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DassaultSystèmes和Mistral AI合作伙伴提供可信赖的AI驱动行业级解决方案，以加速生产经济
巴黎 - 2024年7月1日-DassaultSystèmes（Euronext Paris：FR0014003TT8，dsy.pa）和Mismtral AI今天宣布了合作伙伴关系，将Frontier AI的全部权力带入了可信赖的环境中。已有40多年的历史，达索·苏斯特梅斯（DassaultSystèmes）授权人和企业在制造行业，生命科学和医疗保健以及城市和领土领域提供可持续创新。进入生成经济的时代，行业必须从产品过渡到经验和可持续性，利用虚拟世界扩展和改善现实世界。AI技术的最新进展，尤其是大型语言模型（LLM），例如Mistral AI，是加速这一旅程的机会。结合了科学建模，模拟和AI，虚拟双胞胎体验提供了解决方案，以增强未来的劳动力。他们揭示了行业知识和专业知识和对可靠性的工业需求的答案，同时保留知识产权。Mistral AI的LLM，包括企业级“大型”模型，在准确性，响应能力和可持续性绩效与DassaultSystèmes的要求之间提供了最先进的平衡。因此，DassaultSystèmes和Mistral AI的合作伙伴关系旨在传达市场：
亚洲可信赖的机器学习（ATML）奖学金
大学和Riken AIP的Baiho访问科学家，他的研究重点是机器学习，深度学习，基础模型及其应用。他是MBZUAI MLD的访问研究学者，Microsoft Research和Alibaba Damo Academy的客座研究员，Riken AIP的博士后研究员。他撰写了MIT Press，Springer自然以及基金会和趋势的三本机器学习专着。他曾担任Neurips的高级主席，以及神经，ICML和ICLR的区域主席。他还曾担任IEEE TPAMI，MLJ和JAIR的副编辑，以及JMLR和MLJ的编辑委员会成员。他在Neurips获得了杰出的纸质奖，在Neurips的最有影响力的论文，著名的Neurips的区域主席，ICLR的杰出地区主席以及IEEE TNNLS的杰出副编辑。他获得了RGC早期职业计划，NSFC总体计划，IJCAI早期职业聚光灯，Riken Baiho奖，Dean杰出成就奖，Microsoft Research Startrack计划以及来自Bytedance，Baidu，Baidu，Alibaba and Tencent的教师研究奖。2。Tongliang Liu教授是悉尼大学悉尼AI中心的主任，Tongliang Liu教授是悉尼大学悉尼AI中心的主任，
ML谱系可信赖的机器学习系统
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研究英国和美国可信赖人工智能工具的前景
研究诚信 我们的使命是通过研究和分析帮助改善政策和决策，这一使命通过我们的核心价值观（质量和客观性）以及我们对最高诚信和道德行为的坚定承诺得以实现。为确保我们的研究和分析严谨、客观和不偏不倚，我们对研究出版物进行了严格而严格的质量保证流程；通过员工培训、项目筛选和强制披露政策避免出现财务和其他利益冲突；并通过我们致力于公开发表研究结果和建议、披露已发表研究的资金来源以及确保知识独立的政策，追求研究工作的透明度。有关更多信息，请访问 www.rand.org/about/principles。
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。
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。
诚实的机器？儿童可信赖技术的跨学科观点
人类越来越多地与社会机器人和人工智力（AI）在日常生活中提供动力的数字助手。这些机器通常旨在唤起人类用户中社会代理和可信赖性的归因。对人机相互作用（HMI）的越来越多的研究表明，幼儿非常容易受到设计特征的设计特征，这些功能暗示了类似人类的社会代理和经验。年龄较大的儿童和成人不太可能过度归因于机器。同时，他们倾向于比年幼的孩子过度担任线人。基于这些发现，我们认为，迫切需要需要进行直接比较HMI设计特征对不同年龄段（包括婴儿和幼儿）的影响的研究。我们呼吁对HMI设计进行基于证据的评估，并在与社交机器人和基于AI的技术互动时考虑儿童的特定需求和敏感性。
我们如何扩展可信赖的自愿碳市场？
Sources: 1 A look at the 2023 voluntary carbon market, 2023, Carbon Direct 2 Real Voluntary Carbon Market Value is USD 2 Billion, 2022, Carbon Credits 3 Analysis: Global CO2 emissions from fossil fuels hits record high in 2022 4 Voluntary Carbon Markets: A Critical Piece of the Net Zero Puzzle, 2023, Citi GPS 5 New research: Carbon credits are associated with businesses decarbonizing faster, 2023, Ecosystem Marketplac e 6 Carbon Offset in Southeast Asia: Assessing Benefits and Opportunities, 2023, Green Network 7 Tapping potential of South-east Asia's carbon market, 2022, The Straits Times 8 Thailand tackles sustainability with carbon credits, 2023, Lombard Odier 9 Cambodia goes all-in on carbon offset sales, 2022, The Phnom Penh Post 10减少森林砍伐和森林退化（REDD+）的排放是一种回避信用，为重点放在高危成熟森林的可持续管理和保护方面的活动中提供了资金。