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莱蒙引领算法责任之路
1. Brittany Garcia，Minotaur，世界历史百科全书（2013 年 9 月 1 日），https://www.world history.org/Minotaur/。2. 同上。3. 参见 J. EFF K. OSSEFF，《创造互联网的二十六个词》57–77 页（2019 年）（描述第 230 条的起源）。4. Agnieszka McPeak，《重新定义平台免疫力》62 WM. & MARY L. REV. 1557，1557 页（2021 年）。5. 参见下文第 IV 部分。6. 47 USC § 230(c)(1)（2018 年）。7. 参见 K. OSSEFF，上文注 3，第 57–77 页。 8. 参见 K OSSEFF，上文注 3，第 3 页（“当时全世界只有四千万人可以访问互联网，与当今三十多亿人口相比只是九牛一毛。”）。9. McPeak，上文注 4，第 1557 页（“第 230 条是允许网上自由表达的重要法律，但它并不适合解决现代平台经济中出现的一些危害。”）。
超轻质的超塑性及其在超铁颗粒的Al合金中的新机制
材料的质超塑性是一个重要研究的重要领域，因为它在流动机制领域中呈现出重要的挑战，并且因为它形成了商业超规模形成行业的基础，其中复杂形状和弯曲部分是由超塑性金属形成的[1，2]。众所周知，必须满足两个基本要求才能达到超塑性流。首先，超塑性需要很小的晶粒尺寸，典型的小于约10μm。其次，超塑性是一个具有晶粒边界（GB）滑动的扩散控制过程 - 作为主要流动机制 - 因此，它需要相对较高的测试温度，通常在或高于约0.7-0.8×T m，其中T m是材料的绝对熔化温度。同时，在过去的二十年中，金属材料的开发通过严重的塑料变形（SPD）进行了纳米化范围的超细晶粒，从而铺平了朝着超塑性领域的新发现铺平的道路[3，4]。实际上，
分析人工智能生成图像的危害并保障网络真实性
在没有监管护栏的情况下，图像生成人工智能 (AI) 工具的民主化放大了互联网上原有的危害。互联网上 AI 图像的出现始于生成对抗网络 (GAN)，这是一种神经网络 1，包含 (1) 创建图像的生成器算法和 (2) 评估图像质量和/或准确性的鉴别器算法。通过生成器和鉴别器之间的几轮协作，最终生成 AI 图像 (Alqahtani、Kavakli-Thorne 和 Kumar，2021 年)。ThisPersonDoesNotExist.com 是由 Uber 工程师创建的网站，可生成逼真人物的 GAN 图像，于 2019 年 2 月推出，令观众惊叹不已 (Paez，2019 年)，对广泛诈骗和社会工程等滥用领域的利用具有严重影响。这只是 AI 生成的图像及其在互联网上的利用的开始。随着时间的推移，AI 图像生成逐渐从 GAN 发展到扩散模型，这种模型可以生成比 GAN 更高质量、更多样的图像。扩散模型的工作原理是将高斯噪声 2 添加到原始训练数据图像中
2023 年出版物 15-B - IRS
在某些情况下，您可以使用每英里美分规则下的费率来评估您为员工提供的车辆的个人使用情况。请参阅第 3 节中的每英里美分规则。合格停车排除和通勤交通福利。2021 年，合格停车的每月排除额为 270 美元，通勤高速公路车辆运输和交通通行证的每月排除额为 270 美元。这些金额与 2020 年相比没有变化。请参阅第 2 节中的合格交通福利。健康灵活支出安排 (FSA) 的供款限额。对于从 2021 年开始的计划年度，自助餐计划可能不允许员工要求超过 2,750 美元的健康 FSA 的减薪供款。此金额与 2020 年相比没有变化。有关更多信息，包括有关 2020 年和 2021 年健康和受抚养人护理 FSA 的临时 COVID-19 救济的信息，请参阅第 1 节中的自助餐计划。新表格 1099-NEC。有一份新的表格 1099-NEC，用于报告 2020 年支付的非雇员薪酬。2020 年表格 1099-NEC 将于 2021 年 2 月 1 日到期。
新的欧洲科技中心 - 商业焦点
2019 年，阿拉贡政府宣布将投资 1300 万美元发展“工业 4.0”。人们希望，西班牙这个自治区能够成为数字化的先驱，因为它正在探索区块链技术、人工智能和其他一系列新兴技术等领域。自这项金融计划推出以来的五年里，阿拉贡超出了所有人的预期，成为欧洲领先的技术中心。这是一段非凡的旅程，一些世界领先的科技公司选择在该地区投资数十亿美元。今年早些时候，两家最大的数据中心运营商宣布向阿拉贡投资 248 亿美元，为该地区成为欧洲领先的数据中心枢纽铺平了道路。首笔投资于今年 5 月份，当时亚马逊的子公司亚马逊网络服务 (AWS) 宣布计划在十年内斥资 175 亿美元扩展其西班牙云区域，该公司为个人、公司和政府提供按需云计算平台和 API。
2023 年出版物 15-B - IRS
在某些情况下，您可以使用每英里美分规则下的费率来评估您为员工提供的车辆的个人使用情况。请参阅第 3 节中的每英里美分规则。合格停车排除和通勤交通福利。2021 年，合格停车的每月排除额为 270 美元，通勤高速公路车辆运输和交通通行证的每月排除额为 270 美元。这些金额与 2020 年相比没有变化。请参阅第 2 节中的合格交通福利。健康灵活支出安排 (FSA) 的供款限额。对于从 2021 年开始的计划年度，自助餐计划可能不允许员工要求超过 2,750 美元的健康 FSA 的减薪供款。此金额与 2020 年相比没有变化。有关更多信息，包括有关 2020 年和 2021 年健康和受抚养人护理 FSA 的临时 COVID-19 救济的信息，请参阅第 1 节中的自助餐计划。新表格 1099-NEC。有一份新的表格 1099-NEC，用于报告 2020 年支付的非雇员薪酬。2020 年表格 1099-NEC 将于 2021 年 2 月 1 日到期。
治理
Calvin Grieder 曾在瑞士和德国公司担任过多个高管职位，活跃于控制技术、自动化和系统工程领域。在这些职位上，他主要负责成功建立和拓展国际业务。2001 年，Calvin Grieder 从瑞士电信转投布勒集团，担任首席执行官 15 年。2014 年 2 月，他当选为布勒集团董事会主席，并被任命为奇华顿董事会成员，并于 2017 年成为董事会主席。2020 年，他被任命为法国通用公证公司 (SGS) 董事会主席。他的其他职务包括 AWK 集团董事会主席、ETH 机械和过程工程系顾问委员会成员以及 Avenir Suisse 董事会成员。卡尔文·格里德毕业于苏黎世联邦理工学院（理学硕士），并在哈佛大学波士顿分校（AMP）完成了学业。他是瑞士公民，1955 年出生于美国。
数字信号处理
在无线传感器网络中，多级量化是必要的，以便在最小化传感器功耗和最大化融合中心 (FC) 的检测性能之间找到一个折衷点。以前的方法一直在这种量化中使用距离度量，例如 J 散度和 Bhattacharyya 距离。这项工作提出了一种不同的方法，该方法基于两种假设下的传感器输出的最大平均熵，并在基于 Neyman-Pearson 标准的分布式检测方案中利用该方法检测点源。当传感器输出在 FC 上无误差可用时，以及当使用非相干 M 元频移键控通信通过瑞利衰落信道传输基于 MAE 的多级量化传感器输出时，都对所提出的最大平均熵 (MAE) 方法在量化传感器输出方面的接收器操作特性进行了评估。模拟研究表明，在无误差融合和已纳入无线信道影响的情况下，MAE 都是成功的。正如预期的那样，性能随着量化级别的提高而提高，并且六级量化接近非量化数据传输的性能。
内核和量子机器学习
摘要：支持向量机 (SVM) 和核方法 (KM) 被广泛用于数据学习中的分类和回归。核是将数据映射到更高（可能是无限）维度的正定函数。通常，SVM 1 将核方法实现为子程序，将非线性数据映射到更高维度，使其变为线性可分。SVM 在此特征空间中的数据点类别之间绘制线性决策边界。本文从经典机器学习的角度回顾了核和核方法及其在量子机器学习中的可能实现。我们从核的基础开始，包括希尔伯特空间和再生核希尔伯特空间、Mercer 条件，并证明了三个广泛使用的核满足 Mercer 条件的有效性。我们回顾了两种不同的量子机器学习方法，即参数化量子电路和基于核的训练，并讨论了其中一种相对于另一种的潜在优势。本文可以帮助读者开始了解核理论和量子机器学习。
最初发表于：Eckhardt, Sven；Sprenkamp, Kilian；Zavolokina, Liudmila；Bauer, Ingrid；Schwabe, Gerhard (2022)。人工智能能否帮助二手车经销商在数据驱动的二手车市场中生存？在：DESRIST 2022：第 17 届信息系统和技术设计科学研究国际会议，美国佛罗里达州圣彼得堡，2022 年 6 月 1 日至 2022 年 6 月 3 日，南佛罗里达大学。DOI：https://doi.org/10.1007/978-3-031-06516-3_9
摘要。二手车市场以不可信和不正当而闻名。经认证的数据已被证明有助于缓解信息不对称，这是不可信市场的主要因素之一。近年来，越来越多的二手车经销商在这个竞争激烈的数据驱动市场中难以生存。在本研究中，我们对二手车经销商进行了 12 次采访，并与瑞士最大的汽车公司之一 AMAG 集团的员工和高管举行了几次会议和研讨会。这让我们深入了解了二手车经销商当前的问题以及人工智能如何提供帮助。这些问题可以归结为高交易成本问题及其子类别。在利用人工智能降低交易成本的过程中，出现了新的次要问题。人们需要信任证书、分析和预测。此外，数据和分析需要透明和可理解，并且必须解决隐私问题。这项研究的意义是多方面的。首先，我们定义二手车市场上二手车经销商面临的问题，并介绍人工智能方法在当前数据驱动的二手车市场的应用。随后，我们强调人工智能需要遵循以人为本的视角，并以信任为设计理念。