​AI论文导读0904：科学传播模型在AI领域的应用

原标题：​AI论文导读0904：科学传播模型在AI领域的应用

亲爱的研究同学们，欢迎阅读今日的AI论文导读。今天我为你带来了新鲜出炉的本日AI学术论文导读，涵盖了AI与人类交互冲突解决、科学传播模型在AI领域的应用、智能机场的暴力检测框架、特征重要性解释方法的扩展、量子自编码器在降噪方面的应用、高等教育中基于文本回答的自动评估系统、地震后建筑重建的机器人起重机架构、虚拟工作空间中使用表情符号的影响、重力-毛细水波系统的Cauchy问题的新理论，以及学生使用ChatGPT软件平台作弊的指控。希望这些内容能够为你的研究提供启示和帮助。如果你觉得这些内容有价值，欢迎点赞、转发，让更多的研究人员了解AI日新月异的进展和变化。

1. 【Strengthening the EU AI Act. Defining Key Terms on AI Manipulation】

本论文提出了一种基于辩证论证的方法，用于解决人工智能与人类之间的交互中的冲突和分歧。在人工智能系统与人类用户之间的交互中，经常会出现意见不合、信息不一致等问题。为了解决这些问题，本文引入了辩证论证的概念，通过对不同观点的对话和辩论，达到冲突的调和和分歧的解决。本文首先介绍了辩证论证的基本原理和方法，包括论点、论据、反驳和调和等概念。然后，提出了一种基于辩证论证的人工智能系统架构，称为DR-HAI。该系统通过对话和辩论的方式，将人工智能系统的决策过程透明化，并与用户进行交互，以达到冲突的调和和分歧的解决。

为了验证DR-HAI系统的有效性，本文进行了一系列实验。实验结果表明，DR-HAI系统能够有效地解决人工智能与人类之间的冲突和分歧，提高交互的效果和用户的满意度。此外，本文还对DR-HAI系统的性能进行了分析和讨论，并提出了一些改进和优化的方向。

综上所述，本文提出了一种基于辩证论证的方法，用于解决人工智能与人类之间的交互中的冲突和分歧。该方法通过对话和辩论的方式，将人工智能系统的决策过程透明化，并与用户进行交互，以达到冲突的调和和分歧的解决。实验证明，该方法能够有效地提高交互的效果和用户的满意度。未来的研究可以进一步改进和优化该方法，以适应更复杂的人工智能与人类交互场景。

论文链接：http.//arxiv.org/pdf/2308.16364v1

2. 【Science Communications for Explainable Artificial Intelligence】

本论文探讨了人工智能（AI）在交流方面存在的问题，并提出了一种基于科学传播模型的框架，以帮助从业者理解、影响和整合不同用户群体的背景和需求。研究发现，现有的可解释性AI方法通常提供的是数字化的解释，对于许多用户来说并不有效。因此，本文提出了将科学传播模型应用于AI领域的思路，以更好地适应不同用户的需求。具体而言，本文提出了三个阶段的工作：理解背景、影响背景和整合背景。在理解背景阶段，需要收集和解释目标用户的知识、态度和兴趣，以及了解他们的背景、熟悉程度和信息需求。在影响背景阶段，需要通过选择合适的框架和设计信息来引导用户关注特定的问题和后果。在整合背景阶段，需要创建一个交互式和自适应的通信界面，实现AI和用户之间的双向对话，以便AI能够从用户的反馈中学习并相应地修改解释。通过将科学传播的方法与AI相结合，可以构建更加适应用户需求的可解释性AI系统。未来的研究可以进一步探索如何根据用户的背景和需求来优化解释的分发和选择，以及如何将科学传播的方法应用于AI界面的设计中，以提高其适应性和有用性。

论文链接：http.//arxiv.org/pdf/2308.16377v1

3. 【Two-Stage Violence Detection Using ViTPose and Classification Models at Smart Airports】

本研究提出了一种针对智能机场的暴力检测框架，该框架满足智能机场对暴力事件的及时响应的需求。该框架利用ViTPose进行人体姿势估计，并采用CNN-BiLSTM网络分析关键点序列中的空间和时间信息，实现对实时暴力行为的准确分类。该解决方案无缝集成在SAAB的SAFE（增强安全情境感知）框架中，并经过综合测试，以确保在实际场景中具有稳健的性能。本研究利用AIRTLab数据集进行实验，该数据集具有高质量的视频和与监控场景相关的特点，以提高模型的准确性并减少误报。随着后疫情时代机场人流量的增加，实施基于AI的暴力检测系统对于提高安全性、加快响应时间和促进数据驱动的决策至关重要。该框架的实施不仅可以降低暴力事件的发生概率，还可以帮助监控团队有效应对潜在威胁，最终促进更安全和受保护的航空业。

论文链接：http.//arxiv.org/pdf/2308.16325v1

4. 【Calibrated Explanations for Regression】

本论文介绍了一种特征重要性解释方法的扩展，旨在解决现有局部解释方法无法量化特征重要性不确定性的问题。该方法支持标准回归和概率回归，并具有快速、可靠、稳定和健壮的特点。与其他解释方法相比，该方法是模型无关的，易于理解和适用于各种底层模型。该方法通过提供对特征重要性的不确定性量化，为可解释的人工智能（XAI）系统提供了准确的解释。然而，该方法需要一个庞大的校准集来计算特征重要性的不确定性，并且在处理大型数据集时计算速度相对较慢。此外，该方法的解释结果可能受到底层模型的限制和偏见的影响。未来的研究可以包括支持更多类型的底层模型、改进计算速度和解释结果的稳定性，以及应用于时间序列问题等方面的研究。

论文链接：http.//arxiv.org/pdf/2308.16245v2

5. 【Rigorous noise reduction with quantum autoencoders】

本文提出了一种使用量子自编码器进行降噪的方案，并证明了其在降噪量子系统中的有效性。研究人员通过将噪声量子态压缩到潜在子空间中，并通过投影测量去除噪声。实验证明，在各种噪声模型下，即使在高噪声水平下，也可以完美地重构原始态。此外，量子自编码器可以将热态冷却到基态，并将魔术态蒸馏的成本降低数个数量级。该自编码器可以使用只有幺正变换而没有辅助比特来实现，与现有技术兼容。研究人员在光子集成电路上实验验证了他们的方法，成功降低了噪声。这些结果可以直接应用于使量子技术对噪声更加稳健。然而，该方法的性能可能会受到量子系统的特定噪声模型的限制。本研究突破了使用量子自编码器进行降噪的新方法，并成功应用于冷却热态和魔术态蒸馏等实际问题上，大大降低了成本。

论文链接：http.//arxiv.org/pdf/2308.16153v1

6. 【Automatic assessment of text-based responses in post-secondary education. A systematic review】

本文综述了高等教育中基于文本回答的自动评估系统。这些系统包括自动评分、自动分类、自动反馈、自动写作评估和多模态评估等五类。它们可以改善评估效果、减少评分时间和错误、提供个性化反馈和指导学生学习。这些系统主要应用于STEM领域，尤其是计算机科学和工程学。它们在提高评估效果、支持特定学科学习、减少教师评分工作量和提供个性化反馈方面具有潜力。未来的研究方向包括提高模型性能和泛化能力、改进教学方法、支持教师和增强学生学习效果。目前，研究主要集中在STEM领域，其他学科领域的应用尚未涉及。

论文链接：http.//arxiv.org/pdf/2308.16151v1

7. 【A reinforcement learning based construction material supply strategy using robotic crane and computer vision for building reconstruction after an earthquake】

本论文提出了一种基于强化学习的建筑材料供应策略，利用机器人起重机和计算机视觉技术进行地震后的建筑重建。在地震后，提供必要的资源至关重要，因为需要修复或新建大量基础设施。由于灾后建筑环境复杂，人工劳动在此环境中存在潜在的安全隐患。随着机器人技术和人工智能算法的进步，智能机器人技术成为提供地震后建筑资源的潜在解决方案。本文提出了一种基于强化学习的机器人起重机架构，通过3D路径规划和资源运输，为基础设施重建提供资源。通过实验验证了该方法的有效性，结果表明，该方法能够实现起重机的自动化运输，具有摆动抑制、短时间消耗和避免碰撞的特点。这项研究为地震后建筑重建提供了一种新的解决方案，并为未来的研究提供了方向，如探索更复杂的环境、比较不同的强化学习算法和应用于其他建筑任务等。

论文链接：http.//arxiv.org/pdf/2308.16280v1

8. 【Emoji Promotes Developer Participation and Issue Resolution on GitHub】

本文研究了在虚拟工作空间中使用表情符号对开发者参与和问题解决的影响。研究发现，使用表情符号可以显著减少问题的解决时间，并吸引更多用户参与。此外，不同类型的问题对表情符号的效果存在异质性。通过因果推断技术量化了表情符号在GitHub问题中的因果效应，并揭示了表情符号在不同类型问题中的异质效应。研究结果加深了我们对开发者社区的理解，并为如何促进互动和扩大开发者参与提供了设计启示。未来的研究可以进一步验证表情符号作为社交信号的效果，并探索其在实际工作场所中的应用。

论文链接：http.//arxiv.org/pdf/2308.16360v1

9. 【Improved low regularity theory for gravity-capillary waves】

本文研究了一般维度中重力-毛细水波系统的Cauchy问题，提出了一种新的低正则性理论。作者在Hs空间中建立了局部适定性，比现有低正则性理论有所改进。通过参数构造、Strichartz估计和粗糙系数的Strichartz估计等方面进行了讨论。该理论的突破在于提供了一种新的方法来处理低正则性问题，并在一般维度中取得了更好的结果。然而，该理论仍然存在一些局限性，如对于更低正则性系数的Strichartz估计的证明仍然存在困难。文章主要讨论了关于表面波的初始值问题的良定义性和稳定性。引用了多个相关的研究论文，包括关于Strichartz估计、波动方程的非线性性质和表面波的稳定性等方面的研究。提到了一些重要的突破，如改进的局部良定义性结果和表面波的稳定性结果。还提到了一些局限性，如对于具有粗糙符号的PDO的波包参数化的局限性。

论文链接：http.//arxiv.org/pdf/2308.16176v1

10. 【Accused. How students respond to allegations of using ChatGPT on assessments】

本研究调查了学生使用ChatGPT软件平台作弊的指控，并讨论了如何应对这种情况。研究发现，学生对指控作出了法律立场的回应，并提出了证据和论点。他们认为这种情况具有高风险性，高等教育在社会中扮演着重要角色，而新技术对信任产生了影响。此外，研究还发现了对作弊的界定以及评估方法需要重新思考的问题。学生的经历和回应表明，AI检测器并不是解决方案，需要重新设计评估方式，强调过程而不是产品，或者采用更频繁、低风险的评估方法。教师和机构需要制定明确的政策，明确规定使用AI的哪些方式构成作弊，并教育学生如何明智地使用新兴的AI工具。然而，这项研究的结果具有描绘性和指示性，不具有统计普遍性。另外，由于限于英语文本讨论，可能不能完全推广到大学生群体。因此，需要进一步研究来验证、扩展或挑战这些发现，并提供更全面的观点。这些研究结果将有助于教师和机构在人工智能时代创建更有意义的评估，并制定学生使用ChatGPT和其他人工智能工具的指南。

论文链接：http.//arxiv.org/pdf/2308.16374v1

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