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以人为本的人工智能：从原则到可操作和共享的政策
Carlo Casalone 教皇生命学院 Luciano Floridi 牛津大学 Laura Palazzani 教皇生命学院 Renzo Pegoraro 教皇生命学院 Francesca Rossi IBM 研究部 Roberto Villa IBM 意大利基金会
利用模糊介导的心率变异性作为
Ottavian，C。5 5 5，C。1，Schals，M.1，Szech，C。2，Van Diest，I。 3;边界边界，C。2，声音，L。1，Ottavian，C。5 5 5，C。1，Schals，M.1，Szech，C。2，Van Diest，I。3;边界边界，C。2，声音，L。1，
促进萨摩亚农村 ICT 连通性，可行战略
当新冠疫情来袭时，大多数人都在家里工作和学习。对互联网的需求——非常重要，问题增多 - 网络连接不良 - 没有数据 - 没有设备 - 设备不兼容 - 根本没有互联网
带有可操作驱动突变的小细胞肺癌
基于综述中包括的系统评价，与在接受过先前治疗的EGFR缺血的NSCLC患者中，与化学疗法相比，ICI单一疗法不太可能显着提高总体生存和无进展生存率。基于缺乏证据，这些药物在接受先前治疗并且对ROS1，RET和ALK呈阳性的NSCLC患者中的功效仍然不确定。确定ICI在可起作的突变患者中的安全性是一项挑战，因为在考虑的研究中未检查这些患者的安全性。尽管存在这种不确定性，但没有理由相信安全性在这种患者的亚群中会有什么不同。
将地球科学带入可再生能源的可行决策，
POWER Principal Investigators: Dr. Paul W. Stackhouse, Jr. & Dr. Falguni Patadia – National Aeronautics and Space Administration (NASA) Team Members: • Bradley Macpherson, A. Jason Barnett, Madison Broddle, Christopher Higham, Claire Baldacci, Ben Landes, & Valeria Green – Booz Allen Hamilton (BAH) • Taiping Zhang, Colleen Mikovitz，Bradley Hegyi和Neha Khadka - Ama，Inc。（AMA）
有意义的人类控制：人工智能系统开发的可操作属性
摘要 人类如何才能继续控制基于人工智能 (AI) 的系统，这些系统旨在自主执行任务？这样的系统越来越普遍，既带来了好处，也带来了不良情况，即无法将对其行为的道德责任适当地归因于任何特定的人或团体。有意义的人类控制的概念已被提出来解决责任差距，并通过建立能够适当归因于人类的条件来缓解责任差距；然而，对研究人员、设计师和工程师的明确要求尚未存在，这使得开发仍然处于有意义的人类控制下的基于人工智能的系统具有挑战性。在本文中，我们通过迭代的溯因思维过程确定了有意义的人类控制下的基于人工智能系统的四个可操作属性，从而解决了哲学理论与工程实践之间的差距，我们将利用两个应用场景来讨论这些属性：自动驾驶汽车和基于人工智能的招聘。首先，人类与人工智能算法交互的系统应该有一个明确定义的道德负载场景范围，系统应该在其中运行。第二，系统内的人类和人工智能代理应具有适当且相互兼容的表示。第三，人类承担的责任应与人类控制系统的能力和权限相称。第四，应该有明确的 l
通过有影响力和可操作性的研究加速向循环经济的转型
近年来，越来越多的政府制定或制定了国家 CE 路线图和战略。欧洲尤其如此，包括丹麦、芬兰、法国、荷兰、葡萄牙、西班牙、瑞典和意大利（概览见欧洲环境署，2019 年）；世界其他地区也在越来越多地探索这一概念（如中国和美国）（Ellen MacArthur Foundation，2018 年；Metabolic，2018 年、2019 年）。越来越多的城市开始走 CE 道路，以减少其消耗的资源并实现其环境目标（城市概览见 Petit-Boix & Leipold，2018 年；Vanhuyse 等人，2021 年）。欧盟还于 2015 年启动了 CE 行动计划（欧盟委员会，2015 年），并在 2020 年再次确认 CE 是政治优先事项，是欧盟绿色协议的支柱之一（欧盟委员会，2020 年）。越来越多的国际组织（如经济合作与发展组织和世界经济论坛）以及基金会和咨询机构（如循环经济、艾伦·麦克阿瑟基金会和代谢组织）也开始关注循环经济。循环经济网络的出现表明需要促进利益相关者的合作（例如，参见欧洲循环经济利益相关者平台、ICLEI 和 PACE）。
ASTER：一种预测临床可起作用的合成致死相互作用
摘要。合成致死（SL）的相互作用是两个基因或功能实体之间的功能关系，其中任何一个实体的丧失都是可行的，但两者的丧失都是致命的。这样的对可用于开发具有较少侧面作用并减少过度治疗的靶向抗癌疗法。但是，发现临床上可行的SL相互作用仍然具有挑战性。利用无病和癌性数据的大规模统一的基因表达数据，我们根据统计假设检验设计了一种新技术，称为Aster（通过与t发行的无疾病的无效G e nthetic杀伤性进行静脉疾病（对S ynthetic杀伤力进行，无效的疾病无效的G e noric g e noric g e noric和T r anscriptomic and t r anscriptomic数据）。对于大规模多个假设检验，我们开发了一个称为Aster ++的扩展，该扩展可以在假设检验框架内利用其他输入基因特征。我们的广泛实验表明，在准确地识别可在胃和乳腺癌中可以治疗的SL对中，Aster的效果。
用于 IoT 可操作洞察和实时数据驱动网络的混合 AI
行业对网络带宽的需求逐年显著增加。流数据的指数级增长与机器学习和深度学习的使用量增长相匹配，机器学习和深度学习用于从这些数据中获取可操作的（理想情况下是实时的）见解。然而，基于人工神经网络 (ANN) 的方法在功能性、灵活性、准确性、可解释性和稳健性方面往往不足。对新模型开发和持续更新和再培训的需求超出了数据科学家和该领域其他人员的模型生成能力。实时数据驱动见解的供需差距持续扩大。在本文中，我们介绍了一种混合 AI 解决方案，该解决方案在 ML/DL 组合中添加了几个元素，具体来说是一种新的自监督学习机制、一种旨在支持机器生成的本体以及传统的人类生成的本体的知识模型，以及与 OpenNARS、AERA、ONA 和 OpenCog 等符号 AI 系统的接口等元素。我们的混合 AI 系统能够从数百万个时间序列中对机器生成的本体进行自监督学习，从而为包括数据中心和企业网络在内的大规模部署提供实时数据驱动的洞察。我们还将相同的混合 AI 应用于视频分析用例。我们迄今为止尝试的所有用例的初步结果都很有希望，尽管还需要做更多的工作来充分描述我们方法的优点和局限性。