XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System不透明的
在可解释人工智能中实现以人为本的观点
人工智能 (AI) 对我们生活的影响范围是深远的——随着人工智能系统在医疗保健、金融、移动、法律等高风险领域中激增，这些系统必须能够向不同的最终用户全面解释它们的决策。然而，可解释人工智能 (XAI) 的讨论主要集中在以算法为中心的方法上，在满足用户需求方面存在差距，并加剧了算法不透明的问题。为了解决这些问题，研究人员呼吁以人为本的 XAI 方法。需要通过来自不同利益相关者的反思性讨论来绘制领域图并塑造 XAI 的论述。本次研讨会的目标是研究如何在概念、方法和技术层面上将以人为本的 XAI 观点付诸实践。我们鼓励采用整体（历史、社会和技术）方法，强调“操作化”，旨在制定可操作的框架、可转移的评估方法、具体的设计指南，并阐明 XAI 的协调研究议程。
更负责任的数字监控未来
这些技术将继续存在——而且只会继续激增和改进。过去几年的需求猛增，至少有 100 个国家现在正在应用某种形式的数字监控——从智能城市到实时面部识别。在这个时代，民主政府必须以身作则。随着世界后半部分获得互联网接入，促进更负责任地使用监控技术将取决于在美国和其他国家找到更好、更民主的数字监控方法。然而，美国的监控推广充其量是不民主的：据估计，司法问责制至少比新技术的部署落后 10 年；警察部门通过不透明的资金和受保密协议保护的公私合同获得技术；边缘化社区承受着不公平的隐私成本负担，而特权社会往往认为这是注定要失败的，因为他们没有动力组织起来。
导航和解决基础模型的数据问题（DPFM），ICLR 2024研讨会
本研讨会旨在将开拓者和从业人员汇集到研究问题上的研究问题，以讨论其新的范式并寻找路线图，从而促进对新兴研究问题的理解，从而引起广泛的兴趣并以方向向前发展交流见解。我们努力在这个基本主题背后建立一个社区，并提供平台，共享想法，探索共识并创造协作机会。值得一提的是，基础模型的当前数据实践在很大程度上是不透明的1。本研讨会的一个使命是在预处理阶段本身就开源数据工作进行社区努力。随后的努力包括创建数据集，基准（例如MLCommons和Dataperf）以及专门的场所（例如DMLR）来促进基础模型数据问题的研究，并最终促进FMS在社交技术方面的广泛部署，从而为大体而提供受益的型社会技术。
Eni Young人才奖 - 气候变化对水的影响...
在医疗保健的广泛空间中，这项博士研究将围绕着AI症状的筛查前助手的发展，以减少人满为患的紧急护理部队的问题。博士生将特别研究哪些边界对象有效地传达AI功能，以支持利益相关者在设计过程中更公平和有意义的参与。这样做，这位博士学位研究人员将处理算法不透明的问题和解释性问题。作为该案例研究的一部分，博士生将与当地的医疗保健行业合作伙伴以及另一个与AI助理在医疗保健领域相同的主题的博士密切合作，但着眼于参与过程中包容性，代表性和公平性的方面。博士职位是“伦理AI过渡的参与设计正义”（PARJAI）项目的一部分，该项目由意大利教育和研究部根据FIS2计划资助。
是否有算法透明度的权利？
公司在与客户，用户和合同总体上的连续和不断的“市场”关系中采取的决策通常以高度不透明度的速度（在这种情况下表达和表现出公司的“可怕”能力，没有任何义务是偶然的，并且没有义务在偶然的情况下进行，而不是偶然的，并且没有任何义务，这些义务并非如此。按照法律，确切地说，要减轻这种权力和锻炼的有害后果，这些后果源于那些时不时地成为上述决策的人但是，已经证实，业务决策不透明的主题在参考算法领导的决策中特别高于关注，这今天代表了越来越多的公司的正态性。与指导 > 的决定相比，第三方，机制，标准和供应链的理解更为复杂和理解困难的意义，可能是在客观上更大的不透明度中确定的，这可能是在客观上更高的不透明度上确定的
报告名称：农业生物技术年度
中华人民共和国（PRC）继续朝着国内开发的基因工程（GE）玉米和大豆作物的商业种植前进。自上次报告以来，中国进行了重大的监管更改，以促进GE农作物的种植，包括发布GE玉米和大豆的第一个品种登记清单，以及有关标签农业GE产品的最新措施草案。此外，农业和农村事务部（MARA）发布了9份新的生物安全证书和两份新的生物安全证书，用于批准用于导入的加工材料的GEOPS，阐明了分类标准和对基因编辑的工厂的分类标准，并批准了该国的首次基因培养工厂，并批准了基因培养的第一个工厂。中国对GE种子的外国投资的禁令及其不透明的，不可预测的外国产品的审查流程有利于国内生物技术开发商，并削弱了对中国境外开发的GE品种的途径。
材料研发需要实现高效和电气化的建筑物
由于现代建筑物的复杂性（与许多相互联系的材料，组件和系统）的复杂性，使建筑物充满电将需要有针对性的研发以及在这些材料，组件和系统级别上有效的协调。由于消耗最小能量的建筑物更容易使电气化，因此能源效率是迈向完全电气化的建筑物的关键步骤。材料的进步将在减少建筑物的能量强度和使其剩余能源使用的电气化中发挥重要作用。材料目前正在探索，发现，合成，评估，优化和实施，包括许多建筑组件，包括固态照明；动态窗户和不透明的信封；寒冷的气候热泵；热量储能；加热，通风和空调（HVAC）；冷藏;非蒸气压缩HVAC；还有更多。在本文中，我们回顾了各种建筑物最终用途的最新材料，并讨论了效率和电气化的研发挑战和机遇。
microsnap®EB（肠杆菌科）
microsnap增强的EB肉汤含有9 ml独特的液体培养基，旨在生长有氧和兼性的微生物，同时增强生物标志物的产生和特定酶的诊断型肠杆菌科和减少样品干扰。该肉汤主要用于需要在具有挑战性的样品中检测细菌的应用，例如不透明的液体悬浮液。microsnap增强的EB肉汤是一种与以下三种检测设备兼容的现成介质：Microsnap EB（MS2-EB），Microsnap Coliform（MS2-Coliform）和Microsnap E. Coli（MS2-ECOLI）检测设备。此插入物中的说明是用于丰富不透明溶液（例如牛奶）和其他具有挑战性的食物样品（例如香料）来检测肠杆菌科。以帮助为矩阵制定协议，包括调整富集孵化温度，请联系Hygiena以获取指导。
可解释的人工智能能解释不公平吗？评估可解释人工智能的框架
许多机器学习模型对人类来说是不透明的，它们做出的决策过于复杂，人类无法轻易理解。为了应对这种情况，人们创建了可解释的人工智能 (XAI) 工具来分析模型的内部工作原理。尽管这些工具在翻译模型行为方面实力雄厚，但批评人士担心 XAI 工具可能会成为一种“洗白”工具，误导用户相信有偏见或不正确的模型。在本文中，我们创建了一个框架，用于评估可解释的人工智能工具，评估内容包括它们检测和解决偏见和公平问题的能力，以及它们将这些结果清楚地传达给用户的能力。我们发现，尽管许多著名的 XAI 工具能够简化和解释模型行为，但它们缺乏在检测偏见方面可能至关重要的功能。开发人员可以使用我们的框架来建议对他们的工具包进行必要的修改，以减少诸如“洗白”之类的问题。
08Sp-Indian-Springs-Discovery-Center-White-Lake-MI.pdf
引人入胜的自然 这座占地 19,000 平方英尺的中心位于休伦河的源头，位于密歇根州庞蒂亚克西北 9 英里处。坐落在周围大都会公园的低矮起伏的山丘之中，该中心简单的立缝铜山墙屋顶让人想起当地的农村家园。胶合层压木材 (glulam) 制成的排架形成准垂直构件和支撑木质屋顶甲板的水平屋顶构件。胶合层压木材排架向一侧倾斜，形成不透明的北立面和开放的南立面。探索中心的裸露结构与自然环境融为一体，增强了设施的教育功能。该建筑的两层主楼层入口下降到较低的楼层，东面通向探索翼楼，西面通向多功能室。该结构的透明南立面