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人工智能可解释性实践
如果没有各合作伙伴和合作者的支持和努力，这本工作手册的创作就不可能实现。一如既往，艾伦图灵研究所公共政策项目伦理主题研究团队的所有优秀成员从几年前开始就一直为该项目提供重要且无可比拟的支持，我们的公共政策项目联合主任 Helen Margetts 和 Cosmina Dorobantu 也是如此。我们非常感谢 Conor Rigby，他领导了这本工作手册的设计，并在其迭代过程中提供了非凡的反馈。我们还要感谢为本文档创建了各种插图的 Johnny Lighthands，以及 Alex Krook 和 John Gilbert，他们的投入和见解帮助工作手册顺利完成。必须特别感谢苏格兰地方政府数字办公室、卡姆登议会的工作人员和居民、贾斯汀·格林（诺森比亚医疗保健 NHS 基金会信托）和 NHS 英格兰教育东北和北坎布里亚的在职研究生医生（PGDiT），以及安娜·纳克、阿尔迪·詹杰娃、梅根·休斯、罗莎蒙德·鲍威尔和塞缪尔·斯托克韦尔（艾伦·图灵研究所），他们帮助我们测试活动并审查本工作簿中包含的内容。
粮农组织沙漠蝗虫防治指南
粮农组织感谢编写本指南第一版的 P.M. Symmons、修订和更新本指南的 K. Cressman 和 H.M. Dobson 以及制作大部分插图的 S. Lauer。粮农组织还要感谢 T. Abate、B. Aston、F. Bahakim、L. Barrientos、T. Ben Halima、D. Brown、M. Butrous、M. Cherlet、J. Cooper、C. Dewhurst、J. Duranton、C. Elliott、A. Hafraoui、M. El Hani、T. Galledou、S. Ghaout、G. Hamilton、Z.A.Khan、M. Lecoq、J. Magor、G. Matthews、L. McCulloch、M. A. Ould Baba、J. Pender、（已故）G. Popov、T. Rachadi、J. Roffey、J. Roy、S. Simpson、P.M. Symmons 和 H. van der Valk 对本新版本的评论和批评。还要感谢 R. Mitchell 和 C. Smith-Redfern 提供的一般编辑建议、K. Whitwell 提供的索引、Medway Design Team、格林威治大学和 Andrew Jones 提供的数字艺术作品以及制造商提供的设备插图。控制指南和附录的部分内容是英国国际发展部 (DFID) 资助的一项旨在造福发展中国家并由自然资源研究所实施的项目的成果。这些部分表达的观点不一定代表 DFID 的观点。
通过生成式人工智能实现实时神经增强电影
在本文中，我们提出了一种新颖的系统，该系统将实时神经反馈集成到生成 AI 的创作过程中，从而实现用户与 AI 系统之间的无缝交互。通过利用用户的认知变化，该系统可以实现持续流畅的共同创作，超越了生成 AI 工作流程中常见的传统提示式交互。我们使用脑电图 (EEG) 实现这一目标，以持续监测用户的大脑活动，然后将其作为视觉生成 AI 模型的控制信号。我们特别关注 Lempel-Ziv 复杂性，这是一种信号多样性的度量，以前与心理状态、任务参与度和现象丰富性有关。所提出的架构包括一个 EEG 特征提取器和一个生成 AI 管道，它们协同工作，根据用户的大脑活动动态改变预先存在的电影的视觉内容。这种方法为人类与 AI 之间的互动提供了一个新的复杂性和复杂性维度。未来的工作将探索更复杂的生物信号和多模式反馈的整合，旨在进一步增强具身创作体验的深度和丰富性。这项工作为将生物技术和生成式人工智能整合到新兴的自适应电影领域提供了原理证明。您可以在 youtube.com/playlist?list=PLMu36WzSQKiVeBnrUdwUAoUhqLqGX3_bw 找到包含系统运行视频插图的播放列表。
指责在19号大流行期间未接种疫苗的
抽象的人未接种covid-19（C19）对大流行造成了偏见和责任。由于人们高估了C19的风险，我们检查了这些负面判断是否可以被部分理解为替罪羊的一种形式（即，不公平地指责一个不公平的群体），以及政治意识形态（以前证明是在美国塑造风险感知）是否会调节未诉讼的替代性。我们在C19期间对替罪羊文献和风险感知进行了基础。我们通过2022年初在美国进行的两项基于小插图的研究获得了对我们的猜测的支持。我们改变了Vignette字符的风险概况（年龄，先前感染，合并症）和疫苗接种状态（例如，未接种疫苗，未经近期助推器，未接种，未接种，未接种疫苗接种的疫苗），同时使所有其他信息保持恒定。We observed that people hold the unvaccinated (vs vaccinated) more responsible for negative pandemic outcomes and that political ideology moderated these effects: liberals (vs conservatives) were more likely to scapegoat the unvaccinated (vs vaccinated), even when presented with information challenging the culpability of the unvaccinated known at the time of data collection (eg, natural immunity, availability of vaccines, time自上次疫苗接种以来）。这些发现支持了C19大流行期间出现的特定基于群体的偏见的替罪羊解释。我们鼓励医学伦理学家检查C19大量高估公众的负面后果。公众需要有关健康问题的准确信息。可能涉及打击错误信息，以高估并低估了疾病的风险，以与错误相似的警惕。
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• EBGLYSS 用于皮下注射。 • EBGLYSS 应在医疗保健专业人员的指导下使用。对患者和/或护理人员进行 EBGLYSS 皮下注射技术的适当培训。成年患者可以自行注射，护理人员也可以在接受皮下注射技术培训后注射 EBGLYSS。对于儿科患者，护理人员可以在接受皮下注射技术培训后注射。 • 注射部位包括腹部、大腿和上臂后部。上臂后部的 EBGLYSS 注射可由护理人员或医疗保健提供者执行。 • 每次注射时更换注射部位。请勿在肚脐 2 英寸（5 厘米）以内或皮肤敏感、淤伤、发红、变硬的区域或受特应性皮炎或皮肤病变影响的皮肤区域注射 EBGLYSS。 • 注射前，从冰箱中取出 EBGLYSS 预充式注射笔或 EBGLYSS 预充式注射器，在室温下放置 45 分钟，不要取下针头盖。请勿使用热源（如热水、微波炉或直射阳光）进行加热。使用前请保护 EBGLYSS 免受光照 [见供应方式/储存和处理 (16)]。• 只要溶液和容器允许，在给药前应目视检查肠外药物产品是否有颗粒物和变色。EBGLYSS 是一种透明至乳白色、无色至微黄色至微棕色溶液。如果液体含有可见颗粒、变色或浑浊，请勿使用 [见剂型和强度 (3)、供应方式/储存和处理 (16)]。• 有关完整的带插图的给药说明，请参阅使用说明 [见使用说明]。
~ftgin - RC 书柜
FLYING M ODELS (ISSN 0015·4849) 包含 FLYING ACES 和 R/C Model Boating，每月由 Carstens Publications, Inc ., Fredon- Springdale Road, Fredon Township 出版。P.O.Box 700 Newton, New Jersey 07860.电话：201 /383-3355。Harold H. Carstens，总裁；Marie L. Merkle，副总裁；Phyllis M. Carstens，秘书兼财务主管。二等邮资已付，邮编为 New·ton, NJ 07860 和其他邮寄办事处。邮政局长：将地址变更发送至 FLYING MOD ELS，P.O.Box 700, Newton NJ 07860.版权所有 1989，Carstens Publications, Inc.美国印刷。订阅：美国和海外：23 美元。每年 00 美元，两年 43.00 美元，三年 63.00 美元。单份 2.50 美元。美国境外邮资每年需额外支付 4.00 美元。有关订阅和地址变更的所有通信都应发送至 Circulation Manager, FLYING MODELS, P.O.Box 700, Newton, NJ 07860- 0700.地址更改需等待六周。投稿：欢迎投稿文章和照片。建议投稿者保留手稿和插图的副本。收到要求后，我们将尽力将所有材料完好无损地寄回，但需附上回邮费。FLYING MODELS 对未经请求的材料不承担任何责任。通常在出版时付款。未经出版商书面许可，不得转载本杂志的内容。广告：主要广告办公室：FLYING MO DEL S，P.O.Box 700, Newton, NJ 07860.电话：2 01 /383-3355.
日期：4月28日至5月2日和5月5日至9日，位置：MSP- ...
此80小时课程符合NFPA 470的要求，响应者的危险材料/大规模破坏武器/武器武器（WMD）标准，2022年，第10章危险材料/WMD技术人员的能力。本课程还符合OSHA标题29 CFR 1910.120（Hazwoper）和HMEP公共部门危险材料培训指南的技术人员级别的要求。本课程遵循ProBoard®认证要求。如果您选择获得ProBoard®认证，则将在不同的一天进行测试，以额外费用。本课程遵循危险材料事件分析，计划，实施和评估（APIE）模型。课程的流程是逻辑上的，以使掌握知识和技能直接适用于响应危险材料和/或WMD/CBRNE事件。本课程的主要重点是识别和评估危险材料事件，组织响应团队，保护响应人员，识别和使用响应资源，实施基本控制措施，完善决策技巧并保护公众。有50张技能表，有插图的分步方向，适用于NFPA 470所要求的所有技能。在整个课程中，这些技能将以随机分配角色的小组进行评估。需要在这些评估中令人满意的表现才能通过课程。这将使应急人员准备在有害材料事件中进行高级，技术，进攻性的操作。所有知识和技能技术人员必须知道，从事件分析到终止，都必须深入涵盖。这包括危险品化学；容器识别，构造功能和泄漏点；以及产品控制和去污操作。每个课程都始于特定的学习目标列表和NFPA 1072中的工作绩效要求（JPRS）。
彩绘木材：历史与保护 - Getty
可能是盖蒂保护研究所迄今为止开展的最雄心勃勃的出版项目之一，当然也是盖蒂保护研究所会议记录系列中规模最大的项目。之所以这样说，是因为这个主题需要全面的视角。彩绘木材的重要性、其美丽、多种形式以及在保护背景下的复杂性需要采取这种方法，特别是考虑到过去几年我们在这一领域的知识迅速进步。这本书起源于美国历史和艺术作品保护研究所木制文物小组组织的研讨会。这是一个具有里程碑意义的事件，需要对其内容进行全面处理。在 Valerie Dorge 和 F. Carey Howlett 专注、严谨、热情的编辑下，本书涵盖了代表该研讨会贡献广度和深度的丰富材料。从理解和识别构成彩绘木制品的材料的机制到影响物体和表面的各种因素，通过对彩绘木材表面多样性的多种分析、技术和处理，本出版物试图提供最新的信息汇编，这些信息将受到保护者、科学家、艺术史学家、策展人、艺术家以及所有对自古以来创作的一系列迷人的彩绘木制品感兴趣的人的欢迎。盖蒂保护研究所的目标之一是向所有从事文化遗产保护和保护的人提供有关文化遗产的信息和知识。本出版物是研究所致力于以说明性、可访问性和与该领域相关的方式提供该信息的一个示例。我们很高兴能与 AIC 一起努力，将这本书带给专业人士和学生。希望出版物的内容、其插图的优良品质及其格式能够为彩绘木材的研究做出重大贡献。我们欢迎您的评论，并希望您能从出版物中找到与其设计师、作者和编辑创作时一样多的乐趣和魅力。
南方 - 大气 - 大气 - 二甲基...
摘要。来自南大洋的二甲基硫二二甲基硫酸盐（DMS）的生物地球化学形成是复杂的，染色的，并且由物理，化学和生物学过程驱动。通过海洋生物活性产生的这种过程是南大洋上硫酸盐气溶胶的主要来源。使用英国地球系统模型（UKESM1-AMIP）的只有大气的构造，我们在澳大利亚夏季（Austral Summer）最近（2009- 2018年）进行了八次10年模拟。我们测试了大气DMS对四个海洋DMS数据集和三个DMS转移速度参数化的敏感性。一个海洋DMS数据集在这里从卫星叶绿素a中开发。我们发现，Oceanic DMS数据集的选择对大气DM的影响大于DMS转移速度的选择。线性转移速度插图的模拟显示，与使用二次关系的模拟相比，大气DMS浓度的表示更准确。这项工作表明，气候模型中当前使用的海洋DM和DMS转移速度参数对南方海洋地区的限制不大。使用源自卫星叶绿素A数据得出的海洋DMS的模拟，并且与最近开发的DMS线性传递速度参数化结合时，与UKESM1配置相比，DMS的线性转移速度参数化显示出更好的空间变异性。我们还表明，捕获大规模的空间变异性可能比大规模的年际变化更为重要。我们建议模型使用DMS传输速度参数化，该参数是针对DMS开发的，并改善了海洋DMS空间变异性。这种改进可以提供更准确的基于过程的海洋和大气DM，因此可以提供南大洋地区的硫酸盐气溶胶。
GPT-3 人工智能模型的诊断和分类准确性
重要性：医疗保健中的人工智能 (AI) 应用已在医学的许多领域中有效发挥作用，但它们通常使用标记数据进行单一任务训练，这使得部署和普遍性具有挑战性。通用 AI 语言模型是否可以执行诊断和分类尚不得而知。目标：将通用生成式预训练 Transformer 3 (GPT-3) AI 模型的诊断和分类性能与使用互联网的主治医生和非专业成年人进行比较。设计：我们比较了 GPT-3 对 48 个经过验证的常见（例如病毒性疾病）和严重（例如心脏病发作）病例小插图的诊断和分类能力与非专业人士和执业医师的准确性。最后，我们检查了 GPT-3 对诊断和分类的信心校准程度。设置和参与者：GPT-3 模型，一个具有全国代表性的非专业人士和执业医师样本。接触：经过验证的案例小插图（<60 字；<6 年级阅读水平）。主要结果和测量：正确诊断，正确分类。结果：在所有病例中，GPT-3 对 88%（95% CI，75% 至 94%）的病例的前 3 位做出了正确诊断，而普通人为 54%（95% CI，53% 至 55%）（p<0.001），医生为 96%（95% CI，94% 至 97%）（p=0.0354）。GPT-3 的分类（71% 正确；95% CI，57% 至 82%）与普通人（74%；95% CI，73% 至 75%；p=0.73）相似；两者都明显差于医生（91%；95% CI，89% 至 93%；p<0.001）。根据 Brier 评分，GPT-3 对其最佳预测的信心在诊断（Brier 评分 = 0.18）和分类（Brier 评分 = 0.22）方面相当准确。结论和相关性：通用 AI 语言模型无需任何内容特定训练即可执行接近但低于医生的诊断水平，并且优于普通人。该模型在分类方面的表现较差，其表现更接近普通人。