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在管理人工智能风险时接受模糊性
公共和私人组织都制定了 160 多套不同的人工智能 (AI) 治理原则。这些原则旨在增强 AI 的变革潜力并限制其负面影响。这些原则和策略越来越多地使用“风险管理”作为阐明 AI 技术具体护栏的机制。不幸的是，“风险管理”在实践中的含义在很大程度上是不确定的，而且人们对此知之甚少。事实上，我们衡量风险有两种截然不同的方法。一种方法强调量化和确定性。另一种方法避开了量化的虚假确定性，而是采用通过利益相关者之间的社会和政治对话表达的固有定性（相应不精确）风险衡量标准。本文认为，新兴的人工智能治理领域应该采用更具响应性、包容性和定性的方法，以更好地适应人工智能技术及其社会影响固有的不确定性和动态性。然而，本文还描述了这样做的困难之处，因为计算机科学和数字技术（以及管理这些技术的努力）本质上推动着确定性和消除歧义。本文借鉴了其他科学领域的经验，这些领域长期以来一直在努力解决如何最好地管理新技术的风险，以表明尽管存在不可预测性和不确定性的潜在权衡，定性风险方法如何更好地适应人工智能等新兴技术的挑战。
对称键的模糊图理论方法...
1。简介：如今，随着网络的增长，数据正在广泛交换在网络上。每个成长领域的基本需求是交流。每个人都希望保护他或她的数据，以确保其个人或专业。为了掩盖原始消息的内容并确保只有预期的当事方才能读取和处理数据，密码学涉及将通信转换为不可知的形式。传输通信的人和接受通信的人是发送者和接收者。犯罪者是非法试图拦截通信的非法尝试。隐藏或隐藏的通信被称为溪流密码，而原始陈述被称为主流。加密是将纯文本转录为密文的过程，而解密是相反的。
降低模糊身份的计算复杂性 -
摘要 - 为了在加密数据上提供访问控制，基于属性的加密（ABE）使用一组属性定义了每个用户。基于模糊身份的加密（FIBE）是ABE的变体，可为用户提供阈值访问结构。为了解决未来量子计算机构成的潜在威胁，本文提出了基于晶格的量子模糊ibe方案。但是，当前基于晶格的ABE计划面临与计算复杂性以及密文和键的长度有关的挑战。本文旨在通过在加密阶段降低关键长度和计算复杂性来提高现有模糊IBE方案的性能。虽然我们的方案中未使用负面属性，但我们在选择性安全模型中以错误（LWE）硬性问题假设证明其安全性。这些改进对安倍领域具有重要意义。
使用模糊支持向量机的情感分析...
The Ministry of Communication and Information and the Ministry of BUMN of The Republic of Indonesia designed a mobile app “Peduli Lindungi” to be used to help the public and related government agencies in carrying out screening and tracing people's movement to stop the spread of Corona Virus Disease (Covid-19).The existence of a mobile app, “Peduli Lindungi” triggers abundant different sentiments from the Indonesian community, either positive or负面情绪。基于积极的情绪，印度尼西亚共和国政府可能会对该应用程序的各个方面有一些反馈。相比之下，负面的情感可以用作移动应用程序潜在改进的初始点。本研究应用模糊支持向量机（FSVM）模型来对用户对Peduli Lindungi应用程序的评论进行分类。FSVM可以将客户的评论分为两个或多个类别，并且比其他分类方法相对更高的准确性。这项研究的结果表明，使用FSVM的评论分类可产生良好的准确性，值为77％。完全正确的预测是2813个评论中的2192个评论。
基于多尺度模糊熵的基于EEG复杂度的算法：检测阿尔茨海默氏病 意大利国家内部地区战略（SNAI）-IRIS ircinia ramosa海绵提取物（ISP）诱导人黑色素瘤细胞凋亡，并抑制黑色素瘤细胞迁移和侵入性 BNT162B2在肾脏移植受者中引起了对SARS-COV-2的有效细胞介导的反应，并且常见的可变免疫缺陷患者 早期应激的持久神经生物学后果 由砖游戏任务（BGT）分析的儿童中的视觉空间工作记忆能力 肽以克服当前抗癌和抗菌纳米疗法的局限性
阿尔茨海默氏病（AD）是一种进行性神经退行性疾病，导致记忆，注意力和语言下降。当前的AD诊断方法缺乏客观性和非侵入性。虽然电解图（EEG）对AD研究有希望，但传统的脑电图分析方法已证明并不令人满意。非线性动力学方法在评估大脑的复杂性质方面被认为更有效。从这些考虑开始，本研究提出了一种基于熵的算法，该算法利用多尺度模糊熵（MFE）作为一种有希望的有效的AD诊断方法。表现出显着的歧视能力。值得注意的是，在结果中观察到趋势反演：与健康对照相比，AD受试者显示出慢速频段的复杂性值更高，而在快速频段中发现了相反的情况。这些发现强调了MFE在有效区分AD患者和健康个体的潜力，这标志着更加客观和可靠的AD诊断策略的重大进展。
模糊遗传粒子群优化卷积神经...
dharanir.pec@gmail.com, ramesh.revathy@gmail.com, danesh.kn1@gmail.com Received : 31 July 2023, Revised: 14 October 2023, Accepted : 21 October 2023 * Corresponding Author ABSTRACT Oral cancer presents a pressing global health concern, ranking as the eighth most prevalent cancer worldwide and leading to a significant number of deaths, particularly evident in India with an annual toll of大约有130,000人死于口腔癌。早期检测的紧迫性是显而易见的，因为由于临床检查和活检而导致的疾病识别延迟可以阻碍有效的治疗和改善患者的结果。这项研究通过开发能够识别受疾病影响的口腔区域并准确分类各种口腔癌疾病的系统来解决这一关键需求。该研究利用深度学习算法来检测和精确定位口服图像中的受影响区域，并结合了高级特征提取技术，尤其是基于模式的特征。使用创新的蜜蜂脉冲夫妇神经网络（BEEPCNN）算法用于对受影响区域的有效分割。为了进一步提高检测效率，引入了一种新型模糊遗传粒子群卷积神经网络（FGPSOCNN），从而降低了计算复杂性，同时保持了高精度水平。拟议的系统使用从Arthi Scan医院收集的实时MRI图像进行了严格的评估。实验结果令人信服地证明了与现有的口腔癌检测方法相比，FGPSOCNN模型的优越性。1。简介这项综合研究不仅满足了早期口腔癌检测的关键需求，而且还引入了一种创新的方法，可以显着提高效率而不会损害准确性。这项研究对口腔癌诊断的潜在影响是很大的，为全球关键的全球健康挑战提供了有希望的解决方案。关键字：口腔癌，深度学习，蜂鸣声，模糊，粒子群优化，fgpsocnn。
基于模糊共同的基于EEG的反应时间预测...
摘要 - 驾驶员的嗜睡状态是广泛讨论的话题，因为它在造成交通事故中的重要作用。本研究提出了一种新的方法，该方法结合了模糊的常见空间模式（CSP）优化的相位内聚序列（PC）表示和模糊CSP优化的信号振幅表示。该研究旨在检查机敏状态和嗜睡状态之间脑电图（EEG）同步的变化，通过分析脑电图数据，预测驱动因素的反应时间，并随后确定嗜睡的存在。该研究的发现表明，这种方法成功地区分了警报和昏昏欲睡的精神状态。通过使用基于自动编码器的深度编码器数据融合技术和回归模型，例如支持向量回归（SVR）或最少的绝对收缩和选择运算符（LASSO），该提出的方法使用与回归器模型组合的单个特征集优于单个特征集。通过评估均方根误差（RMSE），平均绝对百分比误差（MAPE）和相关系数（CC）来衡量这种优势。换句话说，基于自动编码器的振幅EEG功率功能和PCS功能的融合在回归中，单独在回归器模型中使用这些功能中的任何一个。具体而言，与仅使用单个振幅EEG功率功能和回归相比，与基线模型相比，提议的数据融合方法的RMSE降低了14.36％，MAPE降低25.12％，CC降低了10.12％。
绿色供应链优化使用模糊...
摘要提出了对绿色供应链管理（GSCM）实践的深入研究，从而描绘了其经济影响。该研究在多标准决策（MCDM）框架内应用模糊逻辑，以系统化供应链中绿色实践的评估和进步。放置模糊逻辑与MCDM的集成以完善评估的精度。使用基于线性编程的模糊多属性边界近似区比较（MABAC）方法，该方法以评估绿色供应商为中心。这项研究通过量化经济优点，即成本效率，提高市场生产率和品牌形象的改善来推进GSCM的讨论。实际应用的证据证明了GSCM在增强环境可持续性和产生巨大经济增长方面的双重好处。（2023年6月收到，于2023年8月接受。本文与作者一起1个月进行了1个修订。）
利用模糊介导的心率变异性作为
Ottavian，C。5 5 5，C。1，Schals，M.1，Szech，C。2，Van Diest，I。 3;边界边界，C。2，声音，L。1，Ottavian，C。5 5 5，C。1，Schals，M.1，Szech，C。2，Van Diest，I。3;边界边界，C。2，声音，L。1，
DeepGo：预测定向灰盒模糊测试
在本文中，我们提出了一个预测定向灰盒模糊测试器 DeepGo，它可以结合历史和预测信息来引导 DGF 通过最佳路径到达目标站点。我们首先提出路径转换模型，该模型将 DGF 建模为通过特定路径转换序列到达目标站点的过程。突变产生的新种子将导致路径转换，而高奖励路径转换序列对应的路径表示通过它到达目标站点的可能性很高。然后，为了预测路径转换和相应的奖励，我们使用深度神经网络构建虚拟集成环境 (VEE)，它逐渐模仿路径转换模型并预测尚未采取的路径转换的奖励。为了确定最佳路径，我们开发了一个强化学习模糊测试 (RLF) 模型来生成具有最高序列奖励的转换序列。RLF 模型可以结合历史和预测的路径转换来生成最佳路径转换序列，以及指导模糊测试突变策略的策略。最后，为了练习高奖励路径转换序列，我们提出了行动组的概念，全面优化模糊测试的关键步骤，实现高效到达目标的最优路径。我们在 2 个基准测试套件（共 25 个程序，100 个目标站点）上对 DeepGo 进行了测试。实验结果表明，与 AFLGo、BEACON、WindRanger 和 ParmeSan 相比，DeepGo 在到达目标站点方面分别实现了 3.23 倍、1.72 倍、1.81 倍和 4.83 倍的加速比，在暴露已知漏洞方面分别实现了 2.61 倍、3.32 倍、2.43 倍和 2.53 倍的加速比。