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公司背景：AI Arrive 是一家人工智能公司，其愿景是创建 AI 产品，以加速研究并增强我们对人类疾病的了解。CloseBy 是一个健康生活平台，它汇总不同的社区数据，以帮助个人在搬迁到特定区域时做出明智的决定。我们的使命很简单，就是使数据孤岛民主化，并呈现一个整体的画面，帮助个人做出更明智的决定。团队规模：4-5 名学生地点：远程，客户/团队会议将使用 Zoom 举行。项目摘要：AI Arrive 希望使用开源数据集（例如人口普查、空气质量开放数据、CDC 社会脆弱性指数、Zillow 住房和租金价格以及 python news-fetch）开发一个健康生活平台。目标是构建 ETL 提取系统和聚合开源社区数据和新闻文章的数据模型。另一个目标是使用 d3.js 和/或其他可视化工具开发视觉效果以在地图上显示数据。所有知识产权将归 AI Arrive 所有。关键技能/技术：开发 ETL 管道、使用数据库和使用 d3.js 进行可视化的背景将有助于完成这个项目。团队可以向客户寻求指导。学生福利：
公司背景：AI Arrive 是一家人工智能公司，其愿景是创建 AI 产品，以加速研究并增强我们对人类疾病的了解。CloseBy 是一个健康生活平台，它汇总不同的社区数据，以帮助个人在搬迁到特定区域时做出明智的决定。我们的使命很简单，就是使数据孤岛民主化，并呈现一个整体的画面，帮助个人做出更明智的决定。团队规模：4-5 名学生地点：远程，客户/团队会议将使用 Zoom 举行。项目摘要：AI Arrive 希望使用开源数据集（例如人口普查、空气质量开放数据、CDC 社会脆弱性指数、Zillow 住房和租金价格以及 python news-fetch）开发一个健康生活平台。目标是构建 ETL 提取系统和聚合开源社区数据和新闻文章的数据模型。另一个目标是使用 d3.js 和/或其他可视化工具开发视觉效果以在地图上显示数据。所有知识产权将归 AI Arrive 所有。关键技能/技术：开发 ETL 管道、使用数据库和使用 d3.js 进行可视化的背景将有助于完成这个项目。团队可以向客户寻求指导。学生福利：
非人类人道主义：当人工智能的善举变成坏事时 Mirca Madianou 伦敦大学金史密斯学院 2018 年，有超过 1.68 亿人需要人道主义援助，同时有超过 6900 万人成为难民，人道主义部门面临着重大挑战。人工智能 (AI) 应用可以成为人道主义危机的潜在解决方案的提议受到了热烈欢迎。这是“人工智能用于社会公益”大趋势的一部分，也是“数字人道主义”更广泛发展的一部分，“数字人道主义”指的是公共和私营部门为应对人道主义紧急情况而使用数字创新和数据。聊天机器人、声称可以预测未来流行病或人口流动的预测分析和建模以及依赖于采用机器学习算法的先进神经网络的生物识别技术，都是在援助行动中越来越受欢迎的例子。本文建立了一个跨学科框架，将殖民和非殖民理论、人道主义和发展的批判性探究、批判性算法研究以及对人工智能的社会技术理解结合在一起。人道主义在这里被理解为一种复杂的现象：不仅仅是通常定义的“减少痛苦的必要性”（Calhoun，2008），而且是一种行业、一种话语和一种源于 19 世纪和 20 世纪殖民主义的历史现象（Fassin，2012；Lester & Dussart，2014）。人工智能同样是一个多面现象：不仅仅是基于先进计算和机器学习算法的技术创新，而且是一个行业以及关于技术的特定话语。人工智能只能与数据和算法一起理解——这三者是不可分割的，因为人工智能依赖于机器学习算法，而机器学习算法是特定数据集的产物。鉴于“大数据”本质上是不完整的，且具有本体论和认识论的局限性（Crawford & Finn，2014），人工智能应用会重现并可能放大大型数据集中发现的现有偏见（Benjamin，2019；Eubanks，2018；Noble，2018 等）。
非人类人道主义：当人工智能的善举变成坏事时 Mirca Madianou 伦敦大学金史密斯学院 2018 年，有超过 1.68 亿人需要人道主义援助，同时有超过 6900 万人成为难民，人道主义部门面临着重大挑战。人工智能 (AI) 应用可以成为人道主义危机的潜在解决方案的提议受到了热烈欢迎。这是“人工智能用于社会公益”大趋势的一部分，也是“数字人道主义”更广泛发展的一部分，“数字人道主义”指的是公共和私营部门为应对人道主义紧急情况而使用数字创新和数据。聊天机器人、声称可以预测未来流行病或人口流动的预测分析和建模以及依赖于采用机器学习算法的先进神经网络的生物识别技术，都是在援助行动中越来越受欢迎的例子。本文建立了一个跨学科框架，将殖民和非殖民理论、人道主义和发展的批判性探究、批判性算法研究以及对人工智能的社会技术理解结合在一起。人道主义在这里被理解为一种复杂的现象：不仅仅是通常定义的“减少痛苦的必要性”（Calhoun，2008），而且是一种行业、一种话语和一种源于 19 世纪和 20 世纪殖民主义的历史现象（Fassin，2012；Lester & Dussart，2014）。人工智能同样是一个多面现象：不仅仅是基于先进计算和机器学习算法的技术创新，而且是一个行业以及关于技术的特定话语。人工智能只能与数据和算法一起理解——这三者是不可分割的，因为人工智能依赖于机器学习算法，而机器学习算法是特定数据集的产物。鉴于“大数据”本质上是不完整的，且具有本体论和认识论的局限性（Crawford & Finn，2014），人工智能应用会重现并可能放大大型数据集中发现的现有偏见（Benjamin，2019；Eubanks，2018；Noble，2018 等）。
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
谁需要社会安全号码和个人纳税人识别号？为了合法工作并提交联邦纳税申报表，您、您的配偶以及您打算申请免税的任何受抚养人都必须拥有有效的社会安全号码 (SSN) 或个人纳税人识别号 (ITIN)。虽然所有军人通常都有 SSN，但如果军人最近由于结婚、离婚或任何其他法律原因而更改了其法定姓名，则必须立即通知社会保障管理局其姓名更改，方法是填写社会保障管理局社会保障卡申请表 SS-5 ( http://www.ssa.gov/online/ss-5.pdf ) 或 SS-5-FS ( http://www.ssa.gov/online/ss-5fs.pdf )。注意：只有当您居住在美国境外或代表居住在美国境外的孩子申请号码或卡时，才使用表格 (SS-5-FS)。此外，美国公民、美国公民所生的新生儿、持有美国绿卡的外国人以及获得美国移民归化局许可在美国工作的外籍居民都需要 SSN。属于上述任何类别但没有有效 SSN 的人也必须申请 SSN。纳税人识别号 (ITIN) 申请流程。如果您或您的任何家庭成员拥有或有资格获得美国社会安全号码 SSN，请不要申请 ITIN。ITIN 由美国国税局颁发，仅用于联邦税收目的。一旦您和/或社会保障局确定个人没有资格获得 SSN，他们必须使用美国国税局表格 W-7“申请美国国税局个人纳税人识别号”申请 ITIN。可以从 IRS 网站 @ http://www.irs.gov/pub/irs-pdf/fw7.pdf 下载并获取副本，其中包含所有说明。虽然在许多情况下，ITIN 申请是在提交联邦纳税申报表的同时提出的，但只要所有所需文件齐全，就可以随时完成。通常需要大约 4-6 周的时间才能完成该流程并获得 ITIN 分配。无论何时提出申请，该流程都涉及填写尽可能多的申请表，然后亲自将其带到位于萨利纳斯的 IRS 地区办事处（或任何其他 IRS 办事处），并附上说明中所述的所有所需文件的原件。然后，IRS 将协助您完成申请并将其邮寄出去进行处理。在前往 IRS 办事处之前，请仔细阅读申请表随附的说明，以确保您拥有所有所需文件。在纳税季节开始之前完成此过程并分配 ITIN 特别有益。通过在提交纳税申报表之前分配 ITIN，VITA 税务中心将能够以电子方式提交您的纳税申报表，您将在 7-10 天内收到应得的任何退税。如果在您提交联邦和州纳税申报表的同时申请 ITIN，您的纳税申报表和任何应得的退税将至少延迟 4-6 周，直到分配 ITIN。如果没有 SSN 或 ITIN，联邦和州纳税申报表都不能以电子方式提交，因此它们不是以电子方式提交的，这迫使您提交两者的硬拷贝。这种提交申报表的硬拷贝方法被称为“纸质提交”，比电子提交慢得多。如果在纳税季节申请 ITIN，ITIN 和纳税申报表的处理时间很有可能会超过 4-6 周。延迟的原因是因为纳税申报表被搁置，直到分配 ITIN 之后。然后，一旦分配了 ITIN 并将其添加到纳税申报表中，就会处理纳税申报表。美国国税局强烈鼓励每个人尽可能以电子方式提交纳税申报表，并已公开宣布只有在所有以电子方式提交的纳税申报表之后才会处理纸质纳税申报表。
谁需要社会安全号码和个人纳税人识别号？为了合法工作并提交联邦纳税申报表，您、您的配偶以及您打算申请免税的任何受抚养人都必须拥有有效的社会安全号码 (SSN) 或个人纳税人识别号 (ITIN)。虽然所有军人通常都有 SSN，但如果军人最近由于结婚、离婚或任何其他法律原因而更改了其法定姓名，则必须立即通知社会保障管理局其姓名更改，方法是填写社会保障管理局社会保障卡申请表 SS-5 ( http://www.ssa.gov/online/ss-5.pdf ) 或 SS-5-FS ( http://www.ssa.gov/online/ss-5fs.pdf )。注意：只有当您居住在美国境外或代表居住在美国境外的孩子申请号码或卡时，才使用表格 (SS-5-FS)。此外，美国公民、美国公民所生的新生儿、持有美国绿卡的外国人以及获得美国移民归化局许可在美国工作的外籍居民都需要 SSN。属于上述任何类别但没有有效 SSN 的人也必须申请 SSN。纳税人识别号 (ITIN) 申请流程。如果您或您的任何家庭成员拥有或有资格获得美国社会安全号码 SSN，请不要申请 ITIN。ITIN 由美国国税局颁发，仅用于联邦税收目的。一旦您和/或社会保障局确定个人没有资格获得 SSN，他们必须使用美国国税局表格 W-7“申请美国国税局个人纳税人识别号”申请 ITIN。可以从 IRS 网站 @ http://www.irs.gov/pub/irs-pdf/fw7.pdf 下载并获取副本，其中包含所有说明。虽然在许多情况下，ITIN 申请是在提交联邦纳税申报表的同时提出的，但只要所有所需文件齐全，就可以随时完成。通常需要大约 4-6 周的时间才能完成该流程并获得 ITIN 分配。无论何时提出申请，该流程都涉及填写尽可能多的申请表，然后亲自将其带到位于萨利纳斯的 IRS 地区办事处（或任何其他 IRS 办事处），并附上说明中所述的所有所需文件的原件。然后，IRS 将协助您完成申请并将其邮寄出去进行处理。在前往 IRS 办事处之前，请仔细阅读申请表随附的说明，以确保您拥有所有所需文件。在纳税季节开始之前完成此过程并分配 ITIN 特别有益。通过在提交纳税申报表之前分配 ITIN，VITA 税务中心将能够以电子方式提交您的纳税申报表，您将在 7-10 天内收到应得的任何退税。如果在您提交联邦和州纳税申报表的同时申请 ITIN，您的纳税申报表和任何应得的退税将至少延迟 4-6 周，直到分配 ITIN。如果没有 SSN 或 ITIN，联邦和州纳税申报表都不能以电子方式提交，因此它们不是以电子方式提交的，这迫使您提交两者的硬拷贝。这种硬拷贝提交申报表的方法被称为“纸质提交”，比电子提交慢得多。如果在纳税季节申请 ITIN，ITIN 和纳税申报表的处理时间很有可能会超过 4-6 周。延迟的原因是因为纳税申报表被搁置，直到分配 ITIN 之后。然后，一旦分配了 ITIN 并将其添加到纳税申报表中，就会处理纳税申报表。美国国税局强烈鼓励每个人尽可能以电子方式提交纳税申报表，并已公开宣布只有在所有以电子方式提交的纳税申报表之后才会处理纸质纳税申报表。
![第 9 章 巴甫洛夫、斯金纳和其他行为主义者对人工智能的贡献 *** Witold Kosinski 和 Dominika Zaczek-Chrzanowska 波兰-日本信息技术研究所，波兰-日本计算机技术研究中心 ul. Koszykowa 86, 02-008 Warszawa wkos@pjwstk.edu.pl mado@pjwstk.edu.pl 摘要 将在真实和人工系统的背景下提供一种智能行为的定义。将简要介绍学习原理，从巴甫洛夫的经典条件作用开始，到桑代克和斯金纳的强化反应和操作性条件作用，最后到托尔曼和班杜拉的认知学习。本文将描述行为主义中最重要的人物，尤其是那些对人工智能做出贡献的人物。本文将介绍一些根据这些原理行事的人工智能工具。本文将尝试说明何时一些简单的行为修改规则可以导致复杂的智能行为。 1. 智能：描述 毫无疑问，行为主义者对人工智能的发展做出了巨大贡献。动物学习理论的证据，尤其是行为主义者发现的学习规律，多年来吸引了人工智能领域的研究人员，许多模型都以此为基础。智能是一个复杂而有争议的概念，因此很难用一个简单的定义来概括它。根据 Jordan 和 Jordan [1] 的说法，将智能视为我们用来描述具有一定质量的行为的概念是恰当的。在这方面应该使用两个标准，即速度（即代理执行需要智力的特定任务的速度）和能力（即代理可以执行的任务的难度）。另一方面，我们可以找到另一种智能定义，即执行认知过程的能力。有三个基本的认知过程：1) 抽象，2) 学习，3) 处理新颖性。该领域的杰出研究人员对智力给出了许多定义，例如，它被定义为：](/simg/6/627f48c0041fd2d34b503b6ed02bb4f19b9f3644.png)
第 9 章 巴甫洛夫、斯金纳和其他行为主义者对人工智能的贡献 *** Witold Kosinski 和 Dominika Zaczek-Chrzanowska 波兰-日本信息技术研究所，波兰-日本计算机技术研究中心 ul. Koszykowa 86, 02-008 Warszawa wkos@pjwstk.edu.pl mado@pjwstk.edu.pl 摘要 将在真实和人工系统的背景下提供一种智能行为的定义。将简要介绍学习原理，从巴甫洛夫的经典条件作用开始，到桑代克和斯金纳的强化反应和操作性条件作用，最后到托尔曼和班杜拉的认知学习。本文将描述行为主义中最重要的人物，尤其是那些对人工智能做出贡献的人物。本文将介绍一些根据这些原理行事的人工智能工具。本文将尝试说明何时一些简单的行为修改规则可以导致复杂的智能行为。 1. 智能：描述 毫无疑问，行为主义者对人工智能的发展做出了巨大贡献。动物学习理论的证据，尤其是行为主义者发现的学习规律，多年来吸引了人工智能领域的研究人员，许多模型都以此为基础。智能是一个复杂而有争议的概念，因此很难用一个简单的定义来概括它。根据 Jordan 和 Jordan [1] 的说法，将智能视为我们用来描述具有一定质量的行为的概念是恰当的。在这方面应该使用两个标准，即速度（即代理执行需要智力的特定任务的速度）和能力（即代理可以执行的任务的难度）。另一方面，我们可以找到另一种智能定义，即执行认知过程的能力。有三个基本的认知过程：1) 抽象，2) 学习，3) 处理新颖性。该领域的杰出研究人员对智力给出了许多定义，例如，它被定义为：
第 9 章 巴甫洛夫、斯金纳和其他行为主义者对人工智能的贡献 *** Witold Kosinski 和 Dominika Zaczek-Chrzanowska 波兰-日本信息技术研究所，波兰-日本计算机技术研究中心 ul. Koszykowa 86, 02-008 Warszawa wkos@pjwstk.edu.pl mado@pjwstk.edu.pl 摘要 将在真实和人工系统的背景下提供一种智能行为的定义。将简要介绍学习原理，从巴甫洛夫的经典条件作用开始，到桑代克和斯金纳的强化反应和操作性条件作用，最后到托尔曼和班杜拉的认知学习。本文将描述行为主义中最重要的人物，尤其是那些对人工智能做出贡献的人物。本文将介绍一些根据这些原理行事的人工智能工具。本文将尝试说明何时一些简单的行为修改规则可以导致复杂的智能行为。 1. 智能：描述 毫无疑问，行为主义者对人工智能的发展做出了巨大贡献。动物学习理论的证据，尤其是行为主义者发现的学习规律，多年来吸引了人工智能领域的研究人员，许多模型都以此为基础。智能是一个复杂而有争议的概念，因此很难用一个简单的定义来概括它。根据 Jordan 和 Jordan [1] 的说法，将智能视为我们用来描述具有一定质量的行为的概念是恰当的。在这方面应该使用两个标准，即速度（即代理执行需要智力的特定任务的速度）和能力（即代理可以执行的任务的难度）。另一方面，我们可以找到另一种智能定义，即执行认知过程的能力。有三个基本的认知过程：1) 抽象，2) 学习，3) 处理新颖性。该领域的杰出研究人员对智力给出了许多定义，例如，它被定义为：