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![arxiv：2502.02710v1 [stat.ml] 2025年2月4日](/simg/6\6f28a11cf1cd61d8abfc07e0c32f7934a963fcd7.webp)
arxiv：2502.02710v1 [stat.ml] 2025年2月4日
在安全性应用程序中，机器学习模型应在最坏情况下的分配变化下概括，也就是说，具有较小的强大风险。基于不变性的算法可以证明，当训练分布足够异质以识别强大风险时，可以利用对轮班的结构假设。但是，在实践中，这种可识别性条件很少满足 - 到目前为止，这种情况在理论文献中尚未得到充实。在本文中，我们旨在填补空白，并建议在仅部分可识别鲁棒的风险时研究更通用的环境。尤其是我们引入了最坏的稳健风险，作为一种鲁棒性的新度量，无论可识别性如何，它总是定义明确的。其最小值对应于算法独立的（种群）最小值的数量，该数量可在部分可识别性下测量最佳可实现的鲁棒性。虽然可以更广泛地定义这些概念，但在本文中，我们将其介绍并明确地得出了线性模型以实现介绍的具体性。首先，我们表明在部分可识别的情况下，现有的鲁棒性方法是次优的。然后，我们评估了这些方法和（经验性的）最差案例鲁棒风险在现实世界基因表达数据上的鲁棒风险，并找到类似的趋势：随着未看见环境的数据的增加，现有鲁棒性方法的测试误差越来越高，而对部分识别性的识别则可以更好地普遍性化。
![arXiv:2306.15394v1 [cs.CY] 2023 年 6 月 27 日](/simg/a\a7388b5519190d9f99586a4826eb56c3ee16f1cf.webp)
arXiv:2306.15394v1 [cs.CY] 2023 年 6 月 27 日
摘要。人工智能 (AI) 在空中交通管制等安全关键环境中的日益普及，促使人们开发出实用、高效且在一定程度上可以向人类解释的系统，从而获得信任和接受。本结构化文献分析研究了 n = 236 篇关于人工智能可解释性和接受度要求的文章。结果包括对 n = 48 篇文章的全面回顾，这些文章涉及人们将人工智能视为可解释所需的信息、接受人工智能所需的信息以及促进对人工智能信任的表示和交互方法。结果表明，两个主要用户群体是需要有关模型内部操作信息的开发人员和需要有关人工智能结果或行为信息的最终用户。用户的信息需求在具体性、复杂性和紧迫性方面各不相同，必须考虑上下文、领域知识和用户的认知资源。人工智能系统的接受度取决于有关系统功能和性能的信息、隐私和道德考虑，以及根据个人偏好量身定制的目标支持信息和建立对系统的信任的信息。有关系统局限性和潜在故障的信息可以提高接受度和信任度。可信交互方法类似于人类，包括自然语言、语音、文本和图形、图表和动画等视觉表示。我们的研究结果对未来以人为本的人工智能系统的发展具有重要意义。因此，它们适合作为进一步针对特定应用的用户需求调查的输入。
大脑约束深度神经网络模型中语言对感知和概念形成的影响
使用神经生物学约束的人类大脑语义学习模型来模拟具体和抽象概念的习得，无论有无言语标签。使用赫布学习机制模拟概念习得和语义学习。我们测量了网络的类别学习性能，定义为它成功地（i）将部分重叠的感知实例分组为单个（抽象或具体）概念表征，同时（ii）仍然区分不同概念的表征的程度。给定概念的语言标签与感知实例的共存通常会改善网络对类别的学习，对抽象概念的有益效果明显大于具体概念。这些结果为语言结构对概念形成和这些概念实例的感知运动处理的因果影响提供了神经生物学解释：在概念习得期间提供言语标签可以改善皮质机制，通过这种机制，对物体和动作的体验以及单词的学习会导致形成特定概念和含义的神经元集合。此外，本研究结果还做出了一个新颖的预测，即这种“沃尔夫”效应应该受到所习得语义类别的具体性/抽象性的调节，语言标签更有利于抽象概念的学习，而非具体概念的学习。本文是主题问题“互动中的概念：社会参与和内在体验”的一部分。
区域及分支经济
本文致力于分析通过使用互补方法管理特定资产来提高矿业公司效率的可能性。这项工作的意义在于，由于矿物原料和生产过程的特殊性，采矿业不同于经济的其他部门。构成公司矿产资源潜力的矿产资源资产具有独特性。它们的主要特征是矿物原料价值的消耗和依赖性，这些因素的影响既可以导致其减少，也可以导致其增加。此外，采矿过程的具体性决定了活动的组织，使采矿企业的管理变得复杂，再加上不断变化的外部因素，迫使采矿公司的管理层寻找提高生产效率的新方法。这项研究的目的是确定数字资产在采矿企业活动中的作用，并确定其成功运营的必要条件。在研究过程中，对俄罗斯和外国科学文献进行了分析，研究了矿业企业的经验，并采用了比较分析、系统化和结果概括等方法。本文讨论了数字化对矿业企业日益增长的重要性。确定了在采矿业引入数字资产的问题。作者证实了数字资产与其他资产复杂集成的必要性，并确定了它们之间的关系。揭示了无形资产分析中的互补性概念，并阐明了互补资产的特征。结果表明，只要创造必要的环境，互补资产就有助于通过发展开放式创新提高矿业公司的效率。这项研究的意义在于，它将使矿业公司的管理层能够调整生产和管理流程的组织，以提高其经济效率。进一步研究的方向是提出互补资产整合模型，并开发一种评估矿业公司使用互补资产的复杂经济效应的方法。
弗朗兹河谷地区规划
简介 1979 年，县政府通过了《弗朗茨河谷具体规划》，这是一份根据州法律的具体要求制定的规划文件，旨在提供介于 1978 年总体规划和提交县政府审批的场地开发规划之间的中间详细程度。1978 年总体规划侧重于具有全县意义的政策，并使用通用图表来说明土地使用、开放空间和其他要素。1989 年，县政府通过了 1978 年总体规划的更新版。总体规划更新版提供了有关土地使用和开放空间的特定地块信息。总体规划更新版还包括“区域政策”，试图特别关注特定区域或地块。由于总体规划更新版中存在这种程度的具体性，监事会确定，包括《弗朗茨河谷具体规划》在内的几项具体规划与更新后的总体规划重复或相冲突。监事会进一步确定，如果具体计划提供的政策指导超出了总体规划更新的范围，则应审查和修订这些计划以重点关注这些政策，并重新采纳为“区域计划”。总体规划在土地使用要素第 2.1.1 节（政策 LU-1a）中讨论了这些具体计划。本文件是根据总体规划政策 LU-1a 编写的。为了符合上述意图，1993 年对弗朗兹河谷地区计划的修订并未包括对该计划中包含的政策或指定的详尽评估或重新考虑。修订范围仅限于实现总体规划一致性所需的范围。此外，在此过程中，许多原始背景语言被删除。这种删除不应被解释为削弱或降低了语言内容对原始计划的重要性。如果将来对修订计划中政策的意图或基础有任何疑问，规划部门应保留原始计划的副本以供参考。
儿童机器
我自己拥有一种具体的表达方式，这不仅能让我表达我的意思，还能让我更深刻地理解是什么让具体思维变得强大。然而，最需要更抽象的表述的概念是“具体性”本身，这并不奇怪。在教育话语中，“具体”一词经常被用作日常意义。当教师谈到使用具体的材料来支持数字概念的学习时，人们很容易理解，这包括使用木块形成数字模式等方法。但这个词也获得了更专业的含义，其中最突出的含义与让·皮亚杰著名的（或在某些圈子里臭名昭著的）阶段理论密切相关。不幸的是，这两种用法经常被混淆：人们很容易陷入这样的陷阱：把皮亚杰当成它的普通含义来阅读，而这种谬论得到了许多以居高临下的语气为教师写的“皮亚杰变得简单”的书籍的支持。事实上，当皮亚杰将小学儿童的思维描述为“具体”时，他正在做一些更复杂、更有趣的事情。这是一个技术术语，就像物理学家使用“力量”这个词或精神病学家使用“抑郁”这个词一样——在所有这些情况下，除非人们意识到这些词因经常违背常识的理论而产生了特殊的扭曲，否则含义就会被误解。皮亚杰的“具体智力”概念的含义来自于一个理论视角，这个视角是在他一生富有成效的研究过程中缓慢出现、并不总是一致的。我们必须将这个非常有见地的概念与皮亚杰理论构造中某些更成问题的方面区分开来，特别是他的“阶段”概念。本章标题中教育哲学的对立为确定“具体智力”在皮亚杰理论框架中的含义提供了良好的背景。后缀“-ism”是摘要的标志，它在标题中的出现反映了我的思想风格的转变。“instructionism”这个词
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表格 表格应位于正文中第一次提及之处附近，但不一定紧跟其后。表格应插入在一页上，并靠近第一次提及的页面。对于单页而言太长或太宽的表格可以用较小的字体输入，或在下一页继续。如果继续，表格标题不应重复。标题应为“表 1 续”，列标题和行标题必须重复。在表格或图形前后留出一个单倍行距的空行。表格编号必须编码为章节编号。表格编号和章节标题必须在表格的顶行输入（单倍行距）。所有表格标题、列标题和单元格条目均使用一致的大写字母。在表格的底行输入注释和来源。保持表格简洁。表格应对正文进行补充，而不是重复。通过编号引用每个表格。每一列（包括最左边的列）都必须有标题。保持标题简洁。所有标题（除专有名词和冒号或破折号后的第一个单词外）的第一个单词的首字母仅大写。仅使用那些为了清晰起见需要的线条。在以下位置使用线条：1. 表格顶部，2. 标题与表格主体之间的分隔线，以及 3. 表格主体与表格注释之间的分隔线。表格可以是单倍行距或双倍行距。表格注释位于表格主体下方。注释有三种类型：1. 一般性注释（解释整个表格；包括致谢；以缩写、符号等的解释结尾）；2. 具体性注释（指特定的列、行或单元格；用上标小写字母表示）；以及 3. 概率性注释（表示如何使用星号和符号来表示 p 值）。示例：表格 X 表格标题
教育评估中的人工智能
ActNext (2020) 教育伴侣。https://actnext.org/research- and-projects/holistic-learning-mobile-app/ Aljohani, NR 和 Davis, HC (2013)。使用以学生为中心的移动仪表板提供即时详细反馈的学习分析和形成性评估。在第七届下一代移动应用、服务和技术国际会议论文集，IEEE。https://www.semanticscholar.org/paper/Learning-Analytics-and-Formative-Assessment-to-a-Aljohani-Davis/ 4e27f92476194013d098d37b1a8e106b171726f8 Aybek, EC 和 Demirtasli, RN (2017)。针对多分类项目的计算机化自适应测试 (CAT) 应用程序和项目反应理论模型。国际教育与科学研究杂志，3（2），475-487。Beigman Klebanov，B.，Leong，CW和Flor，M。（2015）。有监督的词级隐喻检测实验，具有具体性和重新加权示例。第三届自然语言处理隐喻研讨会论文集，11-20。计算语言学协会。Beigman Klebanov，B.，Madnani，N.，Burstein，J.和Somasundara，S。（2014）。用于对来自来源的写作进行评分的内容重要性模型。计算语言学协会第 52 届年会论文集，247-252。Ben-Simon，A.和Bennett，RE（2007）。迈向更实质性的自动论文评分。 《教学、学习与评估杂志》, 6 (1), 4 – 44。http://www.jtla.org Botarleanu, RM、Dascalu, M.、Sirbu, MD、Crossley, SA 和 Trausan-Matu, S. (2018)。ReadME – 使用 ReaderBench 框架生成个性化的论文写作反馈。在第三届智能学习生态系统和区域发展国际会议 (SLERD 2018)（第 133 – 145 页）上。丹麦奥尔堡。Castro, D.、McLaughlin, M. 和 Chivot, E. (2019) 谁将赢得人工智能竞赛：中国、欧盟还是美国？数据创新中心。 https://www.datainnovation.org/2019/08/who-is-winning-the-ai- race-china-the-eu-or-the-united-states/ Cicchinelli, A., Veas, E., Pardo, A., Pammer-Schindler, V., Fessl, A., Barreiros, C., & Lindstädt, S. (2018). 在活动流中寻找自我调节学习的痕迹。ACM 出版社。https://doi.org/10.1145/ 3170358.3170381 Condon, W. (2013). 大规模评估、本地开发的措施和论文自动评分：寻找红鲱鱼？评估写作，18，100 – 108。Cope, B., & Kalantzis, M. (2016)。大数据走进校园：对学习、评估和研究的影响。AERA Open，2（2），1-19。Crossley, SA 和 Kyle, K.（2018 年）。使用词汇复杂度自动分析工具 (TAALES) 评估写作。评估写作，38，46-50。CWPA、NCTE 和 NWP。（2011 年）。中学后写作成功国家框架。写作项目管理委员会、全国英语教师委员会和国家写作项目。http://wpacouncil。org/files/framework-for-success-postsecondary-writing.pdf Davey, T. (2011)。计算机自适应测试系统指南。州立学校校长委员会。https://files.eric.ed.gov/fulltext/ ED543317.pdf Deane, P. (2013)。论自动作文评分与现代写作观念的关系。评估写作，18，7-24。 DiCerbo, KE 和 Behrens, JT (2014)。数字海洋对教育的影响。Pearson。 Ellis, C. (2013)。拓宽学习分析的范围并提高其实用性：评估分析的案例。英国教育技术杂志，44（4），662-664。 ETS。（2018）。按国家/地区划分的 GRE 考试量。 https://www.ets.org/gre/pdf/gre_volumes_by_country.pdf Farra, N., Somsundaran, S., & Burstein, J. (2015). 使用观点及其目标对说服性论文进行评分。在第十次研讨会论文集