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建议引用：Azzutti, Alessio (2022)：人工智能驱动的市场操纵和欧盟执法制度对可信威慑的限制，ILE 工作论文系列，第 54 号，汉堡大学，法学与经济研究所 (ILE)，汉堡
与欧盟经济体的许多其他部门一样，“人工智能”（AI）已进入金融服务业，成为游戏规则改变者。资本市场交易无疑是最有前途的人工智能应用领域之一。事实上，越来越多的金融市场参与者已经在算法交易的范围内采用人工智能工具。虽然人工智能交易有望带来多项效率提升，但由于特定“机器学习”方法的技术特殊性和相关的额外不确定性，它也可能带来前所未有的风险。本研究重点关注人工智能驱动的市场操纵的新风险和新兴风险，批判性地评估了欧盟反操纵法和执法制度实现可靠威慑的能力。它认为，人工智能交易目前在（准）无法无天的市场环境中运行，最终有可能危及欧盟资本市场的完整性和稳定性。它展示了“威慑理论”如何作为一个规范框架，思考创新解决方案，以解决当前欧盟法律框架在打击人工智能驱动的市场操纵方面的诸多缺陷。最后，本研究建议通过一系列政策建议改进现有的欧盟反操纵法律和执法。即，（i）改进的“以伤害为中心”的操纵定义；（ii）改进的“多层次”人工智能驱动操纵责任制度；（iii）通过引入市场操纵“赏金猎人”，建立一种新颖的“混合”公私执法机构架构。
人工智能带来的科学不端行为和数据操纵威胁日益增加
人工智能 (AI) 的出现彻底改变了各个领域，包括科学研究。从数据分析到预测模型，AI 以各种方式为研究领域做出了贡献。然而，对 AI 系统的依赖引入了易受攻击的漏洞。尽管 AI 有可能加速科学发现的速度并分析大量数据，但它与科学不端行为和数据操纵的担忧有关。
机器人操纵的手眼协调
在基于视觉的机器人操作中，当机器人识别物体掌握的对象时，对物体的位置，几何和物理特性的了解并不完美。可变形的物体（例如苏打罐，塑料瓶和纸杯）在学习这些特性的不确定性方面占据了最佳的challenges。为了敏捷地掌握这些，机器人必须在不同的非结构化表示下自适应地控制和协调其手，眼睛和鳍力量的力。换句话说，机器人的手，眼睛和施加力的量必须得到很好的协调。本论文探讨了人类启发的机制的基本原理，并将其应用于基于视觉的机器人抓地力，以开发手眼镜协调以进行可变形的物体操纵。有了一个对象找到任务，机器人遇到了一个无知的对象混乱的非结构化环境。它首先必须查看环境的概述，并存储场景的语义信息，以进行以后的对象触发迭代。使用存储的信息，机器人必须找到所需的对象，仔细抓住它，然后将其带回定义的位置。为了实现感知目标，该机器人首先能够将环境视为一个整体，例如当人类遇到新探索的场景时，并通过模拟视觉选择性注意模型来学会在三维空间中有效地识别对象。最后，在某些特殊情况下，由于人类或以后的迭代中，机器人可能会遇到已经变形的对象。为了更有效地对此进行完善，该机器人还经过训练，可以通过合成的变形对象数据集重新认识这些项目，该对象数据集使用基于直观的Laplacian的网状网格变形过程自动生成。在整个论文中，都解决了这些子问题，并通过在实际机器人系统上进行实验来证明所提出方法的可行性。
有关Tiktok的信息操纵及其与...
1 “Operations in the information environment” is the term currently used by the U.S. government (Congressional Research Service, 2024) to refer to “the aggregate of social, cultural, linguistic, psychological, technical, and physical factors that affect how humans and automated systems derive meaning from, act upon, and are impacted by information, including the individuals, organizations, and systems that collect, process, disseminate, or use information.”
脂式尿液的次级机械操纵是否增强了脂肪移植物的血管生成潜力？系统评价
在9501名招募的患者中的结果，这四组的基线特征是可比的（平均年龄，60岁；女性为47％[n = 4351]； 16％黑[n = 1517]； 49％西班牙裔[n = 4564]）。在12个月时，通用提醒的平均比例为62.0％，行为轻推为62.3％，行为轻推 +聊天机器人为63.0％，通常的护理为60.6％（p = .06）。与通常的护理相比，覆盖天数的平均比例为2.2个百分比（95％CI，0.3-4.2; p = .02），通用提醒较高，2.0个百分点（95％CI，0.1-3.9; P = .04; P = .04; p = .04;行为nudge和2.3％nudge sigh for for 2.3％，crandy for for Chand + 95％，0.4-4.4-4.2; p = 0.4-4-4.2; p =。多次比较校正后，它们都没有统计学意义。研究组之间的临床事件没有差异。
Ghostshot：用电磁干扰操纵CCD摄像机的图像
摘要 - CCCD摄像机在需要高质量图像数据的专业和专业应用中至关重要，并且捕获的图像的可靠性构成了信托计算机视觉系统的基础。先前的工作显示了使用故意电磁干扰（IEMI）将不明显的图像变化为CCD摄像机的可行性。在这项工作中，我们设计了增强功能，Ghostshot的攻击，可以在正常的光条件下使用IEMI注入任何灰度或彩色图像。我们对IEMI效应对注射图像的形状，亮度和颜色的因果关系进行了示意性分析，并通过振幅相位调制实现了对注射模式的有效控制。我们设计了端到端攻击工作流程，并成功验证了对15个商用CCD摄像机的攻击。我们证明了Ghostshot对医学诊断，火灾检测，QR码扫描和对象检测的潜在影响，并发现伪造的图像可以成功地误导计算机视觉系统，甚至是人眼。
2026 IEEE国际操纵会议，...
3M-Nano是纳米级的每年一次的操纵，制造和测量国际会议；它将于2026年8月在中国苏州举行。该会议系列的最终野心是弥合纳米科学和工程科学之间的差距，旨在针对技术机会和新市场。纳米级的操纵，制造和测量的先进技术有望在许多应用领域中采用新颖的革命性产品和方法。与3M-NANO主题有关的研究领域工作的科学家被邀请提交论文。将在IEEE Xplore数据库和EI Compendex中提交所有接受的完整论文（在会议上和IEEE格式之后提交）。建议在IEEE Trans中发布选定的论文。自动化科学与工程，国际。j的纳米制造，IFAC机电货币学，int。j of Optomechatronics，Micro-Bio Robotics的J，仿生工程杂志，光（科学与应用），光学和精密工程，国际极端制造杂志，《今日材料》本文和其他科学/EI期刊。组织者：苏州高级研究所，中国科学技术大学纳米纳米研究中心，中国中国长春科学与制造业，中国组织者：阿尔胡斯大学，丹麦沃里克大学，英国德马克沃里克大学，英国贝德福德郡沃里克大学，英国教育部，ZALE MICRO和NANO Instuction，Chrone and Nano Instuction of Chrence and and Chronemurant of Charno and Nano and Nano and and and and and and Chronemurant of Charno
dexo：用于教机器人灵巧操纵的手部外骨骼系统
摘要 - 我们介绍了Dexo，这是一种新型的手部外骨骼系统，旨在教机器人灵巧的操纵。与传统的远程操作系统不同，由于缺乏触觉反馈和可扩展性的限制，Dexo可以通过运动镜像和力透明性来实现自然和直观的控制。系统的被动外骨骼设计使人类用户可以直接控制机器人的灵巧手，传输精确的运动和强制数据，以在实际环境中学习复杂的任务。配备了集成的触觉传感器，Dexo捕获了高保真互动数据，促进了操纵学习，而无需昂贵的硬件或仔细的工程。我们评估了跨多个灵巧任务的系统，证明了其复制人类水平的操纵的能力及其扩展收集高质量演示数据的潜力，以培训高级机器人学习模型。与现有的远程处理方法相比，我们的实验显示了任务成功率的显着提高，这使得Dexo成为推进机器人敏捷性的强大工具。
实时数字双胞胎具有用于工业操纵器应用的加固学习：在NVIDIA ISAAC健身房的ABB Yumi机器人数字双胞胎设计和建筑RL应用程序
工业部门正在经历一个变革阶段，随着先进的机器人技术和人工智能（AI）技术的整合。本论文，探讨了数字双技术的协同应用以及增强学习在增强工业环境中机器人操纵器的效率和适应能力方面的应用。这项研究的核心前提重点是解决动态和复杂工业环境中手动程序方法的局限性。手动编程通常缺乏在各种且无法预测的环境中有效操作所需的适应性和学习能力。加固学习的合并使机器人操纵者能够通过与环境的互动来学习和调整，从而提高了运营效率，并最大程度地减少了对广泛编程工作的需求。数字双胞胎是物理环境的数字虚拟复制品。这允许在受控的，无风险的设置中对机器人操纵器行为进行模拟，分析和优化。将数字双胞胎与增强学习的集成能够对机器人系统进行有效的培训，从而使他们能够学习复杂的任务并适应新场景，而无需与现实培训相关的身体磨损和风险，并设置了环境。研究方法涉及开发数字双胞胎模拟环境，强化学习算法在此环境中的机器人操作器中的应用，并引起了学习任务转移能力对现实应用程序的重要性。该研究还研究了与数字双胞胎和加强学习技术相关的挑战。预期的结果包括提高机器人操纵器在工业应用中的适应性和效率，从而减少了为特定任务提供机器人所需的时间，成本和资源。此外，预计自动驾驶机器人操作的安全性和可靠性增强。这项研究旨在证明强化学习和数字双技术在转变工业机器人技术方面的潜力，从而为机器人应用提供了更具灵活，高效和智能的开发过程。本文对工业自动化的未来具有重要意义，为更适应性，高效和智能机器人系统提供了一种途径。通过利用AI和模拟技术的最新进步，它旨在为工业机器人技术的发展做出贡献，为更先进的工业解决方案铺平道路。