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开始讨论 LDP2 - 斯旺西市议会
表格清单 表 1：目标草案所需修改 ...................................................................................... 12 表 2：收到的关于战略政策组成部分的评论 .............................................................. 16 表 3：增长情景（2024 年 5 月提出） ................................................................ 18 表 4：收到的关于增长情景的评论摘要 ...................................................................... 23 表 5：收到的关于空间方法的评论摘要 ...................................................................... 31 表 6：自民党日记 2024 年 10 月 ............................................................................................. 39
对话圆桌会议 - 政策简报
问题是什么？众所周知，确保人口和地球的健康和福祉需要针对一系列社会、经济、文化和环境决定因素采取行动。现行的经济政策通常没有充分关注这些危及地球未来健康的决定因素，也没有充分考虑财富和资源的代际转移的影响。我们现在有一个重要的机会，可以将经济政策转向福祉经济。解决方案是什么？早在孔子时代，不同政治派别的哲学家和领导人就已经认识到社会福祉的好处，尽管经常使用不同的术语。然而，在20世纪，经济政策往往将收入、产出、支出和经济繁荣作为衡量进步的主要指标，而较少关注公平、健康、环境和文化等福祉指标。
与博士交谈阿伦·库马尔·巴格特
Nikunj Bhagat 博士：谢谢，我很高兴加入 IIT 坎普尔分校并成为 MFCEM 的一员。我在高中时学习生物学，对人体及其各个器官的功能非常着迷。在本科期间，我越来越好奇如何应用我的工程技能来制造医疗设备，如假肢、人造器官等。我的 M.Tech 论文让我亲身体验了处理生物医学问题，当时我设计了一款智能手套来测量显微手术期间外科医生手部的震颤。获得 M.Tech 学位后，我在韩国担任图像引导机器人手术研究员，这进一步加深了我对医疗应用医疗器械的热情。这些早期的职业经历非常有助于激励我在生物医学领域，特别是神经工程和康复领域攻读博士学位。
WIPO知识产权对话
2020 年 2 月 14 日通过 wipo.int 在线提交世界知识产权组织 34, chemin des Colombettes CH-1211 Geneva 20, Switzerland 关于：WIPO 关于知识产权（IP）和人工智能（AI）的对话 Benjamin LW Sobel 的评论致相关人员： Benjamin LW Sobel 谨响应世界知识产权组织 2019 年 12 月 13 日的评论征求意见，提交以下评论。1 索贝尔先生是哈佛大学伯克曼克莱因互联网与社会研究中心的附属机构，也是哈佛法学院的法学博士生。他的评论仅反映其个人观点。这些评论的附录中附有索贝尔先生的文章《人工智能的合理使用危机》，发表于 2017 年的《哥伦比亚法律与艺术杂志》。
现成品般的世界：与艾未未的对话
摘要 艾未未首先将自己定位为一位思想家，他被好奇心甚至自私所驱使，并不回避嘲笑。通过沉浸和对不同、陌生条件的直接反应，他旨在使预设的思维陌生化，不让自己被理性所束缚，不被对世界的简单、预先确定的结论所引导。尽管艾未未自称其艺术行为本质上是自私的，但他的艺术行为通过共鸣变得无私，邀请观众参与他对世界的思想实验，他参与其中，仿佛世界是现成的。这次对话从跨国电影《树》（2021 年）开始，艾未未在其中细致地记录了巴西和中国工匠在创作 32 米高的铁雕塑《佩基树》（2018-2020 年）时的工作。我们从政治好奇心作为艺术家创作的驱动力、杜尚和沃霍尔的影响以及选择视听媒介来反映现实开始。讨论延伸到美学问题，将审美化问题与艾未未作为公共知识分子的角色联系起来，从早先为了不受干扰的透明度而拒绝美学或“美化”，到认识到新公众需要新的美学。
个人发展计划 (IDP) 对话
县级真北和任何这些价值观，能否使我进一步实现公平和社会正义，并让我更好地服务客户？” ➢ “您认为实现我的目标的最大组织障碍是什么？” ➢ “我能做些什么来帮助解决这些障碍？” ➢ “您认为推动我们组织和/或行业发展的关键问题或趋势是什么？” ➢ “这些问题/趋势如何影响我的工作和/或未来在该领域的机会？” ➢ “我可以做些什么来更好地为这些变化做好准备？” ➢ “您是否知道有任何机会可以支持我在这个领域的职业发展？” ➢ “您是否有什么建议可以让我更好地为正在寻找的新机会做好准备。” ➢ “您是否推荐我与其他人讨论这类问题？”
在澳大利亚进行农业创新的对话
在各个行业，政府和社区中，人们对澳大利亚农业创新政策如何响应农业和食品部门的扩展和相互联系的目标进行了前瞻性讨论。新目标与环境，社会可持续性和公平关注有关。解决这些问题将需要扩大的创新响应曲目，包括部署技术的能力，以及其他将思想转化为价值的方法（Herrero等，2020）。本说明的目的是与农业创新政策如何支持对这一新兴议程的回应感兴趣的社区并建立一个感兴趣的社区。本说明的目的是设置现场，解释为什么需要扩大的创新政策叙述，以反映农业和食品部门的更广泛目标。该注释对主题提出了一些建议，这些建议可能在重新编写有关这些叙述的对话时有用。首先提醒我们，澳大利亚为前进并扩大其农业创新能力的范围而有坚定的基础。评估我们拥有的东西
通过基于规则的交互式对话实现可解释的人工智能
如今，人工智能 (AI) 对我们的生活有着无处不在的影响。这涉及产品推荐、风险评估和对人们生存至关重要的系统，例如医疗诊断系统。特别是当系统做出如此关键的决策时，就会出现一个问题：为什么以及如何做出特定的决策 [3]。问题在于，此类系统的许多底层算法对用户来说都是黑匣子，因此缺乏透明度 [1]。这是可解释人工智能 (XAI) 研究领域的驱动力。它提供了一组可用于描述机器学习 (ML) 模型行为的方法，从而提供了一定程度的透明度 [1]。当前的研究重点是开发新的、大多是孤立的 XAI 方法，例如代理模型、部分依赖图或累积局部效应，而不是真正构成向用户解释模型行为的良好整体方法 [10]。研究问题是，如何利用这些方法的结果来回答人类对机器学习决策的疑问？这篇尚未完成的论文介绍了一种新的可解释人工智能系统 ERIC，这是一种基于规则的、交互式和对话式的可解释人工智能代理。ERIC 将最流行的可解释人工智能方法应用于机器学习模型，以提取存储在基于规则的系统中的知识。潜在用户可以通过类似聊天的对话界面与 ERIC 交流，并获得有关机器学习模型推理行为的适当解释。该系统专门针对领域专家，旨在提供日常解释。它结合了人工智能、人机交互和社会科学等研究领域的见解 [12]。除了现有的相关对话系统（例如用于执行数据科学任务的 Iris 代理 [2] 或用于解释情境感知应用程序的 LAKSA 代理 [8]）之外，ERIC 还专注于机器学习模型的解释。
利用对话上下文改进语音脑机接口
对于瘫痪患者来说，无法交流是他们疾病中最痛苦的部分之一。语音脑机接口 (BCI) 可以通过将人们说话时的神经模式转化为句子，从而帮助人们克服这一问题。我们构建了一个管道，该管道由一个 RNN 组成，用于解码神经数据，一个 n-gram 语言模型 (LM)，用于输出按可能性排序的可能单词序列列表，以及一个 Transformer 大型语言模型 (LLM)，用于选择最可能的序列。我们在 LLM 中实现了对话上下文，其中为模型提供了额外的上下文信息以提高字错误率 (WER)，并执行了结构化的超参数搜索。我们发现，在不同的上下文长度下，性能差异并不大，但最佳上下文窗口为 1,000 个字符，最终 WER 为 14.0%，比原始（无上下文）的 WER 16.7% 有所改善。在 600 个测试短语中，我们只能找到 170 个的上下文，有上下文的句子的 WER 为 10.6%。此外，我们使用 OpenAI 的 ChatGPT 直接评估句子，虽然没有成功，但可以提供可解释的结果。我们尝试了不同的 OPT 模型大小，但发现第二大模型（6.7B 参数）以微弱优势取得了最佳结果。