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多模态人工智能中的偏见：公平自动招聘的试验台
决策算法在社会中的存在感如今正在迅速增加，同时人们也开始担心其透明度以及这些算法可能成为新的歧视来源。事实上，许多相关的自动化系统已被证明会根据敏感信息做出决策或歧视某些社会群体（例如，某些用于人员识别的生物特征识别系统）。为了研究当前基于异构信息源的多模态算法如何受到数据中的敏感元素和内部偏见的影响，我们提出了一个虚构的自动招聘测试平台：FairCVtest。我们使用一组有意识地以性别和种族偏见进行评分的多模态合成档案来训练自动招聘算法。FairCVtest 展示了此类招聘工具背后的人工智能（AI）从非结构化数据中提取敏感信息并以不良（不公平）的方式将其与数据偏见结合起来的能力。最后，我们列出了最近开发能够从深度学习架构的决策过程中删除敏感信息的技术的列表。我们使用其中一种算法（SensitiveNets）来实验歧视感知学习，以消除我们多模态 AI 框架中的敏感信息。我们的方法和结果展示了如何生成更公平的基于 AI 的工具，特别是更公平的自动招聘系统。
单图像反射率和来自任何平板扫描仪的透射率
平板扫描仪已成为高分辨率，单像材料捕获的有前途的设备。但是，现有方法假设非常具体的条件，例如均匀的弥散照明，仅在某些高端设备中可用，从而阻碍其可扩展性和成本。相比之下，在这项工作中，我们引入了一种受固有图像分解启发的方法，该方法可以准确地消除阴影和镜面性，从而有效地允许使用任何平板扫描仪捕获。此外，我们以不透明和透射率的估计，全材料外观（SVBSDF）的关键成分（SVBSDF）的估计来探讨了单位材料反射捕获的先前工作，以非常高的分辨率和准确性改善了用平板扫描仪捕获的任何材料的结果。©2025 Elsevier B.V.保留所有权利。
大脑——控制心跳的神经系统
“我们现在将继续研究心脏大脑如何与大脑相互作用，在运动、压力或疾病等不同条件下调节心脏功能，”Ampatzis 说道。“我们的目标是通过研究心脏神经网络的破坏如何导致不同的心脏疾病来确定新的治疗目标。”
量化大脑连接和心跳动态之间耦合的框架：深入了解帕金森病中破坏的网络生理学
图 1 方法流程。（a）计算不同频带（α、β、γ）上随时间变化的 EEG 功率；（b）估计两个 EEG 通道之间的随时间变化的连接。（c）根据 ECG 计算心率变异性序列并估计心脏交感神经-副交感神经活动。（d）通过计算最大信息系数 (MIC) 进行大脑连接 - 心脏耦合估计。通过评估两个时间序列之间的相似性来实现耦合量化，而不管信号的曲率如何。MIC 方法使用如图所示的调整网格分别评估不同段之间的相似性。整体测量结合了整个时间过程中观察到的相似性。ECG，心电图；EEG，脑电图。
中央小麦的视野和ROE
•交付了区域机票区域盖计划，该计划将机票限制为$ 199，用于居住在距珀斯1,000公里以内的地区居民，包括从珀斯行驶距离，包括从卡纳文，猴子MIA，MONKENE MIA，MOUNT MAGNET，MEEKATHARRA，MEEKATHARRA，ESPERANCE，ESPERANCE，ESPERANCE，ESPERANCE和PERTH。
多晶体的人皮肤微生物组模型为疾病建模提供了测试床
皮肤微生物组在人类表皮与环境之间的界面上起着至关重要的作用，从而提供了针对致病性菌株，训练宿主免疫和支持上皮周转的抗定殖抗性。成反比的是，不相反的皮肤微生物组状态与皮肤病有关，尤其是炎症性疾病，例如特应性皮炎和牛皮癣。当前对人类宿主和微生物组相互作用的评估依赖于疾病后的事后研究。这限制了评估疾病进展过程中宿主和微生物的因果作用的能力。在受控且可重复的背景下表征微生物和宿主生物学的一种方法是在体外模型中具有足够的复杂性和稳定性来支持扰动和反应。当前研究这些过程的工具集中于在短期（小时至几天）培养持续时间内测试两个或多个菌株之间的拮抗或协同关系，从而排除了对相关复杂性和慢性疾病状态的研究。在这里，我们提出了人类皮肤微生物组的体外模型，该模型包括一个六菌株联盟，在空气界面中定位了原代人角质形成细胞衍生的组织，长达7天。我们评估了组织健康的读数，包括组织学，基因表达和thransepithelial电阻（TEER），以及相对应变丰度，以表征随着时间的推移微生物组稳定性。皮肤细胞在两周内形成复杂的组织结构，并在与微生物联盟共培养7天后保持稳定或增加的TEER。在第7天的六个菌株中，在皮肤组织表面上是可行的，证明了用于微生物组研究的稳健稳定的测试床。该模型的一个显着特征是在有氧组织培养环境中cutibacterium痤疮的持久性，因为通常在厌氧条件下证明了痤疮藻的生长，这表明皮肤组织模型有利于天然皮肤菌株的自然生长状态。与健康对照组相比，与特应性皮炎的细胞因子代表相比，在第7天，组织屏障显着降低，而与微生物组的存在无关。此外，在患病模型组织中观察到相对应变丰度的改变，证明了研究疾病状态对
高空：自适应无人机控制器测试床
空中无人机越来越被视为在安全关键环境中检查的宝贵工具。在采矿行动中，这对人类运营商带来了动态和危险的环境，这一点都没有。无人机可以在许多情况下部署，包括有效的测量以及搜救任务。在这些动态上下文中运行是在挑战，因此需要无人机控制软件在运行时检测和适应条件。为了帮助开发这样的系统，我们向我们提出的系统是一个模拟测试床，用于调查矿山中无人机的自适应控制器。Aloft使用凉亭利用机器人操作系统（ROS）和模型环境来提供基于物理的测试。仿真环境是由在矿山的物理模型中收集的3D点云构造的，并包含在现实世界中预期的特征。高举允许研究社区的成员将自己的自适应控制器部署到无人机的控制循环中
