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feddrl：值得信赖的联合学习模型融合方法...
摘要。联合学习促进了多个参与者之间的协作数据分析，同时保留用户隐私。但是，常规联合学习方法通常采用加权平均技术来进行模型融合，面临两个重要的挑战：1。将恶意模型纳入福音过程会大大破坏汇总全局模型的准确性。2。由于设备和数据的异质性问题，客户端的数量不能确定模型的重量值。为了解决这些挑战，我们提出了一种基于强化学习（FEDDRL）的值得信赖的模型融合方法，其中包括两个阶段。在第一个阶段，我们提出了一种可靠的客户选择机制，以将恶意模型排除在融合过程中。在第二阶段，我们提出了一种自适应模型融合方法，该方法根据模型质量动态分配权重以汇总最佳的全局模型。最后，我们在五个不同的模型融合场景上验证了我们的方法，这表明我们的算法显着增强了可靠性，而不会损害任何认可。
feddrl：值得信赖的联合学习模型融合方法...
摘要。联合学习促进了多个参与者之间的协作数据分析，同时保留用户隐私。但是，常规联合学习方法通常采用加权平均技术来进行模型融合，面临两个重要的挑战：1。将恶意模型纳入福音过程会大大破坏汇总全局模型的准确性。2。由于设备和数据的异质性问题，客户端的数量不能确定模型的重量值。为了解决这些挑战，我们提出了一种基于强化学习（FEDDRL）的值得信赖的模型融合方法，其中包括两个阶段。在第一个阶段，我们提出了一种可靠的客户选择机制，以将恶意模型排除在融合过程中。在第二阶段，我们提出了一种自适应模型融合方法，该方法根据模型质量动态分配权重以汇总最佳的全局模型。最后，我们在五个不同的模型融合场景上验证了我们的方法，这表明我们的算法显着增强了可靠性，而不会损害任何认可。
可信赖云的物联网网络的区块链和增强神经网络
摘要 - 各个领域的物联网服务和应用程序的快速集成主要是由它们处理实时数据并通过为服务消费者的人工智能创建智能环境的能力驱动。但是，数据的安全性和隐私已成为对物联网网络中消费者的重要威胁。诸如节点篡改，网络钓鱼攻击，恶意代码注射，恶意软件威胁以及拒绝服务（DOS）攻击等问题构成了严重的风险，以确保信息的安全性和确定性。为了解决此问题，我们在云体系结构中提出了一个集成的自动物联网网络，采用区块链技术来增强网络安全性。这种方法的主要目标是建立一个异质的自主网络（HAN），其中数据通过云体系结构处理和传输。该网络与称为Cloud_rnn的加强神经网络（RNN）集成，以指定为旨在对传感器感知和收集的数据进行分类。此外，收集的数据由自主网络不断监控，并分类以进行故障检测和恶意活动。此外，通过区块链自适应窗口元优化协议（BAW_MOP）增强了网络安全性。广泛的实验结果验证了我们所提出的方法在吞吐量，准确性，端到端延迟，数据输送比率，网络安全性和能量效率方面显着优于最先进的方法。
“健康中心：您值得信赖的总执业伙伴”
摘要章节“健康中心：您可信赖的总执业伙伴”介绍了一种革命性的医疗保健方法。它以患者福祉为中心，使用现代技术和以患者为中心的精神提供个性化，方便且可访问的护理。这个变革性的概念代表了普通实践的未来，在那里患者是医疗保健旅程的伴侣。健康中心在一般实践中体现了范式的转变，包含以患者为中心的护理原则和先进技术的整合。这种方法通过认识到患者不仅仅是医疗服务的接受者而超越了传统的医疗保健模型。他们是自己福祉的积极参与者。健康中心的核心特征之一是它致力于整体健康。它承认，一个人的健康不仅受到身体因素的影响，而且受其情感和社会背景的影响。通过采取这种全面的看法，健康中心可确保患者获得与他们的价值，偏好和独特情况相符的护理。现代技术在健康中心的成功中起着关键作用。远程医疗服务使患者有能力远程获得医疗保健，从而减少了亲自访问的需求并最大程度地减少等待时间。此外，人工智能和数据分析有助于医疗保健提供者做出明智的决策，个性化治疗计划并预测健康风险。健康中心将其愿景扩展到了身体健康之外，将心理健康作为整体健康不可或缺的一部分。通过提供综合的心理健康服务，它解决了健康的情感和心理方面，认识到这些因素是
2023关于值得信赖的AI的行政命令错过了自治问题和AI多威胁挑战
对可能的未来战斗是一项明智的评估，试图设想有意或不自然地成为人类在循环的条件下成为人类的条件。9也就是说，当人类深入评估情况，然后选择和INI下一步变得太慢，不准确或有风险的过程时。人类在循环中成为人类的启动，然后监视一个过程，然后通过该过程进行AI控制的MA Chine然后评估，选择，然后自主执行朝着目标的步骤序列。，由于超级快速战斗与AI-Sable Aberversaries的紧迫性，即使是人类的人类也会变得太慢或风险，这是可以接受的？下一个迭代是人类粘附或人类 - 循环（HNTL），其中将人类从实时监控到情节监控条件将人类删除，通过该条件，交互式机器可以通过这些互动机器共享信息，评估，选择并启动操作过程中的步骤。最后，对人类淘汰的权力下放，或者至少是人类/自动触发的人触发自主 - 贝特维通 - 密封的环路很容易成为对对手做同样的对手的唯一军事上明智的选择。10这不是一个湿滑的斜坡，而是从需要人类互动到他们不需要人类的机器中的演变，或者没有人类可以干扰的人类的很多入口点。在高端，高端的高风险战斗中，在高端竞争激烈的电磁战富术环境中，除了中央关闭的系统外，在高端，高风险战斗中，在高端，高风险战斗中可能不明智地干涉慢速和非势力的人。
基准测试信任：可信赖的机器学习的指标
摘要。在机器学习研究的不断发展的景观中，可信赖性的概念受到关注的数据和模型的关键考虑。但是，缺乏普遍同意对可信赖性概念的定义提出了一个巨大的挑战。缺乏这种定义会阻碍有意义的交换和评估信任的比较。使事情变得更糟，目前几乎不可能提出可量化的度量。因此，机器学习社区无法将术语运行，而不是其当前状态，这是一个几乎不可抓的概念。这一贡献是第一个提出评估机器学习模型和数据集的信任度的度量标准。我们的薯条信任得分基于五个关键方面，我们理解是机器学习信任的基础构建基础 - 公平，稳健性，完整性，可解释性和安全性。我们通过三个数据集和三个模型评估了我们的指标，从而探讨了该指标的可靠性，通过吸引了10位机器学习研究人员的专业知识。结果强调了我们方法的有用性和可靠性，看到参与者评级之间的分离重叠。
可扩展且量子弹性的异构边缘计算实现值得信赖的人工智能 (SMARTY)
值得信赖的人工智能 (AI) 是边缘计算的关键问题。边缘计算涉及在网络边缘（靠近数据生成位置）处理数据，而不是将其发送到集中位置 [1]。这种方法可以提供更快、更高效的数据处理，但它也要求 AI 系统在远程环境中自主可靠地运行。因此，边缘计算中的 AI 系统值得信赖非常重要，这意味着它们是透明、安全和准确的 [2]。更详细地说，理想情况下，值得信赖的 AI 可以从网络中的任何点透明、安全、准确地部署。从根本上讲，这些要求转化为提供对传输中数据和处理中数据的保护，同时确保低延迟和可访问性。接下来，我们将描述如何应对这些技术挑战。
开发值得信赖的人工智能
人工智能 (AI) 的快速发展对社会产生了多方面的影响。随着这一进步，隐私侵犯、歧视性偏见和安全风险等问题也浮出水面，凸显了开发合乎道德、负责任和对社会有益的人工智能的必要性。作为回应，值得信赖的人工智能的概念得到了重视，并提出了开发值得信赖的人工智能的若干指导方针。在此背景下，我们展示了心理学研究在确定有助于形成人工智能信任的因素方面的重要性。具体而言，我们从三维框架（即信任者、受托人及其交互环境）的角度回顾了人际、人机和人机信任的研究成果。该框架综合了不同信任类型中与信任形成和维护相关的共同因素。这些因素指出了构建值得信赖的人工智能的基本要求，并为其开发提供了关键指导，其中还包括用户的沟通、教育和培训。最后，我们讨论了信任研究的见解如何帮助提高人工智能的可信度并促进其采用和应用。
solarpunk作为制造商虚构在这里谁负责？一项有关可变自主机器人系统中值得信赖的AI的调查
本文调查了可变自治（VA）机器人文献，该文献考虑了值得信赖的AI的两个贡献元素：透明度和解释性。在设计和采用机器人系统时，这些要素应发挥至关重要的作用，尤其是在弗吉尼亚州，对系统自治水平的较差或不合时宜地调整可能会导致错误，控制冲突，用户挫败感和最终失败的系统。尽管需要这种需要，但据我们所知，透明度和解释性是在VA机器人文学中被忽略的，或者不明确地被视为。在本文中，我们旨在介绍和研究有关透明度和解释性的VA文献的最新贡献。此外，我们提出了一种思考VA的方式，通过基于以下方式打破这两个概念：人机团队的使命；利益相关者是谁？需要透明或解释的是什么；他们为什么需要它；以及如何实现。最后，我们提供了见解，并提出了推动VA研究向前发展的方法。我们的本文目标是提高可信赖的AI和VA机器人社区之间的认识和社区间讨论。
值得信赖的人工智能支柱
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