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在爱尔兰传统音乐的背景下研究对人工智能作者的喜好和信仰之间的关系
摘要 过去的研究调查了人类听众在知道音乐是由人工智能 (AI) 创作的情况下对音乐产生偏见的程度。虽然这些研究没有发现统计学上显着的关系，但听力实验是针对当代古典音乐或自由爵士乐等对技术相当欢迎的音乐流派进行的。在这项工作中，我们在对真实性和技术有强烈看法的典型背景下探索这种偏见：爱尔兰传统音乐 (ITM)。我们与 ITM 的从业者进行了一项听力实验，要求每个受试者首先聆听由计算机以 ITM 风格生成的人类演奏的音乐（听众不知道这种出处），然后评价他们对这首曲子的喜欢程度。在对所有六首曲子进行评分后，每个受试者再次聆听每首曲子，但评价他们认为它是由计算机创作的可能性。我们的初步研究结果表明，ITM 从业者对 AI 创作的信任度越高，他们对曲调的喜爱程度就越低。
企业对人工智能技术的投资和劳动力结构的变化EnglishEnglish作者感谢 Lucy Eldridge、John Van Reenen（讨论者）、Janis Skrastins（讨论者）以及 Jozef Stefan 研究所人工智能实验室、劳工和金融会议、NBER CRIW 生产力、技术和经济增长会议、斯坦福大学数字创新实验室和叶史瓦大学的参与者提供的有益建议。作者感谢 Cognism Ltd. 提供的就业数据和 Burning Glass Technologies 提供的招聘信息数据。Peter Tong 和 Derek Luan 提供了出色的研究协助。Englishamerican
∗ 作者感谢 Lucy Eldridge、John Van Reenen（讨论者）、Janis Skrastins（讨论者）以及约瑟夫·斯蒂芬研究所人工智能实验室、劳工和金融会议、NBER CRIW 生产力、技术和经济增长会议、斯坦福大学数字创新实验室和叶史瓦大学的参与者提供的帮助。作者感谢 Cognism Ltd. 提供就业数据，感谢 Burning Glass Technologies 提供招聘信息数据。Peter Tong 和 Derek Luan 提供了出色的研究协助。† 哥伦比亚大学。电子邮件：tania.babina@gsb.columbia.edu。‡ 加州大学伯克利分校。电子邮件：fedyk@berkeley.edu。§ 马里兰大学。电子邮件：axhe@umd.edu。¶ Cognism；AI for Good Foundation。电子邮件：hodson@ai4good.org。
企业对人工智能技术的投资和劳动力结构的变化EnglishEnglish作者感谢 Lucy Eldridge、John Van Reenen（讨论者）、Janis Skrastins（讨论者）以及 Jozef Stefan 研究所人工智能实验室、劳工和金融会议、NBER CRIW 生产力、技术和经济增长会议、斯坦福大学数字创新实验室和叶史瓦大学的参与者提供的有益建议。作者感谢 Cognism Ltd. 提供的就业数据和 Burning Glass Technologies 提供的招聘信息数据。Peter Tong 和 Derek Luan 提供了出色的研究协助。EnglishAmerican
我们研究了美国公司使用人工智能技术后劳动力构成和组织的变化。为此，我们利用员工简历和招聘信息数据集的独特组合来衡量公司层面的人工智能投资和劳动力构成变量，例如教育程度、专业化和层级。我们记录了受过高等教育的员工和 STEM 员工初始份额较高的公司在人工智能方面的投资更多。随着公司对人工智能的投资，它们倾向于转向受过更多教育的劳动力，拥有本科和研究生学位的员工比例更高，并且在 STEM 领域和 IT 技能方面的专业化程度更高。此外，人工智能投资与公司层级结构的扁平化有关，初级员工的比例显着增加，中层管理和高级职位员工的比例下降。总体而言，我们的研究结果表明，采用人工智能技术与企业劳动力的重大重组有关。
出版商权利声明：这是作者接受的 Y. Yu 等人的稿件，“最先进的：AI 辅助替代建模和优化
摘要 — 微波滤波器是现代无线通信系统不可或缺的无源器件。如今，基于电磁 (EM) 仿真的设计过程已成为滤波器设计的常态。近年来，出现了许多基于 EM 的微波滤波器设计方法，以实现效率、自动化和可定制性。大多数基于 EM 的设计方法都以各种形式利用低成本模型（即替代模型），人工智能技术则协助替代模型建模和优化过程。本文重点研究替代模型辅助微波滤波器设计，首先分析基于不同设计目标函数的滤波器设计特点。然后，回顾了最先进的滤波器设计方法，包括替代模型建模（机器学习）方法和高级优化算法。其中包括滤波器设计中的三种基本技术：1）智能数据采样技术；2）高级替代模型建模技术。3）高级优化方法和框架。为了获得成功和稳定性，必须对它们进行量身定制或组合，以实现微波滤波器的特定特性。最后，讨论了新兴的设计应用和过滤器设计的未来趋势。
文章：Alandejani, F.、Alabed, S. orcid.org/0000-0002-9960-7587、Garg, P. 等人（另外 23 位作者）（2022 年）人工智能得出的右心房心血管磁共振测量的训练和临床测试。《心血管磁共振杂志》，24 (1)。25。
摘要背景：右心房 (RA) 面积可预测肺动脉高压患者的死亡率，并被欧洲心脏病学会/欧洲呼吸学会肺动脉高压指南推荐。深度学习的出现可能使 RA 面积测量更加可靠，以改善临床评估。本研究的目的是实现心血管磁共振 (CMR) RA 面积测量自动化，并通过评估可重复性、与侵入性血流动力学的相关性和预后价值来评估其临床效用。方法：在 365 名患有肺动脉高压、左心室病变的患者和健康受试者的多中心队列中训练了深度学习 RA 区域 CMR 轮廓模型。在前瞻性队列 (n = 36) 中评估了研究间重复性 (组内相关系数 (ICC)) 和轮廓一致性 (DICE 相似系数 (DSC))。对未用于训练或前瞻性队列的 400 名患者进行了临床测试和死亡率预测，并对 212/400 名患者评估了自动和手动 RA 测量与侵入性血液动力学的相关性。在 ASPIRE 登记处对 3795 名患者进行了放射科医生质量控制 (QC)。主要 QC 观察员评估了所有分割并将其记录为满意、次优或失败。第二位 QC 观察员分析了一个随机子队列以评估 QC 一致性 (n = 1018)。结果：与手动 RA 测量相比，所有深度学习 RA 测量均显示出更高的研究间重复性 (ICC 0.91 至 0.95)（第一位观察员 ICC 0.82 至 0.88，第二位观察员 ICC 0.88 至 0.91）。DSC 在比较自动人工智能和手动 CMR 阅读器时显示出高度一致性。观察者 1 对观察者 2、自动测量对观察者 1 和自动测量对观察者 2 的最大 RA 面积平均值和标准差 (SD) DSC 指标分别为 92.4 ± 3.5 cm 2 、91.2 ± 4.5 cm 2 和 93.2 ± 3.2 cm 2 。观察者 1 对观察者 2、自动测量对观察者 1 和自动测量对观察者 2 的最小 RA 面积平均值和 SD DSC 指标分别为 89.8 ± 3.9 cm 2 、87.0 ± 5.8 cm 2 和 91.8 ± 4.8 cm 2 。自动 RA 面积测量均表现出中等相关性
文章：Manimuthu, A.、Venkatesh, VG、Shi, Y. 等人（另外 2 位作者）（2021 年）使用联合人工智能和智能合约设计和开发汽车装配模型。国际生产研究杂志，60 (1)。第 111-135 页。ISSN 0020-7543
摘要 借助智能传感器和嵌入式驱动器，当今的汽车行业在机器学习、人工智能和物联网等新兴技术方面取得了巨大飞跃，并开始构建数据驱动的决策策略，以在全球智能制造中竞争。本文提出了一种新颖的设计框架，该框架使用联邦学习-人工智能（FAI）进行决策，并使用智能合约（SC）策略进行完全自动化的智能汽车制造业的流程执行和控制。所提出的设计引入了一个称为信任阈值限制（TTL）的新元素，它有助于缓和嵌入式设备、工具、能源和成本函数的过度使用，从而限制制造过程中的浪费。本研究重点介绍了人工智能在具有智能合约的去中心化区块链中的用例、公司的交易政策及其在社会经济危机期间有效处理市场风险评估的优势。由实时案例支持的开发模型结合了成本函数、交货时间和能源评估。结果突出了 FAI 在基于智能合约的汽车装配模型 (AAM) 决策准确性方面的应用，从而定性地限制了采购、装配和制造中成本、能源和其他控制功能的阈值水平。定制和与云集成的图形用户界面是该模型的一些挑战。
避免和克服学术出版中作者身份冲突的十个策略
不管是好是坏，作者身份是学术研究和进步的货币。在学术写作中，作者身份被广泛认为是一种授予荣誉的手段，但也与责任和问责制等概念相关。作者身份是研究团队层面以及更广泛的学术界和学术界之外最具争议性的话题之一。目前，作者身份通常是在许多学术活动和领域中主张和获得荣誉的主要方式。关于作者身份的争论很激烈，公开但大多是私下争论。在这里，我们试图根据我们的集体经验和相关当代文献阐明与作者身份相关的关键概念。我们不会纠结于问题，而是专注于积极主动的策略，以创造更公正、公平和透明的途径，以最大限度地减少围绕作者身份的冲突，并充分认识到与学术界内外的合作伙伴一起产生、综合、共享和应用知识的整个过程。我们围绕 10 种策略制定了我们的想法，这些策略共同构成了避免和克服与作者身份决策相关的挑战的路线图。
文章：van Erp, M.、Reynolds, C.、Maynard, D. orcid.org/0000-0002-1773-7020 等人(另外 16 位作者) (2021) 使用自然语言处理和人工智能探索食谱和食物的营养和可持续性。人工智能前沿，3。621577。ISSN 2624-8212
1 KNAW 人文学科集群，阿姆斯特丹，荷兰；2 伦敦城市大学食品政策中心，伦敦，英国；3 谢菲尔德大学计算机科学系自然语言处理组，谢菲尔德，英国；4 卑尔根大学信息科学与媒体研究系，卑尔根，挪威；5 Meertens 研究所 (KNAW)，阿姆斯特丹，荷兰；6 国立信息学研究所，千代田区，日本；7 南佛罗里达大学艺术与科学学院数学与统计学系，佛罗里达州圣彼得堡，美国；8 伦敦布鲁内尔大学工程、设计和物理科学学院能源未来研究所公平发展与复原力研究组，英国厄克斯布里奇；9 Text Mining Solutions Ltd.，英国约克；10 曼彻斯特大学科学与工程学院物理与天文系，英国曼彻斯特；11 圣保罗大学，巴西圣保罗，12 国际社会历史研究所 (KNAW)，荷兰阿姆斯特丹
主题：美国专利商标局发布关于公众对人工智能和知识产权政策看法的报告 嗨 XX， 美国专利商标局最近发布了一份报告，旨在引发人们对正在加速美国创新的快速变化技术——人工智能的讨论。该报告于 10 月 6 日发布，全面审视了各种利益相关者对人工智能 (AI) 对知识产权 (IP) 领域的影响的看法，包括专利、商标、版权和商业秘密政策，以及数据库保护的新问题。美国专利商标局收集了关于是否应修改有关专利发明人和版权作品作者身份的现行法律法规以考虑人类以外的贡献的反馈。为了进一步探讨人工智能和知识产权的主题，你有兴趣与全球律师事务所 Morrison & Foerster 的律师交谈吗？根据这份报告，我想与律师 Tessa Schwartz、Joyce Liou、Wendy Ray 和/或 Jennifer Lee Taylor 进行对话。
主题：美国专利商标局发布关于公众对人工智能和知识产权政策看法的报告 嗨 XX， 美国专利商标局最近发布了一份报告，旨在引发人们对正在加速美国创新的快速变化技术——人工智能的讨论。该报告于 10 月 6 日发布，全面审视了各种利益相关者对人工智能 (AI) 对知识产权 (IP) 领域的影响的看法，包括专利、商标、版权和商业秘密政策，以及数据库保护的新问题。美国专利商标局收集了关于是否应修改有关专利发明人和版权作品作者身份的现行法律法规以考虑人类以外的贡献的反馈。为了进一步探讨人工智能和知识产权的主题，你有兴趣与全球律师事务所 Morrison & Foerster 的律师交谈吗？根据这份报告，我想与律师 Tessa Schwartz、Joyce Liou、Wendy Ray 和/或 Jennifer Lee Taylor 进行对话。
DECIDE-AI：新的报告指南，旨在弥合临床人工智能从开发到实施的差距 DECIDE-AI 指导小组 * * 本文末尾列出了作者及其所属机构。 出版日期：2021 年 2 月 1 日 DECIDE-AI 指导小组。Vasey, B., Clifton, DA 等人。DECIDE-AI：新的报告指南，旨在弥合临床人工智能从开发到实施的差距。Nat Med (2021)。DOI：10.1038/s41591-021-01229-5 https://www.nature.com/articles/s41591-021-01229-5
Baptiste Vasey 1§ , David A. Clifton 2 , Gary S. Collins 3,4 , Alastair K. Denniston 5 , Livia Faes 6,7 , Bart F. Geerts 8 , Xiaoxuan Liu 5,7 , Lauren Morgan 9 , Peter Watkinson 10 , Peter McCulloch 1 1 英国牛津大学纳菲尔德外科科学系 2 英国牛津大学工程科学系生物医学工程研究所 3 英国牛津大学纳菲尔德骨科、风湿病和肌肉骨骼科学系医学统计中心 4 英国牛津约翰拉德克利夫医院 NIHR 牛津生物医学研究中心 5 英国伯明翰大学医院 NHS 基金会信托 6 瑞士卢塞恩州立医院眼科诊所 7 Moorfields 眼科医院 NHS 基金会信托英国伦敦 8 Healthplus.ai BV，荷兰阿姆斯特丹 9 Morgan Human Systems Ltd，英国什鲁斯伯里 10 英国牛津大学纳菲尔德临床神经科学系重症监护研究组 § 通讯作者：baptiste.vasey@nds.ox.ac.uk