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为执法部门提供人工智能和大数据应用的数据集的质量
摘要 在大数据和人工智能 (AI) 时代，汇总数据用于了解模式和决策，输入数据的质量似乎至关重要。数据质量差不仅可能导致错误的结果，这只会使应用程序变得无用，更重要的是，它会导致基本权利受到侵犯，并削弱对使用此类应用程序的公共当局的信任。在执法部门和其他部门中，如何确保用于开发大数据和人工智能应用程序的数据符合质量标准的问题仍然存在。本文概述了这一主题，报告了来自大数据、非个人数据和监管环境的选定问题。结论是，该主题仍未得到充分探索，并为进一步研究设定了领域。
社会和环境传播在野生小鼠中传播不同的肠道微生物
肠道微生物塑造了生物学的许多方面，但是这些关键细菌在天然种群中如何在宿主之间传播的方式仍然很少了解。最近在哺乳动物中的工作强调了通过社会接触的传播或通过环境接触的间接传播传播，但是尚未直接评估不同途径的相对重要性。在这里，我们使用了一种新型的基于射频识别的跟踪系统来收集有关野生小鼠（Apodemus sylvaticus）中有关社会关系，太空使用和微栖息地的长期高分辨率数据，同时定期表征其肠道菌群的16S核糖体RNA分析。通过对所得数据的概率建模，我们分别通过社交网络捕获并在家庭范围重叠的社会和环境传播的积极和统计上不同的信号。引人注目的是，具有不同生物学属性的微生物驱动了这些不同的传播信号。虽然社交网络对微生物群的影响是由厌氧菌驱动的，但共享空间的效果最受了气化孢子形成细菌的影响。这些发现支持以下预测：社会接触对于耐氧耐受性较低的微生物的转移至关重要，而那些可以耐受氧或形式孢子的人可能能够通过环境间接传播。总体而言，这些结果表明社会和环境传播途径可以传播哺乳动物肠道菌群的生物学不同成员。
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是专门从事可持续真正资产投资的资产经理。自2007年以来，我们一直在提供引人注目的投资机会，以推动能源过渡和可持续基础设施。我们的目标是在支持清洁能源计划的同时提供弹性的回报，并促进全球基础设施的脱碳。
人工智能数据集和算法缺乏透明度和潜在偏见范围审查
人工智能 (AI) 算法已广泛应用于涉及图像的临床任务，从使用胸部 X 光片预测诊断到评估恶性疾病的皮肤病变。临床部署是开发医学 AI 算法的最终目标。为了取得成功，AI 算法需要在代表现实环境中遇到的临床场景的数据上进行训练和测试。1 用于训练和测试模型的数据可以决定其适用性和普遍性。1,2 因此，清楚地了解数据集特征（例如，如何收集、标记和处理训练数据）至关重要。3 此外，数据人口统计学描述是理解任何数据集对临床实践的普遍性的关键。 4 机器学习社区已经提出了使用标准来描述数据集的重要性，这种标准源自电子行业使用的标准化数据表的理念，但此类标准尚未由科学期刊或监管机构实施。3,4
NIST SP 800-188 3pd（第三版公开草案），去标识化政府数据集
去识别化是应用于数据集的过程，目的是防止或限制个人、受保护群体和机构的信息风险，同时仍允许进行有意义的统计分析。政府机构可以使用去识别化来降低与收集、处理、存档、分发或发布政府数据相关的隐私风险。此前，NISTIR 8053《个人信息的去识别化》[51] 对去识别化和重新识别化技术进行了调查。本文件为希望使用去识别化的政府机构提供了具体指导。在使用去识别化之前，机构应评估其使用去识别化的目标以及去识别化可能造成的潜在风险。机构应决定去识别化发布模型，例如发布去识别化数据、发布基于已识别数据的合成数据或提供包含去识别化的查询界面。机构可以成立一个披露审查委员会来监督去身份识别过程。他们还可以采用具有可衡量绩效水平的去身份识别标准，并进行重新识别研究，以评估与去身份识别相关的风险。有几种具体的去身份识别技术可供选择，包括通过删除标识符和转换准标识符以及使用正式隐私模型进行去身份识别。执行去身份识别的人
AAE 说明：《人工智能法案》规定了欧盟使用人工智能的方式
尤其是在人寿和健康保险领域，新法规高度重视所用人工智能系统的治理、文档记录、透明度和输出解释。根据他们的执业标准，精算师必须谨慎对待他们的工作和他们使用的模型，在新人工智能法规出台之前也是如此。精算师可以凭借他们的经验在系统的可解释性方面发挥重要作用，并为人工智能系统的透明度和可理解性创造先决条件。精算行业具有独特的优势，完全习惯于在新法规的实施中发挥核心作用，这得益于其在实施 Solvency II 和 IFRS17/9 方面的专业知识，以及其在风险管理、合规性、模型验证、数据治理和质量方面的专业知识。
构建安全的未来：提高情报部门效率和技术技能的战略建议
我们国家今天面临的挑战既复杂又紧迫，从先进人工智能的崛起到对关键基础设施的威胁，再到保持技术优势的必要性。本备忘录提出了切实可行的建议，这些建议符合特朗普政府减少低效率和取得有意义成果的承诺。通过打破官僚障碍、加强公私合作、确保及时提供相关情报，该框架旨在培育一个安全、创新和具有全球竞争力的技术生态系统。这些措施将使情报界更精简、更灵活、更高效，同时维护国家利益。我们可以共同建设一个有韧性的未来，利用先进技术保护我们的自由、维护我们的安全并保持战略优势。
2021 BEETL 竞赛：推进针对受试者独立性和异构 EEG 数据集的迁移学习
Stylianos Bakas 1 , 2 , 3 stelios@cogitat.io Siegfried Ludwig 1 , 2 siegfried@cogitat.io Konstantinos Barmpas 1 , 2 ntinos@cogitat.io Mehdi Bahri 1 , 2 mehdi@cogitat.io Yannis Panagakis 1 , 2 , 4 yannis@cogitat.io Nikolaos Laskaris 1 , 2 , 3 nikos@cogitat.io Dimitrios A. Adamos 1 , 2 , 3 dimitrios@cogitat.io Stefanos Zafeiriou 1 , 2 stefanos@cogitat.io William C. Duong 5 , 6 wduong@dcscorp.com Stephen M. Gordon 5 , 6 sgordon@dcscorp.com 弗农·J·劳恩 (Vernon J. Lawhern) 6 vernon.j.lawhern.civ@army.mil Maciej ´ Sliwowski 7 , 8 , 9 maciej.sliwowski@opium.sh Vincent Rouanne 7 vincent.rouanne@gmail.com Piotr Tempczyk 9 , 10 piotr.tempczyk@opium.sh 1 Cogitat Ltd.，英国 2 智能行为理解小组，伦敦帝国理工学院，英国 3 塞萨洛尼基亚里士多德大学，希腊 4 雅典国立和卡波迪斯特里安大学，希腊 5 DCS 公司，弗吉尼亚州亚历山大，美国 6 人类研究与工程理事会，DEVCOM 陆军研究实验室，马里兰州阿伯丁试验场，美国 7 大学。格勒诺布尔阿尔卑斯大学，CEA，LETI，Clinatec，F-38000 格勒诺布尔，法国 8 巴黎萨克雷大学，CEA，List，F-91120，帕莱索，法国 9 波兰国家机器学习研究所 (OPIUM)，华沙，波兰 10 deeptale.ai，波兰
集成传感与通信：支持技术、应用、工具和数据集、标准化和未来方向
摘要 — 集成传感和通信 (ISAC) 系统的设计因其解决许多挑战的能力而受到关注。事实上，ISAC 可以带来许多好处，例如共享频谱资源、硬件和软件，以及提高传感和通信的互操作性。在本文中，我们试图对 ISAC 进行彻底的研究。我们首先回顾以传感为中心的设计、以通信为中心的设计以及传感和通信的协同设计的范例。然后，我们探索适用于 ISAC 的支持技术（即传输波形设计、环境建模、传感源、信号处理和数据处理）。我们还介绍了一些可以从 ISAC 中受益的新兴智能世界应用程序。此外，我们描述了一些用于收集传感数据和公开可用的传感数据集以供研究和开发的著名工具，以及一些标准化工作。最后，我们重点介绍了 ISAC 的一些挑战和新的研究领域，为 ISAC 研究人员和从业者以及更广泛的研究和行业社区提供了有益的参考。