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生成式人工智能教师框架.docx
澳大利亚框架为我们的工作奠定了良好的基础，因为它全面地解决了 GAI 在教育领域带来的挑战和机遇。澳大利亚框架通过与教育工作者、行业专家和政策制定者等各利益相关方的广泛合作而制定，提供了一套平衡且经过充分研究的原则。它强调道德考虑、包容性和与更广泛的教育目标的一致性，为我们适应和扩展提供了坚实的基础，确保我们的最终产品在高等教育背景下既相关又有效。
生成式人工智能的教师框架.docx
澳大利亚框架为我们的工作奠定了良好的基础，因为它全面地应对了 GAI 在教育领域带来的挑战和机遇。澳大利亚框架通过与教育工作者、行业专家和政策制定者等各种利益相关者的广泛合作而制定，提供了一套平衡且经过充分研究的原则。它强调道德考虑、包容性和与更广泛的教育目标的一致性，为我们适应和扩展提供了坚实的基础，确保我们的最终产品在高等教育背景下既相关又有效。
人工智能框架设计研究...
摘要 —本研究旨在研究人工智能 (AI) 思维的定义和属性，以支持 AI 教育，从而帮助教育工作者确定应如何在 K-12 年级开展此类教育。采用文本挖掘方法，使用文本爬取和共词分析，使用 Python 编程语言设计和定义 AI 思维。使用余弦相似度和 word2vec 技术进行共词分析。余弦相似度通过根据出现频率分配权重来提取配对词。word2Vec 的 skip-gram 检查周围的单词并预测配对词。根据共词分析结果，AI 思维正在使用综合思维过程通过讨论、提供、演示和证明过程来解决决策问题。此外，未来的 AI 教育研究必须考虑 AI 思维。本研究旨在作为推动 AI 教育发展的基础研究。
政府使用人工智能和自动决策的信任框架 - v3
随着各国政府越来越多地探索和投资人工智能和自动决策系统，我们需要采取措施确保这些快速发展的技术在公共服务的特殊环境中得到适当使用。在许多国家，COVID 创造了一个信任度提高的泡沫，这个泡沫可以说已经破灭了，在一个对公共机构前所未有的不信任的时代（但即使在信任度很高的时代），服务速度更快或更具成本效益是不够的。本文为政府系统（技术平台、运营、文化、治理、参与等）提出了建议，这些建议将有助于提高公众对公共机构、政策和服务的信心和信任，同时履行公共部门的特殊义务和责任。
新经济治理框架为何有可能阻碍欧盟战略
欧盟面临着将财政纪律与战略目标相结合的复杂挑战，特别是在绿色转型的背景下。新的经济治理框架引入了更灵活、针对具体国家的财政政策方法，旨在平衡预算约束和大量投资。从严格的基于规则的体系转变为量身定制的基于经济分析的模型，代表着向前迈出的一步。然而，各国政府在支持欧盟战略方面面临着巨大的资金缺口。新经济基金会的预测估计，仅欧盟绿色和社会目标每年的投资缺口就高达 3046 亿欧元至 4239 亿欧元。如果没有进一步的财政创新和下一代欧盟等计划的扩展，欧盟就有可能无法实现其长期战略目标。本讨论文件旨在概述新经济治理框架的主要改革，并评估其支持欧盟战略目标的潜力。
人工智能道德框架现状
● 算法决策缺乏透明度 ● 不法分子利用人工智能做坏事 ● 人工智能系统容易被篡改和出现数据安全问题 ● 系统容易受到偏见 ● 法律跟不上技术的发展 ● 我如何真正信任这些系统？
迈向可解释人工智能的统一框架
可解释人工智能 (XAI) 领域已迅速成为一个蓬勃发展且成果丰硕的社区。然而，该领域一个不为人知、反复出现且公认的问题是缺乏对其术语的共识。特别是，每一项新贡献似乎都依赖于其自己的（通常是直观的）术语版本，例如“解释”和“阐释”。这种混乱阻碍了该领域进步的巩固，无法满足科学和监管要求，例如在比较方法或确定其对偏见和公平约束的遵从性时。我们提出了一个理论框架，它不仅为这些术语提供了具体的定义，而且还概述了产生解释和阐释所需的所有步骤。该框架还允许重新语境化现有贡献，以便可以衡量其范围，从而使它们与其他方法具有可比性。我们表明，该框架符合对解释、可解释性和评估指标的要求。我们提供了一个用例，展示了如何使用该框架来比较 LIME、SHAP 和 MDNet，确定它们的优点和缺点。最后，我们从我们的框架的角度讨论了 XAI 的相关趋势以及对未来工作的建议。
MindBridge：跨学科大脑解码框架
脑解码是神经科学的一个关键领域，旨在从获取的脑信号中重建刺激，主要利用功能性磁共振成像（fMRI）。目前，脑解码局限于每个受试者每个模型的范式，这限制了它对为其训练解码模型的同一个体的适用性。这种限制源于三个关键挑战：1）由于大脑大小的差异，不同受试者的输入维度存在固有的差异性；2）独特的内在神经模式，影响不同个体感知和处理感官信息的方式；3）现实世界场景中新受试者的数据可用性有限，阻碍了解码模型的性能。在本文中，我们提出了一种新方法 MindBridge，它仅使用一个模型即可实现跨受试者的脑解码。我们提出的框架建立了一个通用范式，能够通过引入生物启发的聚合函数和新颖的循环 fMRI 重建机制来应对主题不变的表征学习。值得注意的是，通过循环重新
在 K-12 教育中实施人工智能 (AI) 的框架
这些材料是初步的、非详尽的，仅供参考，以非排他性方式提供，以响应在 K-12 教育中实施人工智能的考虑需求。这些材料反映了一般见解，并可能根据当前可用的信息提出潜在的考虑选项，这些信息本质上是不确定的，可能会发生变化，但不包含确定未来行动方针所需的所有信息。这些材料中包含的见解和概念尚未经过验证或独立核实。对特定产品或组织的引用仅供说明，并不构成任何认可或推荐。这些材料不构成，也不应被解释为政策、会计、法律、医疗、税务或其他受监管的建议，或对任何特定行动方针的建议。这些材料不是结果的保证，不能依赖。未来结果可能与任何预期、预测或预测的陈述存在重大差异。鉴于技术发展日新月异，这些材料“按原样”提供，不作任何陈述或保证，并且明确声明对任何损失或损害不承担任何责任。接收方对其所有决定、使用这些材料以及遵守适用法律、法规和规定负全部责任。在采取任何具体步骤之前，请考虑寻求法律和其他相关认证/许可专家的建议。