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PQC遇到ML或AI：探索机器学习和Quantum加密后的协同作用
Achine Learning（ML），一个人工智能（AI）的子集（AI），在没有明确编程的情况下执行任务并从数据集中学习。鉴于大量可用的数据，ML算法耗时的任务，允许机器学习，理解和响应。这导致了ML的范围进入众多现实世界应用，跨越自然语言处理（例如ChatGpt），医疗保健系统，金融服务，推荐系统等。值得注意的是，Compainies还可以利用ML将任务的成本效益外包给基于云的基础架构，从而产生称为ML-AS-AS-A-Service（MLAAS）的范式。ml解决了将问题广泛分为四个类别的问题：分类（例如，电子邮件垃圾邮件检测），集群（例如电子商务），预测/回归（例如股票市场预测）和决策（例如，自动驾驶汽车）。学习发生在集中式，分布式或协作的举止中，联合学习（FL）属于分布式学习[1]。
机器学习驱动的部分微分方程的数值解决方案
部分微分方程是用于描述各种物理现象的基本数学工具，从流体动力学和热传导到量子力学和财务建模。解决PDE对于理解和预测这些系统的行为至关重要，但是传统的数值方法（例如有限差异，有限元和光谱方法）在处理复杂，高维问题时通常会遇到重大挑战。近年来，机器学习已成为对经典数值方法的有力替代方案或补充，提供了有效解决PDE的新方法。机器学习驱动的PDE的数值解决方案有可能通过提供更准确，更快和可扩展的解决方案来彻底改变计算科学。将机器学习与数值PDE求解器集成的关键动机之一是ML模型以高精度近似复杂函数及其导数的能力。神经网络，尤其是深度学习模型，在学习大型数据集中学习复杂的模式和关系方面取得了巨大的成功。
特邀评论：用于情绪分析的神经符号人工智能
I. 引言基于神经网络的方法，特别是深度学习，是人工智能研究的一个新兴领域，并且在我们进入数字时代时成功处理了不断增长的数据量。如今，基于神经网络的方法不仅用于识别物体和识别关键词等低级认知任务，而且还被部署在各种工业信息系统中，以协助高级决策。在自然语言处理领域，过去十年有两个里程碑：一个是word2vec [1]，这是一组从大型数据集中学习词嵌入（单词的向量表示）的神经模型；一个是基于GPT的最新模型[2]，它将强化学习与生成式转换器相结合，以实现多轮端到端对话。虽然这些基于神经网络的模型可以对数据集进行高度准确的预测并生成类似人类的话语，但它们对数据的内部特征和表示却几乎没有提供任何理解。随后，许多问题和担忧都源于这个黑箱问题。由于其中一些问题和担忧也与情绪分析有关，我们在下面列出了其中五个：
认知科学
认知科学领域使用科学的实验、计算建模和大脑成像方法来研究感知、行动、记忆、认知、言语和语言等心理能力，以及这些过程的发展和演变。学生必须掌握四个重点领域：感知、认知、语言和计算方法，以及与认知科学研究相关的一套方法。然后，学生创建自己的重点研究领域，可能将认知、语言和心理科学系的课程与计算机科学、神经科学、哲学、人类学、应用数学和教育等多个领域相结合。AB 课程主要面向对研究人类心理过程和获得心理研究方向感兴趣的学生。Sc.B. 课程专为希望在认知科学方面发展更强背景的学生而设计，要求学生参与他们选择的重点领域的特定研究项目。我们建议有意向的集中学习者在第一年或第二年注册一门入门课程和至少一门其他核心课程。集中学习要求
对具有可解释AI（XAI）的网络中的集中和联合学习的异常检测进行了全面分析
摘要 - 机器学习的许多形式（ML）和人工智能（AI）技术在通信网络中采用以执行所有优化，安全管理和决策任务。而不是使用常规的黑框模型，而是使用可解释的ML模型来提供透明度和问责制。此外，由于网络的分布性和安全隐私问题，联合学习（FL）类型ML模型比典型的集中学习（CL）模型变得越来越流行。因此，研究如何使用可解释的AI（XAI）在不同的ML模型中找到解释能力是非常及时的。本文在网络中使用XAI在CL和FL的异常检测中进行了全面分析。我们将深层神经网络用作黑框模型，其中两个数据集，即UNSW-NB15和NSL-KDD，以及Shapley添加说明（SHAP）作为XAI模型。我们证明，FL的解释与客户端异常百分比不同。索引术语-6G，安全性，隐私，可解释的AI，中央学习，联合学习。
探索人工智能、监控和隐私的交汇点
人工智能没有一个普遍接受的定义，但被理解为将信息注入计算机系统以创建能够从现有数据集中学习以模拟和预测各种场景的应用程序（Filgueiras，2023 年）。人工智能越来越多地用于人类决策过程。它使用个人数据和现有数据集来得出结论。这意味着人工智能系统的性能仅与它们“学习”的数据集一样准确。这给边缘化社区带来了问题，因为他们通常不包含在这些系统所训练的数据集中（Fontes 等人，2022 年）。这些数据集可以反映其创建者的偏见，导致人工智能性能扭曲并对边缘化人群产生负面影响。例如，如果训练数据存在偏差（面部识别系统主要针对白人面部进行训练），则得出的结论可能不正确。这导致有色人种面部的错误识别增加（Denning，2020 年）。人们还担心这些系统如何获取和分发它们正在使用的私人数据，因为滥用或利用私人数据会对个人自主权和自由构成重大风险（Fontes 等人，2022 年）。
图形摘要
安全加强学习（SRL）旨在优化最大程度地提高长期奖励的控制政策，同时遵守安全限制。SRL具有许多现实世界的应用，例如自动驾驶汽车，工业机器人技术和医疗保健。离线增强学习（RL）的最新进展 - 代理商在不与环境互动的情况下从静态数据集中学习政策 - 已成为一种有希望的方法来得出安全控制策略。但是，离线RL面临着重大挑战，例如数据中的协变量转移和离群值，这可能导致次优政策。同样，在线SRL通过实时环境互动得出安全的政策，与异常值进行斗争，并且通常依靠不切实际的规律性假设，从而限制了其实用性。本文通过提出一种混合访问线路方法来解决这些挑战。首先，离线学习指南在线探索的先验知识。然后，在在线学习过程中，我们用Student-T的流程（TP）替换流行的高斯流程（GP），以增强协变速器和异常值的鲁棒性。
人工智能视野：揭开生成智能的未来
摘要：生成式人工智能基本上是人工智能的一个子领域。它主要侧重于开发能够生成图像、音乐、文本等创意输出的系统。通过深度学习技术，生成模型能够独立生成看起来像人类创作的内容。生成式人工智能的关键特征是它能够从庞大的数据集中学习、捕捉模式并生成具有相似特征的新内容。近年来，生成式人工智能模型如生成对抗网络 (GAN) 和变分自动编码器 (VAE)。GAN 由两部分组成：生成器网络和鉴别器网络，它们参与生成和评估内容的竞争过程。VAE 采用编码器-解码器架构来学习和生成新样本。本文讨论了生成式人工智能未来有望做出重大贡献的关键领域。这些领域包括：医疗保健、艺术和娱乐、道德和社会考虑、自主系统、内容创作等。关键词：生成式人工智能、物联网 (IoT)、生成对抗网络 (GAN)、变分自动编码器 (VAE)、深度学习
教科文组织加勒比地区 - 聚焦性别平等与人工智能
该报告呼吁提高人们对技术中性别平等问题的认识，并提倡积极了解如何想象、设计和开发一种解放性的人工智能，以破坏消费主义、种族主义、性别二元论和异性恋父权制的社会规范。在加勒比小岛屿发展中国家，性别偏见和刻板印象在不同程度上普遍存在，具体取决于接受评估的国家和可用数据。例如，调查结果表明，牙买加的男性被视为“咄咄逼人、强大、冷漠和控制欲强”，而女性则被描绘成“被动、养育、顺从和情绪化”。这些观念可能为人工智能系统从有偏见的数据集中学习提供了肥沃的土壤。因此，加勒比国家也有可能让基于人工智能的技术延续现有的性别刻板印象。这种风险发生在更广泛的加勒比环境中，其特点是应对人工智能及其可能对社会造成的破坏性影响的政策或战略有限。虽然人工智能技术往往在全球北方国家得到开发，但人工智能在加勒比小岛屿发展中国家却无处不在，而且往往是看不见的，因为它已经融入了人们的环境中。
人工智能在肝病学中的应用
在过去的 20 年里，肝病学领域在诊断工具、预后模型和治疗方案方面取得了重大发展，使其成为最复杂的医学专科之一。通过人工智能 (AI) 和机器学习，计算机现在能够从复杂多样的临床数据集中学习，以解决现实世界的医疗问题，其性能在某些领域超越了医生。AI 算法目前正在应用于肝脏成像、肝脏组织病理学解释、无创测试、预测模型等领域。在这篇综述中，我们总结了 AI 在肝病学中的现状，并讨论了当前大规模实施面临的挑战，包括一些伦理方面。我们向读者强调，本综述中讨论的大多数基于 AI 的算法仍处于早期开发阶段，它们的效用和对患者结果的影响仍需要在未来的大规模和包容性研究中进行评估。我们的愿景是，人工智能在肝病学中的应用将提高医生的表现，减少文档处理的负担和时间，并重建对获得良好结果至关重要的个性化医患关系。