XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System解读
解读网络人工智能：我们的现状和未来
近年来，人工智能 (AI) 技术越来越多地被用于解决网络问题。尽管人工智能算法可以提供高质量的解决方案，但它们中的大多数本质上对于人类认知而言是复杂且不稳定的。这种可解释性的缺乏极大地阻碍了基于人工智能的解决方案在实践中的商业成功。为了应对这一挑战，网络研究人员开始探索可解释的人工智能 (XAI) 技术，以使人工智能模型可解释、可管理和可信赖。在本文中，我们概述了人工智能在网络中的应用，并讨论了可解释性的必要性。接下来，我们回顾了当前对基于人工智能的网络解决方案和系统的解释研究。最后，我们展望了未来的挑战和方向。本文的最终目标是为人工智能和网络从业者提供一般指导方针，并推动基于人工智能的解决方案在现代通信网络中的不断进步。
参与式可再生能源社区——基于区块链的治理如何实现德国对 RED II 的解读
摘要：在欧洲大部分地区，分布式太阳能光伏发电比电网零售电价便宜。可变发电份额的不断增长使人们将重点放在可再生能源社区 (REC) 上，以提高当地能源系统的经济效益。民间社会可以在此类社区的发展、可再生能源容量的扩大和灵活性的提供中发挥有影响力和必要的作用。然而，目前的 REC 模型仍然将租户限制在非参与消费者的角色中。本文提出了一个概念，通过集体自用，让消费者参与进来，使用区块链技术公平分配可再生电力，从而在德国监管框架内实现参与式 REC。
20 解读欧盟提出的人工智能提案......
简介 人工智能 (AI) 的快速发展和部署为经济、商业、医疗保健和整个社会带来了前所未有的变革。随着这些发展的不断升级和深化，人们对与人工智能相关的权利和道德的兴趣也日益浓厚。部分原因是人工智能技术现在利用了大量个人数据、无数的分析和统计工具以及巨大的计算能力，对人类利益和福祉的影响尚不确定。人工智能的兴起带来了新的法律和道德挑战。有争议的技术包括面部识别系统、计算机传感器和视觉以及自动驾驶汽车（例如自动驾驶汽车和护理辅助机器人）。具体问题包括数据隐私、系统内算法不公正的普遍性和延续性、决策中预测模型的不公平使用以及操纵和恶意使用人工智能的可能性（等等）。目前正在制定政策和监管框架来应对这些挑战。本洞察探讨了最近提出的《欧盟人工智能法案》的主要特点，以及该法案如何保护和平衡关键价值观。监管选项概述现有的法律框架往往无法跟上新兴技术的步伐。Cognilytica 发布的一份关于全球人工智能法律和法规的报告表明，许多国家对人工智能监管实施采取了“观望”态度。1 但是，虽然大多数国家可能仍然很少或没有独特的人工智能
人工智能可全面解读基因组并确定罕见遗传病的候选诊断
© 作者。2021 开放存取 本文根据知识共享署名 4.0 国际许可进行许可，允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信任，提供知识共享许可的链接，并指明是否做了更改。本文中的图片或其他第三方资料包含在文章的知识共享许可中，除非资料的致谢中另有说明。如果资料未包含在文章的知识共享许可中，且您的预期用途不被法定规定允许或超出了允许的用途，则需要直接从版权所有者处获得许可。要查看此许可证的副本，请访问 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。知识共享公共领域贡献豁免（http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/）适用于本文中提供的数据，除非数据来源中另有说明。
导论：文学伦理批评、脑文本与世界文学新解读
作者简介 尚碧武是上海交通大学英语系教授，也是德格鲁伊特出版社《叙事研究前沿》杂志的主编。他的研究兴趣包括当代英国小说、叙事学和文学伦理批评。他是《追寻叙事动力》（彼得朗，2011 年）、《当代西方叙事学：后古典主义视角》（人民文学出版社，2013 年）和《跨越边界的非自然叙事：跨国界和比较视角》（劳特利奇，2019 年）的作者。他的作品发表在《比较文学研究》、《批评：当代小说研究》、《部分答案》、《Neohelicon》、《文学语义学杂志》、《符号学》、《比较文学与文化》、《文学跨学科研究》和《阿卡迪亚》等期刊上。
生物医学数据科学年度回顾：整合多模态数据以解读脑部疾病
人类大脑在正常和疾病状态下积累的大量多模态数据为理解大脑疾病发生的原因和方式提供了前所未有的机会。与传统的单一数据集分析相比，涵盖不同类型数据（即基因组学、转录组学、成像等）的多模态数据集的整合为从微观和宏观层面揭示大脑疾病的潜在机制提供了更详细的信息。在本综述中，我们首先简要介绍流行的大型大脑数据集。然后，我们详细讨论了如何整合多模态人脑数据集来揭示大脑疾病的遗传倾向和异常的分子通路。最后，我们展望了未来的数据整合工作将如何促进大脑疾病的诊断和治疗。
利用表面肌电图解读中风患者的踝关节运动
摘要：中风是一种脑血管疾病 (CVD)，会导致偏瘫、瘫痪或死亡。传统上，中风患者需要长时间接受物理治疗师的治疗才能恢复运动功能。各种家用康复设备也可用于上肢，几乎不需要物理治疗师的帮助。然而，目前还没有经过临床验证的用于下肢功能恢复的设备。在本研究中，我们探索了表面肌电图 (sEMG) 作为控制机制在开发中风患者家用下肢康复设备方面的潜在用途。在本实验中，我们使用三个通道的 sEMG 记录了 11 名中风患者进行踝关节运动时的数据。然后从 sEMG 数据中解码运动，并研究它们与运动损伤程度的相关性。使用 Fugl-Meyer 评估 (FMA) 量表量化损伤程度。在分析过程中，提取了 Hudgins 时域特征，并使用线性判别分析 (LDA) 和人工神经网络 (ANN) 进行分类。平均而言，在离线分析中，LDA 和 ANN 分别准确分类了 63.86% ± 4.3% 和 67.1% ± 7.9% 的动作。我们发现，在两个分类器中，某些动作的表现都优于其他动作（LDA p < 0.001，ANN p = 0.014）。计算了 FMA 分数和分类准确度之间的 Spearman 相关性 (ρ)。结果表明，两者之间存在中等正相关性（LDA ρ = 0.75，ANN ρ = 0.55）。本研究结果表明，可以开发家庭 EMG 系统来提供定制治疗，以改善中风患者的功能性下肢运动。
人工智能可全面解读基因组并确定罕见遗传病的候选诊断
方法 我们对 119 名被诊断患有罕见遗传病、在雷迪儿童医院接受全基因组测序 (WGS) 的先证者（其中大部分是 NICU 婴儿）的回顾性队列中的 GEM 进行了基准测试。我们还对在另外五家学术医疗中心确诊的 60 例病例的另一队列进行了复制研究。为了进行比较，我们还使用常用的变异优先级工具（Phevor、Exomiser 和 VAAST）分析了这些病例。比较包括三重奏、二重奏和单例的 WGS 和全外显子组测序 (WES)。诊断所依据的变异涵盖了多种遗传方式和类型，包括结构变异 (SV)。患者表型是手动或通过自动临床自然语言处理 (CNLP) 从临床记录中提取的。最后，重新分析了 14 个以前未解决的案件。
战略解读
在由 ? 发起的最简单的战略沟通教科书模型中，一个“发送者”私下观察自然状态并从某个给定的消息空间中选择一条无成本消息。然后，“接收者”观察该消息并采取影响双方收益的行动。这种传统方法的一个标志是消息没有内在含义；它们的内容 - 即它们与基础状态的统计关系 - 建立在发送者-接收者博弈的纳什均衡中。根据此解决方案概念的标准稳态解释，接收者可以访问完全揭示状态和消息之间统计关系的“数据集”。在本文中，我们重新审视基本的发送者-接收者模型，并放宽接收者完全有能力解释均衡消息的假设。我们关注接收者有两个可用操作 y 和 n 的设置。在每一种自然状态中，只有其中一种操作是合适的。对于 y 而言，适合采取适当行动的状态的先验概率为 π < 1
浏览和解读经济机会地图：
那么这一切意味着什么呢？如果一个县的“超出预期”（蓝色），那么该行业的机构数量就比我们的经济模型预测的多。这可能表明以下情况之一：该行业超出我们的预期，在这个县发展良好，该行业正在充当服务于邻近县的更大的区域性行业，或者该行业对于当地市场来说过度开发并面临萎缩的风险。只有运用您对该地方的实地了解后才能确定真实的情况。同样，黄色县表示机构数量比我们的模型预测的少。这可能表明以下情况之一：该行业正面临阻碍发展的当地障碍，该县的需求正在从另一个县的同一行业中抽离，或者该县尚未意识到该行业的增长潜力。