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可解释的人工智能的法律框架
第二，我们讨论法律，技术和行为因素如何提供有关在哪种背景下使用我们的法律-XAI分类法的解释的指导。以信用评分为例，我们演示了法律如何规定可以将哪种类型的解释方法用于特定算法决策系统。我们展示了法律，计算机科学和行为原则的结合如何指导决策者，法律学者和计算机科学家为特定法律领域选择正确的解释方法。第三，我们证明了如何将我们的法律-XAI分类法应用于包括医疗补助，高等教育和自动决策在内的各个领域。我们认为，在创建解释权时，决策者应该更具体。自动化的决定通常可以用大量的解释方法来解释，决策者应指定哪些解释应必须提高决策者的政策目标。我们的法律-XAI分类法可以帮助决策者根据其政策目标确定正确的解释方法。
cgaposenet+gcan：用于几何相机姿势回归的几何克利福德代数网络
我们介绍了CGAPOSENET+GCAN，它通过使用几何Clifford代数网络（GCAN）增强了CGAPOSENET，这是相机姿势回归的架构。添加GCAN，我们仅从RGB图像中获得了相机姿势回归的几何感知管道。cgaposenet使用Clifford几何代数将四元组和翻译向量统一为单个数学对象，即电动机，可用于独特地描述相机姿势。cgaposenet可以在其他方法中获得综合结果，而无需调查损失功能或有关场景的其他信息，例如3D点云，这可能并不总是可用。cgaposenet就像文献中的几种方法一样，只学会了预测运动系数，并且没有意识到预测位于其几何含义的数学空间。通过利用几何深度学习的最新进展，我们从GCAN上修改了CGAPOSENET：从InceptionV3背骨中获得与摄像机框架相关的可能的运动系数的建议，然后通过在G 4，0中使用的一组层来，将它们通过单个电动机为单个电动机。网络的工作是几何意识，具有多活性价值in-
条件感知的神经网络，用于受控图像生成
我们介绍C ONTITION- WARE神经N ETWORK（CAN），这是一种将控制添加到图像生成模式中的新方法。与先前的条件控制方法并行，可以通过动态降低神经网络的重量来控制图像生成过程。这是通过引入条件感知的重量产生模式来实现的，该模块会根据输入条件为卷积/线性层生成条件重量。我们测试可以在Coco上的ImageNet和文本对图像生成上生成类别图像的生成。可以始终如一地为包括DIT和UVIT在内的扩散变压器模型提供显着改进。特别是，Ca n与有效的T（CAT）结合在Imagenet 512×512上达到2.78 FID，超过DIT-XL/2，同时每个采样步骤需要少52×MAC。
迈向可解释人工智能的统一框架
可解释人工智能 (XAI) 领域已迅速成为一个蓬勃发展且成果丰硕的社区。然而，该领域一个不为人知、反复出现且公认的问题是缺乏对其术语的共识。特别是，每一项新贡献似乎都依赖于其自己的（通常是直观的）术语版本，例如“解释”和“阐释”。这种混乱阻碍了该领域进步的巩固，无法满足科学和监管要求，例如在比较方法或确定其对偏见和公平约束的遵从性时。我们提出了一个理论框架，它不仅为这些术语提供了具体的定义，而且还概述了产生解释和阐释所需的所有步骤。该框架还允许重新语境化现有贡献，以便可以衡量其范围，从而使它们与其他方法具有可比性。我们表明，该框架符合对解释、可解释性和评估指标的要求。我们提供了一个用例，展示了如何使用该框架来比较 LIME、SHAP 和 MDNet，确定它们的优点和缺点。最后，我们从我们的框架的角度讨论了 XAI 的相关趋势以及对未来工作的建议。
NCDS的国家服务框架
没有大量个人的贡献，每个人都无法完成这个国家服务的国家服务框架，他们每个人都为实现其实现做出了独特且经常无法识别的贡献。首先，我们要对健康与保健部长Kailesh Kumar Singh Jagutpal博士表示衷心的感谢，他坚定不移地支持本文件的支持和指导。
网络协议中的混合量后加密术
这项工作还解决了混合密码学的关键监督：缺乏强大的应急计划。如果在量词后组件中发现脆弱性，混合系统将保留经典的安全性，但会失去其后量子后的抵抗。为了减轻这种风险，我们引入了PKI延长终生期（PKIELP），这是一种新型混合量子后身份验证的方法。PKIELP使用“包装证书”来加密公钥，以防止量子对手提取经典的私钥。与NIST选择的算法相比，我们的建议大大降低了量子身份验证的字节开销。降低认证大小有望提高TLS连接性能并增强混合系统的整体安全性。
帮助工人适应转型时代的变化
，但我们不能忽略另一个大趋势：气候变化。越南工人越来越意识到气候变化如何影响其工作，并期望雇主采取行动，这一问题从去年的55％上升到65％。这表明对有意义的变化的需求不断增长。
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概览及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在科技驱动的时代，企业使用 AI 来提高生产力、更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。该研究基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和商业战略。该研究旨在为进一步研究罗马尼亚人工智能初创企业环境的论文创建一个框架，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人，
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在技术驱动的时代，企业使用人工智能来提高生产力，更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架，该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru，2019)。据统计，到 2024 年，全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元（Statista，2021a），预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元（Statista，2021b）。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速，普及度不断提高，但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代，当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人，他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词，以及它的构建和测试（Anyoha，2017，第 1 页）。随着图灵测试的引入，他
明尼苏达州临终关怀和姑息治疗网络
Jessica Hausauer博士，MNHPC Nikki Gruis Diekmann执行董事，MBA，MNHPC VIC SANDLER MD，MD，MNHPC临终关怀医学委员会主席，MNHPC VIC SANDLERJessica Hausauer博士，MNHPC Nikki Gruis Diekmann执行董事，MBA，MNHPC VIC SANDLER MD，MD，MNHPC临终关怀医学委员会主席，MNHPC VIC SANDLER