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World File Search System社会结构因素
新冠肺炎疫情在各国的传播是否受到环境、经济和社会因素的影响？
此预印本的版权所有者于 2020 年 4 月 23 日发布此版本。；https://doi.org/10.1101/2020.04.08.20058164 doi: medRxiv preprint
“社会认可”的概念分析：关于人工智能伦理
本次演讲的目的有两个。1) 通过介绍社会接受度和类似概念的概念分析和分类，促进人工智能技术等需要跨学科和跨学科研究的领域的合作与交流。2) 引入这种分类将澄清在 ELSI 和社会接受度讨论中可能没有被忽视的道德问题。为此，我们介绍了 Benham Taebi 对社会接受度和道德可接受度概念的区分，并开发了该区分的修改版本。通过在可接受度概念中引入经济和技术层面以及道德领域，可以澄清可接受度领域之间的冲突。这种澄清使人们能够更详细地讨论人工智能的道德问题。
社会联系可预测多维自由灵长类动物社会中的大脑结构
大多数灵长类动物的繁殖和生存都反映了竞争和合作关系的管理。在这里，我们研究了自由放养的恒河猴的神经解剖学和社会性之间的联系。在成年期，社会伙伴的数量可以预测颞上中沟和腹侧异质岛叶的体积，这分别与社会决策和同理心有关。我们发现大脑结构与其他关键社会变量（如成年人的社会地位或间接联系）之间没有联系，母亲的社会网络或地位与依赖婴儿的大脑结构之间也没有联系。我们的研究结果表明，特定大脑结构的大小随直接的亲和性社会联系的数量而变化，并表明这种关系可能在发育过程中出现。这些结果强化了社交网络规模、生物学成功和特定大脑回路扩展之间的假定联系。
主要的环境驱动因素的丰度，多样性和社区结构在稻田中
最近发现的完整氨氧化剂（comammox硝基螺旋体）包含了进化枝A和B，该进化枝A和B建立了一个独立的一步硝化过程。但是，对于农业土壤中的环境驱动因素或栖息地分布知之甚少。先前对稻田中硝基核心的研究主要集中在小型样品上，并且缺乏对稻田中comammamox硝基螺旋体的多站点研究。在这项研究中，我们对36个稻田的调查进行了调查，旨在了解Comammox硝基核心社区结构，丰富性和多样性以及它们受环境因素的影响程度。comammox硝基螺旋藻被发现广泛分布在稻土中。comammox硝基螺旋向进化枝A的丰度大多低于进化枝B，而其多样性大多高于Bade B.相关分析表明，多个因素影响了Comammox硝基螺旋体的丰度，包括pH，土壤有机物，总碳，总氮，纬度，平均年温度和平均年降水量（P <0.05）。此外，comammox硝基螺旋藻群落和栖息地之间存在明显的关系，表明某些扩增子序列变体（ASV）在特定栖息地中具有独特的主导地位。的系统发育分析表明，comammox硝基螺旋藻的ASV是由稻田中已知序列聚集的，与其他栖息地中的已知序列有显着差异。这可能与稻田的独特栖息地有关。相比之下，comammox硝基螺旋向进化枝B没有显示出明显的栖息地依赖性。这些结果支持稻田中硝基核心的广泛分布和大量的丰富性，并提供了对农业生态系统中氮循环和营养管理的新见解。
国家政策如何影响整个欧洲的能源社区发展？关于社会，技术和经济因素的审查
可再生能源社区（REC）已在欧盟可再生能源指令（RED）II（指令2018/2001）中明确定义，清洁能源包（CEP）中包含。本审查从不同欧盟成员国的换位过程的艺术状态转移到，以强调有关REC的实际实施，在治理，技术问题和经济性SUS的性方面的主要障碍。本文分析了任何REC的结构的三个级别：社会和治理层面，能源和技术优化方面以及业务模型。通过考虑文献中开发的模型以及已应用这些模型的最有趣的案例研究，进行了分析。这项工作旨在找到有关上述三个级别与国家政策法规之间相互作用的一些结论，同时确定了当前可用文献中的差距。
JEITA关于人工智能社会化实施的行动宣言与实践
我们相信，以下来自政府和其他组织的指导方针将有助于利用人工智能并提高效率。截至2024年2月底，我们参考了政府和其他组织网站，并提供了以下与人工智能相关的指南示例供您参考。请注意，政府和各类组织可能会根据环境的变化，包括生成式人工智能等人工智能使用的进展情况，在未来重新审视该政策。
应用人工智能技术实现智能社会
人工智能（AI）技术作为社会变革和创新源泉的重要性被人们认识到已经十多年了。我担任所长的人工智能研究中心（AIRC）于2015年在日本产业技术综合研究所成立，同年NEDO以人工智能为核心的大型项目也启动。该大型项目的目标是打造“嵌入现实世界的人工智能”，摆脱局限于网络空间的传统人工智能技术，转向为解决医疗、护理、制造和城市设计等社会问题做出贡献的人工智能技术。该方向旨在开发积极发挥日本在广泛领域拥有优秀人才和技术的独特优势的人工智能技术，使人工智能成为实现日本政府5.0社会愿景的核心。 现实世界的人工智能旨在有机地循环人工智能在社会中的应用以及发现和研究新的技术问题。虽然该项目在启动之初很难获得理解，但现在它已经成为了充分发挥日本独特特色的AI技术方向被广泛接受的愿景。作为这一愿景的体现，2018年启动了一系列以“实现智能社会”为主题的项目，重点关注人工智能技术的社会化和商业化。本手册列出了这些项目的成果。这些成果是五年来我们不断挑战和真诚尝试应对各个领域的挑战并开发解决这些挑战的人工智能技术的结果。 当然，解决各类社会问题并将其转化为新事业并非易事。 与大型IT企业主导的面向普通用户的AI应用相比，解决各类社会问题的AI技术具有高度的个性化，且依赖于社会问题，导致市场碎片化、细分化。然而随着各大IT公司的AI业务面临各种困难和限制，不少玩家开始探索“现实世界的AI”作为下一代AI技术。我们希望本手册中项目所取得的成果有助于确定AI技术的下一步方向。
成立“以人为本的人工智能社会原则会议”
安高 一人（庆应义塾大学环境信息学部教授、雅虎日本公司 CSO） 岩本敏夫（NTT DATA 公司顾问） 浦川真一（日本财产保险株式会社董事兼执行董事） 江间有纱（东京大学未来倡议研究所特任讲师） 大屋武宏（庆应义塾大学法学院教授） 金井凉太（Araya 公司首席执行官） 基瓦原丰（国家信息通信技术研究所智能科学技术中心研究开发主任）
原文：社会复杂性影响鲻鱼的认知能力，但不影响其大脑结构
一些认知能力被认为是复杂社会生活的结果，这种社会生活使个体能够通过先进的策略实现更高的适应性。然而，大多数证据都是相关的。在这里，我们进行了一项实验研究，研究群体大小和组成如何影响孔雀鱼 (Poecilia reticulata) 的大脑和认知发育。在 6 个月的时间里，我们按照 3 种社会处理方法中的一种饲养性成熟的雌性：一个小的同类群，由 3 只孔雀鱼组成；一个大的异类群，由 3 只孔雀鱼和 3 只溅斑灯鱼 (Copella arnoldi) 组成——一种在野外与孔雀鱼共存的物种；以及一个大的同类群，由 6 只孔雀鱼组成。然后，我们测试了孔雀鱼在自我控制 (抑制控制)、操作性条件反射 (联想学习) 和认知灵活性 (逆向学习) 任务中的表现。使用 X 射线成像，我们测量了它们的大脑大小和主要大脑区域。 6 只个体组成的较大群体（包括同种群体和异种群体）表现出比较小群体更好的认知灵活性，但在自我控制和操作性条件反射测试中没有差异。有趣的是，虽然社交操纵对大脑形态没有显著影响，但相对较大的端脑与更好的认知灵活性相关。这表明，除了大脑区域大小之外，其他机制使来自较大群体的个体具有更大的认知灵活性。虽然没有明确的证据表明对大脑形态的影响，但我们的研究表明，生活在较大的社会群体中可以提高认知灵活性。这表明社会环境在古比鱼的认知发展中发挥着作用。