XiaoMi-AI文件搜索系统
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使用机器学习的语音情感识别-IJRPR
由于它们的可及性和丰富的情感信息，听觉信号已取代面部表情，即使面部表情仍然提供了有用的提示，也将面部表情作为情感识别的主要方式。为了评估这些声明线索，研究人员研究了各种分类算法，包括众所周知的算法，例如支持矢量机（SVM），隐藏的马尔可夫模型，高斯混合物模型，神经网络和K-Neareart Neignbors（KNN）[4]。已经开发了许多技术来从语音中识别人类情绪。为了使用来自情感语音的声学特征来识别和分类情绪，这些技术依赖于训练数据集。大量研究研究了识别音频数据提取中情绪提示的过程。通常，此过程需要选择或创建情感语音语料库，然后艰苦地确定其先天性。然后，情绪分类基于这些提取的数据，这些数据可能包括韵律和光谱特征或两者兼有（请参阅图1）。该分类的精度主要取决于特征提取的有效性，促使学者研究各种方法，例如评估光谱，韵律或其合作融合。例如，为了完成准确的情绪分类，几项研究以组合方式将韵律能量特征与梅尔德频率sepstral系数（MFCC）合并。
可解释人工智能系统设计和评估的多学科调查和框架
随着人工智能应用在日常生活中的普及，对可解释和可追溯的智能系统的需求也日益增长。可解释的人工智能系统旨在自我解释系统决策和预测背后的原因。来自不同学科的研究人员共同定义、设计和评估可解释的系统。然而，不同学科的学者关注可解释人工智能研究的不同目标和相当独立的主题，这对确定合适的设计和评估方法以及整合各个工作的知识提出了挑战。为此，本文提出了一项调查和框架，旨在分享跨学科的可解释人工智能设计和评估方法的知识和经验。为了支持 XAI 研究中多样化的设计目标和评估方法，在彻底审查了机器学习、可视化和人机交互领域的可解释人工智能相关论文后，我们对可解释人工智能设计目标和评估方法进行了分类。我们的分类展示了不同可解释人工智能用户组的设计目标与其评估方法之间的映射。根据我们的研究结果，我们开发了一个框架，其中包含分步设计指南和评估方法，以结束多学科可解释人工智能团队中的迭代设计和评估周期。此外，我们提供了可解释人工智能研究中不同目标的评估方法和建议的汇总即用表。
Stella McCartney和Gucci Alvia Zuhadmono
此案例研究研究了奢侈品品牌如何在公司网站上的品牌可持续性页面上传达其可持续性实践，以及所选奢侈品时尚品牌是否绿色和蓝洗。为这项研究选择的奢侈品牌是Stella McCartney和Gucci，理由是两个品牌都有不同类型的业务和方法。为了理解背景，本研究使用了Elkinton（1998）的三重底线可持续性概念，可持续的奢侈品时尚品牌（Godart＆Seong，2017年； Wiedmann等，2009； Joey等，2012； and Franco等人，和Franco等人2019），Delmas＆Burbano（2011）和蓝洗概念（Sailer等，2022）的绿色概念。为进行分析，本研究使用了Thomas（2008）开发的文本，生态 - 胎儿分类以及Milanesi等人的分类。（2022）适用于Terra Choice（2010）的视觉分析和绿色绿色罪，以了解绿色的潜力。结果表明，斯特拉·麦卡特尼（Stella McCartney）和古奇（Gucci）可持续交流是他们的营销策略，鼓励购买，因此这是有问题的。两个品牌都使用模糊，模棱两可的单词，术语和认证以及缺乏透明度。虽然尚未将图像视为传达可持续性计划的潜在工具。即使品牌被称为可持续时尚品牌，结果表明品牌在品牌交流与其实际实践之间表现出无关紧要的和悖论。因此，显示潜在的绿色和蓝洗。
欧盟人工智能法案生效
《欧盟人工智能法案》（AI Act 或 Act）于 2024 年 7 月 12 日在欧盟官方公报上公布，并于 2024 年 8 月 1 日生效。该法案的所有条款将于生效日期后两年，即 2026 年 8 月 2 日生效。但是，该法案范围内的公司应该已经意识到许多条款的实施日期不同，这些条款根据人工智能 (AI) 系统的风险分类而有所不同。因此，他们应该进行风险评估并制定合规计划。
Salesforce生态系统合作伙伴
Salesforce生态系统研究将研究Salesforce平台的各种产品，分为实施服务（变更业务）和托管应用程序服务，重点是生产应用程序的运营支持（运行业务）。基于目标客户端，这些细分市场已被进一步归类为大型企业和中间市场。由于将Salesforce集成到大型企业的复杂应用程序环境中的大量需求，因此这种分类尤其重要。此外，大型企业主要具有全球运营的业务，需要服务提供商的相应交付功能。
2023 年转基因昆虫研究指南和 SOP
术语表 1 1. 介绍 4 2. 目标和范围 5 3. 其他适用的国家指南/手册 5 4. 涉及转基因昆虫的研发研究的阶段分类 6 4.1. 第 1 阶段研究 6 4.2. 第 2 阶段研究 9 4.3. 第 3 阶段研究 9 4.4. 第 4 阶段 – 释放后监测 9 5. 转基因昆虫安全评估策略 10 6. 封闭条件下转基因昆虫研发的标准操作程序 10 6.1. 第 1 阶段研究 11 6.2. 第 2 阶段研究 11
模型知情药物开发 (MIDD)
“让行业和监管决策者更多地了解 MIDD 为何以及如何带来益处至关重要。重要的是，要加大实施力度，将重心从“推动” MIDD 的技术倡导者转移到“拉动” MIDD 的决策者。为了支持确定 MIDD 的投资回报率，第 3.1 节和第 3.2 节说明了各种定量方法在一系列相关研发场景中的影响性质和程度。此外，在本文件的第 4.5 节中，我们将介绍“EFPIA 对 MIDD 价值的分类，以便于内部决策”，这将有助于确定通过 MIDD 获得的商业价值。”
欧盟 AI 法案出台：您可以做些什么准备
• 非禁止的远程生物特征识别系统、生物特征分类或用于情绪识别的系统； • 关键基础设施、道路交通、水、气、暖气和电力中的安全组件； • 用于确定进入或被机构录取或评估学习成果的教育和职业培训； • 评估个人在就业中的特质，例如用于招聘、晋升或解雇； • 用于评估资格或信誉的基本公共或私人服务； • 允许执法使用的系统； • 移民、庇护和边境管制管理；以及 • 司法行政，特别是司法机关使用的或用于影响的系统