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元宇宙：裂变架构
现代技术不断发展，带来了新的机遇和困难。近年来，引起最大轰动和兴趣的技术是 Metaverse。尽管 Metaverse 不是一个全新的词，但由于 Facebook 将其名称更改为 Meta，它引起了更多关注。然而，尽管人们对此兴趣浓厚，前景广阔，但仍需确定如何解决道德问题以及如何在 Metaverse 系统中保护用户的隐私。此外，Metaverse 系统必须通过满足可信 AI 的主要标准来赢得用户的信任和认可。因此，本文重点介绍了如何使 Metaverse 系统值得信赖。本文涵盖了 Metaverse 的历史、基本要素、当前的商业市场、未来的机遇和挑战。此外，本文还讨论了可信 AI 的支柱、其因素以及可信的方式。最后，本文结合了这些概念，并确定了有助于 Metaverse 可信度的要素。
元宇宙 - 欧洲议会
本文件是应欧洲议会法律事务委员会的要求编写的。作者 Mariusz MACIEJEWSKI，欧洲议会政治总司公民权利和宪法事务政策部 负责管理员 Anna-Sabine RIEDER，欧洲议会政治总司公民权利和宪法事务政策部 Mariusz MACIEJEWSKI，欧洲议会政治总司公民权利和宪法事务政策部 编辑助理 Ivona KLECAN 语言版本 原文：EN 关于编辑 政策部门提供内部和外部专业知识，支持欧洲议会委员会和其他议会机构制定立法并对欧盟内部政策进行民主监督。如需联系政策部或订阅更新，请写信至： 欧洲议会公民权利和宪法事务政策部 B-1047 布鲁塞尔 电子邮件：poldep-citizens@europarl.europa.eu 手稿于 2023 年 6 月完成 © 欧盟，2023 年 本文件可在互联网上获取：http://www.europarl.europa.eu/supporting-analyses 免责声明和版权 本文件中表达的观点由作者全权负责，并不一定代表欧洲议会的官方立场。非商业目的的复制和翻译是被授权的，只要注明来源并事先通知欧洲议会并发送副本。© 封面图片经 Adobe Stock.com 许可使用
工作记忆和语言理解：元...
本文对 77 项研究中 6,179 名参与者的数据进行了荟萃分析，探讨了工作记忆容量与语言理解能力之间的关系。荟萃分析的主要目标是比较 Daneman 和 Carpenter (1980) 开发的工作记忆测量方法的预测能力与其他工作记忆测量方法的预测能力。荟萃分析的结果支持 Daneman 和 Carpenter (1980) 的说法，即利用工作记忆的综合处理和存储容量的测量方法（例如，阅读广度、听力广度）比仅利用存储容量的测量方法（例如，单词广度、数字广度）更能预测理解能力。荟萃分析还表明，数学过程加上工作记忆的存储测量方法可以很好地预测理解能力。因此，该过程加上存储措施的卓越预测能力不仅限于涉及单词和句子操纵的措施。