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迈向值得信赖的数字服务AI
数字服务提供商需要了解，AI系统带有附加的生命周期，如上所示（10）。数字服务提供商可能不会沿着这一生命周期同样参与，因此可以具有不同的角色和职责。例如，您可能是一家IT公司，专门从事商业用途的模型（例如大型语言模型（LLM）），或者您可能是依靠商业可用AI系统作为您服务的一部分的组织，例如通过聊天机器人。对于数字服务提供商来说，重要的是要了解其AI系统来自何处，产生的依赖性以及他们可以和应该控制的AI生命周期的哪一部分。
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。
迈向可解释人工智能的统一框架
可解释人工智能 (XAI) 领域已迅速成为一个蓬勃发展且成果丰硕的社区。然而，该领域一个不为人知、反复出现且公认的问题是缺乏对其术语的共识。特别是，每一项新贡献似乎都依赖于其自己的（通常是直观的）术语版本，例如“解释”和“阐释”。这种混乱阻碍了该领域进步的巩固，无法满足科学和监管要求，例如在比较方法或确定其对偏见和公平约束的遵从性时。我们提出了一个理论框架，它不仅为这些术语提供了具体的定义，而且还概述了产生解释和阐释所需的所有步骤。该框架还允许重新语境化现有贡献，以便可以衡量其范围，从而使它们与其他方法具有可比性。我们表明，该框架符合对解释、可解释性和评估指标的要求。我们提供了一个用例，展示了如何使用该框架来比较 LIME、SHAP 和 MDNet，确定它们的优点和缺点。最后，我们从我们的框架的角度讨论了 XAI 的相关趋势以及对未来工作的建议。
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。
迈向电子竞技运动员的创新训练方法
如今，电子竞技现象无处不在。国际锦标赛和参赛选手让数百万观众激动不已，他们观看电子竞技运动员和他们的团队努力提高水平并超越彼此。为了达到必要的认知和身体最佳状态，并抵消因在电脑或游戏机前训练数小时而导致的一般健康问题，电子竞技运动员需要最佳的认知、身体和心理训练。然而，在电子竞技特定的健康管理方面存在差距，包括预防健康问题和训练这些功能。为了对这一主题做出贡献，我们在本篇小评论中介绍了基于跨学科研究结果的可能途径，为认知、身体和精神更健康、更强大的电子竞技运动员提供整体训练方法。我们讨论了运动游戏作为一种激励和有前途的电子竞技运动员补充训练方法，它同时在有吸引力的游戏环境中结合了身体和认知刺激和挑战。此外，我们提出运动游戏是创新的全身电子竞技锦标赛革命。总而言之，运动游戏为（物理）电子竞技带来了新的方法，这反过来又在不断发展的电子竞技研究和开发社区中引发了新的话题。
朝着低成本单光子摄像机迈向3D视觉
我们提出了一种基于微型，能量，低成本的单光子凸轮的测量值来重建任意兰伯特对象的3D形状的方法。这些摄像机作为时间解析的图像传感器运行，用非常快速的脉冲脉冲融合了光，并记录了该脉冲的形状，因为它以高时间分辨率从场景中返回。我们提出了模拟此图像形成过程的建模，解释其非理想性，并适应神经渲染以从一组具有已知姿势的空间分布的传感器中重建3D几何形状。我们表明，我们的方法可以从模拟数据中成功恢复复杂的3D形状。我们利用商品代理传感器的测量结果来证明实际捕获的3D对象重建。我们的工作在基于图像的建模和活动范围扫描之间建立了连接，并通过单光子摄像机朝着3D视觉提供了一步。我们的项目网页位于https://cpsiff.github.io/ toug_3d_vision/。
迈向太空可持续发展的代际契约
2 我们的共同议程政策简报 7，为了全人类——外层空间治理的未来，联合国大会第 77 届会议，联合国文件 A/77/CRP.1/Add.6（2023 年），可在线获取。
