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Harmanpreet Kaur、Eytan Adar、Eric Gilbert 和 Cliff Lampe。2022. 明智的人工智能：重新想象可解释性和可说明性
图1.左图：DARPA 对可解释 AI 的概念化，改编自 [ 35 ]。右图：使用高级执行-选择-保留组织模型对 Weick 的感知属性 (1-7) 进行分类，改编自 [49]。执行包括感知和响应环境变化的属性；选择包括解释变化含义的属性；保留包括描述存储和使用先前经验的属性 [ 56 ]。我们的感知 AI 框架扩展了现有的可解释性和可解释性定义，以包括 Weick 的感知属性。
分析准备数据是一种使用地球观察到非洲上升国家的明智方式
- 从各个农民到区域规划师再到国家政策制定者。易于访问此基础架构的访问权限为非专家社区打开了该领域。反过来，政府，国际和非政府组织，企业，新闻媒体和个人对全球透明度的需求不断增长。这种数据基础架构方法可与云处理，分析和可视化功能结合使用多个传感器数据收集，以解决非洲任何地方的特定主题。de Africa是专门设计的，用于广泛的时间扫描和对当今可持续资源管理中挑战的挑战的深入研究。
利用科学实现更明智发展的途径
在作为联合国教科文组织科学报告（2021 年）一部分发布的一项研究中，联合国教科文组织分析了与八项可持续发展目标 (SDG) 密切相关的 56 个研究课题。这些目标是：零饥饿（SDG2）、良好的健康和福祉（SDG3）、清洁水和卫生设施（SDG6）、可负担的清洁能源（SDG7）、工业、创新和基础设施（SDG9）、气候行动（SDG13）、水下生物（SDG14）和陆地生物（SDG15）。该研究使用 Scopus（爱思唯尔）数据分析了 193 个国家 2011 年至 2019 年的科学出版趋势；我们发现，在所分析的 56 个主题中，有一半在 2011 年至 2019 年期间占全球科学产出的不到 0.1%，其中包括适应气候的作物、跨境水管理和减少气候相关灾害风险的地方战略。在所研究的 56 个主题中，高收入国家正在让位于其他收入国家，包括与可持续能源相关的主题。在所有这些主题中，中低收入国家都表现出了最强劲的增长率。我们建议采取更多途径为研究和创新提供战略支持，以扩大可持续性科学和工业衍生品的规模。
博士奖学金：通过使用人工智能增强可持续性指标 (ASMAI) 描述：可持续性由三个关键部分组成 - 环境、经济和社会方面 - 必须对所有这些方面进行评估和平衡，以改进现有或开发新的可持续产品、服务和/或系统。这些标准的投入、产出和影响是使用生命周期可持续性评估 (LCSA) 方法和工具来衡量的，这些方法和工具支持许多工业和商业部门的明智决策。材料关键性评估增强了 LSCA，这是一种越来越重要的手段，用于监控一组具有高经济和技术重要性的资源的供应链风险和安全性。尽管 LCSA 和 MCA 是全球可持续发展的宝贵辅助手段，但它们耗时耗力，因此经常被忽视、利用不足或利用不当。将人工智能应用于 LCSA 和 MCA 活动并加以整合具有巨大的潜力，可以加速可持续实践的发展以及从线性经济向循环经济的转变。在 LCA 中使用人工智能是一项新兴活动，因此，该项目为世界领先的创新提供了潜力，将直接增强可持续性指标并鼓励更明智的可持续发展。
博士奖学金：通过使用人工智能 (ASMAI) 增强可持续性指标描述：可持续性由三个关键部分组成 - 环境、经济和社会方面 - 必须对所有这些部分进行评估和平衡，以改进现有或开发新的可持续产品、服务和/或系统。这些标准的投入、产出和影响是使用生命周期可持续性评估 (LCSA) 方法和工具来衡量的，这些方法和工具支持许多工业和商业部门的明智决策。材料关键性评估增强了 LSCA，这是一种越来越重要的手段，用于监控一组具有高经济和技术重要性的资源的供应链风险和安全性。尽管 LCSA 和 MCA 是全球可持续发展的宝贵辅助手段，但它们耗费时间和资源，因此经常被忽视、利用不足或利用不当。在 LCSA 和 MCA 活动中使用和整合 AI 具有巨大的潜力，可以加速可持续实践的发展以及从线性经济向循环经济的转变。在 LCA 中使用 AI 是一项新兴活动，因此，该项目为世界领先的创新提供了潜力，将直接增强可持续性指标并鼓励更明智的可持续发展。
MCC 经济回报率：更多指导将减轻可能导致不明智投资决策的风险
该机构表示，ERR 还有助于确保其投资决策的可问责性和透明度。2008 年，美国政府问责局 (GAO) 发现了 MCC 制定 ERR 的程序中存在的挑战，例如方法不一致、缺乏文件记录、ERR 计算中的人为错误以及对 ERR 分析的持续审查不足，并建议制定新的指导方针并改进现有指导方针。2 为了响应 GAO 的报告和建议，MCC 修订或建立了制定和审查 ERR 的指导方针、流程和程序。其中包括同行评审流程，经济学家将审查他们未参与的 ERR 分析方法和结果。MCC 表示，它使用同行评审流程来提高 ERR 分析的质量和一致性，并确保结果客观可靠。
对抗更具毒的SARS-COV-2变体将需要更明智的大流行反应
ew研究表明，SARS-COV-2的关注变体（VOC）比天然菌株更具毒性，此外还可以更透射。1 Fisman和Tuite使用Ontario的Covid-19案例数据来估计α/B1.1.1.17，beta/b.1.351，Gamma/p.1和delta/b.1.617变体的毒力，而与SARS-COV-2的初始野生型菌株相比。他们发现住院的风险更高，接受VOC的重症监护和死亡，尤其是三角洲变种的风险。加拿大与2020年初面临的大流行作斗争。病毒变得更加聪明，更危险，这意味着我们也需要变得更聪明。加拿大的政府可以通过制定明智地结合所有已证明有效的措施的政策来确保人们的安全。SARS-COV-2疫苗的早期到来的到来使社会可以重新开放并更快地恢复正常。经过几轮锁定，物理距离的授权和对业务的限制，人们可以理解地感到疲倦。大流行限制的经济和人数巨大。SARS-COV-2变体的毒力增强，其CAP的可观性会引起完全疫苗接种的人的突破性感染3，并报告说，对Delta变体的批准Vacines有效性降低的报道并不是唯一的因素，使大流行隧道末端的光线变暗。6进入夏季，一些政府选择将大多数公共卫生措施的开关转向“关闭”。例如，艾伯塔省和萨斯喀彻温省的领导人决定无视警告VOC危险的科学家的警告。取而代之的是，他们通过承诺“有史以来最好的夏天”来宣讲希望。 2现在，他们的医疗保健系统面临着对重症监护的需求，这比以往任何时候都更高，疲惫的卫生保健工作者承受着道德困扰的负担，而取消程序的连锁反应将影响人们未来几年的健康状况。误导性的一种不正当的大流行导致加拿大及其他地区的疫苗犹豫不决和拒绝，4,5危险地危及达到SARS-COV-2-2群体免疫力，这将促进放松公共卫生措施。
硕士和博士学位计划计算神经科学推荐课程和计划，明智的2021/22
推荐这些课程为计算神经科学的高级硕士学生（至少在他们的第3个学期）和博士生作为高级主题 /硬技能课程的课程。我们建议在第1个学期和第2个学期的硕士学生专注于强制性的BCCN课程：https：//www.bccn-berlin.de/courses-and-modules.html请选择与您的导师咨询的个人学习和高级主题的课程！只有大师课程才能在高级主题上认可。
通过计算机分析实现医用大麻基因组编辑的明智设计；基因家族和变异表征
我们访问并挖掘了大量的参考基因组数据集，以确定拷贝数变异和相关的 SNP 变异，以获得基因型独立编辑的最佳靶编辑位点。基因组中存在拷贝数变异和高度多态性的基因序列，使使用 CRISPR、锌指和 TALEN 进行基因组编辑在技术上变得困难。通过核苷酸和氨基酸比对并进行比较序列分析来确定等位基因或额外基因拷贝的评估。根据确定的基因拷贝数和 SNP 的存在，使用多种在线 CRISPR 设计工具设计针对每个基因、伴随等位基因和所有相关途径中的同源物的 sgRNA，以创建敲除以供进一步研究。使用 MultiTargeter 为高度同源序列设计通用 sgRNA，并使用 Sequencher 进行可视化，创建独特的 sgRNA，避免 SNP 和共享核苷酸位置，靶向最佳编辑位点。
明智的关于李斯特菌和饮用水
处理设施。背景从历史上看，确定L单核细胞增生剂感染的来源一直具有挑战性。第一个得出结论的证据表明，在1981年，可以报道了l单核细胞增生植物是食源性的，这是对加拿大新斯科舍省爆发的调查，该爆发涉及卷心菜。在1986年至1990年之间进行的三项研究表明，与牛奶相关的爆发病例，由未经省剂（生）牛奶制成的软奶酪，土耳其法兰克福和准备食用肉类（RTE）（包括Pate）。处于高风险的人应避免使用特定食物，例如软奶酪（例如意大利乳清干酪，羊乳酪，布里和卡门室），冷煮鸡肉，制造和冷肉，柔软的冰淇淋，冷或熏制的冰淇淋，烟熏或生海鲜，准备好的沙拉，未经糊状的（原始的）乳制品以及准备食用加工的食物，例如熟食和热狗。