XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System强制函数
应用于海上结构的 SHM - CORE
贝叶斯状态空间模型用于执行操作模态分析的联合输入状态参数推断，其中使用参数的先验和强制函数（以高斯过程的形式转换为状态空间表示）为参数不确定性下的这种仅输出识别提供了一种方法。有趣的是，与参数已知的情况相比，该方法被证明可以恢复模型的参数分布，而不会影响加载时间序列信号的恢复。
纳入可持续材料和创新...
国防部在将可持续材料和创新建筑技术纳入军事建设 (MILCON) 项目方面面临挑战。因此，《国防授权法》第 2851 条要求国防部长委托进行一项研究，评估影响纳入可持续材料的现行做法，并研究纳入创新建筑技术的障碍，并确定是否可以使用战略环境研究与发展计划或环境安全技术认证计划来验证可持续材料和创新技术。作为回应，国防部负责基础设施现代化和恢复力的副助理部长要求 CNA 进行本研究。我们研究了各种数据来源，包括统一设施标准和标准变更请求，并采访了美国政府主题专家，以确定在 MILCON 中纳入可持续材料和创新技术的潜在障碍。我们发现了几个障碍，包括广泛缺乏相关知识、可持续材料数据的可用性以及强制函数。
开发飞机飞行控制中的主动操纵器
大多数为飞机控制开发的触觉界面都提供触觉支持作为控制机械手上的附加力。本研究重新审视了主动机械手，这是一种不同于现有触觉界面但与之互补的设计理念。该控制装置将飞行员施加在其上的力传送到飞机，同时通过偏转角反馈飞机的旋转速度。研究发现，与传统的被动机械手相比，主动机械手在补偿跟踪任务中大大促进了目标跟踪和干扰抑制。此外，任务性能的更大改进与更高的强制函数带宽相关。这些发现是由于主动机械手将有效受控元件动力学转变为类似积分器的动力学，同时将干扰抑制集成到神经肌肉系统中。然而，在飞机状态反馈中作用于飞机的高频干扰会对主动机械手的操作效率产生不利影响。根据实验结果和被动性理论的结果，设计和评估了一个超前 - 滞后滤波器，它可以减轻这种影响而不影响任务性能。
我应该听从人工智能的建议吗？衡量人类与人工智能决策的适当依赖程度
[1] Gagan Bansal、Tongshuang Wu、Joyce Zhou、Raymond Fok、Besmira Nushi、Ece Kamar、Marco Tulio Ribeiro 和 Daniel Weld。2021 年。整体是否超过部分？人工智能解释对互补团队绩效的影响。在 2021 年 CHI 计算机系统人为因素会议论文集。1-16。[2] Zana Buçinca、Maja Barbara Malaya 和 Krzysztof Z Gajos。2021 年。信任还是思考：认知强制函数可以减少人工智能辅助决策对人工智能的过度依赖。ACM 人机交互论文集 5，CSCW1 (2021)，1-21。[3] Adrian Bussone、Simone Stumpf 和 Dympna O'Sullivan。 2015.对临床决策支持系统中信任和依赖的解释的作用。 2015年医疗信息学国际会议。 160–169。 [4] Arjun Chandrasekaran、Viraj Prabhu、Deshraj Yadav、Prithvijit Chattopadhyay 和 Devi Parikh。 2018.解释是否能让 VQA 模型对人类来说更具可预测性？在 EMNLP 中。 [5] Muhammad EH Chowdhury、Tawsifur Rahman、Amith Khandakar、Rashid Mazhar、Muhammad Abdul Kadir、Zaid Bin Mahbub、Khandakar Reajul Islam、Muhammad Salman Khan、Atif Iqbal、Nasser Al Emadi 等。 2020.人工智能可以帮助筛查病毒和COVID-19肺炎吗？ IEEE Access 8 (2020)，132665–132676。[6] Berkeley J Dietvorst、Joseph P Simmons 和 Cade Massey。2015 年。算法厌恶：人们在看到算法错误后会错误地避开它们。《实验心理学杂志：综合》144，1 (2015)，114。[7] Mary T Dzindolet、Scott A Peterson、Regina A Pomranky、Linda G Pierce 和 Hall P Beck。2003 年。信任在自动化依赖中的作用。《国际人机研究杂志》58，6 (2003)，697–718。[8] Ana Valeria Gonzalez、Gagan Bansal、Angela Fan、Robin Jia、Yashar Mehdad 和 Srinivasan Iyer。2020 年。人类对开放域问答的口头与视觉解释的评估。 arXiv preprint arXiv:2012.15075 (2020)。[9] Patrick Hemmer、Max Schemmer、Michael Vössing 和 Niklas Kühl。2021 年。混合智能系统中的人机互补性：结构化文献综述。PACIS 2021 论文集 (2021)。[10] Robert R Hoffman、Shane T Mueller、Gary Klein 和 Jordan Litman。2018 年。可解释人工智能的指标：挑战与前景。arXiv preprint arXiv:1812.04608 (2018)。
质疑人工智能预测：影响力驱动的第二意见推荐
[1] Gagan Bansal、Besmira Nushi、Ece Kamar、Dan Weld、Walter Lasecki 和 Eric Horvitz。2019 年。人机协作团队向后兼容的案例。ICML 人机协作学习研讨会 (2019)。[2] Gagan Bansal、Tongshuang Wu、Joyce Zhou、Raymond Fok、Besmira Nushi、Ece Kamar、Marco Tulio Ribeiro 和 Daniel Weld。2021 年。整体是否超过部分？人工智能解释对互补团队绩效的影响。在 CHI 计算机系统人为因素会议论文集上。1-16。 [3] Umang Bhatt、Javier Antorán、Yunfeng Zhang、Q Vera Liao、Prasanna Sattigeri、Riccardo Fogliato、Gabrielle Gauthier Melançon、Ranganath Krishnan、Jason Stanley、Omesh Tickoo 等人。2020 年。不确定性作为透明度的一种形式：测量、传达和使用不确定性。arXiv 预印本 arXiv:2011.07586 (2020)。[4] Zana Buçinca、Maja Barbara Malaya 和 Krzysztof Z Gajos。2021 年。信任还是思考：认知强制函数可以减少人工智能辅助决策对人工智能的过度依赖。ACM 人机交互论文集 5，CSCW1 (2021)，1-21。 [5] Rich Caruana、Yin Lou、Johannes Gehrke、Paul Koch、Marc Sturm 和 Noemie Elhadad。2015 年。医疗保健的可理解模型：预测肺炎风险和 30 天内住院率。第 21 届 ACM SIGKDD 国际知识发现和数据挖掘会议论文集。1721–1730。[6] R Dennis Cook。1986 年。局部影响力评估。皇家统计学会杂志：B 系列（方法论）48，2（1986 年），133–155。[7] Maria De-Arteaga、Artur Dubrawski 和 Alexandra Chouldechova。2021 年。利用专家一致性改进算法决策支持。arXiv 预印本 arXiv:2101.09648（2021 年）。 [8] Maria De-Arteaga、Riccardo Fogliato 和 Alexandra Chouldechova。2020 年。《人机交互案例：在存在错误算法评分的情况下做出决策》。2020 年 CHI 计算机系统人为因素会议论文集。1-12。[9] Berkeley J Dietvorst、Joseph P Simmons 和 Cade Massey。2015 年。《算法厌恶：人们在发现算法错误后会错误地避开算法》。《实验心理学杂志：综合》144, 1 (2015)，114。[10] Kelwin Fernandes、Jaime S Cardoso 和 Jessica Fernandes。2017 年。《具有部分可观测性的迁移学习应用于宫颈癌筛查》。《伊比利亚模式识别与图像分析会议》。Springer，243-250。 [11] Yarin Gal 和 Zoubin Ghahramani。2016 年。Dropout 作为贝叶斯近似：表示深度学习中的模型不确定性。在国际机器学习会议 (ICML) 中。1050–1059。[12] Ruijiang Gao、Maytal Saar-Tsechansky、Maria De-Arteaga、Ligong Han、Min Kyung Lee 和 Matthew Lease。2021 年。通过 Bandit 反馈实现人机协作。IJCAI (2021)。[13] Pang Wei Koh 和 Percy Liang。2017 年。通过影响函数理解黑盒预测。在第 34 届国际机器学习会议论文集-第 70 卷中。JMLR。org，1885–1894 年。[14] Himabindu Lakkaraju、Jon Kleinberg、Jure Leskovec、Jens Ludwig 和 Sendhil Mullainathan。2017 年。选择性标签问题：在存在不可观测因素的情况下评估算法预测。第 23 届 ACM SIGKDD 国际知识发现与数据挖掘会议论文集。ACM，275–284。