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从《斐德罗篇》到《弗兰肯斯坦》再到人工智能，面对新技术我们将作何反应？
在公元前 370 年创作的《斐德罗篇》中，柏拉图告诫人们不要发明新奇的书写，他警告说，背离希腊哲学家的口头传统“将在人们的灵魂中植入健忘”。他继续说道，“他们将不再锻炼记忆力，因为他们依赖书写的内容。”1 他展望了人类将责任转嫁给当今技术的未来。从现代回顾过去，很难知道柏拉图是否正确，一方面，书写主导着我们的沟通方式，充斥着我们的收件箱、文件、学校、职业和个人生活。另一方面，似乎无法想象如果没有书写的多种变化，社会将如何进步。毕竟，我们只有《斐德罗篇》，因为它是写下来的。在一个写作一体化的世界里，似乎很奇怪
面对威胁的操纵：评估端到端视觉语言动作模型中的物理漏洞
摘要 — 最近，在多模态大型语言模型 (MLLM) 进步的推动下，视觉语言动作模型 (VLAM) 被提出以在机器人操作任务的开放词汇场景中实现更好的性能。由于操作任务涉及与物理世界的直接交互，因此确保此任务执行过程中的鲁棒性和安全性始终是一个非常关键的问题。在本文中，通过综合当前对 MLLM 的安全性研究以及物理世界中操作任务的具体应用场景，我们全面评估了面对潜在物理威胁的 VLAM。具体而言，我们提出了物理脆弱性评估管道 (PVEP)，它可以结合尽可能多的视觉模态物理威胁来评估 VLAM 的物理鲁棒性。PVEP 中的物理威胁具体包括分布外攻击、基于排版的视觉提示和对抗性补丁攻击。通过比较 VLAM 在受到攻击前后的性能波动，我们提供了关于 VLAM 如何应对不同物理安全威胁的通用分析。我们的项目页面位于此链接
面对人工智能创新的治理安排
人工智能有可能改变澳大利亚的金融服务和信贷供应。它为更高效、更便捷、更量身定制的产品和服务提供了机会。然而，人工智能也可能放大消费者现有的风险并带来新的风险。潜在的危害包括偏见和歧视、提供虚假信息、利用消费者的弱点和行为偏见以及侵蚀消费者信任。为了帮助我们了解消费者面临的风险并为我们的监管响应提供信息，我们审查了 23 家 AFS 和信贷持牌人对人工智能的使用情况。
挑战、调查和建议：面对公众的不信任和担忧，如何有效管理 COVID-19 疫苗
通过采用公共卫生和历史的跨学科方法研究对安全性、依从性和分发的担忧，我们认为历史上和当代对免疫的不信任对美国 COVID-19 疫苗计划的成功管理构成了挑战。COVID-19 疫苗开发的特殊情况，包括快速生产的压力、公共卫生部门的沟通不明确以及对行为保护性公共卫生政策措施（如戴口罩）的抵制，使疫苗的广泛采用变得复杂。目前，随着 COVID-19 变种的不断出现，美国人口对第一剂和第二剂 COVID-19 疫苗以及 COVID-19 加强剂的需求持续波动。这种犹豫导致疫苗接种计划停滞不前，无法形成群体免疫。为了支持疫苗接种计划的成功管理，我们建议采取公共卫生教育和沟通措施，这些措施可根据当地社区的需求进行量身定制，同时为公众对 COVID-19 疫苗有效性的现实期望做好准备。量身定制的方法可能会减少美国社会对疫苗的犹豫。本文提供的观点提出了一种适用于美国、全球其他地区当前的 COVID-19 疫苗管理计划以及未来大流行的途径。
面对不断变化的世界
通过许多人的努力，SfN 能够有所作为并成为该领域的领导者。Neuroscience 2023 证明了面对面的聚会将继续存在，并将随着年度会议的虚拟方面而不断发展。一项新的公共宣传活动 BrainFacts LIVE 在年度会议期间将神经科学带给了酒吧顾客。同样，在 Neuroscience 2023 期间，国会山举行的国会简报会将政策制定者与创伤后应激障碍领域的领先神经科学家联系起来。JNeurosci 和 eNeuro 仍然很受欢迎，提交数量很高，eNeuro 开始寻找该期刊的第二位主编。由于个人、组织和理事会创纪录的慷慨解囊，447 名神经科学实习生获得了实习生专业发展奖 (TPDA) 以参加年度会议。
IFLA趋势报告2024：面对信息的未来，充满信心
为各种声音提供平台丰富了我们对社会和周围世界的知识和理解，但是正如我们在下面讨论的那样（另请参见趋势3），拥有创建和共享知识的开放平台并不总是特权边缘化的声音，并且可以并且拥有并具有特权现有知识和信息能力结构的意外后果。我们在COVID-19的不规则，错误信息，虚假信息和恶意（共同称为错误信息）的背景下介绍了这一趋势，这些趋势改变了我们使用的信息和知识实践来确定什么是真实的。
基于机器学习的面对情感识别
计算机现在可以通过机器学习和信息融合的最新发展来检测，理解和评估情绪。各个部门的研究人员越来越吸引情感识别，利用面部表情，文字，肢体语言和姿势作为辨别个人情绪的手段。然而，前三种方法的有效性可能受到限制，因为个人可以有意识地或不自觉地抑制自己的真实感受。本文探讨了各种特征提取技术，包括机器学习分类器的开发，例如K-Nearest邻居，Naive Bayesian，Support Vector Machine和Random Forest，根据既定的情感识别标准。本文具有三个主要目标：首先，通过概述基本理论概念来提供有效计算的全面概述；其次，详细描述目前情绪识别的最新;第三，要强调文献中重要的发现和结论，重点是重要的障碍和可能的未来途径，尤其是在创建国家的机器学习算法以识别情绪时。
面对面的会议计划
上午8:30-下午12:30描述：该研讨会专注于支持高级博士生和最近的毕业生。 它是由SSE GSAC（研究生顾问委员会）赞助的，将重点介绍如何获得博士后职位，包括：确定研究兴趣，寻找职位，利用网络，独立资金以及与未来雇主进行谈判。 根据GSAC委员会的建议，我们将促进这些讨论，包括主持正式信息会议以及小组和问答。 演讲者将通过各种职业道路和资金招募，以突出可用的大量机会。 为了支持这些努力并扩大其影响，我们将生产材料，涵盖几乎所有人都可以使用的主题。 在研讨会之后，我们将调查参与者以评估有效性并改善未来会议的材料。 （需要预注册）上午8:30-下午12:30描述：该研讨会专注于支持高级博士生和最近的毕业生。它是由SSE GSAC（研究生顾问委员会）赞助的，将重点介绍如何获得博士后职位，包括：确定研究兴趣，寻找职位，利用网络，独立资金以及与未来雇主进行谈判。根据GSAC委员会的建议，我们将促进这些讨论，包括主持正式信息会议以及小组和问答。演讲者将通过各种职业道路和资金招募，以突出可用的大量机会。为了支持这些努力并扩大其影响，我们将生产材料，涵盖几乎所有人都可以使用的主题。在研讨会之后，我们将调查参与者以评估有效性并改善未来会议的材料。（需要预注册）
无形的不平等：在机器学习研究和应用中面对基于年龄的歧视
尽管在机器学习（ML）社区内对公平问题的认识提高了，但仍然存在关于歧视迅速增长且历史脆弱的群体的沉默：老年人。我们介绍了基于年龄的生成AI和其他普遍ML的歧视的例子，记录了年龄的隐性和明确边缘化，作为ML研究中受保护的兴趣类别，并确定一些技术和法律因素，这些技术和法律因素可能导致对这种犯罪缺乏讨论或行动。我们的目的是加深对这种经常被忽视但普遍存在的歧视形式的理解，并敦促ML研究人员，法律学者和技术公司在ML技术的开发，应用和治理中都能在开发，应用和治理中对其进行积极解决和减少。鉴于在许多公共生活和私人生活中预计广泛采用了生成AI的广泛采用，此呼吁尤其紧急。鉴于在许多公共生活和私人生活中预计广泛采用了生成AI的广泛采用，此呼吁尤其紧急。