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World File Search System信任度
本文已被 Science Advances 接受，并受其禁运政策约束。如果您
摘要：人类对非亲属的亲社会性在动物界中普遍存在，几乎独一无二。尽管已经出现了大量理论来解释它，但人们对它的了解仍然很少。我们从调查数据和对实验对象的实验室处理中得出的证据与一套基于群体层面选择亲社会性的文化规范的理论相一致。特别是，竞争的增加会提高以下个人的信任度：i) 在面临更多竞争的公司工作，ii) 生活在竞争加剧的州，iii) 转移到竞争更激烈的行业，iv) 在实验室实验中被置于面临更激烈竞争的群体中。这些发现为文化群体选择是人类亲社会性的一个因素提供了支持。
Microsoft Word - WP-Ayasdi 预测性维护 (1).docx
在过去的几年中，机器学习 (ML) 已成为管理资产维护数据的首选技术。以前的方法涉及收集历史资产数据并根据阈值标准创建规则集。由于数据量大且复杂，这种方法无法扩展，导致对何时执行维护程序的任意预测。ML 给维护从业人员带来的第一个好处是让他们摆脱了这些规则集的管理。然而，这种解决方案带来了一个新问题。通过基于现有数据训练模型，尤其是使用深度神经网络，从业人员失去了可解释性，从而导致一些不良后果。首先，难以解释或解读的黑盒模型和预测会导致对推荐操作的信任度降低。其次，它为数据科学家带来了更多工作——调整、实验等。因此，传统的 ML 方法会导致模型更难维护，并且维持成本更高。
已发布版本的引用（APA）：Gerlings, J., Shollo, A., & Constantiou, I. (2021)。回顾可解释人工智能 (xAI) 的需求。第 54 届夏威夷国际系统科学会议论文集（第 1284-1293 页）。夏威夷国际系统科学会议 (HICSS)。 https://doi.org/10.24251/HICSS.2021.156
机器学习 (ML) / 人工智能 (AI) 技术（包括神经网络 (NN) 变体）正在快速发展，从而扩展了其功能，导致高级模型在决策过程中得到更频繁的使用 [1]。随着这些模型融入组织和日常工作中，学者和从业者需要更加关注模型的开发过程和结果的解释 [2]–[4]。这一点很重要，因为重要决策越来越多地由人们无法完全理解的不同形式的算法支持或完全自动化，这被称为 AI 黑箱解释问题 [5]。如果我们不能解释算法，我们就无法反驳它们、验证它们、改进它们或从中学习 [6], [7]。从业者和学者都呼吁通过实施透明且易于理解的 ML 模型来更好地理解复杂且不透明的模型。解释 ML 模型的工作原理和结果的产生方式，可以提高人们对机器学习模型的信任度 [5]、[8]– [10]。
标志重塑：印尼税务机关公关策略在塑造组织文化形象中的应用
本文解释了印度尼西亚共和国税务总局 (DGT) 公共关系部门如何通过展示财政部的文化价值观来重塑其徽标，从而塑造形象。这是因为以前的研究缺乏对徽标重塑过程的全面解释。在 DGT，由于公众对 DGT 的信任度低，因此进行了徽标重塑。因此，DGT 公共关系的策略之一就是塑造机构形象。本研究采用定性研究方法，通过采访选定的消息来源收集数据，使用目的抽样技术和源三角测量作为测试数据有效性的技术。使用评估、沟通和分析、设计和行动计划模型对结果进行分析。品牌重塑过程包括 1）描述问题；2）利用各种沟通渠道和目标来发布新标识；3）聘请专业顾问进行规划，包括研究、战略制定和实施；4）以及执行计划、制定规则和监督 DGT 品牌重塑过程中的所有活动。
特别报道：对加密货币的信任
2020 年爱德曼信任度晴雨表。TRU_SUB_FIN。现在考虑金融服务行业内的特定领域，请表明您对以下每个领域的企业做正确事情的信任程度。9 分制；前 4 个框，信任。问题显示给五分之一的样本。TRU_IND。请表明您对以下每个行业中的企业做正确事情的信任程度。9 分制；前 4 个框，信任。行业显示给一半的样本。SEC_TEC。现在考虑以下特定的子行业，请表明您对以下每个行业中的企业做正确事情的信任程度。9 分制；前 4 个框，信任。知情公众和大众人口，28 个市场平均值。
评估中的生成AI悖论：“它可以解决的，它可能无法评估”
本文探讨了以下假设：在生成任务中熟练的大型语言模型（LLMS）同样熟练于评估者。我们使用Triviaqa的三个LLM和一个开源LM的性能（QA）和评估任务（Joshi et al。，2017）数据集。结果表明有明显的差异，与生成任务相比，LLMS在评估任务中的性能较低。有趣的是，我们发现了不忠评估的情况，模型可以准确评估他们缺乏能力的领域的答案，从而强调了表达LLMS作为评估者的忠诚和信任度的需求。这项研究有助于理解“生成ai para-dox”（West等人，2023年），强调了探索卓越和评估能力之间的相关性以及仔细审查模型评估中忠实方面的必要性。
经济自由对女性的因果影响......
1 Hoover 等人 (2015) 认为，如果没有全体公民的参与，经济就不可能充分发挥其潜力。他们研究了经济自由和黑人/白人收入差距，发现前者与白人家庭收入呈正相关，但与黑人家庭收入无关。 2 Stroup (2011) 指出，Stiglitz (1996)、Stiglitz 等人 (2006)、Stiglitz (2002)、Posner (2009) 和 Gibson-Graham (1996) 是提出这一论点的著名批评家。 3 虽然超出了本文的范围，但 Fike (2015) 认为并发现，经济自由可以导致人们对女性和工作的态度发生重大变化。她引用了 Berggren 和 Jordahl (2006, 2013) 以及 Pitlik 和 Rode (2014) 作为经济自由改变其他社会信仰的例子，在这些案例中，社会对同性恋的容忍度更高，社会信任度更高，人们更加相信自己能够掌控自己的生活。
2024年全球风险报告
潜在的地缘政治紧张局势加上多个地区爆发的敌对行动，导致全球秩序不稳定，其特点是两极分化、信任度下降和不安全感增加。与此同时，各国正在努力应对创纪录的极端天气的影响，因为气候变化适应工作和资源不足以应对已经发生的气候相关事件的类型、规模和强度。在世界大部分地区，通货膨胀和利率持续上升、经济不确定性持续存在的情况下，生活成本压力继续加剧。令人沮丧的新闻头条不分国界，经常被广泛传播，对现状的失望感也越来越明显。所有这些因素都为错误信息和虚假信息等风险的加速传播留下了充足的空间，这些风险在近年来政治和经济已经削弱的社会中传播。