一项因“终身成就”而获得认可的工作可为新一代系统动力学建模师提供哪些经验教训？ 系统动力学的未来贡献在哪些领域最需要并且可能产生最大影响？ 我的人生目标是设计有效的公共政策系统并修复无效的公共政策系统。 寻找一种实践——一种有助于实现这些目标的“工程”或“治疗”学科，使我进入了系统动力学建模。 三个项目的编年史分别侧重于全球建模、冲突-发展联系和新加坡不可思议的复原力，说明了系统动力学建模的原则、应用和经验教训。 中国代表了系统动力学建模和建模者为人类生存和福祉做出贡献的重要新前沿。

云计算被认为是分布式计算、虚拟化技术、网格计算和并行计算的发展和构建，但安全和隐私问题是用户适应云计算的强大障碍。 云计算最常面临的一些问题是数据丢失、分布式拒绝服务攻击、网络钓鱼、共享云计算服务以及数据备份不足和社会工程攻击，为了遏制此类攻击并防止访问敏感数据，数据通常在存储之前进行加密。 数据需要先解密，然后才能访问，因此采用同态加密，因为它允许云提供商对加密的数据进行操作，而无需先对其进行解密。 如果加密可以执行有限数量的操作，则称其为部分同态，而如果它可以执行加法和乘法，则称为完全同态。 在本文中，我们实现并讨论了一个使用 paillier 加密的电子投票系统。

随着人们越来越关注“黑匣子”机器学习系统中的不公平和歧视，合法的“解释权”应运而生，成为一种极具吸引力的挑战和补救方法。 我们概述了有关欧洲数据保护法中有限条款的最新辩论，并介绍和分析了法国行政法和现代化的《欧洲理事会第108号公约》草案中较新的解释权。虽然个人权利可能有用，但在隐私法中，它们在历史上已不合理地负担了沉重的负担。平均数据主体。 关于算法逻辑的“有意义的信息”在技术上比通常认为的更有可能，但这加剧了新的“透明性谬误”-一种补救的幻想，而不是任何实质性的帮助。 虽然基于权利的方法应在工具箱中占据稳固的位置，但其他形式的治理（例如影响评估，“软法”，司法审查和模型库）也应得到更多关注，此外，催化机构还应促使用户控制用户对算法系统设计的控制。

世界上许多国家的主管当局正在司法机构的决策过程中部署自动化工具。 通常基于人工智能 (AI) 的自动化司法系统的应用范围很广，从组织或基于办公室的法院任务的改进和加速到实体司法判决的自动化。 欧盟（EU）正在进行或未来的司法自动化需要从数据保护和隐私法的角度进行深入的法律分析，这引发了司法自动化领域的关键法律问题。 因此，本文旨在确定欧盟数据保护和隐私法对司法程序中自动决策的使用造成的限制。 它首先描述了两种司法自动化模式，需要根据自动化程度和决策过程中人为参与的程度来区分（全自动和部分自动化决策以及后者的两个子模型） ）。 然后，本文讨论了司法机构中两种自动化个人数据处理模式的法律基础，特别强调了基于 GDPR 第 22 条的法国国家法规，该法规对欧盟内部的司法自动化提供了最严格的限制。 即使有司法自动化的合法理由，法律要求也会对任何自动化决策系统的运行提供约束和限制。 承认这一事实，本文最后分析了引入自动化限制的三个观点——数据保护法规、隐私法和技术限制——以及这些观点为受司法影响的人的权益提供的保障。自动化。

迄今为止，越来越多的决策得到算法的支持甚至直接假设。 因此，我们需要了解如何预防和管理那些可能被证明是错误的、不公平的或歧视性的算法选择。 算法透明性，即调查生成算法的命令序列的可能性，可以代表这个问题的解决方案，尽管是部分的。 但是，根据新的欧洲指令 2016/943，算法可以作为商业秘密受到保护。 因此，本文讨论了此类指令中预见的规则是否以及在多大程度上为算法透明度的假设提供了空间。

抑郁症是一种医学疾病，通过改变一个人的感觉、思考和行为方式对个人产生负面影响，但幸运的是，它是可以治疗的，所以问题在于它的检测，我们可以在机器学习的帮助下解决它。 开发了一个模型来检测一个人是否患有抑郁症，使用他们声音的韵律特征（音高、音调、节奏），这些特征是抑郁症的有希望的指标。 该模型由 DAIC-WOZ 提供的数据进行训练，其中包含名为 Ellie 的虚拟面试官进行的临床面试，然后使用 sox 和系统编程对其进行预处理，以消除虚拟面试官的声音。 特征提取是通过使用 Librosa 库制作每个音频文件的频谱图来完成的。 然后将这些频谱图传递到具有平均池化层、dropout、He 初始化、批量归一化、指数线性单元激活函数和 Nesterov 加速梯度优化器的卷积神经网络。平均 F1 分数为 0.93。

基于AHP和二元语义的企业人员绩效考核研究

机载MIMO毫米波雷达的PFBS-LFMCW信号

基于LBP-TOP特征的微表情识别

双向放大转发中继链路的能效