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社会界面（SPSI）能力发展计划
Capacity development activities may include: 1) general training on SPSI skills and competences (as identified in the JRC-Knowledge4Policy competence framework: https://knowledge4policy.ec.europa.eu/projects-activities/competence-frameworks-policymakers- researchers_en ), 2) topical capacity development to enhance the implementation of specific objectives of the BDS2030通过与相关的参与者和知识持有者建立合作，3）培训边界跨越（在科学，政策和社会界限的个人，Bednarek等人，2018 https://doi.org/10.1007/s11625-018-0550-9），以实现知识和实践的交换，并在主动和功能的SPSI上建立共享价值。作为生物阿戈拉（Bioagora）的作品赋予目标群体以进行生物多样性变化的目标群体，将优先考虑第三种选择（即远离通常的合作和创新的合作，在这种合作中，使用对话和共学习挑战和破坏了既定的观点和工作模式）。
Frédéric Alexandre、Peter Ford Dominey、Philippe Gaussier、Benoît Girard、Mehdi Khamassi 等人。当人工智能与计算神经科学相遇时。Springer。人工智能研究导览，人工智能的界面和应用，3，2020，人工智能的界面和应用，978-3-030-06170-8。hal-01735123
摘要 计算智能和人工智能都旨在构建具有智能行为的机器和软件。因此，它们容易发生相互作用，即使后者不一定对理解认知如何从大脑基础中产生感兴趣。在本章中，我们列举、描述和讨论了最重要的交互领域。有些是方法论的，涉及信息表示、处理和学习。在功能层面，重点放在感知、导航、决策和语言等主要认知功能上。在计算神经科学对智能系统发展的重要贡献的显着特征中，其对大脑功能的系统性观点对于建模决策等高度多模态的认知功能特别有价值
基于对抗过滤的逃避和对基于EEG的脑部计算机界面的后门攻击
大脑计算机接口（BCI）可以在大脑和外部设备之间进行直接通信。电子脑电图（EEG）是BCIS的常见输入信号，因为它的便利性和低成本。对基于EEG的BCIS的大多数研究都集中在EEG信号的准确解码上，同时忽略其安全性。最近的研究表明，BCIS中的机器学习模型容易受到对抗攻击的影响。本文提出了对基于EEG的BCI的基于对抗过滤的逃避和后门攻击，这非常容易实施。在不同BCI范式的三个数据集上进行了实验，证明了我们提出的攻击方法的效果。据我们所知，这是对基于脑电图的BCI的对抗过滤的第一项研究，提出了新的安全问题，并呼吁更多地关注BCIS的安全性。
蛋白质的界面感知分子生成框架...
©作者2024。Open Access本文在创意共享属性下获得许可 - 非商业 - 非洲毒素4.0国际许可证，该许可允许以任何中等或格式的任何非商业用途，共享，分发和复制，只要您与原始作者提供适当的信誉，并为您提供了符合创造性共识许可的链接，并提供了持有货物的启动材料。您没有根据本许可证的许可来共享本文或部分内容的适用材料。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在材料的信用额度中另有说明。如果文章的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不允许法定法规或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by-nc-nd/4。0/。
回到未来：在生成AI时浏览版权/合同界面
1。参见，例如，瑞安·雅培（Ryan Abbott）和伊丽莎白·罗斯曼（Elizabeth Rothman），《破坏创造力：生成人工智能时代的版权法》，75 F la。L. R EV。 1141（2023）; Oren Bracha，《机器生产时代版权的工作》（2023年9月24日），https：//papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm？atpraction_id = 4581738。 2。 参见，例如 ，DOE 1v。Github，Inc。，672 F. Supp。 3d 837（n.d. cal。 2023）;作者Guild诉Openai Inc.，No. 1：23-cv-08292，2024 U.S. Dist。 Lexis 59322（S.D.N.Y. 2023年9月19日）; Andersen诉稳定AI，Ltd.，700 F. Supp。 3d 853（n.d. cal。 2023）; Getty Images诉稳定性AI，23-cv-00135（D。del。 2023）; N.Y. Times Co.诉Microsoft Corp.，No. 1：23-CV-11195（S.D.N.Y. 2023年12月27日）。 3。 参见，例如 ，帕梅拉·萨缪尔森（Pamela Samuelson），生成的AI符合版权，381 S CIENCE 158（2023）；彼得·亨德森（Peter Henderson），Xuechen Li，Dan Jurafsky，Tatsunori Hashimoto，Mark A. Lemley＆Percy Liang，基金会模型和公平用途，S tan。 L.＆e con。 o lin w orking p aper n o。 584（2023），https：//papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id = 4404340#。 4。 一般参见Dan L. Burk，廉价的创造力及其将要做什么，57 g a。 L. R EV。 1669，1673（2023）; Matthew Sag，生成AI的版权安全，61 H。 L. R EV。 295（2023）; Uri Y. Hacohen＆Niva Elkin Koren，版权再生：利用Genai衡量原创性和版权范围，37 h ARV。 J.L. ＆t ech。L. R EV。1141（2023）; Oren Bracha，《机器生产时代版权的工作》（2023年9月24日），https：//papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm？atpraction_id = 4581738。2。参见，例如，DOE 1v。Github，Inc。，672 F. Supp。3d 837（n.d. cal。2023）;作者Guild诉Openai Inc.，No.1：23-cv-08292，2024 U.S. Dist。Lexis 59322（S.D.N.Y.2023年9月19日）; Andersen诉稳定AI，Ltd.，700 F. Supp。3d 853（n.d. cal。2023）; Getty Images诉稳定性AI，23-cv-00135（D。del。2023）; N.Y. Times Co.诉Microsoft Corp.，No.1：23-CV-11195（S.D.N.Y. 2023年12月27日）。 3。 参见，例如 ，帕梅拉·萨缪尔森（Pamela Samuelson），生成的AI符合版权，381 S CIENCE 158（2023）；彼得·亨德森（Peter Henderson），Xuechen Li，Dan Jurafsky，Tatsunori Hashimoto，Mark A. Lemley＆Percy Liang，基金会模型和公平用途，S tan。 L.＆e con。 o lin w orking p aper n o。 584（2023），https：//papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id = 4404340#。 4。 一般参见Dan L. Burk，廉价的创造力及其将要做什么，57 g a。 L. R EV。 1669，1673（2023）; Matthew Sag，生成AI的版权安全，61 H。 L. R EV。 295（2023）; Uri Y. Hacohen＆Niva Elkin Koren，版权再生：利用Genai衡量原创性和版权范围，37 h ARV。 J.L. ＆t ech。1：23-CV-11195（S.D.N.Y.2023年12月27日）。3。参见，例如，帕梅拉·萨缪尔森（Pamela Samuelson），生成的AI符合版权，381 S CIENCE 158（2023）；彼得·亨德森（Peter Henderson），Xuechen Li，Dan Jurafsky，Tatsunori Hashimoto，Mark A. Lemley＆Percy Liang，基金会模型和公平用途，S tan。L.＆e con。o lin w orking p aper n o。584（2023），https：//papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id = 4404340#。4。一般参见Dan L. Burk，廉价的创造力及其将要做什么，57 g a。L. R EV。 1669，1673（2023）; Matthew Sag，生成AI的版权安全，61 H。 L. R EV。 295（2023）; Uri Y. Hacohen＆Niva Elkin Koren，版权再生：利用Genai衡量原创性和版权范围，37 h ARV。 J.L. ＆t ech。L. R EV。1669，1673（2023）; Matthew Sag，生成AI的版权安全，61 H。L. R EV。 295（2023）; Uri Y. Hacohen＆Niva Elkin Koren，版权再生：利用Genai衡量原创性和版权范围，37 h ARV。 J.L. ＆t ech。L. R EV。295（2023）; Uri Y. Hacohen＆Niva Elkin Koren，版权再生：利用Genai衡量原创性和版权范围，37 h ARV。J.L.＆t ech。555（2024）;本杰明·索贝尔（Benjamin Sobel），人工智能的公平用途危机，41 c olum。J.L.＆A RTS 45（2017）。5。请参阅约翰·佩里·巴洛（John Perry Barlow），《思想经济》，《威尔德》（3月1，1994），https：// www.wired.com/1994/03/economy-ideas/。
睡眠– Circadian界面wjg
方法中，我们提出了一个神经网络模型WCE_Detection，以对23种消化道病变图像的准确检测和分类。首先，由于多酸性病变图像表现出各种形状和鳞片，因此在对象检测网络中采用了多探针头策略，以提高模型的多尺度病变检测的鲁棒性。此外，还引入了双向特征金字塔网络（BIFPN），通过添加跳过连接有效地融合了浅的语义特征，从而大大降低了检测错误率。在上述基础上，我们利用SWIN变压器具有其独特的自我发言机制和层次结构，并结合BIFPN特征融合技术来增强多酸性病变图像的特征表示。
化学诱导的C-Cu共价键在CVD-Graphene/单晶Cu（111）界面
通过化学蒸气沉积（CVD）在CU（111）底物上生长的石墨烯开放表面的部分氢化，导致形成由界面C-Cu共价键合稳定的晶体Sp³sp³杂交碳单层。这种过渡是可逆的，加热几乎可以完全恢复原始的石墨烯 - 铜结构。石墨烯-CU系统的特征是弱的范德华相互作用，这是产生C-Cu键合的第一个转换。通过广泛的光谱表征（拉曼，X射线光电子，X射线吸收精细的结构和价频段光发射光谱）和基于密度功能理论（DFT）的理论分析），我们发现弱范德尔（dft通过加热回到其最初的物理状态。对石墨烯-CU相互作用的这种可逆控制为基于石墨烯的设备设计和操纵开辟了新的途径。此外，这种含有C-金属底物键的Sp³杂交碳单层可能会成为大区域钻石膜生长的种子层。
ETK S21.1 – 计算器界面
1 – 连接接口 2 – 连接至 ETK（适用于所有 100 Mbit/s ETK） 3 – 电源连接 4 – 连接至 ECU 5 – 以太网-PC 连接
在界面热应力阈值下方实现钻石涂层的精确石墨化
抽象的钻石涂层具有许多出色的特性，使其成为高性能表面应用的理想材料。但是，没有革命性的表面修改方法，钻石涂层的表面粗糙度和摩擦行为会阻碍其满足高级工程表面要求要求的能力。这项研究提出了在涂料界面上的热应力控制，并通过激光诱导和机械切割证明了在常规钻石涂层表面上进行精确石墨化的新过程，而不会损害金属底物。通过实验和模拟，阐明了表面石墨化和界面热应力的影响机制，最终使钻石涂层表面向石墨烯的快速转化，同时控制涂层的厚度和粗糙度。与原始的钻石涂层相比，获得的表面显示出摩擦系数降低63％–72％，所有摩擦系数均低于0.1，至少为0.06，特定磨损率降低了59％–67％。此外，摩擦对应物中的粘合剂磨损受到显着抑制，从而使磨损降低了49％–83％。这表明机械化学磨损特性的润滑和抑制作用显着改善。本研究提供了一种有效且成本效益的途径，以克服工程钻石表面的应用瓶颈，有可能显着提高性能并扩大钻石涂层组件的应用范围。