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向负责任的人工智能迈进
摘要。人工智能 (AI) 领域，特别是机器学习领域，依靠广泛的性能指标和基准数据集来评估其解决方案的解决问题的有效性。然而，从多学科和多利益相关者角度解决人工智能解决方案的研究中心、项目或机构的出现表明了一种新的评估方法，包括道德准则、报告或工具和框架，以帮助学术界和商界朝着负责任的人工智能概念化迈进。它们都强调了三个关键方面的重要性：(i) 加强参与人工智能设计、部署和使用的不同利益相关者之间的合作；(ii) 促进多学科对话，包括这一过程中的不同专业领域；(iii) 促进公众参与，以最大限度地建立与新技术和从业者的信任关系。在本文中，我们介绍了社会与人工智能观察站 (OSAI)，这是 AI4EU 项目的一个举措，旨在激发对人工智能广泛问题（道德、法律、社会、经济和文化）的反思。特别是，我们描述了围绕 OSAI 正在进行的工作，并提出了这一举措和类似举措如何促进对人工智能进展的更广泛评估。这将使我们有机会展示我们的愿景和运作方式，以加强这三个基本维度的实施。
密码系统概述
引言 密码系统是将纯文本转换为密文的系统。这种转换基于加密和解密过程，使用多种算法使其更容易。这个系统有 4000 年的历史。密码学的首次记录使用可以追溯到公元前 1900 年左右。密码学的不断发展为我们提供了安全的通信、货币交易、电子邮件和任何在线服务。它保证数据的安全，有时在第三方面前隐藏它们的实际地址，在未来，不仅是密码学，事实上整个密码系统都将因其在技术史上的巨大贡献而引人注目。 密码系统是密码技术的一种实现。它基本上是一对算法；一个用于加密数据，另一个用于解密。在讨论之前，我们需要知道什么是密码。实际上，密码是一种算法，通过加密过程将纯文本应用于目标密文。密码学不过是一门编写和缝制代码的艺术。密码学可以分为两部分；密码学和密码分析。图 1 描述了密码学的不同部分。 II 密码学 在密码学中，密码学是网络安全的一个专业领域。它是一门创建代码的艺术。我们现在将讨论密码学的简史。 古代密码： ▪ 至少有 4000 年的历史。 ▪ 公元前 1900 年，一位埃及抄写员使用了一些不寻常的象形文字。
COSMOS + 出租车
摘要：大脑真的是一台计算机吗？具体来说，我们的智力是一种计算成就吗：是不是因为我们的大脑是计算机，所以我们才能在世界上表现得如此出色？在本文中，我将评估 Landgrebe 和 Smith (2021a, 2022) 提出的一个雄心勃勃的相反新论点。Landgrebe 和 Smith 从这样一个事实开始：世界上许多动态系统都难以或不可能准确建模（尤其是因为很难找到描述它们的微分方程的精确解——这意味着我们必须近似——但同时，起始条件的微小差异会导致最终条件的巨大差异，从而阻碍精确近似）。然而，我们设法在一个充满此类系统的世界中生存和发展。 Landgrebe 和 Smith 从这些前提出发，认为我们之所以能如此优秀，并不是因为我们的大脑是计算机，而是因为我们以各种方式与这些系统动态耦合，而这些耦合本身不可能很好地建模以在计算机中模拟。因此，Landgrebe 和 Smith 捍卫了 Gibson (1979)、Van Gelder (1995) 和 Thompson (2007) 的动态系统模型，尽管他们的重点是果断驳斥计算主义的替代方案，而不是发展积极的解释。在这里，我将针对这一论点捍卫人类智能是真正的计算型智能（并且全脑模拟和其他形式的 AGI 都是可能的）这一说法。
你现在能听见我说话吗？人类与机器感知的灵敏对比
处理感官输入的机器学习系统的兴起带来了人机感知对比的增加。但这种对比面临挑战：虽然机器对某些刺激的感知通常可以通过直接和明确的措施来探测，但人类的大部分感知知识是潜在的、不完整的或无法明确报告的。在这里，我们探讨了这种不对称如何导致这种对比错误估计人机感知的重叠。作为一个案例研究，我们考虑了人类对对抗性语音的感知——合成音频命令被自动语音识别系统识别为有效消息，但据报道人类听众听上去是毫无意义的噪音。在五项实验中，我们改编了人类心理物理学文献中的任务设计，以表明即使受试者无法自由地转录此类语音命令（这是人类理解的先前基准），他们有时也可以表现出其他形式的理解，包括区分对抗性语音和非常匹配的非语音（实验 1 和 2），完成对抗性语音中开头的常用短语（实验 3 和 4），以及解决对抗性语音中提出的简单数学问题（实验 5）——即使对于之前被描述为人类听众无法理解的刺激也是如此。我们建议在比较人类和机器感知时采用此类“敏感测试”，并讨论了此类方法对评估系统重叠的更广泛影响。
意大利布雷西亚严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 感染重症患者的临床表现和初步治疗
目的：始于中国湖北的 COVID-19 疫情正在持续，给意大利伦巴第大区的医疗基础设施造成了巨大压力。这些患者的管理仍在不断发展。材料和方法：这是一项针对感染 COVID-19 的危重患者的单中心观察性队列研究。床边医生每天提取患者的病史、治疗和短期病程数据。我们描述了该医院使用的管理和拟议的治疗严重程度量表。结果：共纳入 44 名患者，其中 11 名信息不完整。在研究的 33 名患者中，91% 为男性，中位年龄 64 岁；88% 超重或肥胖。45% 患有高血压，12% 正在服用 ACE 抑制剂。39% 的患者在 ICU 住院期间部分或全部接受了无创通气，无医护人员感染。大多数患者接受了抗生素治疗肺炎。根据该治疗方案，患者还接受了洛匹尼韦/利托那韦 (82%)、羟氯喹 (79%) 和托珠单抗 (12%) 治疗。10 名患者中有 9 名在 ICU 病程中存活下来并被转移到普通病房，其中一名在 ICU 中死亡。结论：ICU 的 COVID-19 患者经常患有高血压。尽管存在气溶胶的风险，但许多患者可以通过无创通气进行治疗。严重程度量表的使用增强了临床医生的管理。© 2020 作者。由 Elsevier Inc. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可 (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/) 开放获取的文章。
费城药房绘制丁丙诺啡访问
目标：丁丙诺啡在许多药房中没有可靠地库存，药房水平的障碍可能会阻止患者无法使用阿片类药物使用。我们调查了费城的所有门诊药房，以划定丁丙诺啡访问的抄写变化，并开发了一项地图应用，以帮助识别库存药物的药房。方法：使用专业和现场事务局的数据集，我们就他们的丁丙诺啡放养和分配实践进行了电话调查（n = 422）。我们使用ArcGIS Pro 3.0.3加入我们的人口普查局邮政编码级别的种族和种族数据，进行描述性分析并创建地图应用程序。结果：我们收集了351家药房的数据（响应率为83％）。2003年的药房（68％）表明它们是库存丁丙诺啡； 6（2％）在发送处方时会订购。九十一（26％）说，他们不库存或订购丁丙诺啡，而16（5％）不确定。我们确定了137个“更轻松的”药房（39％），这意味着它们定期储存丁丙诺啡，分配给新患者，并且没有最大剂量。具有主要白人居民的邮政编码的中位数（四分位间范围）为3（2-4）“更轻松的通道”药房，而具有主要黑人居民的邮政编码为2（1-4.5）。九个邮政编码没有“更轻松的访问”药房，而3个只有一个；这3个邮政编码是主要是黑人居民的区域。
PEM 燃料电池堆呼吸的滑模策略...
I. 引言燃料电池（FC）是一种将氢化学能转化为电能的装置，可用于从移动和固定电源系统到便携式设备等各种应用。FC 的工作原理早在 1839 年就被发现，但直到最近二十年，该领域的研究活动才显着增加，提高了 FC 的灵活性和可靠性 [1]。促使 FC 发展的最重要因素之一是化石燃料燃烧对环境的严重影响。考虑到可以利用可再生能源（太阳能、风能、地热能等）通过水电解生产氢气，聚合物电解质膜 (PEM) 燃料电池成为减少对化石燃料依赖的最清洁和最有前途的替代品之一 [2]。该领域的改进需要跨学科工作和许多领域新技术的开发。最重要的问题之一与开发系统地处理干扰和模型不确定性的稳健控制策略有关。例如，在可变负载跟踪期间，针对电池内部燃料-氧化剂协调问题的有效控制算法可以避免瞬时功率下降和电池膜的不可逆损坏。然而，从控制的角度来看，燃料电池堆代表着一项重大挑战，因为它们相关的子系统存在相互冲突的控制目标和复杂的动态[3]。例如，九阶非线性模型用于描述基于氢-空气供给堆的发电系统。在这种模型中，状态相互作用通常通过以下方式建模
如何思考战略游戏
第 1 章给出了一些战略博弈和战略思维的简单例子。在本章中，我们将开始对这一主题进行更系统和更分析性的研究。我们选择了一些关键的概念类别或维度，每个类别或维度都有战略互动类型的二分法。例如，其中一个维度涉及玩家行动的时间安排，两种纯粹类型是玩家严格轮流行动（连续行动）和同时行动（同时行动）的游戏。我们考虑在这种二分法中思考每种纯粹类型时出现的一些问题，以及在类似的二分法中出现的其他问题，例如游戏是只玩一次还是重复玩，以及玩家对彼此了解多少。在第 3-7 章中，我们将更详细地研究这些类别或维度中的每一个；在第 8-17 章中，我们将展示如何在多种情况下使用这种分析。当然，大多数实际应用都不是纯粹的类型，而是混合类型。此外，在每种应用中，两个或多个类别都具有一定的相关性。因此，必须以适当的方式结合从纯类型研究中获得的经验教训。我们将通过使用我们的应用上下文来展示如何做到这一点。在本章中，我们将陈述一些用于分析的基本概念和术语（例如策略、收益和均衡），并简要描述解决方法。我们还简要讨论了博弈论的用途，并概述了本书其余部分的结构。
查询意见的语言图像融合嵌入e- ...
相关性模块在电子商务搜索中起着基本作用，因为他们负责根据用户查询从数千个项目中选择相关产品，从而增强用户的体验和效率。传统方法根据产品标题和用户查询来计算相关性得分，但是单独的标题中的信息可能不足以完全删除产品。一种更通用的方法是进一步利用产品图像信息。近年来，视觉语言预训练模型在许多情况下都实现了令人印象深刻的恢复，这些模型将构图的研究利用将文本和vi-sual特征映射到关节嵌入空间中。在电子商务中，一种常见的做法是根据预先训练的模型，使用电子商务数据进一步微调模型。但是，性能是最佳的，因为视觉语言预训练模型缺乏专门为查询设计的一致性。在此过程中，我们提出了Q uery-a an an a an an a a a guage i mage f usion e mbedding，以应对这些挑战（Query-Life）。它利用基于查询的mul-timodal融合来根据产品类型有效地合并图像和标题。在方面，它采用查询感知的模态对准来增强产品的全面表示的准确性。此外，我们设计了Genfilt，它利用大型模型的发电能力过滤出虚假的负样本，并进一步改善模型中对比度学习任务的整体性能。实验表明，查询寿命的表现优于现有基准。我们进行了消融研究和人类评估，以验证查询寿命内每个模块的效率。此外，查询生活已在Miravia搜索1
增强灵活性：机器人如何增强人类手术技能
手术是一个高度尊敬的职业，这是有充分理由的：手术需要多年的培训才能获得有关人类解剖学和医学的详细知识。最好的外科医生将这些知识与他们用来治疗患者并帮助他们康复的特殊手动敏捷性结合在一起。外科医生的敏捷性通常将好外科医生与伟大的外科医生分开。幸运的是，人工智能（AI）和机器人技术的新兴进步现在有可能缩小这一差距。Last year, more than 2 million surgeries were performed with robotic systems like Intuitive's da Vinci ( 1 ), which facilitates mini- mally invasive (“keyhole”) surgery to help reduce pain, blood loss, scarring, complica- tions, and recovery time in many procedures involving the appendix, colon, gall bladder, prostate, and others.这些机器人非常复杂，但是几乎每个运动都是由人类外科医生决定的。这是因为手术对错误极为敏感 - 有很多罕见但潜在的边缘条件，即使是单个失败的后果也会导致严重的不良事件，因此可能需要很长时间才能完全自动自动化的机器人足够安全可靠。此外，外科医生和患者可能会害怕完全自身的手术机器人，并且可能会有实质性的监管和法律障碍来获得批准。然而，AI的最新进展正在为提高特定子任务（例如缝合，清理和切除）时增强外科医生的技能开放。而不是“自主”一词，它听起来可能对外科医生和患者有威胁，我们将“增强灵巧性”一词呈现到dembibe系统中，其中手术子任务由近距离