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AI在工作场所或教育机构禁止欧盟法规2024/1689（AI ACT）禁止的情绪识别的系统
《欧洲AI法案》（2024/1689）自2024年8月1日起就一直有效，并规范了欧盟（EU）的人工智能（AI）的使用。AI法案具有基于风险的方法。因此，从2025年2月2日起，禁止某些带来不可接受风险的AI系统。由《 AI法案》的主管来解释如何以监督目的解释禁令。为了在荷兰为此做准备，Autoriteit Persoonsgevens（AP）询问感兴趣的各方（公民，政府，企业和其他组织）及其代表寻求需求，信息和见解。我们可以使用所有输入来考虑对禁止的AI系统的进一步澄清。2024年9月27日，AP发布了第一个关于AI法案前两项禁令的意见。在第二次呼吁输入中，我们解决了第六次禁止：在工作场所或教育机构领域的情感识别系统（禁令F）。稍后，我们将要求对其他禁令进行输入。本文档在通过一组问题要求（附加）输入时概述了这些禁止的AI系统的特定标准。可以提交捐款，直到2024年12月17日。AP根据其作为算法和AI的协调主管的角色来呼吁输入。为了完成这项新任务，在AP内建立了算法监督协调部（DCA）。荷兰政府目前正在为《 AI法案》的国家监督当局进行正式指定。此呼吁的投入还与为支持《 AI法案》禁止的AI系统的未来监督进行的准备工作保持一致。
DECIMER.ai - 用于科学出版物中自动光学化学结构识别、分割和识别的开放平台
在过去的几十年中，描述化学结构的出版物数量稳步增加。然而，目前大多数已发表的化学信息在公共数据库中都无法以机器可读的形式获得。以更少的人工干预方式实现信息提取过程的自动化仍然是一个挑战——尤其是化学结构描述的挖掘。作为一个利用深度学习、计算机视觉和自然语言处理方面的最新进展的开源平台，DECIMER.ai（化学图像识别深度学习）致力于自动分割、分类和翻译印刷文献中的化学结构描述。分割和分类工具是同类中唯一公开可用的软件包，光学化学结构识别 (OCSR) 核心应用程序在所有基准数据集上都表现出色。这项工作中开发的源代码、训练模型和数据集均已在许可下发布。DECIMER Web 应用程序的一个实例可在 https://decimer.ai 获得。
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概览及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在科技驱动的时代，企业使用 AI 来提高生产力、更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。该研究基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和商业战略。该研究旨在为进一步研究罗马尼亚人工智能初创企业环境的论文创建一个框架，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人，
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在技术驱动的时代，企业使用人工智能来提高生产力，更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架，该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru，2019)。据统计，到 2024 年，全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元（Statista，2021a），预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元（Statista，2021b）。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速，普及度不断提高，但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代，当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人，他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词，以及它的构建和测试（Anyoha，2017，第 1 页）。随着图灵测试的引入，他
摘要 研究：AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP：LLM IFT、表征学习（对比和三重态损失）、语义聚类、总结 DL：Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具：Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理：建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招募和指导科学家和实习生以及建立数据和注释伙伴关系。
摘要 研究：AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP：LLM IFT、表征学习（对比和三重态损失）、语义聚类、总结 DL：Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具：Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理：建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招聘和指导科学家和实习生以及建立数据和注释合作伙伴关系。
认知、交流、话语，2024，29，86-103 https://periodicals.karazin.ua/cognitiondiscourse https://doi.org/10.26565/2218-2926-2024-29-06
文章引用：Zhabotynska, SA (2024)。读者对政治新闻叙事的接受：多模态性和互文性。认知、交流、话语，29，86-103。doi.org.10.26565/2218-2926-2024-29-06 摘要 战略叙事理论（Miskimmon 等人，2013 年；2017 年等）是在国际关系领域发展起来的，它将战略叙事视为政治行为者建构国际政治共同意义的一种手段，并塑造国内和国际行为者的看法、信念和行为。该理论的作者认为，对战略叙事运作的解释需要研究其形成、投射和接受。这种解释将各个学术领域聚集在一起，旨在寻找缺乏的方法论，以展示战略叙事的形成、投射和接收方面如何像三联画一样协同工作。本文从认知语言学的角度探讨了这个问题，认知语言学研究口头传递信息的概念基础。本文提出并测试了一个新颖的方法论框架，该框架假定以口头和视觉呈现的信息的认知本体论，作为追踪三个叙事方面同时动态的规律的可行基础。本文重点关注媒体新闻文本中所呈现的投射/接收叙事方面以及读者对此的反应——这是与互文性语言领域相关的问题。从方法论和主题上看，本文延续了先前的研究（Zhabotynska & Velivchenko，2019 年；Zhabotynska & Ryzhova，2022 年；Chaban 等人，2023 年；Chaban 等人，2024 年等），研究新闻媒体文本中的战略叙事的形成/投射方面。
地球的行动在承认地球日2025 -NJ.GOV
今年4月，新泽西州教育部（NJDOE）邀请新泽西学区参加地球行动，以表彰2025年地球日。地球日是4月22日举行的年度活动，旨在展示对环境保护的支持。1970年4月22日首次举行，现在包括earthday.org全球协调的广泛活动，并在193多个国家 /地区与10亿人参与。2025年的官方主题是“我们的力量，我们的星球”。在承认2025年地球日，NJDOE邀请新泽西学区参加2025年4月的地球行动。这次庆祝活动挑战了新泽西学区，以计划和分享与五个主题周的活动，使学生，教育者和家庭成为其社区和地球的管家，以探索与气候相关的挑战和解决方案。五个主题周将是：
锻炼可以改善认知，记忆和执行功能的有效性：系统的伞审查和元 - 米塔 - 分析
摘要目的是评估随机对照试验（RCT）对运动对所有人群和年龄段一般认知，记忆和执行功能的影响的系统评价。方法对RCT进行系统评价和元分析，评估运动对一般认知，记忆和执行功能的影响符合条件。进行了数据提取和偏差评分的风险。评估系统审查的测量工具（Amstar-2）用于评估偏见的风险。使用随机效应模型合并效应大小，并报告为标准化平均差异（SMD）。亚组分析，以实现参与者和干预特征。主要结果衡量一般认知，记忆和执行功能。数据来源Cinahl，Cochrane图书馆，Embase，Medline，通过Ovid，Emcare，Proquest Central，Proquest Nursing和Allied Health Source，Psycinfo，Scopus，Scopus，Sport Fissus和Web of Science。结果包括133次系统评价（2,724 RCT和258 279名参与者）。练习显着改善了一般认知（SMD = 0.42），内存（SMD = 0.26）和执行功能（SMD = 0.24）。与成年人和老年人相比，儿童和青少年的记忆和执行功能改善的运动更大。与其他人群相比，患有注意力/多动症的人的执行功能表现出更大的改善。效果通常更大。发现在排除评分为低质量低下的评论后，在统计学上仍然很重要。较短的干预措施（1-3个月）和Exergames（需要身体运动的视频游戏）对一般认知和记忆的影响最大。结论这些发现提供了有力的证据表明，锻炼，甚至光强度，使所有人群中的一般认知，记忆和执行功能都受益，从而加强了锻炼，作为优化认知健康的必不可少的，包括包容性的建议。试用注册号Prospero ID：CRD42023468991。
通过实时面部识别增强安全性
庞迪切里大学，印度帕德切里摘要：随着暴力犯罪者（包括儿童性犯罪者）的累犯率令人震惊，对维护脆弱环境的高级安全措施的需求越来越紧迫。学校，育儿中心和其他高风险地区特别容易受到潜在威胁的影响，因此必须实施积极的解决方案，以确保儿童和员工的安全和福祉。在很大程度上依赖安全人员手动监控的传统监视系统正越来越多地证明实时识别和应对威胁的不足。人类的监督通常受到诸如延迟反应和判断错误之类的局限性，留下了关键的安全差距。我们建议的工作提供了一种新颖的视频监视系统，该系统使用DeepFaceNet，这是一种高度优化和模块化的深度学习模型，旨在克服这些困难。由于该技术主要旨在处理监视摄像机的实时视频供稿，因此它可以识别和检测具有犯罪背景的人的面孔，尤其是那些被归类为高风险罪犯的人。通过利用最新的面部识别技术，我们建议的系统提供了强大而全面的威胁检测解决方案。随着公共安全的改善，它还可以抑制犯罪行为，这有助于避免这种事件。该系统通过强调高精度，实时处理和可靠性来解决并确保安全和监视领域的更安全环境。索引术语：面部识别，深度学习，深度，监视，安全性。
加速器组件的自动视觉识别
本研究提出了计算机视觉技术的新应用，用于识别ALS拥挤的加速器隧道中的磁铁和磁铁组件。利用SAM2/YOLO跟踪，我们培训了一个系统，结合了CAD渲染和来自Advanced Light Source升级（ALSU）项目的组件的真实照片。我们的方法涉及创建一些手动标记的图像的综合数据集，这些图像源自CAD模型和现场手动标记的照片。我们在简化维护程序，增强安全协议并改善了复杂加速器环境中自动化视觉检查和库存管理方面的总体操作中显示了潜在的应用。