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人工智能在虚假信息中的作用
人工智能 (AI) 系统在我们世界当前面临的虚假信息现象中发挥着至关重要的作用。此类系统不仅增加了创建逼真的 AI 生成的虚假内容的机会，而且本质上还促进了恶意利益相关者向目标受众大规模传播虚假信息，从而加剧了这一问题。这种情况涉及多个道德和人权问题，特别是关于人类尊严、自治、民主和和平的问题。作为回应，其他 AI 系统被开发出来以检测和控制在线虚假信息。此类系统也无法逃避道德和人权问题，特别是关于言论和信息自由的问题。欧盟 (EU) 最初从上升的共同监管开始，现在正朝着下降的共同监管这一现象的方向发展。特别是，《数字服务法案》提案规定了对大型在线平台的推荐系统和内容审核的透明度义务和外部审计。虽然委员会在该提案中专注于对被视为有问题的内容的监管，但欧洲议会和欧盟理事会呼吁加强对可信内容的访问。根据我们的研究，我们强调虚假信息问题主要是由基于广告收入的网络商业模式造成的，采用这种模式将大大减少这一问题。我们还观察到，虽然人工智能系统不适合审核在线虚假信息内容，甚至不适合检测此类内容，但它们可能更适合对抗对数字生态系统的操纵。
通过增强学习
学习表征捕获对世界的非常基本的理解是机器学习的关键挑战。隐藏在数据中的解释因素的层次结构是如此一般的表示，并且可以通过分层VAE实现。然而，培训层次的VAE总是遭受“后塌陷”的苦难，其中数据信息很难传播到更高级别的潜在变量，因此导致层次结构不良。为了解决这个问题，我们首先是从信息理论的角度来减轻后层崩溃的现有方法的缺点，然后突出了正规化的必要性，即在维持不同级别之间的依赖性的同时，将数据信息明确传播到高级潜在变量。这自然会导致提出高级潜在表示作为顺序决策过程的推断，这可能受益于应用强化学习（RL）。将RL的目标与正规化的目标保持一致，我们首先引入了一条跳过的途径，以获取奖励，以评估潜在的潜在表示的信息内容，然后基于它的Q-VALUE函数可能具有正规化的一致优化方向。最后，策略梯度是典型的RL方法之一，用于训练层次VAE，而无需引入梯度估计器。1。简介实验结果坚定地支持我们的分析，并证明我们提出的方法有效地减轻了后塌陷问题，学习了信息的层次结构，获得了可解释的潜在表示，并且在下游任务中明显优于其他基于层次的VAE方法。
脑磁共振图像各种图像融合技术的比较分析 Anish Vijan a、Parth Dubey a、Shruti Jain a *
通过融合图像可以准确地对任何人体健康问题进行医学诊断。在图像融合中，数据从不同的图片组合在一起，使我们仅在一张图片中就能获得大量信息。图像融合在医学成像应用中起着重要作用，它可以帮助放射科医生在 CT 和 MR 脑图像中发现异常。多模态 (MM) 是融合技术之一。在 MM 中，会融合不同的模态，例如计算机断层扫描 (CT)、正电子发射断层扫描 (PET) 和磁共振成像 (MRI) 扫描。每种模态都有各种特征，具有各种类型的功能信息和互补的解剖结构。用于发现脑中风和肿瘤的常用扫描技术是 MRI 和 CT。在本文中，将同一患者的脑 MR 图像的不同切片：T1 加权 (T1)、T1 对比增强 (T1ce)、T2 加权 (T2) 和液体衰减反转恢复 (Flair) 融合在一起，以诊断脑病理和异常。使用离散小波变换 (DWT)、拉普拉斯金字塔变换技术和主成分分析 (PCA) 融合技术进行了多次实验。对具有更多信息内容的不同融合图像进行了比较分析。这里考虑的性能指标包括峰值信噪比、均方误差和信噪比。进行了不同的实验，使用不同的融合技术对脑部 MR 图像的 Flair 和 T2 切片进行融合，在 SNR 和 PSNR 方面取得了更好的结果。
增强人工智能在医学领域的影响
人工智能 (AI) 技术已应用于医学成像领域四十多年。医学物理学家、临床医生和计算机科学家从一开始就一直在合作实现软件解决方案，以增强医学图像的信息内容，包括基于 AI 的图像解释支持系统。尽管由于目前对放射组学、机器学习和深度学习的重视，该领域最近取得了巨大进展，但在这些工具完全融入临床工作流程并最终实现精准医疗方法用于患者护理之前，仍有一些障碍需要克服。如今，随着医学成像进入大数据时代，迫切需要创新的解决方案来有效处理大量数据并利用大型分布式计算资源。在意大利医学物理学家协会 (AIFM) 和国家核物理研究所 (INFN) 之间的合作协议框架内，我们提出了一种密集计算基础设施模型，该模型特别适合训练 AI 模型，配备安全存储系统，符合数据保护法规，这将加速医学成像研究领域基于 AI 的解决方案的开发和广泛验证。该解决方案可以由从事物理学互补研究领域（例如高能物理和医学物理）的物理学家和计算机科学家开发和运行，他们拥有所有必要的技能，可以根据医学成像社区的需求定制 AI 技术，并缩短基于 AI 的决策支持系统临床应用的途径。
Walsh, JE、WL Chapman、F. Fetterer 和 S. Stewart。2019. 网格化月度海冰范围和浓度，1850 年以后，版本 2。美国科罗拉多州博尔德。NSIDC：国家冰雪数据中心。doi：https://dx.doi.org/10.7265/jj4s-tq79。目录网格化月度海冰范围和浓度...................................................................................................................... 1 1850 年以后，版本 2 ......................................................................................................................... 1 1 摘要 ............................................................................................................................................................. 3 2 这些数据的应用 ............................................................................................................................. 3 3 产品开发背景 ............................................................................................................................. 4 4 数据文件：格式和说明 ............................................................................................................. 6
1 摘要 气候模型和再分析通常需要覆盖很长一段时间（大约一个世纪）的网格化泛北极海冰数据集。然而，卫星时代之前的基于观测的数据集在信息内容和格式上是异构的，因此难以用于长期数据记录。在这里，历史来源的观测是自 1850 年开始的每月网格化海冰浓度产品的基础。历史观测有多种形式：船舶观测、海军海洋学家的汇编、国家冰服务机构的分析等。1979 年，这些来源让位于单一来源：卫星被动微波数据的浓度。网格化每月海冰范围和浓度，1850 年以后建立在早期的数据产品（Chapman 和 Walsh 1991）的基础上，增加了历史来源，改进了用于合并来自不同来源的数据的技术，并向前和向后扩展了记录。数据以月度海冰浓度的形式在 netCDF4 文件中提供。这些字段代表单个月中日，而不是月平均值。数据位于四分之一度纬度乘以四分之一度经度的网格上，覆盖北半球 30 度以北。除了浓度变量外，相应的源变量还指示 18 个可能源中的每一个的使用位置。逗号分隔变量文件中的区域和北极范围的冰范围和面积时间序列以及其他辅助文件也包括在内。
Walsh, JE、WL Chapman、F. Fetterer 和 S. Stewart。2019. 网格化月度海冰范围和浓度，1850 年以后，版本 2。美国科罗拉多州博尔德。NSIDC：国家冰雪数据中心。doi：https://dx.doi.org/10.7265/jj4s-tq79。目录网格化月度海冰范围和浓度...................................................................................................................... 1 1850 年以后，版本 2 ......................................................................................................................... 1 1 摘要 ............................................................................................................................................................. 3 2 这些数据的应用 ............................................................................................................................. 3 3 产品开发背景 ............................................................................................................................. 4 4 数据文件：格式和说明 ............................................................................................................. 6
1 摘要 气候模型和再分析通常需要覆盖很长一段时间（大约一个世纪）的网格化泛北极海冰数据集。然而，卫星时代之前的基于观测的数据集在信息内容和格式上是异构的，因此难以用于长期数据记录。在这里，历史来源的观测是自 1850 年开始的每月网格化海冰浓度产品的基础。历史观测有多种形式：船舶观测、海军海洋学家的汇编、国家冰服务机构的分析等。1979 年，这些来源让位于单一来源：卫星被动微波数据的浓度。网格化每月海冰范围和浓度，1850 年以后建立在早期的数据产品（Chapman 和 Walsh 1991）的基础上，增加了历史来源，改进了用于合并来自不同来源的数据的技术，并向前和向后扩展了记录。数据以月度海冰浓度的形式在 netCDF4 文件中提供。这些字段代表单个月中日，而不是月平均值。数据位于四分之一度纬度乘以四分之一度经度的网格上，覆盖北半球 30 度以北。除了浓度变量外，相应的源变量还指示 18 个可能源中的每一个的使用位置。逗号分隔变量文件中的区域和北极范围的冰范围和面积时间序列以及其他辅助文件也包括在内。
Walsh, JE、WL Chapman、F. Fetterer 和 S. Stewart。2019. 网格化月度海冰范围和浓度，1850 年以后，版本 2。美国科罗拉多州博尔德。NSIDC：国家冰雪数据中心。doi：https://dx.doi.org/10.7265/jj4s-tq79。目录网格化月度海冰范围和浓度...................................................................................................................... 1 1850 年以后，版本 2 ......................................................................................................................... 1 1 摘要 ............................................................................................................................................................. 3 2 这些数据的应用 ............................................................................................................................. 3 3 产品开发背景 ............................................................................................................................. 4 4 数据文件：格式和说明 ............................................................................................................. 6
1 摘要 气候模型和再分析通常需要覆盖很长一段时间（大约一个世纪）的网格化泛北极海冰数据集。然而，卫星时代之前的基于观测的数据集在信息内容和格式上是异构的，因此难以用于长期数据记录。在这里，历史来源的观测是自 1850 年开始的每月网格化海冰浓度产品的基础。历史观测有多种形式：船舶观测、海军海洋学家的汇编、国家冰服务机构的分析等。1979 年，这些来源让位于单一来源：卫星被动微波数据的浓度。网格化每月海冰范围和浓度，1850 年以后建立在早期的数据产品（Chapman 和 Walsh 1991）的基础上，增加了历史来源，改进了用于合并来自不同来源的数据的技术，并向前和向后扩展了记录。数据以月度海冰浓度的形式在 netCDF4 文件中提供。这些字段代表单个月中日，而不是月平均值。数据位于四分之一度纬度乘以四分之一度经度的网格上，覆盖北半球 30 度以北。除了浓度变量外，相应的源变量还指示 18 个可能源中的每一个的使用位置。逗号分隔变量文件中的区域和北极范围的冰范围和面积时间序列以及其他辅助文件也包括在内。
人工智能在虚假信息中的作用
人工智能 (AI) 系统在我们世界当前面临的虚假信息现象中发挥着至关重要的作用。此类系统不仅增加了创建逼真的 AI 生成的虚假内容的机会，而且本质上还促进了恶意利益相关者向目标受众大规模传播虚假信息，从而加剧了这一问题。这种情况涉及多个道德和人权问题，特别是关于人类尊严、自治、民主和和平的问题。作为回应，其他 AI 系统被开发出来以检测和控制在线虚假信息。此类系统也无法逃避道德和人权问题，特别是关于言论和信息自由的问题。欧盟 (EU) 最初从上升的共同监管开始，现在正朝着下降的共同监管这一现象的方向发展。特别是，《数字服务法案》提案规定了对大型在线平台的推荐系统和内容审核的透明度义务和外部审计。虽然委员会在该提案中专注于对被视为有问题的内容的监管，但欧洲议会和欧盟理事会呼吁加强对可信内容的访问。根据我们的研究，我们强调虚假信息问题主要是由基于广告收入的网络商业模式造成的，采用这种模式将大大减少这一问题。我们还观察到，虽然人工智能系统不适合审核在线虚假信息内容，甚至不适合检测此类内容，但它们可能更适合对抗对数字生态系统的操纵。
可交付成果 1.6 数据融合指南 - GEOEssential
本交付成果的目标是提供“数据融合”方法的指南，这些方法将构成任务 1.6“数据融合”(DF) 的框架。此任务与任务 1.4“建模和处理服务”密切相关，并使用类似的近似技术，尽管其特定目的是数据融合。总之，这些任务旨在在 WP1 关于“知识管理服务”的行动前提下为基本变量 (EV) 提供增值服务。这份初步报告旨在为 WP1 中开发的建模服务的总体框架做出贡献，并供所有其他 WP 用于其建模需求。该报告介绍了一般的最新技术，并提出了一些具体建议，供未来两年的项目研究。信息（或数据）融合可以定义为研究自动或半自动将来自不同来源和不同时间点的信息转换为一种表示的有效方法，从而为人类或自动决策提供有效支持（Boström 等人，2007 年）。在多传感器图像的背景下，数据融合可以被认为是将不同波长的传感器获得的图像组合起来以形成复合且信息量更大的图像的过程（Jiang 等人，2009 年）。形成和分析图像的目的是改善其信息内容，并使算法更容易检测、识别和确定目标或分析图像本身。根据融合发生的阶段，多传感器数据融合可以在三个不同的处理级别上执行（Zhou 等人，2011 年）：
财务功能：分析框架
1. 概述 9 1.1 简介 10 1.2 框架的用途 10 1.3 框架 11 1.4 报告结构 11 1.5 财务活动 12 1.5.1 目的 12 1.5.2 财务活动之间的相互作用 12 1.5.3 信息内容 13 1.5.4 活动的运营动态 13 1.5.5 固有的压力和挑战 — — 产生的原因 13 1.5.6 固有的压力和挑战 — — 概述 14 1.6 财务部门的作用 15 1.6.1 财务部门的职责 15 1.6.2 被认为非常重要的财务活动 16 1.6.3 财务部门的时间分配 16 1.6.4 财务部门的适应性 16 1.7 影响财务活动实施方式实施的驱动因素 17 1.7.1 环境驱动因素17 1.7.2 会计环境驱动因素 17 1.7.3 组织驱动因素 18 1.8 实际意义 18 1.8.1 定期回顾大局 18 1.8.2 谨慎购买“最佳实践” 19 1.8.3 规划与适应性——管理权衡 18 1.8.4 实事求是——财务部门不可能包揽所有事情 20 1.8.5 应对个人道德和韧性的必然考验 20 1.9 下一步 21 1.9.1 参与建设性讨论 21 1.9.2 组织知识 21 1.9.3 进一步开发框架 22 1.9.4 致力于进一步研究 22 1.10 益处 24