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可以使用非线性解码模型从人类听觉皮层活动中重建音乐
au：PleaseconfirmthatalleadinglevelsarerepressedCorrected：音乐是人类体验的核心，但是音乐表现为基础的精确神经动力学仍然未知。我们分析了29例听取Pink Floyd歌曲并采用先前在语音域中使用的刺激重建方法的患者的颅内脑电图（IEEG）数据集。我们成功地从直接神经记录中重新构造了可识别的歌曲，并量化了不同因素对解码精度的影响。结合了编码和解码分析，我们发现了音乐感知的右半球优势，其主要作用是高级临时回旋（STG）的主要作用，证明了一个新的STG子区域调用了音乐节奏，并定义了一个前及Posterior STG组织，表现出了持续的音乐响应，并表现出对音乐元素的持续反应。我们的发现表明，在单个患者中获取的短数据集上应用预测建模的可行性，为将音乐元素添加到大脑 - 计算机界面（BCI）应用程序铺平了道路。
社会情境人工智能能够从人类互动中学习
无论人工智能代理有多少可用数据，代理在实际部署中都不可避免地会遇到以前从未见过的情况。通过从其他人那里获取新信息来应对新情况（即社交情境学习）是人类发展的核心能力。不幸的是，社交情境学习对人工智能代理来说仍然是一个开放的挑战，因为它们必须学会如何与人互动以寻找它们所缺乏的信息。在本文中，我们将社交情境人工智能的任务（代理通过与人的社交互动寻找新信息）形式化为强化学习问题，代理通过社交互动观察到的奖励来学习识别有意义且信息丰富的问题。我们将我们的框架表现为一个交互式代理，它在大型照片共享社交网络上拓展其视觉智能时，学习如何用自然语言询问有关照片的问题。与主动学习方法不同，主动学习方法隐含地假设人类是愿意回答任何问题的神谕，而我们的代理则根据观察到的规范来调整其行为，即人们有兴趣或不感兴趣回答哪些问题。通过为期 8 个月的部署，我们的代理与 236,000 名社交媒体用户进行了互动，我们的代理在识别新视觉信息方面的表现提高了 112%。受控现场实验证实，我们的代理的表现比主动学习基线高出 25.6%。这项工作为不断改进人工智能 (AI) 代理提供了机会，使其能够更好地遵守开放社交环境中的规范。
弥合透明度差距：可解释人工智能可以从人工智能法案中学到什么？
摘要。欧盟提出了《人工智能法案》，其中引入了人工智能系统透明度的详细要求。这些要求中的许多可以通过可解释人工智能 (XAI) 领域来解决，但是，在透明度方面，XAI 和该法案之间存在根本区别。该法案将透明度视为支持更广泛价值观的一种手段，例如问责制、人权和可持续创新。相比之下，XAI 将透明度狭隘地视为其本身的目的，专注于解释复杂的算法属性而不考虑社会技术背景。我们将这种差异称为“透明度差距”。如果不能解决透明度差距，XAI 可能会遗留一系列未解决的透明度问题。为了开始弥合这一差距，我们概述并澄清了 XAI 和欧洲法规（该法案和相关的通用数据保护条例 (GDPR)）如何看待透明度的基本定义的术语。通过比较 XAI 和法规的不同观点，我们得出了实际工作可以弥合透明度差距的四个轴心：定义透明度的范围、澄清 XAI 的法律地位、解决一致性评估问题以及为数据集建立可解释性。
从人工智能角度看深度学习数据收集的质量挑战
摘要：随着大数据和计算机基础设施推动的强化学习，以数据为中心的人工智能正在推动软件开发方式的根本性转变。为了将数据视为与代码同等重要的一等公民，在这种情况下必须重新考虑软件工程。一个令人惊讶的发现是在整个机器学习过程中花费了多少时间在数据准备上。即使是最强大的机器学习算法，在没有高质量数据的情况下也难以充分发挥作用。因此，以数据为中心的先进技术被更频繁地使用。不幸的是，许多现实世界的数据集很小、不干净、有偏见，有时甚至被污染。在本研究中，我们关注科学界对深度学习应用的数据收集和数据质量的关注。数据收集至关重要，因为深度学习的现代算法主要依赖于大规模数据收集，而不是分类技术。为了提高数据质量，我们研究了数据验证、清理和集成技术。即使数据无法完全清理，强大的模型训练策略也使我们能够在训练模型期间处理不完美的数据。此外，尽管这些问题在传统数据管理研究中没有得到太多关注，但偏见和公平是机器学习现代应用中的重要主题。为了防止不公正，我们研究了模型训练之前、期间和之后的公平控制和策略。我们相信信息管理界有能力解决这些问题。
通过从人类反馈中进行强化学习来学习飞机操纵行为的可解释模型
高速喷气式飞机的飞行员需要经过多年的高级训练才能获得出色的操控能力。如果能够将飞行员和其他领域专家的技能、知识和偏好提炼成一个能够捕捉真实操控行为的软件模型，那么这种方法将具有重大的实用价值。这种模型的可扩展性将使其可用于战略规划演习、培训以及其他软件系统的开发和测试。这将使人类驾驶专业知识这一稀缺资源获得更大的回报。这一愿景面临着实际挑战，即准确地获取所需知识以将其编入自动化系统。在许多需要直觉决策和快速运动控制的情况下，专家们一看到良好的操控性就知道，但并不总是能用形式或语言术语表达原因 [1]。∗ 显性知识获取策略也可能非常耗时，任何依赖专家演示的方法也是如此。这促使人们采用一种使用稀疏数据源的基于学习的方法。鉴于透明度对于安全至关重要的航空应用的重要性 [2、3]，任何此类方法都必须学习一个可解释（即人类可读和可理解）的专家知识模型，以促进信任和验证。本文提出了一种可能的解决方案。我们使用人工智能强化学习 (RL) 代理来生成模拟飞行轨迹数据集，然后咨询专家以获得对这些轨迹的成对偏好，表明哪一个是针对给定感兴趣任务的首选解决方案。众所周知，成对偏好引出具有稳健性和时效性，并为组合来自多个专家的数据提供了基础，而无需就共同的评分系统达成一致。然后，我们使用统计学习算法以基于规则的树结构形式构建收集到的偏好的可解释解释模型。反过来，该树被用作奖励函数来训练代理生成更高质量的轨迹，并迭代该过程直至收敛。最终结果是两个不同的输出，它们可以形成未来规划、培训和开发软件的宝贵组成部分：
从人类废物到繁荣：卫生经济
UNOP已采取了所有合理的预防措施，以验证本出版物中包含的信息。但是，已发表的材料是在没有任何形式的任何形式的保证的情况下分发的。材料解释和使用的责任在于读者。在任何情况下，统计局都不应对其使用造成的损害负责。
太空领域的俄罗斯：从人造卫星到制裁
报告描述了俄罗斯军队对太空领域的利用，重点关注国防和安全相关问题。首先回顾了俄罗斯航天领域的发展以及历史遗产对俄罗斯航天计划的重要性。然后展望未来，并描述俄罗斯航天领域持续发展的技术、组织和经济条件。基于现有和即将推出的运载火箭和卫星的介绍，讨论了军事应用。还将技术发展置于太空领域的安全和外交政策背景中，并进行更详细的分析。从外部世界的视角，描述了俄罗斯最重要的国际合作，并抓住了与俄罗斯对太空领域和大国身份的看法相关的核心方面。从太空力量理论的角度描述俄罗斯的军事用途，并基于三个现代冲突的案例研究。
从人类书写到人工智能生成的文本
摘要：自然语言处理 (NLP) 在计算领域已有数十年的研究历史。最近的技术进步促成了复杂的人工智能 (AI) 模型的发展，例如聊天生成预训练 Transformer (ChatGPT)。这些模型可以执行一系列语言任务并生成类似人类的响应，这为学术效率提供了令人兴奋的前景。本文旨在 (i) 探索 ChatGPT 和其他 NLP 技术在学术写作和研究出版物中的潜在优势和威胁；(ii) 强调使用这些工具所涉及的道德考虑，以及 (iii) 考虑它们可能对学术工作的真实性和可信度产生的影响。本研究涉及对在 Scopus 索引为四分位数 1 的同行评审期刊上发表的相关学术文章进行文献综述。搜索使用了诸如“ChatGPT”、“AI 生成的文本”、“学术写作”和“自然语言处理”等关键词。分析采用准定性方法进行，包括阅读和批判性评估来源并确定相关数据以支持研究问题。研究发现，ChatGPT 和其他 NLP 技术有潜力提高学术写作和研究效率。然而，它们的使用也引发了人们对其对学术工作真实性和可信度的影响的担忧。研究强调需要全面讨论这些工具的潜在用途、威胁和局限性，强调道德和学术原则的重要性，将人类智慧和批判性思维置于研究过程的最前沿。这项研究强调，在使用它们时需要进行全面的辩论和道德考虑。研究还建议学者在使用这些工具时要谨慎，并确保使用过程中的透明度，强调人类智慧和批判性思维在学术工作中的重要性。
基于NHANES 2009-2018美国糖尿病患病率从人口学特征、体质指标和生活习惯分析
结果：过去十年，美国糖尿病患病率一直在小幅上升，且与观察到的年龄、性别和种族差异一致且强劲。与白人相比，黑人和墨西哥裔美国人患糖尿病的可能性都更大（P<0.001）：黑人为 14.6%（CI，13.6% 至 15.6%），白人为 10.6%（CI，9.9% 至 11.3%），墨西哥裔美国人为 13.5%（CI，11.9% 至 15.2%）。糖尿病患病率随着年龄增长而增加，男性在 60 多岁左右达到峰值，女性在 70 多岁左右达到峰值。糖尿病患者的整体平均腿长和 TCHOL 低于非糖尿病患者（分别为 1.07 cm、18.67 mg/dL），而糖尿病患者的平均 BMI 高于非糖尿病患者（4.27 kg/cm2）。糖尿病对白人参与者的 TCHOL 下降的影响最大（23.6 mg/dL），对黑人参与者的影响较小（9.67 mg/dL），对墨西哥裔美国人的影响最小（8.25 mg/dL）。值得注意的是，吸烟对白人的 DM 百分比增量影响很大（0.2%），对黑人和墨西哥裔美国人的影响很小。
运动分析：现状、制造业的应用以及从人工智能角度看的未来前景
2 基本技术 4 2.1 经典逻辑与知识表示 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2.1.5 符号/语义轨迹和数据库 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ... 27 2.5.3 逻辑与深度学习 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32