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6G中值得信赖的深度学习启用了群众自主权
摘要 - 质量自治有望彻底改变广泛的工程，服务和流动性行业。超密集的自主代理之间的协调复杂的沟通需要新的人工智能（AI）在第五代（5G）和第六代（6G）移动网络中实现无线通信服务的管弦乐队。在特定的安全和任务关键任务中，合法需要透明的AI决策过程，以及一系列人类最终用户（消费者，工程师，法律）的量化质量质量质量（QOT）指标。我们概述了6G的值得信赖的自主权的概念，包括基本要素，例如可解释的AI（XAI）如何产生信任的定性和定量方式。我们还提供了与无线电资源管理和相关的关键绩效指标（KPI）集成的XAI测试协议。提出的研究方向将使研究人员能够开始测试现有的AI优化算法，并开发新的算法，认为应该从设计到测试阶段内置信任和透明度。
Cryorl：加固学习启用有效的冷冻EM数据收集
单粒子冷冻电子显微镜（Cryo-EM）已成为主流结构生物学技术之一，因为它具有确定动态生物分子的高分辨率结构的能力。但是，冷冻EM数据获取仍然是昂贵且劳动力密集的，需要大量的专业知识。结构生物学家需要一种更高效，更客观的方法来在有限的时间范围内收集最佳数据。我们将Cryo-EM数据收集任务制定为这项工作中的优化问题。目标是最大化指定期间拍摄的好图像的总数。我们表明，强化学习是一种有效的方法来计划低温EM数据收集，并成功导航异质的低温EM网格。我们开发的AP-PRACH，CRYORL，在类似设置下的数据收集的平均用户表现出了更好的表现。
稳定扩散启用水下深度估计
单眼深度估计在近年来，由于深度学习的进步，近年来在陆地图像上取得了重大进展。，但主要是由于数据稀缺性而导致的水下场景不足。鉴于水中的光衰减和背面的固有挑战，获得清晰的水下图像或精确的深度非常困难且昂贵。为了减轻此问题，基于学习的方法通常依赖于综合数据或转向自欺欺人或无监督的举止。尽管如此，它们的性能通常受到域间隙和宽松的约束而阻碍。在本文中，我们提出了一种新的管道，用于使用准确陆地深度生成感性的水下图像。这种方法有助于对水下深度估计的模型进行超级培训，从而有效地降低了限制和水下环境之间的性能差异。与以前的合成数据集相反，这些数据集仅将样式转移应用于没有场景内容的情况下的Terres试验图像，我们的方法通过通过创新的STA-
使用远程感应 - 启示性启用 - eNhance-biodoverity- ...
在人类活动造成的地球生物多样性丧失以空前的速度加速时，对生物多样性的检测和监测至关重要。我们面临着人类历史上最大的生物多样性丧失，这一损失被称为“第六次大规模灭绝”（Leakey 1996; Kolbert 2014），鉴于其杂志与从化石记录中可检测到的地球历史上的过去灭绝事件成比例。国际保护生物多样性的努力（2011年联合国），并通过政府间的生物多样性和生态系统服务来记录全球生物多样性的状态和趋势的评估过程（Díaz等人2015）提高了人们对在全球范围内持续监测生物多样性的关键需求的认识。生物多样性本身 - 生态系统和生物生物组织中任何生物组织中发现的生活的变化 - 几乎可以在任何地方观察到。但是，如果可以远程感知栖息地，功能性状，性状多样性和植物功能的空间周转，则可能存在与陆地生物多样性相关的栖息地和栖息地的多样性的潜力。要面对这一挑战，最近有要求
在医疗保健中启用可信赖和安全的AI
AI的进步超过了现有的监管格局，导致治理差距。这可能导致难以确保AI技术达到最高安全标准的困难。相反，过度严格的AI调节可能会引起创新，并转化为采用有益技术的延迟。自适应的AI监管环境可以鼓励技术及其在不同部门的应用中根据需要而发展。
在供应链决策支持中启用可解释的人工智能功能
抽象可解释的人工智能（XAI）在实现明智决定的过程中发挥了作用。现代各种供应链（SC）平台的出现改变了SC相互作用的性质，导致了显着的不确定性。这项研究旨在对现有的有关决策支持系统（DSS）的文献进行彻底分析，并在SC领域内对XAI功能的结合。我们的分析揭示了XAI对SC领域决策过程的影响。本研究利用Shapley添加说明（SHAP）技术使用Python机器学习（ML）过程分析在线数据。解释性算法是专门为通过为其产生的预测提供理由来提高ML模型的清醒性的。本研究旨在建立可衡量的标准，以识别XAI和DSS的组成部分，从而在SC的背景下增强决策。这项研究评估了对他们做出预测的能力，在线数据集的利用，所检查的变量数量，学习能力的发展以及在决策背景下进行验证的研究，强调了需要在不确定条件下涉及智能决策的其他探索领域的研究领域。
启用技术领导者
T系统提供全面的OTA解决方案，跨越平台，集成支持，数据管理解决方案和咨询服务。除了其在OTA技术创新方面的专业知识之外，该公司还具有将尖端，智能功能和功能与旧应用集成到旧应用程序的广泛能力和技能。此外，作为Deutsche Telekom子公司，T-Systems还为OEM提供了对关键更新所需的卓越网络功能的访问。通过利用电信公司的强大网络基础架构，高级连接解决方案以及网络管理和通信技术专业知识，该公司可帮助OEM促进高效且可靠的OTA更新。此外，它使OEM能够通过进行带宽分析来优化成本，以确定最具成本效益的时间（例如，网络条件，在或过高的时间）以发送车辆更新。通过其自动化的动态负载管理功能，T系统使OEM能够以最佳的网络条件为基础的OTA更新，从而在其广泛的车队内战略性地将车辆定位为更高的成功率，从而优化成本。
2024-2025 CRA QUAD纸：启用医疗保健的AI革命
尽管美国已投资于无障碍健康的数据集（例如，我们所有人目前包括近一百万参与者的基因组和临床数据），但需要更多代表性的数据来为所有美国人创建个性化医学。当前数据集的大小不足以发现症状或状况不经常观察到的患者的医学相关模式。有充分的理由相信，从chatgpt到dall-e的生成型AI的课程在其中培训更多的数据导致了极大的结果，同样适用于AI的医疗应用。当我们为医疗保健数据创新AI时，我们必须通过遵循既定的指南和标准（例如，《卫生AI AI的保证标准指南》）来确保质量数据是从个人中提供的。
在新西兰Aotearoa中启用沿海蓝色碳
蓝色碳是被沿海和海洋栖息地隔离的碳，例如红树林，盐泥和海草。这些栖息地提供的碳固换服务可以通过减少温室气体（GHG）排放以及提供其他重要的生态系统服务来帮助缓解气候变化。恢复沿海栖息地的目的是为了隔离蓝色碳可以产生碳信用额，可能抵消恢复成本以及土地所有者的任何收入损失。沿海蓝色碳项目已成功地在海外实施，但是在新西兰Aotearoa（ANZ）尚未建立蓝色碳市场。在这里，我们确定了关键数据差距，这对于在ANZ中开发蓝色碳市场是必要的。通过开发标准化方法来计算碳减排是第一步，将允许对潜在恢复地点进行经济评估。经济评估将确定产生的碳信用额度是否涵盖恢复成本并损失了恢复土地的收入。一旦确定了经济上可行的潜在恢复地点，可以通过产生的共同利益的价值（即生物多样性）来确定地点的优先级。ANZ中也存在法律不确定性，而前岸的所有权是一个有争议的话题。当前的立法规定，尽管MāOri可以申请承认该地区的习惯权，利益和所有权，但官方和任何其他人都不拥有或拥有共同的海洋和沿海地区。财产权的法律地位将对私有土地产生重大影响，因为尚不清楚将来随着海平面上升而被淹没时是否将土地视为岸上。在这里，我们讨论了进一步的政策推动者，包括政府的作用和保险业，可以鼓励私人土地所有者摄取碳项目。在市场评估中填补这些空白，并认识到土著所有者和习惯权持有人对沿海土地的关键作用，可以促进在新西兰Aotearoa的沿海蓝色碳机会的运作。