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脑数据背景：新权利是实现精神和大脑隐私的途径吗？
摘要 更直接、更高分辨率和更大数量地收集脑数据的可能性加剧了人们对精神和脑隐私的担忧。为了管理这些隐私挑战给个人带来的风险，一些人建议编纂新的隐私权，包括“精神隐私”权。在本文中，我们考虑了这些论点并得出结论：虽然神经技术确实引发了重大的隐私问题，但这些问题——至少就目前而言——与其他众所周知的数据收集技术（如基因测序工具和在线监控）引起的问题没有什么不同。为了更好地理解脑数据的隐私风险，我们建议使用信息伦理中的概念框架，即海伦·尼森鲍姆的“情境完整性”理论。为了说明情境的重要性，我们在三个熟悉的情境——医疗保健和医学研究、刑事司法和消费者营销——中研究了神经技术及其产生的信息流。我们认为，强调脑隐私问题的独特之处，而不是与其他数据隐私问题的共同点，可能会削弱制定更强有力的隐私法和政策的更广泛努力。
通过实例模式编写器实现可泛化的隐式神经表征
尽管隐式神经表征 (INR) 近期取得了进展，但对于基于坐标的 INR 多层感知器 (MLP) 来说，学习跨数据实例的通用表征并将其推广至未见实例仍然具有挑战性。在这项工作中，我们为可推广的 INR 引入了一个简单而有效的框架，该框架使基于坐标的 MLP 能够通过仅调节早期 MLP 层中的一小组权重作为实例模式组合器来表示复杂数据实例；其余 MLP 权重学习跨实例通用表示的模式组合规则。我们的可推广 INR 框架与现有的元学习和超网络完全兼容，可用于学习预测未见实例的调节权重。大量实验表明，我们的方法在音频、图像和 3D 对象等广泛领域都实现了高性能，而消融研究验证了我们的权重调节。
根据批发定价实现电动汽车自动充电
● 客户主要喜欢“设置后就忘”的体验，即充电时自动找到最佳充电时间，主要关注的是尽量降低成本，而环境考虑是次要的。● 人们强烈希望更清楚地了解电动汽车充电成本，尤其是占家庭能源总支出的比例。● 虽然控制系统受到高度评价，但如果客户对技术有信心并认为它可靠有效，那么控制系统就变得不那么重要了。● 大多数人都喜欢尽可能地利用自己的太阳能进行充电。
通过稀疏诱导生成来培养大脑以实现持续学习
深度神经网络在持续学习中会遭受灾难性遗忘，在优化新任务时，它们往往会丢失有关先前学习过的任务的信息。最近的策略是隔离先前任务的重要参数，以便在学习新任务时保留旧知识。然而，使用固定的旧知识可能会成为获取新表示的障碍。为了克服这个限制，我们提出了一个框架，通过吸收新任务的知识来演化先前分配的参数。该方法在两个不同的网络下执行。基础网络学习顺序任务的知识，而稀疏诱导超网络为每个时间步骤生成参数以演化旧知识。生成的参数将基础网络的旧参数转换为反映新知识。我们设计超网络以根据任务特定信息和基础网络的结构信息生成稀疏参数。我们在图像分类和视频动作识别任务的类增量和任务增量学习场景中评估了所提出的方法。实验结果表明，通过发展旧知识，所提出的方法在这些场景中始终优于各种各样的持续学习方法。
摘要。这项工作旨在回顾人工神经网络（ANN）的最典型实现，这些实现是在前馈神经网络中实现的。
摘要。这项工作旨在回顾人工神经网络 (ANN) 的最典型实现，这些实现在前馈神经网络 (FNN) 和循环神经网络 (RNN) 中实现。讨论了 ANN 架构和基本操作原理的本质区别。学习过程的问题分几个部分介绍。使用 ANN 进行预测的优势已在自适应教育学、医学和生物学分类、工业等多个热门领域得到证实。JEL：C45。关键词：人工智能；人工神经网络；前馈神经网络；循环神经网络；感知器。引用：Alytis Gruodis (2023) 人工神经网络在过程建模中的实现。当前实现概述。– 应用业务：问题与解决方案 2(2023)22–27 – ISSN 2783-6967。https://doi.org/10.57005/ab.2023.2.3
比 Beetaloo 更好 - 北领地如何在不使用水力压裂的情况下实现能源安全
虽然 NTG 隐瞒了交易成本，但联邦政府最近发布的未来天然气战略表明，Blacktip 天然气的当前成本可能为 14 美元/GJ 3 。这个价格可能是 Beetaloo Basin 天然气的最低价格，但由于该盆地尚未开发，需要铺设新管道，而且距离达尔文的距离是 Blacktip 的两倍，因此这很可能会导致更高的承购成本，可能高达 16 美元/GJ。Tamboran 在 2023 年向股东表示，最低价格需要 10.5GJ。
设计和实现 Azure AI
事件中心捕获是将事件中心中的流式数据自动传送到 Azure Blob 存储或 Azure Data Lake 存储的最简单方法。随后，您可以处理数据并将其传送到您选择的任何其他存储目标，例如 SQL 数据仓库或 Cosmos DB。
XAI 的符号 AI：评估 LFIT 归纳编程以实现公平且可解释的自动招聘
机器学习方法在生物识别和个人信息处理（例如法医、电子医疗、招聘和电子学习）领域的重要性日益增加。在这些领域，基于机器学习方法构建的系统的白盒（人类可读）解释可能变得至关重要。归纳逻辑编程 (ILP) 是符号 AI 的一个子领域，旨在自动学习有关数据处理的声明性理论。从解释转换中学习 (LFIT) 是一种 ILP 技术，可以学习与给定黑盒系统等同的命题逻辑理论（在特定条件下）。本研究通过检查 LFIT 在特定 AI 应用场景中的可行性，迈出了将准确的声明性解释纳入经典机器学习的通用方法的第一步：基于使用机器学习方法生成的自动工具进行公平招聘，用于对包含软生物特征信息（性别和种族）的简历进行排名。我们展示了 LFIT 对这个特定问题的表达能力，并提出了一个可应用于其他领域的方案。
Gigagreen项目开始实现未来...
未来的可持续Giga基本上•Gigagreen是一个由欧盟的项目和创新框架计划Horizon Europe提供了近470万欧元的项目，旨在开发用于锂离子电池的可持续和安全的细胞制造流程。•该倡议得到了由16个合作伙伴组成的跨学科财团的支持，其中包括研究中心，大学，咨询公司，材料供应商和来自8个欧洲国家 /地区的细胞制造商。都灵（意大利），9月22日。gigagreen是由欧盟（EU）在研究与创新框架计划Horizon Europe愿意开发可持续和安全的细胞制造过程中资助的项目，刚刚在都灵（意大利）举行的会议开始了。在48个月内，由来自8个不同欧洲国家的16个合作伙伴组成的Gigagreen将致力于实现未来的可持续GIGA基本，将欧洲定位在锂离子电池价值链中全球市场的最前沿，这是下一代电动汽车的关键。该项目提出了一项结构化研究计划，以制定和扩展遵循设计（DTM）方法的新型电极和细胞组件制造过程，以实现预期的目标。从这个意义上讲，Gigagreen将寻求电极制造工艺，以在电池设计中以最低的环境影响和能源消耗，提供最高性能，吞吐率，安全性和成本效率，从而促进重复使用和拆卸。gigagreen在当前和新制造方法的界面中蓬勃发展。在数字解决方案中支持的DTM方法将允许开发易于扩展和自动化的概念，以解决即将到来的欧洲细胞Giga-Factories的需求。总而言之，Gigagreen将为欧盟细胞制造业带来一个转折点，因为它的产出被认为有助于当今处理方法之间的平稳过渡 - 通过试验越来越多的方法来优化，并没有准备好可灵活的质量生产 - 未来的Li-ion细胞工厂 - 基于绿色，更便宜，更便宜，更便宜，更好，更清洁，更清洁，数字化和柔性技术。它重点介绍了最紧迫的那些点：电细胞电极处理和代表最高能源和经济成本的组件，并有更大的改进和开创性的创新空间。
使用代金券实现经济私有化
1992 年捷克斯洛伐克的国有资产私有化被广泛誉为前共产主义经济体经济转型中最令人印象深刻的成就之一。在 1993 年 1 月 1 日分裂为两个国家之前，捷克斯洛伐克迅速大规模地进行了国有企业私有化。这一过程的一个关键要素是代金券私有化——几乎免费向公民发放代金券，公民则用代金券竞购国有企业的股份。捷克斯洛伐克代金券方案的设计和实施引发了许多国家学者和政策制定者的激烈辩论。一小部分俄罗斯企业已经通过代金券方案进行了私有化，其他转型经济体也可能引入类似的制度。