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Oleksandra Vereschak、Gilles Bailly、Baptiste Caramiaux。如何评估对人工智能辅助决策的信任？实证方法调查。2021. hal-03280969v1
人工智能嵌入式系统参与人类决策的传播使得研究人类对这些系统的信任变得至关重要。然而，实证研究信任具有挑战性。原因之一是缺乏设计信任实验的标准协议。在本文中，我们介绍了现有的实证研究人工智能辅助决策中信任的方法，并根据实验方案的构成要素分析了语料库。我们发现信任的定义通常不整合在实验方案中，这可能导致研究结果被夸大或难以解释和跨研究比较。借鉴社会和认知研究中关于人与人之间信任的实证实践，我们提供了实用指南，以改进在决策环境中研究人与人工智能信任的方法。此外，我们提出了两类研究机会：一类侧重于对信任方法的进一步研究，另一类侧重于影响人与人工智能信任的因素。
如何评估对人工智能辅助决策的信任？实证方法调查
人工智能嵌入式系统参与人类决策的传播使得研究人类对这些系统的信任变得至关重要。然而，实证研究信任具有挑战性。原因之一是缺乏设计信任实验的标准协议。在本文中，我们介绍了现有的实证研究人工智能辅助决策中信任的方法，并根据实验方案的构成要素分析了语料库。我们发现信任的定义通常不整合在实验方案中，这可能导致研究结果被夸大或难以解释和跨研究比较。借鉴社会和认知研究中关于人与人之间信任的实证实践，我们提供了实用指南，以改进在决策环境中研究人与人工智能信任的方法。此外，我们提出了两类研究机会：一类侧重于对信任方法的进一步研究，另一类侧重于影响人与人工智能信任的因素。
一种新型的微流体上和外的 DNA 扩增增强剂
聚合酶链式反应 (PCR) 和环介导等温扩增 (LAMP) 等核酸扩增方法是强大的分子生物学工具，广泛应用于基础生物学研究、临床诊断、检验检疫等各个领域。为了实时或通过扩增后分析（如熔解曲线分析）检测闭管系统中的 DNA 扩增产物，需要将荧光报告子添加到反应混合物中。1 这些报告子主要分为两类：一类是通常用荧光团标记的特异性 DNA 探针，2 另一类是双链 DNA 结合染料，例如 EtBr、3 SYBR Green I (SGI)、4 EvaGreen、5 和 Sytox Green。6 基于探针的报告系统具有特异性，适用于利用不同荧光团进行多重检测。然而，合成这些双链 DNA 报告子的成本很高，并且需要大量合成。
材料进展 - RSC 出版
柔性和便携性。染谷隆雄教授团队在柔性太阳能电池领域做出了杰出贡献，近期他们提出了可弯曲超薄太阳能电池的概念，以透明聚酰亚胺（PI）为基底，厚度仅为1.3 mm，由于良好的适应性和抗拉能力，这类超薄有机太阳能电池显示出巨大的应用前景。13另一类重要的能源装置是柔性纳米发电机。王忠林教授课题组利用ZnO纳米线（ZnONWs）的压电特性和半导体耦合效应，首次将机械能成功地转化为电能，研制出世界上体积最小的发电机——压电纳米发电机。14–172012年，将具有不同摩擦特性的聚对苯二甲酸乙二醇酯（PET）和PI薄膜组装成第一台摩擦型纳米发电机，有效提高了装置的机电转换效率和电能输出，14
弗兰德家庭寄养儿童的感受和应对策略
摘要 本文描述了 27 名 12 至 18 岁的寄养儿童在弗兰德长期接受家庭寄养，他们在寄养家庭中的生活体验以及他们如何应对自己的感受。通过儿童选择的不同情绪（表情符号）的视觉图像和半结构化访谈的结合，可以发现他们大多表达积极情绪，如快乐和自豪，但同时也会经历悲伤、愤怒和困惑等困难情绪。积极情绪主要与能够感觉自己是一个“普通”孩子有关，而消极情绪则与与亲生父母的紧张关系有关。对儿童如何应对这些情绪的调查区分了两类：一类人与朋友和其他支持者谈论自己的感受，另一类人则隐藏自己的感受。需要为后者提供策略，以更好地理解和表达他们的感受；建议的策略包括提供安宁、安慰或分散注意力的活动，以及拥有自己的私人空间。更多地关注寄养儿童的情感体验
生理时间序列数据中基于混合的数据增强方法的实证研究
摘要 — 数据增强是深度模型训练过程中帮助泛化的一种常见做法。在生理时间序列分类的背景下，以前的研究主要集中在标签不变的数据增强方法。然而，另一类出现在计算机视觉领域的增强技术（即 Mixup）尚未在时间序列领域得到充分探索。在本研究中，我们系统地回顾了六个生理数据集上的基于混合的增强，包括 mixup、cutmix 和流形 mixup，评估它们在不同感官数据和分类任务中的表现。我们的结果表明，三种基于混合的增强可以持续提高六个数据集的性能。更重要的是，这种改进不依赖于专家知识或广泛的参数调整。最后，我们概述了基于混合的增强方法的独特属性，并强调了在生理时间序列数据中使用基于混合的增强的潜在好处。我们的代码和结果可在 https://github.com/comp-well-org/Mix-Augmentation-for-Physiological-Time-Series-Classification 上找到。索引术语 — 数据增强、混合、生理时间序列
LOT 2：配电和电力变压器任务 1-7
我们的简要发现（按任务顺序）如下：任务 1：变压器被定义为用于电力传输和配电系统。这些变压器可以根据其应用进行细分。配电变压器由配电系统运营商或最终用户安装，并且最常提供与低压 (LV) 配电网 (230/400 VAC) 的连接。这些变压器包括用于连接分布式能源 (DER)（例如风力涡轮机）的变压器。由输电系统运营商安装的变压器也称为“电力变压器”。它们用于中压 (MV) 和/或高压 (HV) 电网。另一类较小的工业变压器是隔离（分离）变压器或安全超低压 (SELV)（控制）外部电源变压器。较小的工业变压器是根据其他标准制造的，并且不连接到中压系统，因此很容易区分。根据 EN 60076-1（IEC 60076-1），电力变压器一般被视为 1 kVA 单相和 5 kVA 多相以上的变压器（包括自耦变压器），因此本研究不考虑较低的额定值。任务 1 还准确地揭示了正在使用的立法和标准。变压器最重要的效率参数是空载和负载损耗，它们是使用阶段电力损耗的原因。根据变压器类型，这些参数由不同的标准涵盖：
地理空间技术作为联合国维和行动冲突预防和管理工具
新技术在提高联合国维和特派团的效率方面具有巨大潜力，因为它们需要在日益复杂的实地环境中应对越来越多的任务。1 近期有关维和新技术的讨论大多围绕无人驾驶飞行器 (UUAV) 和其他尖端航空技术的使用。2 然而，对无人驾驶飞行器关注过度则掩盖了另一类技术，几十年来，这类技术已帮助维和人员提高了效率，并且其潜力每年都在增长：卫星图像和地理信息系统 (GIS)。若要了解这类技术在维和中的用途，只需看看前联合国塞拉利昂特派团 (UNAMSIL) 部队指挥官丹尼尔·奥潘德中将的经历。他曾说过：“地理信息已被认为是士兵最重要的武器，仅次于枪支。这项任务最初在行动中遇到了很多挫折，因为没有地形图来制定准确的行动计划或命令，因此叛军很容易伏击那些对行动责任区知之甚少且没有地图的外国维和人员。”3
量化人为错误
首先是唯一的。然而，当检查大量案例时，此类事故的某些一般特征就会显现出来。图 3 旨在以简化的方式表明如何表示这种通用模型。通用模型称为 MACHINE（使用分层影响网络的事故因果模型）。所有事故的直接原因是人为错误、硬件故障和外部事件的组合。图 3 对这些进行了更详细的分解。主动、潜在和恢复错误已经讨论过。在硬件故障的情况下，这些可以分为两类。随机故障是可靠性模型考虑的正常故障，例如由于预期的磨损过程。从测试和其他来源可以获得有关此类故障分布的大量数据。人为故障包括两个子类别，一类是由于组装、测试和维护等领域的人为行为造成的，另一类是由于固有的设计错误造成的，这些错误会导致不可预测的故障模式或缩短生命周期。所有可靠性工程师都知道，从现场数据得出的大多数组件故障率实际上包括人为故障的影响。从这个意义上讲，这些数据不是组件的固有属性，而是取决于人为影响（管理、
COVID-19 疫苗：瓶中有什么？
另一类 COVID-19 疫苗通常被称为“mRNA”疫苗，采用一种新方法。这种方法虽然在 COVID-19 大流行之前已经开发了大约 20 年，但之前从未在获批的疫苗中使用过。之前没有批准 mRNA 疫苗的原因与病原体和环境有关，而不是 mRNA 方法的安全性。例如，由于疫情消退，寨卡疫苗无法完成测试。艾滋病毒和流感 mRNA 疫苗不起作用，这意味着接种疫苗的人没有比安慰剂组的人得到更好的保护。mRNA 技术也被用于治疗癌症；然而，治疗的临床试验与预防的临床试验不同，通常如果患者可以选择接受经过验证的治疗或“正在开发”的治疗，他们会选择前者（原因很明显）。因此，这些试验往往需要更长的时间才能完成。因此，经过数十年对 mRNA 技术潜力的研究，COVID-19 疫苗成为了同类疫苗中的首款。我们怀疑，他们不会是最后一个，因为他们清楚地证明了这项技术的高效性和安全性。