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EMT学生的先决条件要求
我知道，由于我作为UCLA EMT课程的学生参与，我可能有暴露于血液或潜在感染材料并获得乙型肝炎病毒（HBV）感染的风险。我被要求接受乙型肝炎疫苗接种疫苗。但是，我目前拒绝乙型肝炎疫苗接种。我知道，通过降低这种疫苗，我仍然有获得一种严重疾病的乙型肝炎的风险。将来我继续接触血液或其他潜在感染材料，并且我想接种乙型肝炎疫苗，我可以获得疫苗接种系列，并将在我作为学生招收时向该计划提交该计划的文件。i由于以下原因之一而拒绝乙型肝炎疫苗接种系列：
机器人市场：开发先决条件，功能和前景
最近两年以技术和技术的重大变化为标志。大流行：在远程服务领域的自动化解决方案的需求，数字作业的创建，语音智能助手，机器人的使用等都在很大程度上促进了这一点。已经成长。的确，由于自我隔离，公民既定习惯的巨大变化导致对技术升级的需求日益增长。拥有自动购物系统及其自己的非接触式支付服务的商店；在线文书工作已成为现实；在线电影院出现； VR技术以前被认为不过是娱乐，它已成为某些活动领域中必不可少的工具之一，例如房地产。教育质量已成为现代技术发展的严重驱动力。大学的毕业生（包括俄罗斯大学）积极证明其能力，创造成功的创业公司对世界市场的需求。 技术项目开始出现针对真正的市场需求并引起投资者感兴趣的技术项目。 这导致了风险投资的复兴[1]。 因此，俄罗斯风险资本市场在2020年几乎翻了一番：俄罗斯初创公司参与的公共交易量为219亿卢布。 （2019年 - 116亿），交易数量增加到180，而2019年为134。 外国投资部门表明了最大的增长，该州企业在过去两年中成功增长了最大的下降[2]。大学的毕业生（包括俄罗斯大学）积极证明其能力，创造成功的创业公司对世界市场的需求。技术项目开始出现针对真正的市场需求并引起投资者感兴趣的技术项目。这导致了风险投资的复兴[1]。因此，俄罗斯风险资本市场在2020年几乎翻了一番：俄罗斯初创公司参与的公共交易量为219亿卢布。（2019年 - 116亿），交易数量增加到180，而2019年为134。外国投资部门表明了最大的增长，该州企业在过去两年中成功增长了最大的下降[2]。*通讯作者：digilina_ob@pfur.ru
人类对人工智能信任的先决条件、原因和目标
信任是人与人工智能互动的核心组成部分，因为“不正确”的信任程度可能会导致技术的误用、滥用或废弃。但人工智能中信任的本质究竟是什么？信任的认知机制的先决条件和目标是什么，我们如何促进它们，或评估它们在特定互动中是否得到满足？这项工作旨在回答这些问题。我们讨论了一种信任模型，该模型受到社会学家定义的人际信任（即人与人之间的信任）的启发，但并不完全相同。该模型基于两个关键属性：用户的脆弱性；以及预测人工智能模型决策影响的能力。我们结合了“契约信任”的形式化，即用户与 AI 模型之间的信任是某种隐性或显性契约将持有的信任，以及“可信度”的形式化（与社会学中的可信度概念不同），以及“有根据的”和“无根据的”信任的概念。我们将有根据的信任的可能原因描述为内在推理和外在行为，并讨论如何设计值得信赖的 AI，如何评估信任是否已经体现，以及信任是否有必要。最后，我们使用我们的形式化阐明了信任与 XAI 之间的联系。
人类对人工智能信任的前提、原因和目标
信任是人与人工智能互动的核心组成部分，因为“不正确”的信任程度可能会导致技术的误用、滥用或废弃。但人工智能中信任的本质究竟是什么？信任的认知机制的先决条件和目标是什么？我们如何促进它们，或评估它们在特定互动中是否得到满足？这项工作旨在回答这些问题。我们讨论了一种信任模型，该模型受到社会学家定义的人际信任（即人与人之间的信任）的启发，但并不完全相同。该模型基于两个关键属性：用户的脆弱性；以及预测人工智能模型决策影响的能力。我们纳入了“契约信任”的形式化，即用户与 AI 模型之间的信任是某种隐性或显性契约将持有的信任，以及“可信度”的形式化（与社会学中的可信度概念不同），以及“有根据的”和“无根据的”信任的概念。我们将有根据的信任的可能原因归结为内在推理和外在行为，并讨论如何设计值得信赖的 AI，如何评估信任是否已经体现，以及信任是否合理。最后，我们使用我们的形式化来阐明信任与 XAI 之间的联系。
约克大学人工智能哲学 AP/PHIL/COGS 3750 3.00（Lect 01）2021 年冬季课程类型：讲座 | 星期四，下午 2:30（EST），3 小时 | 地点：Zoom | Cat# M73K01（AP COGS）/ W55M01（AP PHIL）重要日期：1 月 11 日（学期开始）、1 月 14 日（第一堂课）、2 月 13-19 日（冬季阅读周）、3 月 12 日（不获得成绩的最后一天退课）、4 月 8 日（最后一堂课）、4 月 12 日（冬季课程结束）、4 月 13 日（本学期提交作业的最后一天）、4 月 14-28 日（冬季考试期）课程讲师：Michael Barkasi（barkasi@yorku.ca）办公时间：通过 Zoom，星期四，下午 1:30-2:30（EST）；可能的其他时间。需要预约（请发送电子邮件）。先决条件：AP/PHIL/COGS 2160 3.00 或 AP/PHIL 2240 3.00 之一 参加课程的技术要求：eClass 访问和 Zoom。强烈建议学生参加周四的 Zoom 讲座并积极参与麦克风和视频，但这不是强制性的。（如果愿意，参加 Zoom 会议的学生可以关闭摄像头并将麦克风静音。） 讲座将被录制并通过 eClass 提供给那些不能参加的学生。（与学生的讨论时间不会被记录，因此不参加 Zoom 会议的学生将错过课堂的这一部分。） 以下是一些有用的学生计算信息、资源和帮助链接：Moodle 学生指南 | Zoom@YorkU 最佳实践 | Zoom@YorkU 用户参考指南 | 学生计算网站 | 约克大学电子学习学生指南 时间和地点：这是一门远程授课的课程。每周四将在预定的 2:30-5:30pm（EST）时间段通过 Zoom 进行讲座和讨论。重复 Zoom 会议的链接将发布到 eClass，为无法现场参加的人提供讲座（但不提供讨论）的录音。虽然不需要参加正常的 Zoom 会议，但你需要在第 8 周（3 月 4 日）星期四下午 2:30-5:30（EST）时间段参加期中考试；你还需要在期末考试期间分配给课程的时间段参加期末考试。请注意，这是一门依赖远程教学的课程。校园内不会有面对面的互动或活动。虚拟办公时间：通过 Zoom，星期四，下午 1:30-2:30（EST），或我们双方同意的时间。无论哪种情况都需要预约（请发送电子邮件设置预约并获取 Zoom 链接）。如果您有任何问题、意见或疑虑，请随时通过电子邮件联系我（课程主任）。
约克大学人工智能哲学 AP/PHIL/COGS 3750 3.00（Lect 01）2021 年冬季课程类型：讲座 | 星期四，下午 2:30（EST），3 小时 | 地点：Zoom | Cat# M73K01（AP COGS）/ W55M01（AP PHIL）重要日期：1 月 11 日（学期开始）、1 月 14 日（第一堂课）、2 月 13-19 日（冬季阅读周）、3 月 12 日（不获得成绩的最后一天退课）、4 月 8 日（最后一堂课）、4 月 12 日（冬季课程结束）、4 月 13 日（本学期提交作业的最后一天）、4 月 14-28 日（冬季考试期）课程讲师：Michael Barkasi（barkasi@yorku.ca）办公时间：通过 Zoom，星期四，下午 1:30-2:30（EST）；可能的其他时间。需要预约（请发送电子邮件）。先决条件：AP/PHIL/COGS 2160 3.00 或 AP/PHIL 2240 3.00 之一 参加课程的技术要求：eClass 访问和 Zoom。强烈建议学生参加周四的 Zoom 讲座并积极参与麦克风和视频，但这不是强制性的。（如果愿意，参加 Zoom 会议的学生可以关闭摄像头并将麦克风静音。） 讲座将被录制并通过 eClass 提供给那些不能参加的学生。（与学生的讨论时间不会被记录，因此不参加 Zoom 会议的学生将错过课堂的这一部分。） 以下是一些有用的学生计算信息、资源和帮助链接：Moodle 学生指南 | Zoom@YorkU 最佳实践 | Zoom@YorkU 用户参考指南 | 学生计算网站 | 约克大学电子学习学生指南 时间和地点：这是一门远程授课的课程。每周四将在预定的 2:30-5:30pm（EST）时间段通过 Zoom 进行讲座和讨论。重复 Zoom 会议的链接将发布到 eClass，为无法现场参加的人提供讲座（但不提供讨论）的录音。虽然不需要参加正常的 Zoom 会议，但你需要在第 8 周（3 月 4 日）星期四下午 2:30-5:30（EST）时间段参加期中考试；你还需要在期末考试期间分配给课程的时间段参加期末考试。请注意，这是一门依赖远程教学的课程。校园内不会有面对面的互动或活动。虚拟办公时间：通过 Zoom，星期四，下午 1:30-2:30（EST），或我们双方同意的时间。无论哪种情况都需要预约（请发送电子邮件设置预约并获取 Zoom 链接）。如果您有任何问题、意见或疑虑，请随时通过电子邮件联系我（课程主任）。
接近人工智能完整问答：一组先决条件真实任务
近期问答研究的爆炸式增长产生了大量事实阅读理解 (RC) 和常识推理数据集。将它们结合起来代表着一项不同的任务：不仅要确定文本中是否存在信息，还要确定是否可以对缺失信息做出有把握的猜测。我们提出了 QuAIL，这是第一个结合基于文本、世界知识和无法回答的问题的 RC 数据集，并提供问题类型注释，使给定 QA 系统能够诊断推理策略。QuAIL 包含 4 个领域 800 篇文本的 15000 个多项选择题。至关重要的是，它提供一般问题和特定于文本的问题，这些在预训练数据中不太可能找到。我们表明，QuAIL 对当前最先进的系统提出了巨大的挑战，与最相似的现有数据集相比，其准确率下降了 30%。
接近 AI 完整问答：一组先决条件真实任务
近期问答研究的蓬勃发展产生了大量的事实阅读理解 (RC) 和常识推理数据集。将它们结合起来提出了一种不同类型的任务：不仅要确定文本中是否存在信息，还要确定是否可以对缺失信息做出有把握的猜测。我们提出了 QuAIL，这是第一个结合基于文本、世界知识和无法回答的问题的 RC 数据集，并提供问题类型注释，使给定的 QA 系统能够诊断推理策略。QuAIL 包含 4 个领域中 800 篇文本的 15K 多项选择题。至关重要的是，它提供了一般问题和特定于文本的问题，这些问题不太可能在预训练数据中找到。我们表明，QuAIL 对当前最先进的系统提出了巨大的挑战，与最相似的现有数据集相比，其准确率下降了 30%。
将 LLC 的财务调查扩展到 Angelo Ginex 合伙人账户的要求
事实上，部分判例认为，仅凭成员的身份就足以核实某人经常账户上的变动情况（Cass. n. 20449/2011）；另一部分判例则规定，办公室可以合法地使用其中一个合伙人名下的经常账户的结果，只要它能证明这种变动可归因于公司进行的操作（Cass. n. 11145/2011; Cass. n. 17243/2003; Cass. n. 8826/2001）。
