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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。
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。
迈向量子化学的高效量子计算
在当前嘈杂的中等规模量子 (NISQ) 体制下，人们设计了各种算法来取得实用的量子优势。这些 NISQ 算法大多数都是变分的，即基于变分定理。变分量子算法 (VQA) 17,18 可以通过将不需要量子属性的计算卸载到传统计算机上来显著减少量子电路深度。这个想法自然而然地源于尽可能少地使用量子计算机。VQA 是启发式的，依赖于一个按照某种方案进行优化的拟定电路。VQA 的一个相当大的缺点是这个优化过程需要许多测量，这个因素可能会限制或消除获得实用量子优势的机会。14 尽管存在这个缺点，但由于与当前硬件限制有关的原因，VQA 是迄今为止研究最多的量子算法类型。变分量子特征值求解器 (VQE) 19,20 是最著名的 VQA。然而，其他方法，如变分量子虚时间演化 (VarQITE)，也是有竞争力的替代方案。21
迈向图像编辑方法的定量评估指标
在生成AI的快速发展的领域中，这项工作采取了初步步骤，以建立用于比较图像编辑方法的系统范围。当前，缺乏用于评估IMED编辑任务的定量指标，而新方法主要是定性评估的。我们的方法涉及三个关键组成部分：1）使用gan-Control创建大型合成数据集，该数据集可以生成地面图像，以跨不同面部身份进行一致的编辑； 2）匹配过程，将编辑的图像与相应的地面真相配对； 3）将感知距离指标应用于匹配对。我们通过用户研究和一组仿真实验评估了我们提出的框架的有效性。我们的结果表明，我们的方法可以以与人类判断相符的方式对图像编辑方法进行排名。这项研究旨在为随后的研究中的图像编辑技术建立全面的评估框架奠定基础，并就此主题进行对话。
迈向认知自我优化制造系统
摘要：工业控制系统在当今的制造系统中发挥着核心作用。在保持和提高生产能力和生产力的同时，生产系统的复杂性也随之大幅增加，并朝着更加灵活和可持续的方向发展。为了应对这些挑战，需要先进的控制算法和进一步的发展。近年来，基于人工智能 (AI) 方法的发展引起了研究和行业对未来工业控制系统的极大关注和相关性。基于人工智能的方法越来越多地被应用于各种工业控制系统层面，从单个自动化设备到复杂机器的实时控制、生产过程和整个工厂的监督和优化。因此，人工智能解决方案被应用于不同的工业控制应用，从传感器融合方法到新型模型预测控制技术，从自优化机器到协作机器人，从工厂自适应自动化系统到生产监督控制系统。本篇展望论文的目的是概述人工智能方法在不同层次上对工业控制系统的新应用，以提高生产系统的自学能力、整体性能、相关流程和产品质量、资源的最佳利用和工业系统安全性以及对不同边界条件和生产要求的适应能力。最后，讨论了主要的未决挑战和未来前景。
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。
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。