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从内在的大脑形态和功能连接的信任倾向的预测
图3基于GMV的预测模型的贡献区域。（a）基于GMV的预测模型确定了13个贡献区域（即，利益区域，ROI，ROIS），绘制了群集大小为体素数。颜色表示不同的大脑网络模块。（b）模块化分析确定了相同颜色所示的ROI的三个稳定模块（默认模式网络，DMN，蓝色；中央执行网络，CEN，黄色；和动作感知网络，APN，RED）在连通性密度含量下，范围为0.26至0.50，增量为0.01。（c）连通性密度为0.40的三个网络模块的弹簧状布局显示了每对节点之间的欧几里得距离，反映了图理论距离和线的厚度，反映了边缘的连接强度。（d）连通性密度为0.40的功能连通性矩阵（通过模块对ROI进行排序）显示边缘内部比模块之间更强的边缘强度。（e）与每个模块相关的前四个心理主题显示功能解码曲线的对数比值比。ifg，下额回（腹外侧前额叶皮层，VLPFC）; MFG，中部额回（背侧前额叶皮层，DLPFC）; mog，中枕回； prcg，前中央回； POCG，中心后回； precuneus； SFG，上额回（背部前额叶皮层，DMPFC）； SMG;超边缘回； SPL，上顶叶； STG，上级颞回
通过渐进式去中心化管理代理对代理的信任经济
当前的人工智能治理方法往往无法预测人工智能代理管理关键任务（例如财务运营、行政职能等）的未来。由于人工智能代理最终可能会在彼此之间委派任务以优化效率，因此了解人类价值交换的基本原则可以深入了解人工智能驱动型经济的运作方式。正如信任和价值交换是开放市场中人类互动的核心一样，它们对于实现人工智能代理之间的安全高效互动也至关重要。虽然加密货币可以作为人工智能代理之间协作和委派动态中价值交换货币化的基础，但一个关键问题仍然存在：这些代理如何可靠地确定信任对象，以及随着人工智能代理经济的扩大和发展，人类如何确保有意义的监督和控制？本文呼吁集体探索加密经济激励措施，这可以帮助设计去中心化的治理系统，使人工智能代理能够自主交互和交换价值，同时通过渐进式去中心化确保人类监督。为此，我提出了一项研究议程，使用 AgentBound 代币 (ABT) 来解决代理与代理之间的信任问题。ABT 是一种不可转让、不可替代的代币，与单个 AI 代理唯一绑定，类似于 Web3 中人类的 Soulbound 代币。通过权益证明机制将 ABT 作为代理与代理网络内自主行动的抵押品，代理可能会受到激励，促使其采取道德行为，并自动执行对不当行为的处罚。
人工智能时代的青少年、信任和技术
虽然生成式人工智能的普及为创造力和效率打开了新的大门，但也引发了人们对信任的担忧。青少年在辨别真相、虚假信息和操纵方面面临着新的挑战。在这份新的焦点报告中，我们研究了 13-18 岁美国青少年在生成式人工智能时代如何体验信任。这份报告以我们之前的研究“人工智能时代的曙光：青少年、父母以及家庭和学校对生成式人工智能的采用”为基础，该研究探讨了青少年如何与人工智能互动。在这里，我们将深入研究生成式人工智能影响他们对内容和平台的信任的具体方式。这些发现提供了洞察力，以帮助青少年、父母和照顾者、教育工作者和技术领导者应对技术快速转型时代带来的信任挑战。
学习对AI进步对信任的影响
本文中表达的任何观点都是作者的意见，而不是Iza的意见。本系列发表的研究可能包括对政策的看法，但IZA没有任何机构政策立场。IZA研究网络致力于研究完整性的IZA指导原则。IZA劳动经济学研究所是一家独立的经济研究所，在劳动经济学领域进行研究，并就劳动力市场问题提供基于证据的政策建议。在德意志邮政基金会的支持下，伊扎（Iza）拥有世界上最大的经济学家网络，其研究旨在为我们这个时代的全球劳动力市场挑战提供答案。我们的主要目标是在学术研究，决策者和社会之间建造桥梁。IZA讨论论文通常代表初步工作，并被散发以鼓励讨论。引用这种论文应解释其临时特征。可以直接从作者那里获得修订版。
零信任：无压力！
“零信任”不仅仅是IT安全概念 - 它是我们数字现实的原则。它说：信任不是盲目授予的，但必须得到证明。如果您看马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）在Meta的情况下做出的决定，这是不可能的，这是Elon Musk已经在X上引入的实践（曾经是Twitter）。后果？虚假信息的狂野增长，它消除了真理与谎言之间的边界。因素不是完美主义者，而是在数字信息泛滥中设定了最低标准。没有这种情况，社交网络将成为混乱的平台，从而促进有针对性的虚假信息，仇恨和分裂。假新闻传播的速度比真理更快 - 这一事实极大地危及民主国家和社会背景。Zuckerberg的决定可能是驱动的（并且是出于政治动机），但价格很高：失去的信任。这里的零信任成为强制性。与此一样，如果没有身份验证，就不允许任何设备进入网络，社交平台还必须创建识别和停止错误信息的机制。最大化利润而不是显示响应的算法是错误的方法。同时，我们被要求作为用户更加批判地提问。我的看法：没有恒定的数字空间就变为混乱。零信任应该是按照平台行事的原则 - 具有透明度，责任和勇气进行监管。您同意吗？分享您的想法！
使用机器学习的ECG图分析 胎儿畸形中的致化发生 Ethos-Agrix 钠离子电池和BMS 抗癌药物capmatinib的合成和开发 雨技术 fraudnet：使用机器的UPI交易欺诈检测 自动太阳跟踪以进行最大太阳能收获 外部环境因素在编队中的作用 研究海洋杂交纤维增强复合材料 AI对学生生活的影响 基于计算机视觉的机器人手势 使用Yolo 对行驶车辆的速度检测 技术在减少食物废物中的作用 科威特采用金融科技的概念框架： 生物复合材料的汽车应用 导航过渡 使用隐肌和增强数据隐私 使用轻量级安全有效的物联网通信 零信任安全体系结构中的AI集成：a 传统药用植物作为新抗菌剂的来源 ... 的技术基础和含义 了解机器学习中的生成AI 增强采购智能 使用机器学习的二氧化碳排放预测 结肠癌：... 之间的比较研究 使用柠檬抑制碳钢的腐蚀 停车管理系统 了解BGP失败的风险 电动载移器
心电图（ECG）是通过分析心脏的电活动来评估心脏健康的重要诊断工具。本研究探讨了机器学习（ML）技术在ECG图形分析中的应用，旨在提高诊断心血管疾病的准确性和效率。通过临床咨询收集了一种多种心电图信号数据集，包括正常情况和异常病例。采用预处理技术来消除噪声，然后进行特征提取以识别临界模式。机器学习模型，包括支持向量机（SVM），随机森林和卷积神经网络（CNN），用于对诸如正常窦性心律，心房颤动和心室心动过速等节律进行分类。所提出的方法为协助临床医生在早期发现和诊断心脏条件下提供了一种可靠，有效的方法，其准确性，敏感性和特异性方面有希望的结果。
虚拟现实经济学 数字信任 IT 即服务
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解决供应链管理中的信任问题...
摘要。区块链技术是一种去中心化的分布式账本，可以实现安全、透明和不可变的交易跟踪。然而，它并不是解决供应链信任问题的一刀切的解决方案。在软件工程中，设计模式提供了一个蓝图，开发人员可以遵循该蓝图以结构化和高效的方式解决特定问题。在本文中，我们确定并讨论了可用于设计供应链管理 (SCM) 中值得信赖的解决方案的可重用区块链软件模式。基于文献分析，我们定义了一个针对 SCM 的信任问题的综合分类法。然后，我们应用需求工程技术将这些问题转化为信任需求，并演示如何通过特定的区块链软件模式来满足这些需求。