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迈向绿色经济中的体面高质量劳动
我们，劳工、就业和社会事务部长，强烈谴责俄罗斯对乌克兰发动的无端和不合理的战争。这严重违反了国际法，严重违反了《联合国宪章》。我们对俄罗斯侵略在地区和全球范围内造成的深远经济、社会和政治后果深感担忧。我们坚决支持国际劳工组织 2022 年 3 月关于“从国际劳工组织授权角度看俄罗斯联邦对乌克兰的侵略”的决议，以及经合组织理事会 2022 年 2 月关于“俄罗斯对乌克兰的侵略”的声明。在这方面，我们强调国际劳工组织关于就业和体面劳动促进和平与复原力的第 205 号建议及其有效实施的重要性。
迈向jacamo-rest：一种面向资源的抽象，用于管理多代理系统∗†
摘要。多代理的编程（MAOP）范式为模型和实施代理人及其组织和环境提供了抽象。近年来，研究人员已开始探索MAOP和面向资源的Web体系结构（REST）的整合。本文通过在Jacamo-Rest上展示了一项持续的工作，这是一项持续的研究，这是一种基于资源的基于资源的网络编程平台JACAMO的抽象。jacamo- reth将多代理系统（MAS）互操作性达到新级别，不仅可以与万维网的服务或应用程序进行交互，还可以通过其他应用程序在其规范中进行管理和更新。要将开发人员界面添加到适合Web的Jacamo中，我们提供了一个关于MAOP规范实体管理的新颖概念观点。我们将其作为编程接口应用程序的中间件进行了测试，该应用程序提供了现代软件工程设施，例如连续部署和MAS的迭代软件开发。
功能重新安装：迈向计算病理学中的基础模型级表现
多个实例学习（MIL）是计算病理学中最广泛使用的框架，包括分型，诊断，预后等等。但是，iS-iSting MIL范式通常需要脱机实例提取器，例如预训练的重新网络或Foun-Dation模型。这种方法缺乏在特定下游任务中进行微调进行微调的能力，从而限制了其适应性和性能。为了解决此问题，我们提出了一个重新安装的区域变压器（R 2 T），用于在线重新安装实例功能，该功能可以限制精细元素的本地功能并在不同地区建立联系。与现有的作品不同，该作品专注于预训练强大的功能提取器或设计复杂的实例聚合器，r 2 t量身定制为在线重新设计实例功能。它是一种便携式模块，可以无缝集成到主流MIL模型中。对常见的综合病理学任务的广泛实验结果验证：1）功能重新嵌入基于Resnet-50特征的MIL模型的性能到基础模型模型的水平，并进一步增强了基础模型特征的性能； 2）r 2 t可以对各种MIL模型引入更大的性能改进； 3）R 2 T-MIL，作为R 2 T-增强的AB-MIL，以大幅度优于其他最新方法。该代码可在以下网址提供：https：//github.com/dearcaat/rrt-mil。
分布式认知：迈向人机交互研究的新基础
我们正在快速经历一个历史时刻：人们在一台计算机前工作，由一台小型 CRT 控制，专注于仅涉及本地信息的任务。联网计算机变得无处不在，在我们的生活中以及科学、商业和社会互动的基础设施中发挥着越来越重要的作用。为了在新千年推动人机交互的发展，我们需要更好地理解新兴的交互动态，其中焦点任务不再局限于桌面，而是延伸到一个复杂的网络信息世界和计算机介导的交互。我们认为分布式认知理论在理解人与技术之间的交互方面发挥着特殊的作用，因为它的重点一直是整个环境：我们在其中真正做什么以及我们如何协调其中的活动。分布式认知为如何思考设计和支持人机交互提供了彻底的重新定位。作为一种理论，它专门用于理解人与技术之间的交互。在本文中，我们提出分布式认知作为人机交互的新基础，勾勒出一个综合的研究框架，并使用我们早期工作中的选集来提出该框架如何为数字工作材料的设计提供新的机会。
人文人工智能：迈向跨学科专业知识和研究的新领域
摘要 哥德堡数字人文研究基础设施 (GRIDH) 参与了各个人文领域的项目，这些项目利用并开发了结合“人工智能” (AI) 应用的研究工具和基础设施资源。这些应用包括自然语言处理、机器学习、计算机视觉、大型语言模型、图像识别算法、分类、聚类和深度学习。本文提出了“人文 AI”一词，以描述一种新兴的跨学科实践形式，该实践使用和开发基于 AI 的研究应用程序来回答人文研究问题及其纠缠不清的人文反思。我们创造这个术语是为了使其实践的认识论和物质特殊性以及其可供性使之成为可能的新知识形式变得隐晦和可见。本文介绍了 GRIDH 在“人文 AI”领域的项目及其开发的 AI 资源和应用。
迈向自动动力电池检测：新挑战基准数据集和基线
我们对一项名为动力电池检测（PBD）的新任务进行了全面的研究，该任务旨在从 X 射线图像中定位密集的阴极和阳极板端点，以评估动力电池的质量。现有制造商通常依靠人眼观察来完成 PBD，这使得很难平衡检测的准确性和效率。为了解决这个问题并让更多人关注这个有意义的任务，我们首先精心收集了一个称为 X 射线 PBD 的数据集，该数据集包含从 5 家制造商的数千个动力电池中选择的 1,500 张不同的 X 射线图像，具有 7 种不同的视觉干扰。然后，我们提出了一种基于分割的新型 PBD 解决方案，称为多维协作网络（MDCNet）。借助线和计数预测器，可以在语义和细节方面改进点分割分支的表示。此外，我们设计了一种有效的距离自适应掩模生成策略，可以缓解由板分布密度不一致引起的视觉挑战，从而为 MDCNet 提供稳定的监督。无需任何花哨的修饰，我们基于分割的 MDCNet 始终优于其他各种角点检测、人群计数和基于一般/微小物体检测的解决方案，使其成为有助于促进 PBD 未来研究的强大基础。最后，我们分享了一些潜在的困难和未来研究的工作。源代码和数据集将在 X-ray PBD 上公开提供。
迈向人工智能数据驱动型教育
教育平台越来越多地由人工智能驱动。除了提供广泛的课程过滤选项外，个性化的学习材料和教师推荐也在推动当今的研究。虽然准确性在评估这些推荐中起着重要作用，但必须考虑许多因素，包括学习者的保留率、吞吐量、技能提升能力、学习机会的公平性和满意度。这在以学习者为中心和以平台为中心的方法之间造成了紧张关系。我将描述数据驱动推荐和教育理论交叉领域的研究。这包括利用同伴学习中的协作和亲和力的多目标算法、研究学习策略对平台和人员的影响以及自动生成课程序列。本文最后讨论了数据管理系统在实现现代在线教育方面可以发挥的核心作用。
幻觉还是迈向可持续经济的第一步
摘要：“循环经济是一种在设计上具有再生性的经济，旨在始终保持产品、部件和材料的最高效用和价值，区分技术循环和生物循环。这种新的经济模式旨在最终将全球经济发展与有限的资源消耗脱钩”，这是艾伦·麦克阿瑟基金会广泛使用的定义。这个定义传达了两个信息。首先，它承认经济活动需要自然投入（能源和材料），并以废物和排放的形式产生产出。其次，它体现了这样的承诺：通过技术创新、人类智慧和市场，可以实现经济与自然的完全脱钩。显然，这两条信息并不一致。本文的目的是通过跨学科的视角来分析这些问题，这种方法将热力学的见解与传统的经济理论相结合。通过使用这种物理经济视角，本文认为，并不是任何类型的循环经济都是可持续的。因此，需要有指标来确保特定的循环经济模式减少环境和社会危害。