导模型的几何，电和数值方面是固有的。例如，BEM假设几何形状由具有同质和各向同性的电导率的嵌套隔室组成，从而导致对三角形的表面网格之间的边界进行几何描述，其中大多数BEM的实现都需要触摸或相交的情况，并且在deSect and triangles不得不触摸或相互交织。另一个例子是白质传导率的假设是各向异性，它将数值方法的选择限制为FEM或FDM。涉及计算机模拟的验证研究中经常采用的策略是将重点放在其中一个或两个因素上，并保持其余方面固定。先前的工作表明，由体积传导模型产生的潜在的准确性取决于许多因素，例如模型的几何代表（Vorwerk等，2014），不同组织的电导率（Oostendorp等，2000，2000; Aydin等，2014; Aydin et al。，2014年），Sensers nermane alser（Cuplmane alser），Etermane et ner ner ner ner ner ner ner ner ner ner ner。 2020a），来源的表示[例如，偶极子（De Munck等，1988）或双梁（Vermaas等，2020b）]，以及用于解决数学问题的方法[例如，具有分析公式（De Munck and Peters，De Munck and Peters，1993; Zhang，1995; Zhang; Mosher et efiment; Mosher等人，2001年; Oostenveld和Oostendorp，2002年； Akalin-Acar和Gençer，2004元素方法（Marin等，1998; Schimpf等，2002; Miinalainen等，2019）]。通过在模型中包括高分辨率的解剖学细节，例如CSF，紧凑型和海绵状的骨骼部分，颅骨，血管或dura的骨骼部分需要高分辨率，需要在模型中进行高分辨率，以便在模型中具有足够的地理位置，以使其具有足够的详细信息， 是在模型中包括高分辨率的解剖学细节，例如CSF，紧凑型和海绵状的骨骼部分，以使其具有足够的地理位置的详细信息，以使其具有足够的详细信息，以使其具有足够的详细信息，以使其具有足够的详细信息， 进行了特定的联系。 ; Piastra等人，2018年）。 在Nüßing等人中。 （2016），例如，头部模型的几何形状保持恒定，并且解决了正向问题的数学方法。 Piastra等人。 vorwerk是在模型中包括高分辨率的解剖学细节，例如CSF，紧凑型和海绵状的骨骼部分，以使其具有足够的地理位置的详细信息，以使其具有足够的详细信息，以使其具有足够的详细信息，以使其具有足够的详细信息， 进行了特定的联系。 ; Piastra等人，2018年）。 在Nüßing等人中。 （2016），例如，头部模型的几何形状保持恒定，并且解决了正向问题的数学方法。 Piastra等人。 vorwerk是在模型中包括高分辨率的解剖学细节，例如CSF，紧凑型和海绵状的骨骼部分，以使其具有足够的地理位置的详细信息，以使其具有足够的详细信息，以使其具有足够的详细信息，以使其具有足够的详细信息， 进行了特定的联系。 ; Piastra等人，2018年）。 在Nüßing等人中。 （2016），例如，头部模型的几何形状保持恒定，并且解决了正向问题的数学方法。 Piastra等人。 vorwerk进行了特定的联系。 ; Piastra等人，2018年）。 在Nüßing等人中。 （2016），例如，头部模型的几何形状保持恒定，并且解决了正向问题的数学方法。 Piastra等人。 vorwerk进行了特定的联系。 ; Piastra等人，2018年）。在Nüßing等人中。 （2016），例如，头部模型的几何形状保持恒定，并且解决了正向问题的数学方法。 Piastra等人。 vorwerk在Nüßing等人中。（2016），例如，头部模型的几何形状保持恒定，并且解决了正向问题的数学方法。Piastra等人。vorwerk（2018），更改了数值方法和源模型，而几何形状保持恒定。