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人工智能风险存储库：人工智能风险的综合元审查、数据库和分类
人工智能 (AI) 带来的风险引起了学术界、审计师、政策制定者、AI 公司和公众的极大关注。然而，缺乏对 AI 风险的共同理解会阻碍我们全面讨论、研究和应对这些风险的能力。本文通过创建 AI 风险存储库作为共同的参考框架来解决这一差距。这包括一个从 43 个分类法中提取的 777 个风险的动态数据库，可以根据两个总体分类法进行过滤，并通过我们的网站和在线电子表格轻松访问、修改和更新。我们通过系统地审查分类法和其他结构化的 AI 风险分类，然后进行专家咨询，构建了我们的存储库。我们使用最佳拟合框架综合来开发我们的 AI 风险分类法。我们的高级人工智能风险因果分类法根据其因果因素对每种风险进行分类 (1) 实体：人类、人工智能；(2) 意向性：有意、无意；和 (3) 时间：部署前；部署后。我们的中级人工智能风险领域分类法将风险分为七个人工智能风险领域：(1) 歧视和毒性，(2) 隐私和安全，(3) 错误信息，(4) 恶意行为者和滥用，(5) 人机交互，(6) 社会经济和环境，以及 (7) 人工智能系统安全、故障和局限性。这些进一步分为 23 个子域。据我们所知，人工智能风险存储库是首次尝试严格整理、分析和提取人工智能风险框架，将其整合到一个可公开访问、全面、可扩展且分类的风险数据库中。这为以更协调、更一致、更完整的方式定义、审计和管理人工智能系统带来的风险奠定了基础。
利用大数据了解心理健康的因果关系：一个研究框架
在过去的 30 年中，我们开展了大量大规模的纵向精神病学研究，以增进我们对精神疾病的理解和治疗。然而，尽管研究界付出了巨大的努力和大量资金，我们仍然缺乏对大多数精神疾病的因果理解。因此，大多数精神病学诊断和治疗仍然在症状体验的层面上进行，而不是衡量或解决根本原因。这导致了一种反复试验的方法，这种方法与潜在的因果关系不相符，临床结果也不佳。在这里，我们讨论了如何将源于因果因素探索而不是症状分组的研究框架应用于大规模多维数据，以帮助解决心理健康研究面临的一些当前挑战，进而解决临床结果。首先，我们描述了寻找心理健康状况因果驱动因素所面临的一些挑战和复杂性，重点关注目前评估和诊断精神疾病的方法、症状和原因之间的多对多映射、对异质症状组的生物标记的搜索以及影响我们心理的多个动态相互作用变量。其次，我们提出了一个以因果为导向的框架，该框架基于两个大型数据集，这两个数据集来自青少年大脑认知发展 (ABCD) 研究，这是美国最大的大脑发育和儿童健康长期研究，以及全球心智项目，这是世界上最大的心理健康档案数据库以及来自全球 140 万人的生活背景信息。最后，我们描述了如何对此类数据集使用聚类和因果推理等分析和机器学习方法，以帮助阐明对心理健康状况的更因果理解，从而能够采取诊断方法和预防解决方案，从根本上解决心理健康挑战。
更新了肠道菌群在探索虾...
litopenaeus vannamei是全球培养最广泛的虾类，以其规模，生产和经济价值而闻名。然而，其水产养殖受到频繁疾病暴发的困扰，导致迅速而大规模的死亡率。病因研究经常落后于新疾病的出现，使某些虾疾病的因果因素不明显，并基于症状性表现而导致命名法，尤其是在涉及共生病原体的病例中。有关虾疾病状况的综合数据仍然有限。在这篇综述中，我们总结了有关虾疾病的当前知识及其对肠道微生物组的影响。此外，我们还提出了一个整合主要殖民者的工作流程，从健康状态到患病状态的肠道网络中的“驱动器”分类单元，疾病歧视性分类群和毒力基因，以鉴定潜在的多生物病原体。我们检查了影响虾肠肠菌菌群的非生物和生物因素（例如外部和内部来源和内部来源以及特定疾病的效果），重点是“ Holobiome”概念和肠道微生物群对多种疾病的反应的共同特征。排除了混杂因素的影响后，我们提供了一个诊断模型，用于使用疾病常见的歧视性分类群定量预测虾疾病的发生率，而与因果剂无关。由于保存了用于设计特定引物的功能基因，我们提出了一种实用策略，该策略采用QPCR鉴定的普通歧视性功能基因的丰度。本评论更新了肠道菌群在探索虾病因，多因素病原体和疾病发病率中的作用，
安全 - 语义学者
摘要：在目视飞行规则 (VFR) 下操作飞机时遇到仪表气象条件 (IMC) 的现象仍然是主要关注领域。研究表明，在 VFR 下操作的飞行员继续在 IMC 下操作仍然是通用航空 (GA) 事故的重要原因，导致数百人死亡。本研究使用了澳大利亚运输安全局 (ATSB) 数据库，该数据库包含 2003 年至 2019 年共 196 起 VFR 至 IMC 事件，其中 26 起有正式报告。采用解释性设计，首先对有报告的 26 起事件进行定性研究，然后对所有 196 起事件进行定量研究。调查的因素包括事件发生的地点和日期、涉及的飞机（制造商、型号、类型）、飞行员详细信息（执照、等级、h 和医疗）、死亡人数和因果因素。使用 Fisher 精确检验来强调显著关系。结果表明，如果 (1) 事件涉及私人运营，(2) 飞行员只有夜间 VFR 等级，(3) 飞行员选择进入 IMC，(4) 飞行员没有进行适当的飞行前规划咨询航空气象服务，以及 (5) 飞行员拥有超过 500 小时的飞行经验，则事件更有可能导致致命后果。进一步的结果表明，如果气象条件是多云而无降水，如果飞行员拥有完整的仪表等级，或者飞行员通过无线电协助，事件导致致命后果的可能性较小。使用人为因素分析和分类系统 (HFACS) 框架对数据进行分析后发现，致命事件中发生错误和违规的频率略高于非致命事件。定量分析表明，尽管已采取措施解决该问题，但 VFR 到 IMC 的发生次数并未减少。
基于网络的方法揭示了宿主指导的抗精神病治疗的潜在治疗靶点驱动药物重新利用
摘要利什曼原虫寄生虫是利什曼病的因果因素，这是全球90多个国家的地方性疾病。多年来，在开发针对利什曼病的治疗方法时，传统方法集中在寄生虫上。尽管尝试了许多尝试，但尚无普遍治疗，并且可以出现阻力。在这里，我们提出并遵循一种旨在克服当前缺乏治疗的宿主定向方法。我们的方法确定了宿主细胞中潜在的治疗靶标，并提出了旨在改善免疫反应的已知药物相互作用，并阻止寄生虫生存所需的宿主机制。我们开始分析感染了利什曼原虫大调的巨噬细胞的转录因子调节网络。接下来，基于感染的调节动力学和可用的基因表达方面的纤维，我们选择了潜在的治疗靶蛋白。然后根据多层网络方案对这些蛋白质的功能进行了分析，在该方案中，我们将有关代谢途径的信息与已知药物结合在一起，这些药物与这些蛋白质进行的活性有直接联系。使用我们的方法，我们能够识别五个宿主蛋白质编码基因产物，它们是治疗利什曼病的潜在治疗靶标。此外，从已知与这些蛋白质执行功能相互作用的11种药物中，已经针对该寄生虫进行了3种测试，并以这种方式验证了我们的新方法。更重要的是，先前用来治疗其他疾病的剩余八种药物仍然是有希望的尚未受人欢迎的抗精神病药疗法。
研究论文：识别事故原因以提高航空运输安全：提出一种深度学习方法
航空是一种复杂的运输系统，安全至关重要，因为飞机故障往往会造成人员伤亡。预防显然是航空运输安全的最佳策略。从过去的事故数据中学习以防止潜在事故的发生已被证明是一种成功的方法。为了防止潜在的安全隐患并制定有效的预防计划，航空安全专家从事故报告中确定主要因素和促成因素。然而，如今安全专家的审查过程已经变得非常昂贵。由于信息技术的加速发展以及商业和私人航空运输业的增长，事故报告的数量正在迅速增加。因此，应应用先进的文本挖掘算法来帮助航空安全专家促进事故数据提取过程。本文重点介绍如何构建基于深度学习的模型来识别事故报告中的因果因素。首先，我们使用来自航空安全报告系统 (ASRS) 的约 200,000 份合格事故报告准备用于训练、验证和测试的数据集。第十，我们采用开源自然语言模型作为基线，该模型经过大量维基百科文本训练，并根据事件报告中的文本对其进行微调，使其更适合我们的特定研究任务。最后，我们建立并训练基于注意力的长短期记忆 (LSTM) 模型，以识别每份事件报告中的主要因素和促成因素。我们提出的解决方案具有多标签功能，并且是自动化和可定制的，并且比现有研究中的传统机器学习方法更准确、适应性更强。深度学习算法在事件报告系统中的这种新应用可以有效提高航空安全。
土壤，根际和根部微生物组在奇异果葡萄藤衰落中，一种新兴的多因素疾病
奇异果藤蔓衰落综合征（KVD）的特征是严重的根系障碍，导致冠层不可逆地枯萎。植物通常会因第一个地上症状的出现而迅速崩溃，即使在接下来的季节也没有恢复。自2012年首次爆发以来，综合征在意大利的不同领域（意大利的不同地区）一直对奇异果产量产生负面影响。迄今为止，尚未找到一个独特的，常见的因果因素，综合征称为多因素。在本文中，我们研究了与在三种不同的地下矩阵/隔室（土壤，根际和根）中开发KVD相关的整个生物群落（真菌，细菌和Oomycetes）。采样。要解决综合征的多因素性质，并研究了非生物因素在塑造这些群落中的潜在作用，还对土壤进行了物理化学分析。这项研究调查了组成微生物组以及生物和非生物因素之间的分类群体之间的关联。营养不良被认为是塑造KVD微生物群落的驾驶事件。从这项研究中获得的结果突出了卵属植物属的作用，这主要导致了卵菌的组成，尽管它也存在于健康的基质中。与KVD相关的根际群落是由不植物过程驱动的。细菌和真菌群落都导致属的丰富度高，并且与采样位点和基质高度相关，并强调了多个位置在地理上和空间上采样的重要性。此外，对患病的根际对关联网络的分析表明，存在潜在的跨王朝竞争，这是腐生，卵形和细菌之间植物来源碳的潜在竞争。
气候风险对蒙古金融部门的影响13 ...
尽管确定人类活动的温室气体排放量增加正在触发气候变化，并且温度升高将对国家的经济和金融体系产生相应的影响，但由于因果因素的复杂，系统性和相互联系的性质，这些影响如何表现出的确切途径仍然不确定。衡量气候风险的主要困难之一是，历史数据并未揭示未来，评估未来风险的可预测性仍然很弱。气候风险涉及复杂的动态，这些动力学通过短期，中和长期的不同方面相互作用。3为了解决这些问题，气候场景分析是分析和管理未来长期风险的重要工具。随着气候风险建模对于管理金融部门的风险变得越来越重要，因此需要在监管机构和金融部门内建立能力，以在其金融系统中定义气候场景分析的策略，对方法进行制定指南，并建立相关的前瞻性宏观经济数据，以使金融系统的影响对气候变化融合了气候变化的影响。该报告目前是由蒙古银行和ESCAP开发的，在未来三十年中着眼于对蒙古金融部门的气候风险影响，并检查了蒙古背景下与气候相关的风险及其对蒙古金融体系的影响。该报告将其分析重点放在被确定为对蒙古的经济和金融体系至关重要的关键部门上，并且最容易受到气候变化的影响。这些部门包括权力/能源，农业，工业和流程以及采矿。根据选定的气候场景分析对这些部门的前瞻性影响。该报告还介绍了有关气候场景分析和定量的最佳实践，以及定性评估与气候变化相关的财务风险的评估。
文章类型：原创研究 如何引用本文：Shafaat Tokaldan M、Jahanshad A、Pourzamani Z. (2024)。解释知识资本
目的：本研究旨在提出一个初创企业的知识资本和竞争优势模型。方法：本研究在目的上采用描述性分析法，在方法上采用描述性分析法。在定量部分，研究人员在确认了定性模型的有效性和可靠性后，使用了基于定性模型的问卷。样本人群包括管理人员、投资者和企业家，通过分层抽样估计样本量为 400 人。结果：研究中确定的途径分为四个主要类别及其子类别。在初创企业的知识资本和竞争优势模型中，被确定为有效的因果因素包括：流程资本、能力、在获取知识和资源方面与竞争对手的谈判能力增强、参与者的相对权力以及公司的战略。确定的驱动因素包括：人力资本指数、创新资本指数、客户资本指数和基础设施资本指数。确定的战略因素包括：在行业内创造平衡并实现合作与竞争的最佳组合、加入科技园区和孵化中心、使用精益生产流程以及应用基于技术的竞争战略。确定的影响初创企业知识资本和竞争优势模型的结果包括：初创公司结构中基于知识的协同作用、动态和培训导向的再营销能力、通过技术飞跃实现的产品增强、为客户创造价值以及社会、知识和知识资本的发展和改进。结论：本研究强调了知识资本和战略因素在促进初创企业竞争优势和可持续增长方面的关键作用，强调了创新、人力资本和战略协调的重要性。关键词：知识资本、竞争优势、初创企业。
绿色中央银行：从经验中学习
尽管确定人类活动的温室气体排放量增加正在触发气候变化，并且温度升高将对国家的经济和金融体系产生相应的影响，但由于因果因素的复杂，系统性和相互联系的性质，这些影响如何表现出的确切途径仍然不确定。衡量气候风险的主要困难之一是，历史数据并未揭示未来，评估未来风险的可预测性仍然很弱。气候风险涉及复杂的动态，这些动力学通过短期，中和长期的不同方面相互作用。1要解决这些风险，许多监管机构已将气候风险情景分析作为评估未来长期风险的选择。在2022年金融稳定委员会（FSB）对53个机构进行的一项调查中，来自36个司法管辖区目前正在进行，或计划进行气候分析练习。调查揭示了机构在气候场景分析的第一阶段中面临的重大挑战，其中许多人面临着几个常见的障碍。例如，气候模型的丰富度使得哪种模型最重要。此外，气候建模非常技术性，难以穿透非专家。由于缺乏将气候情景转化为宏观财务分析的明确方法学框架，这使这变得更加复杂。绿色金融体系（NGFS）的网络一直在努力通过为决策者创建共同的情景途径来应对这些挑战。尽管进步正在稳步发展分析方法，但在国家范围内实施这种练习仍然是一项艰巨的任务，尤其是对于国家一级数据仍然是基本数据的国家而言。满足发展中国家的需求，NDC合作伙伴关系在COP26发起了对绿色中央银行（GCB）倡议的准备就绪。GCB旨在为中央银行和财务主管配备知识，机构能力和系统，以采用预防措施