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基于区块链的碳信用生态系统
2科学技术学院，Qaminis 3高级科学与技术研究院，Alqarayt摘要：人工智能（AI）和机器学习（ML）的迅速采用已经创造了对高质量标记数据的前所未有的需求。大规模数据标记是AI系统开发的关键组成部分，通常涉及来自不同人群的大量数据集，并使用自动化过程和人工劳动的结合进行了注释。但是，与这些实践相关的道德挑战引起了极大的关注。本文探讨了大规模数据标签和用法中的关键道德问题，重点关注四个关键领域：偏见，隐私，劳动实践和透明度。偏见是由注释者的固有主观性和许多数据集的不代表性产生的，这加剧了AI应用程序中不公平或歧视性结果的风险。侵犯隐私性侵犯敏感信息未经适当同意而使用，通常会挑战匿名技术的有效性。此外，对数据注释的众包劳动力的依赖引起了人们对工人剥削，低补偿和标记敏感或明确内容的心理损失的担忧。最后，数据收集和标签过程中缺乏透明度和问责制破坏了公共信任和道德标准。通过对现有实践的全面审查，本文重点介绍了现实世界中的案例研究和争议，包括偏见的数据集和侵犯隐私行为。当前的技术和政策驱动的解决方案（例如隐私的技术，劳动力改革和缓解偏见的算法）都经过了严格的研究。最后，本文讨论了按大规模实施这些解决方案并确定未来研究方向的挑战。通过解决这些问题，这项工作旨在在AI数据管理的生命周期中促进更公平，透明和道德实践。关键字：伦理AI，数据标记，机器学习中的偏见，AI隐私，众包数据注释，数据透明度，算法公平，负责任的AI实践，联邦学习，差异性学习，数据伦理，数据伦理，注释者，注释者，注释者单位，AI政，数据隐私法规，数据隐私规定，可持续的AI开发。
人们对标记为AI生成的头条持怀疑态度，即使是真实的或人为的，因为他们假定完全AI自动化
生成AI工具的兴起引发了有关AI生成内容的标签的辩论。然而，此类标签的影响仍然不确定。在我们和英国参与者之间进行了两个预先核实的在线实验（n = 4,976），我们表明，尽管参与者并未将“ AI生成”等同于“ false”，但标记为AI生成的标签降低了他们所感知的准确性，并降低了他们的准确性，并且参与者愿意分享他们，无论是在headline是否是由True of True of True of True of True of True of True of True of Flunans或An an Humans或Anii创建的。标签标题为AI生成的影响的影响是将其标记为假的三倍。这种AI的厌恶是由于预期被标记为AI生成的头条的期望完全由AI撰写，没有人为监督。这些发现表明，应谨慎对待AI生成的内容的标签，以避免对无害甚至有益的AI生成的内容的意外负面影响，并且有效的标签部署需要透明度就其含义。
与健康中年和老年人的安慰剂对照相比
普通的英语摘要背景和研究旨在欧米茄3（ω-3）多不饱和脂肪酸，例如二十二碳六烯酸（DHA）和eicosapentaenoic Acid（EPA），已证明可改善成人的学习和记忆年龄相关的认知能力下降。此外，人参提取物已被证明可以改善健康志愿者的认知表现，以及患有血管痴呆和阿尔茨海默氏病的受试者。许多研究表明，由于其药理和生化特性，绿茶可能赋予健康益处。cerbella™软凝胶含有液体组合的鱼油（标准化为EPA和DHA），Panax Ginseng提取物（标准化为人参皂苷），绿茶提取物（标准化为绿茶儿茶素），在卵磷脂磷脂的调味碱基中。此外，经过热处理（被杀死或杀死的）益生菌（在食物和饮料中广泛使用，例如Yoghurt或Kombucha），称为后生元（以补充剂的形式，无细胞的上清液，纯净的关键组件的形式），可以促进有益的免疫性影响，可保护细菌感染和维持健康的影响。生物学对食品行业的应用是有利的，因为它们很容易在几种食品线/产品中补充，并且架子稳定。pozibio™胶囊中含有益生菌乳酸乳杆菌D3.5，它是一种乳酸细菌（通常用于乳制品的发酵），在Pozibio™中被热杀了。它是在人类肠道和口腔中发现的，也可以在酸奶和天然发酵的蔬菜和牛奶等食物中发现。提出了对健康的中年和较旧受试者的热处理乳酸杆菌D3.5（后生物学）和/或补充Cerbella补充的研究，以评估改善生理，肠道和认知健康的潜力。这项研究还将探索在健康的中年和较旧受试者中消费Cerbella™软凝胶或Pozibio™胶囊（> 60年），与安慰剂控制相比，在认知功能以及整体健康以及整体健康以及整体健康以及健康方面都是有益的。
神经网络，机器学习？诺贝尔
英国加拿大的杰弗里·欣顿（Geoffrey Hinton），被称为“ AI的教父”，美国物理学家约翰·霍普菲尔德（John Hopfield）获得了“发现和发明的奖项，这些奖项可以通过人工神经网络为机器学习，”诺贝尔陪审团说。
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从视觉，触觉和音频等原始感官观察（即感觉运动学习）中学习进行决策的学习；机器人学习的特殊动力；深入的强化学习；深度学习；物体操纵；机器人运动；导航;基于模型的控制；模仿学习；逆增强学习；机器人手的设计；软机器人技术；使用自然语言将常识知识整合到机器学习系统中；自学学习；计算机视觉；多模式表示从视觉，触摸和音频学习；了解人类活动；人类机器人相互作用；机器学习在医疗保健中的应用；人类认知；计算神经科学。总体研究目标是建立允许代理/机器人通过探索和进行实验不断学习世界的机制。一个应用区是家庭中的机器人，但不限于它。
Alexa Fluor 647标记的单克隆抗C11D5.3 SCFV ...
C11D5.3是一种特异性BCMA的IgG1小鼠单克隆抗体，它是多发性骨髓瘤和淋巴瘤免疫疗法的靶标。C11D5.3 SCFVC11D5.3 SCFV
多人活动识别的生成居民分离和多标签分类
本文介绍了几种方法：一种基于居民分离的方法，称为SEQ2RES，另一种基于多标签分类，称为BigRu+Q2L。第三种方法将它们结合到两个阶段的模型中。与以前的分离不同，将传感器事件分配给居民一一将传感器事件分配给居民，SEQ2RES采用序列到序列（SEQ2SEQ）[18] ARCHITCOUNT。它对整个传感器序列进行建模，并基于建模上下文生成分离的序列。另一方面，Bigru+Q2L使用注意机制不仅在活动标签之间，而且在标签和特征之间进行构成相关性。这可以实现更准确，更灵活的多标签分类。最后，这两种方法是在一个模型中组合在一起的，该模型将居民信息分开，同时考虑居民活动的相关性。
使用基于CRISPR的设计器外显子插入
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2020年12月3日。 https://doi.org/10.1101/2020.12.03.409417 doi：Biorxiv Preprint