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医疗保健领域对人工智能的接受度
3 另外，道具的展示顺序也是随机的。 4 由于10个项目中有4个被呈现，因此如果随机呈现，每个项目出现的次数可能会有所不同。因此，可以使用平衡的不完全区组设计（Louviere 和 Flynn，2010）来确保项目出现的频率相等。然而，由于本章的样本量非常大，达到 150,010（使用下面描述的计数方法），我们确定由于随机呈现而导致的出现次数差异很小。
等容与等压绝热压缩空气储能的比较分析
摘要：绝热压缩空气储能 (ACAES) 被认为是一种有前途的、电网规模的中长期储能技术。在 ACAES 中，空气存储可能是等容（恒定体积）或等压（恒定压力）。等容存储，其中内部压力在系统充电和放电时在上限和下限之间循环，在机械上更简单，但它会导致不良的热力学后果，从而损害 ACAES 的整体性能。等压存储可能是一种有价值的替代方案：存储量会发生变化，以抵消当空气质量进入或离开高压存储时可能发生的压力和温度变化。在本文中，我们基于预期的 ACAES 和现有的 CAES 系统特征开发了一个热力学模型，以比较等容和等压存储的效果。重要的是，通过使用二阶多项式拟合等熵压缩机效率，包括由于滑动存储压力导致的非设计压缩机性能。对于我们建模的系统，等压系统往返效率 (RTE) 达到 61.5%。即使不考虑压缩机非设计性能下降，等容系统也能达到 57.8%。这一事实与因节流和混合不同温度下储存的热量而产生的固有损失有关。在我们的基准情景中，等熵压缩机效率在 55% 到 85% 之间变化，等容系统 RTE 比等压系统低约 10%。这些结果表明，CAES 的等压储存值得进一步开发。我们建议后续工作研究能量流以及等压储存机制的可扩展性挑战。
“社会认可”的概念分析：关于人工智能伦理
本次演讲的目的有两个。1) 通过介绍社会接受度和类似概念的概念分析和分类，促进人工智能技术等需要跨学科和跨学科研究的领域的合作与交流。2) 引入这种分类将澄清在 ELSI 和社会接受度讨论中可能没有被忽视的道德问题。为此，我们介绍了 Benham Taebi 对社会接受度和道德可接受度概念的区分，并开发了该区分的修改版本。通过在可接受度概念中引入经济和技术层面以及道德领域，可以澄清可接受度领域之间的冲突。这种澄清使人们能够更详细地讨论人工智能的道德问题。
神经元内包容性疾病呈现语音震颤
神经元内核内纳入疾病（NIID）是一种遗传性神经退行性疾病，是由GGC重复膨胀Notch2NCL基因引起的，并由嗜酸性粒细胞激素盐内夹杂物中心，在神经元中可见，皮肤细胞，细胞，细胞和骨骼肌肉细胞。1,2大脑磁共振成像（MRI）显示了扩散加权成像（DWI）上皮质质体连接处的特征性超强度区域。基于初始症状和主要症状，将受NIID影响的受试者分类为痴呆症主导者或肢体弱点 - 显性表型。2然而，在遗传性基本震颤-6（ETM6）中也报道了Notch2NCl基因的异常GGC重复扩展。3 ETM6的特征是上肢的成人动力学和/或姿势震动
超越边界：对机器人技术的接受与抵制
例如，当非残疾人士利用机器人技术来增强他们的身体或智力能力并更好地在社会中生活时，他们可能不会感到自己被物化。但是，考虑到机器人技术所带来的超能力是外界赋予的机械能力或者物质能力，因此也可以理解为人是自愿物化的。 当我们考虑这种情况时，人类是否会抵制无休止地卷入对物质能力的竞争以及人类价值重心向物质能力转移的趋势？如果跨性别者或新人类的存在成为永久特征，那么基于精英统治或经济实力的社会差距是否会扩大？相反，如果建立一个基于社会共识的体系，让任何人都可以成为超人类，获得一定的身体和智力能力，甚至鼓励这种做法，是否会带来一个更加平等和包容的社会，社会差距是否会消失？当这一切发生时，成为一个符合自己性格的超人类，是否会成为一种可以被轻易接受和适应的事情，就像在虚拟空间中为自己的角色收集配饰的感觉一样？
基因组编辑的食物和社会接受的现状
i-1讲座的摘要I-2的问题和答案的摘要I-3问题摘要II公共研讨会“食品安全与社会”记录II-1“基因组编辑的农作物” II-2回答无法在场地参考材料后词
负责任的人工智能代理的社会接受度
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多传感器融合与交互多模型和卡方检验容差滤波器
摘要：由于传感器技术、电信和导航系统的最新进展，多传感器信息融合算法在最先进的组合导航系统中具有关键重要性，本文提出了一种改进的创新容错融合框架。组合导航系统由四个传感子系统组成，即捷联惯性导航系统 (SINS)、全球导航系统 (GPS)、北斗二号 (BD2) 和天文导航系统 (CNS) 导航传感器。在这种多传感器应用中，一方面，有效融合方法的设计受到极大限制，特别是在没有关于系统错误特性的信息时。另一方面，开发准确的故障检测和完整性监测解决方案既具有挑战性又至关重要。本文通过联合设计故障检测和信息融合算法，解决了传统故障检测解决方案的敏感性问题以及无法获得精确已知的系统模型的问题。特别是，通过使用交互多模型 (IMM) 滤波器的思想，系统的不确定性将通过模型概率和使用所提出的基于模糊的融合框架进行自适应调整。本文还通过联合设计双状态传播器卡方检验和融合算法，解决了使用损坏的测量值进行故障检测的问题。使用两个并行运行的 IMM 预测器，并根据从融合滤波器接收到的信息交替重新激活，以提高所提出的检测解决方案的可靠性和准确性。通过将 IMM 与所提出的融合方法相结合，我们提高了检测系统的故障敏感性，从而显著提高了组合导航系统的整体可靠性和准确性。模拟结果表明，所提出的容错融合框架比传统框架具有更优异的性能。
