XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System能以
引用：Hall, L. & Clapton, W. (2021)。机器编程：性别、种族、性取向、人工智能以及边界可信度和欺骗的构建。《互联网政策评论》，10 (4)。https://doi.org/10.14763/2021.4.1601
摘要：人们越来越认识到人工智能 (AI) 的政治、社会、经济和战略影响的重要性。这引发了有关人工智能编程、使用和监管的重要伦理问题。本文认为，人工智能的编程和应用本质上都是 (顺) 性别化、性化和种族化的。毕竟，人工智能是由人类编程的，因此，谁来训练人工智能、教它学习以及这样做的伦理问题对于避免 (顺) 性别化和种族主义刻板印象的重现至关重要。本文的实证重点是欧盟资助的 iBorderCtrl 项目，该项目旨在通过实施多种基于人工智能的技术（包括面部识别和欺骗检测）来管理安全风险并提高第三国国民的过境速度。本文汇集了 1) 风险与安全 2) 人工智能与道德/移民/庇护以及 3) 种族、性别、（不）安全与人工智能等领域的文献，探讨了谎言检测对常规过境和难民保护的影响，概念重点关注性别、性取向和种族的交叉点。我们在此认为，iBorderCtrl 等人工智能边境技术存在重大风险，不仅会进一步边缘化和歧视 LGBT 人士、有色人种和寻求庇护者，还会强化现有的非入境做法和政策。
通过大肠杆菌代谢工程提高微生物燃料电池的性能以实现吩嗪的生产
摘要：基于介质的微生物电化学系统（例如微生物燃料电池 (MFC)）的设计、开发和应用进展的核心作用之一是通过细胞外电子转移 (EET) 模式在导电电极表面和微生物之间建立有效且成功的通信。大多数基于微生物的系统需要使用人工电活性介质来促进和/或增强电子转移。我们之前的工作建立了一个外源性吩嗪类介质库作为介质系统，以使模型微生物大肠杆菌作为一种有前途的生物技术宿主能够进行 EET。然而，向微生物电化学系统中添加外源性介质具有某些限制性缺点，特别是关于介质对细胞的毒性和增加的运营费用。在此，我们展示了通过将来自铜绿假单胞菌的吩嗪生物合成途径引入大肠杆菌，大肠杆菌能够内源性地自生成吩嗪代谢物的代谢和遗传工程。该生物合成途径包含一个由七个基因组成的吩嗪簇，即 phzABCDEFG（phzA-G），负责从分支酸合成吩嗪-1-羧酸 (PCA)，以及两个另外的吩嗪辅助基因 phzM 和 phzS，用于催化 PCA 转化为绿脓素 (PYO)。我们展示了通过电化学测量、RNA 测序和显微镜成像收集的工程化大肠杆菌细胞的特征。最后，工程化大肠杆菌细胞用于设计性能增强的微生物燃料电池，最大功率密度从未工程化大肠杆菌细胞的 127 ± 5 mW m − 2 增加到基因工程的、产生吩嗪的大肠杆菌的 806 ± 7 mW m − 2。我们的结果表明，将异源电子穿梭引入大肠杆菌可以提高电池的性能。大肠杆菌不仅是一种有效的策略，而且是一种很有前途的策略，可以在活生物电化学系统中建立有效的电子介导，并提高与 MFC 电流产生和功率输出相关的整体 MFC 性能。关键词：微生物燃料电池、基因工程、性能改进、细胞外电子转移 ■ 介绍
与多巴胺大脑传播有关的基因中各个变异对运动序列和概率学习任务的性能以及没有脑瘫的儿童和年轻人的概率学习任务的影响
患有脑瘫（CP）的儿童经常参加培训，以提高活动能力，手动功能和其他运动能力。然而，对这些干预措施的反应在各个个体之间，即使是那些脑损伤，年龄和功能水平相似的人。dopaine是一种已知会影响动物和人类运动技能的神经骨质骨质释放剂，可能会受到与多巴矿脑传播相关的基因变异的影响。为了评估有或没有CP的年轻人的潜在遗传影响，我们计算了单个与多巴胺相关的基因评分，并将这些基因分数与学习的遗传分数进行了比较，以学习两个不同的任务，即隐含的序列学习任务和概率的分类任务。每个任务也以未回报的条件和已知增加循环水平的多巴胺水平的奖励。主要发现是序列任务的基因评分与状况之间的相互作用，使基因得分较低的人是较差的学习者而没有奖励，但对奖励做出了积极反应，而相反的基因得分的人则是正确的。这是CP中的第一项前瞻性研究，表明遗传变异性可能会影响神经康复结果，并有可能使用基线学习较差的人的奖励或药物来调节遗传变异性，从而促进更具个性化的方法来增强CP和其他神经系统状况的运动训练。
Yehoshua Socol、Ariella Richardson、Imene Garali Zineddine、Stephane Grison、Guillaume Vares 等人。生物学和医学中的人工智能以及辐射防护研究：来自耶路撒冷的观点。人工智能前沿，2024 年，6，第 1291136 页。 10.3389/frai.2023.1291136。 irsn-04669199
虽然人工智能广泛应用于生物医学研究和医学实践，但其使用仅限于少数特定的实际领域，例如放射组学。“生物学和医学中的人工智能”研讨会（耶路撒冷，2023 年 2 月 14 日至 15 日）的参与者，包括研究人员和从业者，旨在通过探索人工智能的进步、挑战和观点来构建整体图景，并为人工智能应用提出新的领域。演讲展示了大型语言模型 (LLM) 在生成分子结构、预测蛋白质-配体相互作用和促进人工智能开发民主化方面的潜力。还讨论了医疗决策中的伦理问题。在生物应用中，多组学和临床数据的人工智能整合阐明了低剂量电离辐射对健康的相关影响。贝叶斯潜在模型确定了未观察变量之间的统计关联。医疗应用强调了非侵入性诊断的液体活检方法、识别被忽视疾病的常规实验室检查以及人工智能在口腔颌面成像中的作用。可解释的人工智能和多样化的图像处理工具改进了诊断，而文本分类则检测到了博客文章中的厌食行为。研讨会促进了知识共享和讨论，并强调了在放射防护研究中进一步发展人工智能以支持新出现的公共卫生问题的必要性。组织者计划继续将该计划作为一项年度活动，促进合作并解决人工智能应用中的问题和观点，重点是低剂量放射防护研究。邀请参与放射防护研究的研究人员和相关公共政策领域的专家在下一次研讨会上探讨人工智能在低剂量辐射研究中的效用。
规范人工智能以促进财务...
人工智能（AI）的出现具有通过软件编码的操作模拟人类情报的能力，已成为困扰监管机构，政府官员，非政府组织和全球公众的思想的问题。与这一不断增长的AI辩论相关的是，这些技术有可能促进金融包容性。尽管与AI采用有关的责任和与网络安全有关的问题伴随着责任，但AI在促进金融包容性方面的重要性并不能被夸大。AI可以通过提高南非金融领域主要参与者提供的金融产品和服务的质量来促进金融包容性，包括改善开设银行帐户的过程，数据分析，信用评分评估以及对各种金融产品的风险管理的能力。从欧盟（欧盟）和英国（英国）模型的一项有关AI监管的模型的精选研究中汲取了重要的教训，本文认为，南非有必要开发一个有效的监管框架，以追求AI，以促进促进金融包容性的目标。最后，本文提供了相关的建议，以寻求制定政策，原则，规范和规则的途径，这些途径在南非统治AI以促进金融包容性和其他重要相关目标。
“说这只是虚构的”：极右翼如何破解人工智能以及我们能做些什么
人工智能 (AI) 通常被理解为一种旨在改善人类活动和整体福祉的通用技术。1 AI 系统在高度自动化的水平上运行，包括各种迭代，例如算法 AI、生成 AI、大型语言模型 (LLM) 和深度学习机器。2 尤其是生成 AI 和 LLM，随着 2022 年 11 月 ChatGPT 的发布而受到广泛关注，标志着这些技术的转折点。3 生成 AI 平台使用机器学习通过基于训练数据的“提示”或指令来生成高质量的图像、音频、歌曲、视频和多功能模拟。4 AI 提示是人与 AI 之间的交互模式，引导模型产生所需的内容输出，无论是通过文本、问题、代码片段还是示例。5
供应链管理的未来：整合人工智能以提高效率和可持续性
供应链管理（SCM）是现代业务运营的关键组成部分，涵盖了从供应商到消费者的商品，信息和财务状况的计划，执行和监督。这个复杂的过程始于提供原材料的供应商，通过将这些材料转换为成品产品的制造商进行的，并与购买和利用这些产品的消费者达到顶点。随着全球供应链变得越来越复杂和相互联系，组织面临着增强的压力，以提高其效率和可持续性。在这种情况下，人工智能（AI）是SCM中的变革力量。通过自动执行例程任务，分析大量数据并生成预测性见解，AI为企业提供了优化其供应链操作所需的工具。供应链的复杂性日益增长，这是由全球化，消费者需求波动和环境问题等因素驱动的，它促使采用了诸如AI之类的先进技术。这项技术不仅是一种趋势；对于努力改善其
整合人工智能以增强公民体验
算法影响评估——评估人工智能工具可能带来的法律、道德和社会影响，并根据需要修改计划，以降低所涉及的风险。• 我向你保证，这是值得花时间的。否则，正如 JRR 托尔金曾经说过的，“捷径会导致长时间的拖延。”• 相反，许多机构会犹豫是否创新，因为他们厌恶风险，害怕犯错，不知道规则是什么——这种现象被称为沉默风险。• 正如 Brene Brown 简洁地说的那样，“很多领导者没有意识到，没有脆弱性就没有创造力或创新......没有什么比创造过程更不确定的了，没有失败就没有创新。就是这样。”• 会有失败，但重要的是快速失败、小失败和向前失败。这就是为什么前期规划工作和敏捷、持续的学习方法绝对关键。
前哨：一个聚合功能以确保分散的联合学习
摘要。分散的联合学习（DFL）是一种创新的范式来培训协作模型，以解决单一的失败限制。但是，FL和DFL的安全性和可信赖性因中毒攻击而受到损害，从而对其表现产生负面影响。现有的防御机制是为集中式FL设计的，它们不能充分利用DFL的特殊性。因此，这项工作引入了Sentinel，这是一种防御策略，以抵消DFL中的中毒攻击。Sentinel利用本地数据的可访问性，并定义了一个三步聚合协议，该协议包括相似性过滤，自举验证和归一化以保护恶意模型更新。Sentinel已通过不同的数据集和数据分布进行了评估。此外，已经验证了各种中毒攻击类型和威胁水平。当数据遵循IID（独立和相同分布）配置时，结果与未靶向和有针对性的中毒攻击相对于不靶向和有针对性的中毒攻击提高了最新性能。此外，在非IID配置下，它可以分析Sentinel和其他最先进的强大聚合方法的性能如何降低。
整合远程医疗和人工智能以改善农村环境中的医疗保健机会
整合远程医疗和人工智能（AI）提出了一种有希望的解决方案，以增强农村环境中的医疗保健和质量，在这种情况下，医疗资源和地理障碍有限地构成了重大挑战。本文探讨了远程医疗和AI技术在弥合农村地区的医疗差异中的协同潜力。远程医疗可以通过利用电信技术来实现远程咨询，诊断和治疗，从而大大扩大了服务不足人群的医疗保健机会。AI通过提供先进的诊断工具，预测分析和个性化治疗建议来增强远程医疗的功能。这些技术共同解决了农村医疗保健提供的关键差距，例如医疗保健专业人员短缺，获得专业护理的机会有限以及诊断和治疗的延迟。AI驱动的诊断工具与远程医疗平台集成在一起，可以分析医疗数据，包括成像，电子健康记录（EHR）和实时患者监控，以帮助医疗保健提供者进行准确及时的决策。机器学习算法可以识别模式和异常情况，预测疾病进展并建议最佳治疗计划，从而提高诊断准确性和患者的预后。例如，AI可以帮助检测慢性疾病（例如糖尿病，心血管疾病和癌症）的早期迹象，从而实现早期干预措施和更好的治疗。在农村环境中，远程医疗与AI相结合可以促进通过可穿戴设备和移动健康应用程序进行连续的患者监测。这些技术收集并将实时健康数据传输给医疗保健提供者，后者可以使用AI分析数据并及时提供干预措施。这种连续的监测对于管理慢性病和预防并发症至关重要，减少了频繁医院就诊并增强患者对治疗方案的依从性至关重要。此外，通过为当地医疗保健提供者提供远程培训和决策支持，整合远程医疗和AI支持农村医疗保健系统中的能力建设。AI可以提供量身定制的教育内容和临床指南，从而通过最新的医学知识和最佳实践赋予农村从业者权力。总而言之，远程医疗和AI的整合具有彻底改变农村环境中医疗保健访问和交付的巨大潜力。通过将远程连接与先进的数据分析和决策支持相结合，这些技术可以克服传统的医疗障碍，改善患者的结果并创建更公平的医疗保健局势。继续投资和采用这些创新对于实现其全部潜力并确保农村社区的可持续医疗保健