XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemtations
引用：Stumpf, S.、Strappelli, L.、Ahmed, S.、Nakao, Y.、Naseer, A.、Gamba, GD 和 Regoli, D. (2021)。人工智能公平性和透明度的设计方法。CEUR 研讨会论文集，2903，ISSN 1613-0073
相当抽象，无法用于指导如何设计以及设计什么。最近的研究 [4] 开始研究设计模式来指导详细的用户界面设计。除了以用户为中心的设计 (UCD) 流程之外，还提出了用于设计透明人工智能系统的总体设计方法 [5]。在本文中，我们回顾了现有的设计方法研究，以指导设计师设计负责任且合乎道德的人工智能系统和用户界面。然后，我们提出了一种新方法，即共同设计公平人工智能交互 (CoFAIR)，该方法包括一系列共同设计研讨会，然后进行更广泛的评估，以创建合适的用户界面，使其能够通过目标用户群体探索公平性。我们通过案例研究展示了该方法的应用。我们讨论了我们方法的局限性，以及如何将这种方法推广到合乎道德和负责任的人工智能系统的设计。
空间外推：预测生态的科学...
外推法既可以用于原始范围（即观测范围）之外，也可以用于原始范围之内，如插值法或“填充”一系列数据。外推法以某种形式一直都是生态学的一部分，但在 20 世纪后半叶，它成为必不可少的条件。这反映了科学哲学的普遍范式转变（Popper 1959），以及随后罗伯特·麦克阿瑟等生态学家为将其学科转变为预测科学而做出的努力（Cody and Diamond 1975）。紧随这一转变之后，在蓬勃发展的环境运动中，人们期望生态学家能够提供公共政策制定所需的科学知识（McIntosh 1985）。过去几十年的技术创新，尤其是遥感和地理信息系统 (GIS) 领域的技术创新，大大增强了科学家应对这一挑战的能力，使他们能够以比以往更广阔的空间尺度和更详细的程度描述自然界的模式。
四肢瘫痪的人保留了皮质躯体和运动表征
摘要 大量文献记录了躯体感觉和运动皮层中身体皮层表征的变化。最近，为帮助瘫痪患者而设计的脑机接口临床研究提供了记录和刺激人类后顶叶皮层躯体感觉、运动和动作相关区域的机会。这些研究表明，皮层躯体运动系统的结构得到了相当大的保留。运动皮层可以立即控制辅助设备，刺激躯体感觉皮层会在有序的躯体位置图中产生感觉，后顶叶皮层显示出认知动作变量的高维表征。这些结果与健康受试者的预期结果惊人地相似，表明成人皮层即使在严重受伤后也具有相当大的稳定性，尽管同一皮层区域内可能因可塑性而产生新的激活。从临床上讲，这些结果强调了针对皮层区域发送与其正常功能作用一致的 BMI 控制信号的重要性。
发现难以捉摸的镁二聚体振动状态
镁二聚体 (Mg 2 ) 是研究超冷和碰撞现象的重要体系，其高振动态半个世纪以来一直未能通过实验表征。 到目前为止，只有 Mg 2 的前 14 个振动态得到了实验分辨，尽管有人提出基态势可能支持另外 5 个能级。 在这里，我们基于最先进的耦合团簇和全组态相互作用计算，给出了 Mg 2 实验研究中涉及的基态和激发电子态的高精度从头算势能曲线。 我们的基态势明确地证实了 19 个振动能级的存在，计算出的转动项值与可用的实验数据和实验得出的数据之间的均方根偏差约为 1 cm −1。 我们的计算重现了最新的激光诱导荧光光谱，并为实验检测以前未分辨的振动能级提供了指导。
基于海森堡不确定性的量子启发机器学习
量子计算是一个前沿领域，它利用量子力学原理执行远远超出传统计算机能力的计算。量子计算机利用量子比特，量子比特可以同时存在于多个状态（叠加）中，并通过量子纠缠相互连接。这允许以前所未有的规模进行并行处理，有可能彻底改变密码学、优化和材料科学等领域。物理信息机器学习 (PIML) 将物理定律和原理集成到机器学习模型中，以增强预测能力并提高泛化能力。通过结合量子力学、流体动力学或热力学等领域的约束，PIML 确保模型遵循已知的物理现象，使其在科学计算、工程和环境建模等应用中更加稳健和可解释。量子机器智能的激烈争论可以概括为三个主要方向：
![arxiv：2502.06156v1 [hep-ph] 2025年2月10日](/simg/9\9a696f0e9a16670e0a2ea3e17bf7d3386f70316f.webp)
arxiv：2502.06156v1 [hep-ph] 2025年2月10日
我们表明，在没有其轴向电流的情况下，无法实验观察量子固有的轨道角动量（IOAM）效应。广义地说，我们认为轴向电流密度的螺旋或干扰性特征决定了任何时空相关的量子系统中非线性或隧道效应的发生。我们的发现是一个综合理论框架，该框架涉及Keldysh理论的限制，并为量子系统的角度动量特性提供了新的见解，尤其是在隧道主导的方案中。使用Wigner函数方法，费米子广义的两级模型和浆果相模拟，我们预测即使在纯量子隧道过程中，IOAM效应也可以持续。这些结果为未来的高强度QED实验（例如使用X射线游离电子激光器的ioAM效应）进行了实验性验证打开了大门。
![arxiv：2401.05880v1 [cond-mat.str-el] 2024年1月11日](/simg/a\ac70e680563c8458f68d5f4d80aa541be5905fef.webp)
arxiv：2401.05880v1 [cond-mat.str-el] 2024年1月11日
我们在传播中使用动量依赖性电子损耗光谱来研究“奇怪”层金属SR 2 RUO 4中的共同电荷激发。我们覆盖面板内部和平面外振荡之间的完整范围。电子孔启发的经典范围，导致降水阻尼，我们使用良好的等离子。由于相邻层的同相（相外）电荷振荡而引起的光学（声学）等离子体表现出二次（线性）分散体。使用模型将电荷的库仑相互作用在安装系统中的库仑相互作用，可以在含义的随机相位近似中描述等离子体激发的完整范围，而无需考虑到相关效应。没有由全图理论预测的过度阻尼等离子体的迹象。这表明长波长电荷激发不受局部相关效应的影响，例如现场库仑相互作用和Hund的交换相互作用。
以插槽注意的以对象为中心的场景
插槽的关注表明，在计算机视觉任务中，以对象为中心的表示绩效，而无需任何超级视觉。尽管其由组成建模带来的以对象为中心的结合能力，但作为一种阻止的模块，插槽的注意力缺乏产生新场景的能力。在本文中，我们构成了插槽-VAE，这是一种生成模型，它通过用于对象以对象结构化的场景的形式的层次结构VAE框架吸引了插槽的关注。对于每个图像，模型同时渗透一个全局场景表示形式，以将高级场景结构和以对象为中心的插槽表示为嵌入单个对象组件。在生成期间，插槽代表是通过全局场景代表生成的，以确保相干场景结构。我们对场景产生能力的广泛评估表明，就样本质量和场景结构的精度而言，插槽VAE的表现优于基于老虎机表示的生成基线。
人工智能公平性和透明度的设计方法
相当抽象，无法指导如何设计以及设计什么。最近的研究 [ 4 ] 已开始研究设计模式以指导详细的用户界面设计。除了以用户为中心的设计 (UCD) 流程之外，还提出了设计透明 AI 系统的总体设计方法 [ 5 ]。在本文中，我们回顾了现有的设计方法研究，以指导负责任和合乎道德的 AI 系统和用户界面的设计者。然后，我们提出了一种新方法，即共同设计公平 AI 交互 (CoFAIR)，该方法包括一系列共同设计研讨会，然后进行更广泛的评估，以创建合适的用户界面，使其能够探索目标用户群体的公平性。我们通过案例研究展示了该方法的应用。我们讨论了我们的方法的局限性，以及如何将此方法推广到设计合乎道德和负责任的人工智能系统。
抗菌肽：传统抗生素的替代品
随着抗生素耐药性细菌和基因的不断出现，寻找传统抗生素的有效替代品已成为当务之急。抗菌肽因其安全性、低残留、低耐药性等特点而受到青睐，其独特的抗菌机制在对抗抗生素耐药性方面显示出巨大的潜力。然而，抗菌肽的生产成本高、活性弱限制了其应用。此外，传统的实验室方法识别和设计新型抗菌肽既费时又费力，阻碍了其发展。目前，人工智能等新技术正被用于开发和设计新的抗菌肽资源，为抗菌肽的发展提供了新的机遇。本文总结了抗菌肽的基本特征、抗菌机制、优势和局限性，并探讨了人工智能在抗菌肽预测和设计中的应用。这凸显了人工智能在提高抗菌肽研究效率方面的关键作用，并为抗菌药物开发提供了参考。