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可解释机器学习的溯因和论证：立场调查 ∗
本文介绍了两种原则性的推理形式：溯因推理和论证推理，并阐述了它们在机器学习中可以发挥的基本作用。本文回顾了过去几十年来关于这两种推理形式与机器学习工作的联系的最新成果，并由此阐述了溯因推理和论证推理的解释生成作用如何使它们成为可解释机器学习和人工智能系统开发的自然机制。溯因推理通过数据的转换、准备和均质化来促进学习，从而为实现这一目标做出了贡献。论证作为传统演绎推理的保守扩展，为学习提供了一种灵活的预测和覆盖机制——一种与所学知识相关的目标语言——它明确承认在学习的背景下，需要处理与任何经典逻辑理论不相容的不确定、不完整和不一致的数据。
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在评估预期的学习成果时对评估方法的适当性进行解释：任务和设计项目将评估学生的学习成果，包括对主题问题的理解以及时尚设计元素和设计原理的应用，并与AI集成以创建时尚收藏。还将评估学生在时尚背景下的沟通和演示能力。学生被允许使用生成的AI工具来开发项目，包括较早的阶段研究，视觉研究，启发，创造性思维，概念发展等，其中要求学生对工作中的Genai水平进行适当的声明和清晰的阐述。将Genai生成的材料作为学生自己的工作或一部分工作而没有宣告和阐述是一种学术不诚实行为。被发现犯有学术不诚实的学生将面临纪律处分。
提升电力系统韧性适应新型电力体系建设：关键技术与挑战
日益频繁的极端事件对电力系统的弹性能力构成了严重威胁。同时，严峻的环境问题使得电网正在向清洁低碳的新型电力系统转型，系统随机性强，可再生能源占比高，增加了维护电力系统安全稳定运行的难度，因此提升新型电力系统的弹性能力迫在眉睫。本文首先阐述了电力系统弹性能力的概念，列举了新型电力系统的特点及其对电网弹性能力的影响；其次，将弹性电网的评估方法分为两类，并从灾害的各个阶段综述了提升新型电力系统弹性能力的措施；然后，总结了提升新型电力系统弹性能力的关键技术；最后，阐述了提升新型电力系统弹性能力的未来研究方向。
2025 年数字战略 - 会议、议程和会议记录
简介：该战略阐述了我们的数字化方法将如何在未来五年内帮助萨里郡居民改善生活。该战略响应了 2025 年组织战略，该战略描述了议会在 2020-2025 年间需要关注的领域，以实现萨里郡 2030 年社区愿景（见右图）。我们希望到 2025 年成为一个“活跃的数字化”组织，我们在本战略的后期阐述了这意味着什么以及将是什么样子（见图 2）。该战略本身列出了我们将优先考虑数字化实现的关键成果以及将实现这些成果的高级活动，包括所需的技术、新的工作方式和文化变革。基础设施和数字连接是数字公共服务的关键推动因素，在经济发展战略中单独介绍。
基于振荡的发光生物聚合物Janus Microswimmers
具有双重功能的JANUS颗粒通过用普鲁士蓝色的藻酸盐水凝胶珠不对称加载，从而导致具有原始动力学振荡行为与化学光发射相结合的微晶状体。这种现象是由于两个特征的组合而产生的：1）凝胶中的普鲁士蓝色充当催化剂，并在存在Luminol和Perogogen氧化氢的情况下实现伴随的光发射和氧气产生； 2）水凝胶颗粒具有差分孔隙率分布，导致氧气气泡的不对称释放推动了颗粒。使用基于电场的对称性破坏方法，具有离子交联的藻酸盐珠，可以实现这些功能材料的合成，并可以应用于各种粒径。这种发光的游泳者为阐述自动动态化学系统的阐述开辟了有趣的观点。
数字/主权和欧洲安全整合
摘要在近年来，数字主权的概念（通常也称为技术主权）一直在欧盟（EU）的政治和政策论述中获得动力。数字主权已经来补充了欧盟已经在各种安全策略领域与数字域的实质性参与。本文的目标和整体特刊的目的是探讨数字主权的话语和实践如何重新设计欧洲安全整合。我们的核心论点是，随着欧盟试图开发和控制数字基础设施（数字上的主权），以及用于欧洲安全治理（通过数字化的主权），数字主权对欧洲安全具有直接和间接影响。因此，必须从欧洲政策和重新阐述主权权力和数字技术的重新阐述方面进一步探索数字主权 - 我们建议将数字/主权称为数字技术。
人工智能在特殊教育中的应用研究
摘要：未来40年，我国残疾人口患病率仍将持续增长，发展特殊教育是肢体残疾儿童获得平等教育资源的重要途径。随着科技的发展，人工智能（AI）技术的发展和广泛应用为特殊教育提供了诸多帮助。本文从我国残疾人现状和计算机化教育现状出发，阐述特殊教育的重要性、必要性以及AI应用在特殊教育领域的可实施性；然后，从特殊教育教师、特殊学生、特殊学生家长角度，阐述AI在特殊教育领域的作用，包括辅助教师教学、帮助学生学习、协助家长监管等。本文探讨了制定特殊教育AI应用数字化标准的必要性，以界定残疾严重程度，为残疾分级提供参考，细化AI应用在特殊教育中的用途、范围、功能等。
人工智能信任的诸多方面：规范信任与公平、问责和透明度之间的关系
努力促进公平、问责和透明被认为对于培养人工智能信任 (TAI) 至关重要，但现有文献对这种“信任”的阐述令人沮丧。缺乏对信任本身的阐述表明信任是普遍理解的、不复杂的，甚至无趣的。但真的是这样吗？我们对 TAI 出版物的分析揭示了许多不同的倾向，这些倾向在谁在信任（代理人）、信任什么（对象）、基于什么（基础）、为了什么（目标）和为什么（影响）方面有所不同。我们开发了一个本体来封装这些关键差异轴，以 a) 阐明文献中看似不一致的地方，b) 更有效地管理令人眼花缭乱的 TAI 考虑因素。然后，我们通过探索公平、问责和透明度的出版物语料库来反映这个本体，以研究在这些促进信任的方法中和之间考虑 TAI 的各种方式。
论证与可解释的人工智能
论证和可解释人工智能 (XAI) 密切相关，因为近年来，论证已用于为人工智能提供可解释性。论证可以逐步展示人工智能系统如何做出决策；它可以对不确定性提供推理，并在面临冲突信息时找到解决方案。在这篇综述中，我们通过回顾所有重要的方法和研究，以及使用论证为人工智能提供可解释性的实现，详细阐述了论证和 XAI 相结合的主题。更具体地说，我们展示了论证如何为解决决策、意见论证和对话中的各种问题提供可解释性。随后，我们详细阐述了论证如何帮助在各种应用领域构建可解释系统，例如医学信息学、法律、语义网、安全、机器人技术和一些通用系统。最后，我们提出了将机器学习和论证理论相结合的方法，以建立更具解释性的预测模型。