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负责任的人工智能：结构化文献综述
摘要。我们的研究致力于推进负责任的人工智能 (AI) 概念，这一主题在欧盟政策讨论中越来越重要。欧盟最近发布了几份出版物，强调信任人工智能的必要性，强调人工智能既是有益的工具，也是潜在的武器。这种二分法凸显了国际监管的迫切需要。同时，需要有框架来指导公司进行人工智能开发，确保遵守此类法规。我们的研究旨在帮助立法者和机器学习从业者驾驭不断变化的人工智能监管格局，确定未来关注的重点领域。本文介绍了一个全面的、据我们所知的第一个统一的负责任人工智能定义。通过结构化的文献综述，我们阐明了目前对负责任人工智能的理解。根据这一分析，我们提出了一种以这一概念为中心的未来框架的开发方法。我们的研究结果主张以人为本的负责任人工智能方法。这种方法涵盖了人工智能方法的实施，重点强调道德、模型可解释性以及隐私、安全和信任的支柱。
运动结构性脑损伤是虐待儿童
摘要 本文首先总结了关于故意在练习中构建多种脑部创伤的运动（如橄榄球和拳击）与参与此类运动产生的一系列负面健康结果之间的关系的研究。由此产生的脑损伤被描述为“现在”和“以后”的疾病，即那些立即影响儿童并影响其一生的疾病。在强调这些运动如何永久伤害儿童之后，本文将这种伤害与英国现有的有关虐待儿童的法律和政策进行了研究。得出的结论是，无论是儿童还是代表他们的成年人，在法律上都无法给予参与的知情同意，而影响体育组织实际上会诱导儿童承受和接受脑部创伤。因此，提供这些运动的脑部创伤版本的成年人被描述为参与了我们称之为脑虐待的一种虐待儿童的形式。强调了现有体育政策中的矛盾，政策规定要保护儿童免受伤害，但这种运动的实践本身却有意造成伤害。这个论点的含义是应该禁止儿童参加冲击性运动。
先进功能结构陶瓷：MgF2 和 ZnS
1 纳米物体介质光物理实验室，瓦维洛夫国立光学研究所，Kadetskaya Liniya VO，dom 5，korp.2，199053 圣彼得堡，俄罗斯；atoikka@obraz.pro（AT）；barnash.yaroslaw@yandex.ru（YB）；kpv_2002@mail.ru（PK） 2 纳米结构材料与器件光物理实验室，瓦维洛夫国立光学研究所，Babushkina 街，dom 36，korp.1，192171 圣彼得堡，俄罗斯 3 圣彼得堡电工大学（“LETI”）光子学系，Ul. Prof. Popova，dom 5，197376 圣彼得堡，俄罗斯 4 先进开发部，圣彼得堡核物理研究所，国家研究中心“库尔恰托夫研究所”，1 md。 Orlova Roshcha，188300 Gatchina，俄罗斯 5 俄罗斯科学院伊曼纽尔生物化学物理研究所，4 Kosigina 街，119334 莫斯科，俄罗斯；dgkvashnin@phystech.edu 6 俄罗斯普列汉诺夫经济大学聚合物材料化学与技术学院，Stremyanny Lane，36，117997 莫斯科，俄罗斯 7 俄罗斯皮罗戈夫国立研究医科大学物理与数学系，Ostrovitianov 街 1，117997 莫斯科，俄罗斯 * 通讯地址：nvkamanina@mail.ru；电话：+7-(812)-327-00-95
图形神经网络和结构化数据分析...
向前发展：垂直农业如何融合技术能力和古老的农艺知识来改变世界 - （Videopillola）Castrogiovanni Antonino国家形象和购买的意愿：绿色产品形象在消费者感知中的中介作用
岩石工程结构化风险管理原则
然而，就项目风险管理的程序方面而言（与仅分析其规模相反），发展速度较慢。由于缺乏正式程序和经济资源，早期的大多数风险管理都是基于工程判断，非正式且直观地进行的 [9]。与此相符的是，滕博格 [10] 在 1998 年特别报告称，当时瑞典的普遍理解是，隧道施工的主要成功因素之一是隧道前端有熟练的工人。此外，决策应该由知识渊博的人在正确的组织层面做出。根据卡尔森 [11] 的说法，随着城市地区复杂土木工程项目数量的增加，建筑行业对风险概念的认识在 20 世纪 90 年代开始增强。
超出概率：结构化共鸣和知识的未来
每一个伟大的范式转变都来自有人质疑自己时间的随机性。伽利略在天上看到了秩序，当时其他人看到天体混乱。爱因斯坦看到了时空的结构，当时其他人看到了分开的力。gödel看到逻辑本身的不完整，当他人认为自己已经建立了密封系统。现在，代码（动态紧急系统的手学）是下一个不可避免的转移的出现 - 避免这种概率不是基本的，而是不完整的共振检测遗迹。
训练时间的视觉变压器的结构修剪
基于注意力的变压器已成为实现自然语言处理和计算机视觉等任务的强大范式。但是，与卷积网络相比，变压器通常会显示更高的计算成本和参数计数。这种效率低下会阻碍将变压器部署到资源约束设备（例如边缘设备）上。结构化的修剪技术提出了一个有前途的方向，可以压缩变形金刚的边缘计算方案。本文研究了修剪技术以在视觉变压器中诱导结构化的稀疏性，从而减少了计算要求，同时最大程度地减少准确性降解。目标是为有效的视觉变压器推理开发方法。结构化的修剪在训练时间时通过解决一个优化问题来学习对单个网络组合的重要性得分，该问题试图最大程度地提高任务性能，同时最大程度地减少模型中参数的数量。随后，重要性得分转化为二进制掩码，这些面具修剪不重要的结构，例如特定线性层输出二 - 段或整个注意力头。为了促进诱发稀疏模式的规律性，提出了各种面具分享策略，以使相关构件元素的修剪决策对夫妇进行修剪决策。规律性至关重要，因为由于特定的变压器的特定连接模式，完全独立性排除了某些蒙版组件的去除，从而导致模型实际部署在硬件上时，导致压缩率较低。经验结果表明，在图像分类任务中，组件完全独立的掩蔽优于平衡准确性和稀疏性的共享策略。仍然是实验表明，通过共享和独立面具的混合，提出的修剪方案成功地压缩了视觉变压器的90％，精度仅为4％或70％的压缩率，精度下降小于1％。
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现代神经科学的挑战之一是创建基于体外神经网络的“活计算机”。这样的人造装置应该执行神经计算任务，并在体现在机器人中时与环境相互作用。最近的研究确定了最关键的挑战，即寻找神经网络体系结构来实施关联学习。这项工作提出了一个模块化体系结构模型，该模型通过单向耦合连接的尖峰神经网络。我们表明该模型可以根据Pavlovian的调节训练神经机器人。机器人在回避障碍物中的性能取决于网络间耦合中的权重比。我们表明，除了STDP外，成功学习的关键因素是突触和神经元竞争。我们使用最近发现的最短路径规则来实施突触竞争。此方法已准备好进行实验测试。强抑制耦合在负责无条件响应的子网中实施神经元竞争。对这种方法的经验测试需要一种技术，用于增长具有给定兴奋性和抑制性神经元比率的神经网络。一种替代方案是建立一个混合系统，其体外神经网络通过硬件复合连接结合。