幸福感、创造力和充分参与社会的能力。不应使用会破坏教学和学习这些关键方面的人工智能增强工具。2 3 我们设想人工智能增强技术是对公共教育工作者和教育的辅助,而不是有意义和必要的人际关系的替代品。要推动人工智能成为一种附加资源和工具,必须将专业和社会多元化的教育工作者(跨种族/民族、性别、6 残疾状况、职位和机构级别)纳入决策——包括人工智能的审查、采用、部署和持续使用——以保证这些工具用于提高工作质量和提高绩效。9 10 人工智能技术往往反映了开发者的观点和偏见。11 此外,开发人员可能不会注意到他们的工具何时存在偏见或没有充分反映与他们人口统计学或其他方面不同的人的需求。值得注意的是,13
摘要。目前标记的脑电图 (EEG) 记录很少,并且不同的数据集通常具有不兼容的设置(例如,各种采样率、通道数、事件长度等)。这些问题阻碍了机器学习从业者训练通用 EEG 模型,这些模型可以通过迁移学习重新用于特定的 EEG 分类任务。我们提出了一种具有空间金字塔池化层的深度卷积神经网络架构,该架构能够接收不同维度的 EEG 信号并将其特征提取为固定大小的向量。该模型在大型未标记数据集上使用对比自监督学习任务进行训练。我们引入了一组 EEG 信号增强技术来生成大量样本对来训练特征提取器。然后我们将训练好的特征提取器迁移到新的下游任务。实验结果 1
•问责制:我们评估人工智能的使用,以确保其以与组织价值观保持一致的方式使用。•透明度:我们通过对透明度的承诺来促进值得信赖的人工智能,提供有关我们AI系统及其输出的信息。•隐私:我们的组织将隐私视为AI开发中的基本价值,实施隐私增强技术和数据最小化方法,以保护个人身份•公平:我们努力减轻偏见并促进公平,同时认识到这种努力超出了人口统计学的平衡,超越了界限,范围超出了现有的差异,现有的文化和变化的文化认可,并具有公平的认识和变化。•公平:我们对生成人工智能进行评估,以识别和减轻风险并执行负责任的用法。我们确保AI系统符合道德标准,法律要求强调对AI的透明使用。
清洁能源与肮脏能源之间的替代弹性以及技术变革的方向是讨论当今最具挑战性的问题之一——气候变化的核心参数。尽管它们非常重要,但很少有研究对这些关键参数进行实证估计。在本文中,我根据微观数据,结合反映能源总量内技术变革方向的技术参数,估算了清洁能源与肮脏能源之间的替代弹性。我发现替代弹性的估计值在 2 到 3 之间。考虑到相对能源价格的历史变动和高于 1 的估计替代弹性,数据中观察到的技术变革在很大程度上偏向肮脏能源,这验证了定向技术变革的框架。然而,我也发现了一些有启发性的证据表明,近年来,随着相对能源价格的变化和对清洁能源的补贴增加,清洁能源增强技术的增长速度快于肮脏能源增强技术。
智能电网补助金(30 亿美元)智能电网补助金可提高电力系统的灵活性、效率、可靠性和弹性,特别侧重于提高输电系统的容量;改进互连流程以加速清洁能源建设;在输电和配电层面整合可再生能源;促进车辆、建筑物和其他电网边缘设备的电气化。第二轮资金将扩大部署输电的机会,特别是先进的导体、高压直流电和电网增强技术,以及更快地处理互连申请,并最大限度地减少输电和配电层面清洁能源的排队相关延迟。该补助金计划具有广泛的资格要求,适用于国内实体,包括高等教育机构、营利性实体、非营利性实体、州和地方政府实体以及部落国家。
对编辑器:重复的经颅磁刺激(RTMS)是一种神经塑性增强技术,可修饰临床精神病和神经系统应用中各种治疗方式的大脑反应性。1此外,其效果可以归因于长期增强(LTP)或长期抑郁(LTD)类似神经可塑性。然而,对RTM的反应在健康和病理大脑2中大大变化,并由复杂的生物学机械介导。替代性是指高阶可塑性机制,在该机制中,突触可塑性的方向和大小通过先前的神经元活性而改变,被认为是导致RTMS响应变异性的重要因素。3根据其作用机理,LTP和LTD诱导的阈值被动态调整到先前的神经元活性的水平:先前的神经元活性水平较低,从阈值下滑至优先诱导LTP。相比之下,高水平将阈值滑到优先诱导Ltd。 4
摘要作为一种增强技术,可提高承重能力并防止受伤,辅助外骨骼机器人在货运和医疗保健中广泛应用。这种机器人对步态信息的感知对于他们的控制至关重要。此信息是辅助和协作功能中运动计划的基础。在这里,提出了用于外骨骼机器人的可穿越步态识别传感器系统。基于激光诱导的石墨烯的压力传感器阵列具有灵活性和可靠性。将多个传感器单元集成到鞋垫中,以检测关键足底位置的实时压力。此外,电路硬件和算法旨在通过步态识别的能力加强传感器系统。实验结果表明,所提出的系统的步态识别的准确性为99.85%,并且通过在外骨骼机器人上进行测试进一步验证了系统的有效性。
在本论文中描述我们继续研究有效的隐私增强技术(PET)用例和构件。具体而言,我们提出的协议有可能有助于解决现实世界中的问题,例如有效地结合健康和位置数据,以帮助遏制传染病的传播,同时确保所有相关数据集的隐私。此外,我们提出了新的对称密码,称为意大利面和Hydra,在与同态加密(HE)和安全多方计算(MPC)结合使用时,可快速加密进行优化。然后,我们提出了新的哈希函数整体,它特别适合于常见的零知识(ZK)用例中的快速哈西。最后,我们还研究了替代ZK应用程序中常见的构建块Merkle Trees的替代解决方案,其基于MPC的新型公共密钥蓄能器以提高效率。
过去几年,数据隐私和合法拦截 (LI) 之间的争论已经演变成一场更具建设性的讨论。虽然警察和司法当局在其权力范围内行事,但可以通过现代隐私增强技术(如端到端加密 (E2EE) 和富通信服务 (RCS) 系统)阻止其获取数字证据,但不同的国际倡议呼吁采取一种平衡的方法,让 LI 可以与加密共存,而不会损害网络安全和/或隐私。与此同时,欧盟正在稳步形成一个访问加密通信的框架。随着技术的进步,在个人隐私和集体安全之间找到平衡仍然是一个持续的挑战。成功的关键是促进对话、合作和创新,以确保基本权利(包括保护个人数据)以及个人的安全和完整性得到同等尊重。