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人工智能对齐：全面性综述 - AI Alignment
Fig.1 RICE 原则定义了一个对齐系统应具备的四个关键特性，这四个特性并无特定顺序： (1) 鲁棒性 (Robustness) 指人工智能系统的稳定性需要在各种环境中得到保证； (2) 可解释性 (Interpretability) 指人工 智能系统的操作和决策过程应该清晰易懂； (3) 可控性 (Controllability) 指人工智能系统应该在人类的指导 和控制下运行； (4) 道德性 (Ethicality) 指出人工智能系统应该遵守社会规范和普适价值观。这四个原则指 导人工智能系统与人类意图和价值观的对齐。他们本身并不是最终目标，而是服务于对齐的中间目标。
人工智能监管协调问题 - 斯坦福 HAI
在最近的参议院证词中，OpenAI 首席执行官 Sam Altman 敦促国会对人工智能进行监管，呼吁制定人工智能安全标准、进行独立审计，并成立一个新机构来颁发开发先进人工智能系统的许可证。他的证词呼应了各种学者和人工智能研究人员的呼吁，他们长期以来一直提出人工智能治理的“紧急优先事项”，包括许可程序。立法者也表示支持类似的提议。在 Altman 听证会上，参议员 Lindsey Graham 表示支持“一个可以颁发许可证并可以收回许可证的机构”。他与参议员 Elizabeth Warren 一起提议成立一个独立的监管委员会，对包括开发人工智能在内的主流技术平台拥有许可权。就在最近，参议员 Richard Blumenthal 和 Josh Hawley 提出了一个监管框架，其中包括一个独立的监督机构、先进或高风险人工智能模型的许可和注册要求、审计和公开披露。
利用快速电压脉冲表征能带排列
尽管有破纪录的设备，但人们对钙钛矿太阳能电池的界面仍然了解甚少，这阻碍了进一步的发展。它们的混合离子-电子性质导致界面处的成分变化，这取决于外部施加偏压的历史。这使得难以准确测量电荷提取层的能带排列。因此，该领域通常采用反复试验的过程来优化这些界面。当前的方法通常是在真空和不完整的电池中进行的，因此值可能无法反映工作设备中的值。为了解决这个问题，开发了一种脉冲测量技术，用于表征功能设备中钙钛矿层上的静电势能降。该方法重建了一系列稳定偏压的电流-电压 (JV) 曲线，在随后的快速电压脉冲期间保持离子分布“静态”。观察到两种不同的状态：在低偏压下，重建的 JV 曲线呈“s 形”，而在高偏压下，则返回典型的二极管形曲线。使用漂移扩散模拟，证明了两种状态的交集反映了界面处的能带偏移。这种方法有效地允许在照明下测量完整设备中的界面能级排列，而无需昂贵的真空设备。
用于激光辅助键合的先进芯片光束对准方法
摘要 在激光辅助键合工艺中检查激光束和芯片是否对准的动作称为芯片束对准。当前的芯片束对准方法是简单的肉眼目视检查，这使得该方法极易受到人为错误的影响，因为它取决于负责它的工程师/操作员的感觉和能力。此外，它缺乏明确的定量评估标准。本研究的目的是开发一种基于计算机视觉算法的无人为错误的芯片束对准方法。专用的图像采集相机与基于计算机视觉的定制软件相结合，成功地将芯片和激光束对准，精度为 0.060 毫米。简单的硬件设置与用户友好的软件相结合，使其成为一种方便的现场使用方法。 关键词 计算机视觉、芯片束对准、激光辅助键合、LAB。
英国揭幕ZScaler功能和内部对齐
关于Zscaler Zscaler（NASDAQ：ZS），可以加速数字转换，以使客户更加敏捷，高效，弹性和安全。ZScaler Zero Trust Exchange通过将任何位置的用户，设备和应用程序安全地连接到网络攻击和数据丢失，以保护数千个客户免受网络攻击和数据丢失。分布在全球150多个数据中心上，基于SASE的零信任交换是世界上最大的内联云安全平台。在zscaler.com上了解更多信息，或在Twitter @zscaler上关注我们。
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1科学系，西班牙，西班牙，西班牙，西班牙，西班牙，加泰罗尼亚，巴塞罗那08034，西班牙4计算机建筑系，加泰罗尼亚西班牙，巴塞罗那08034，西班牙8004，计算机科学系，巴塞罗那，1-3，08034西班牙巴塞罗那。电子邮件：Alejandro.alones。电子邮件：Alejandro.alones。
切线空间对齐：脑机接口的迁移学习...
受试者之间和会话之间的脑电图 (EEG) 统计差异是脑机接口 (BCI) 领域面临的一个常见问题。这种差异阻碍了预先训练的机器学习模型的使用，并且需要对每个新会话进行校准。本文介绍了一种处理这种差异性的新迁移学习 (TL) 方法。该方法旨在通过在正定矩阵黎曼流形的切线空间中将一个受试者的 EEG 数据与另一个受试者对齐，来减少校准时间甚至提高 BCI 系统的准确性。我们在 18 个 BCI 数据库上测试了该方法，这些数据库总共包含 349 名受试者，属于三个 BCI 范式，即事件相关电位 (ERP)、运动想象 (MI) 和稳态视觉诱发电位 (SSVEP)。我们使用支持向量分类器进行特征分类。结果表明，与传统的训练-测试流程相比，在 ERP 范式中，分类准确度显著提高，而对于 MI 和 SSVEP 范式，性能均未下降。与之前发布的黎曼方法黎曼普鲁克勒斯分析 (RPA) 相比，总体准确度提高了 2.7%。有趣的是，切线空间对齐具有处理具有不同通道数的数据集的迁移学习的内在能力，自然适用于数据集间的迁移学习。
切线空间对齐：脑机接口的迁移学习...
受试者之间和会话之间的脑电图 (EEG) 统计差异是脑机接口 (BCI) 领域面临的一个常见问题。这种差异阻碍了预先训练的机器学习模型的使用，并且需要对每个新会话进行校准。本文介绍了一种处理这种差异性的新迁移学习 (TL) 方法。该方法旨在通过在正定矩阵黎曼流形的切线空间中将一个受试者的 EEG 数据与另一个受试者对齐，从而减少校准时间并提高 BCI 系统的准确性。我们在 18 个 BCI 数据库上测试了该方法，这些数据库总共包含 349 名受试者，涉及三个 BCI 范式，即事件相关电位 (ERP)、运动想象 (MI) 和稳态视觉诱发电位 (SSVEP)。我们使用支持向量分类器进行特征分类。结果表明，与传统的训练-测试流程相比，在 ERP 范式中，分类准确度显著提高，而对于 MI 和 SSVEP 范式，性能均未下降。与之前发布的黎曼方法黎曼普鲁克勒斯分析 (RPA) 相比，总体准确度提高了 2.7%。有趣的是，切线空间对齐具有处理具有不同通道数的数据集的迁移学习的内在能力，自然适用于数据集间的迁移学习。
嗅觉皮质中接受场的双边比对
抽象每个嗅觉皮质半球直接从嗅球和对侧信息中直接从其他皮质半球接收同侧气味信息。由于对嗅觉皮层（OC）的神经预测是无序的，并且无X线摄影，因此不能将空间信息像在视觉皮层中那样对齐两侧的投影。因此，在单个皮质神经元中如何完整的双边信息是未知的。我们发现，在小鼠中，单个神经元对两个鼻孔中每个鼻孔的选择性刺激的气味反应显着相关，因此，从一个鼻孔转移到达的信息中，具有优化的气味标识很好地解码了。尽管如此，这些对齐的响应是不对称的，足以解码刺激的横向性。计算分析表明，这种匹配的气味调整与纯粹的随机连接不相容，但可以通过Hebbian可塑性结构双侧连接来解释。我们的数据表明，尽管OC中有分布和碎片的感觉表示，但两个半球的气味信息高度协调。
迈向有凝聚力的空间战略：目标一致......
10 历史上的今天：肯尼迪的月球演讲：人类世界。EarthSky。（2021 年 5 月 25 日），来自 https://earthsky.org/space/this-date-in-science-kennedy-speech-ignites-dreams-of-moon/ 11 Mars, K.（2020 年 1 月 22 日）。第 20 空间站：国际空间站的历史起源。美国国家航空航天局。检索日期：2021 年 12 月 20 日，来自 https://www.nasa.gov/feature/space-station-20th-historical-origins-of-iss 12（Mars，2020 年） 13 Mueller, JE（2014 年 8 月 1 日）。从杜鲁门到约翰逊的总统受欢迎程度 1：美国政治科学评论。剑桥核心。 14 美国国家航空航天局。科学战略。美国国家航空航天局，来自 https://science.nasa.gov/about-us/science-strategy/