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人工智能系统分类模型
设计和部署人工智能 (AI) 系统的组织越来越多地致力于高层次的道德原则。然而，人工智能伦理的原则和实践之间仍然存在差距。组织在尝试实施人工智能伦理时面临的一个主要障碍是缺乏明确定义的物质范围。换句话说，人工智能伦理原则应该适用于哪些系统和流程的问题仍未得到解答。当然，人工智能并没有普遍接受的定义，不同的系统带来不同的道德挑战。然而，务实的解决问题要求对事物进行分类，以便它们的分组能够促进某些特定目的的成功行动。在本文中，我们回顾并比较了以前为在实践中实施人工智能治理而对人工智能系统进行分类的尝试。我们发现，以前文献中对人工智能系统进行分类的尝试使用了以下三种心智模型之一：转换模型，即一种二元方法，根据系统的特征将系统视为或不视为人工智能系统；阶梯模型，即一种基于风险的方法，根据系统所带来的道德风险对其进行分类；矩阵，即多维系统分类，考虑了各种方面，例如上下文、数据输入和决策模型。这些用于对人工智能系统进行分类的模型各有优缺点。通过将对人工智能系统进行分类的不同方式概念化为简单的心理模型，我们希望为设计、部署或监管人工智能系统的组织提供在实践中实施人工智能治理所需的概念工具。
分类covid-19疫苗叙事
疫苗接种是最有效的公共卫生干预措施之一，但必须能够实现和维持高疫苗的吸收率，这一点至关重要。克服疫苗的犹豫，它是指疫苗摄取或拒绝疫苗的延迟是一个主要的挑战（Eskola等人。，2015年），谁将其命名为2019年全球健康的十大威胁之一（Qayum，2019年）。疫苗犹豫是一种复杂而特定的现象，随时间，位置甚至疫苗变化（Larson等人，2014年）。这可能是由各种因素引起的，例如对副作用，成本和错误信息的关注。尽管Twitter，Facebook和YouTube之类的社交媒体平台已采取行动来限制错误信息的传播，但简单地识别和删除了来自平台的错误信息>
经合组织人工智能系统分类框架
1. 对人工智能和指标的共同理解。2. 构建人工智能系统的注册或清单。3. 特定行业的框架，例如医疗保健行业（NICE）。4. 风险评估和事件报告（下一步）。5. 人工智能系统生命周期中的风险管理和问责工作（下一步）。
对区域机构进行分类的拟议策略......
卡内基分类法的基本分类法使用学生入学、学位课程和研究活动数据对学院和大学进行分类。虽然这些都是机构类型的重要指标，但它们未能捕捉到机构独特性的另外两个重要方面：地域性如何影响机构的使命和战略活动，以及机构如何促进学生和社区之间的社会和经济流动性 (SEM)。卡内基分类法必须保持其基本分类法中使用的指标的清晰设计和易读性，同时，该系统还必须避免将一套狭隘的标准强加给机构，因为这可能会无意中削弱其使命或使高等教育系统同质化 (Ruef and Nag 2012)。卡内基分类法致力于认可机构对学生和社区之间的 SEM 的贡献，这为思考地域性和地理位置如何影响机构使命创造了机会。
用于计数、分类和称重车辆的红外传感器
在本研究中，进行了五次现场测试，以确定使用市售红外光束传感器计数、分类和称重车辆的可行性。结果表明，安装在路肩外的单个反射式红外传感器，通过外侧车道中心的反射凸起路面标记工作，可用于计数行驶车辆每个车轴一端的轮胎数量，其精度可与人类观察者或嵌入式压电条传感器相媲美。传感器安装不涉及路面切割，对交通的干扰极小。测试未在雪天或大雨天进行。两个或多个红外光束传感器阵列可用于感测车身存在、计算车速、轴距和轮胎接地面积尺寸、指示单胎或双胎、检测车辆移动方向以及感测超高车辆。带有回射凸起路面标记的离肩反射式红外传感器无需清洁即可运行长达三个月。在休斯顿高乘载车辆 (HOV) 车道上测试的双传感器阵列表明有望替代环路检测器阵列。红外传感器可以通过指示离传感器车辆轮胎来补充动态称重系统，但红外光束传感器测量值与重量之间的相关性不足以使从此类测量值中得出足够的重量估计成为可能。
对数据进行分类的深度学习方法：评论
数据挖掘可以视为观点分类的第一种方法。数据挖掘可以视为观点分类的第一种方法。后来，机器学习及其技术被用来分析情感，但是基于机器语言的学习系统发现了解人类的语言很复杂。因此，我们朝着深度学习模型迈进，以分析情感。机器学习的亚组是深度学习；它涉及网络，即RNN（循环神经网络），递归神经网络，卷积神经网络（CNN）和深度信念网络。神经网络在文本，矢量的描述，单词评估，分类句子和表示方面非常有用。情绪分析可以确定为借助在线站点中使用的一系列单词来识别情绪的过程。可以根据单词来分析观点和态度。情感分析主要用于监视社交媒体，以获取有关某些趋势主题的公众舆论的信息。情感分析是通过以某些情感示例进行的，从情感中提取的特征，然后在我们的模型中训练参数，在最后阶段，对模型进行了测试。在本文中，讨论了对深度学习的三种模型的经验调查，即重新卷曲，recursivenn和Convolutionalnn。
科学海报的PowerPoint模板
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