本文介绍了一种采用新方法，防止运输事故和监控驾驶员行为的使用保健AI系统，该系统融入公平和道德。检测到危险的医疗情况和司机的不寻常行为。接近公平算法，以改善决策和解决隐私问题等道德问题，并考虑在医疗保健和驾驶中AI内野外出现的挑战。提供医疗保健专业人员对任何异常活动以及驾驶员的位置，以便使医疗保健专业人员能够立即帮助不稳定的驾驶员。因此，使用医疗保健AI系统允许预测的事故，因此可以基于与ER系统相互作用的车辆内的内置AI系统来保存和生存。

数字化和自动化方面的快速进步导致医疗保健的加速增长，从而产生了新型模型，这些模型正在创造新的渠道，以降低成本。 Metaverse是一项在数字空间中的新兴技术，在医疗保健方面具有巨大的潜力，为患者和医生带来了现实的经验。荟萃分析是多种促成技术的汇合，例如人工智能，虚拟现实，增强现实，医疗设备，机器人技术，量子计算等。通过哪些方向可以探索提供优质医疗保健治疗和服务的新方向。这些技术的合并确保了身临其境，亲密和个性化的患者护理。它还提供自适应智能解决方案，以消除医疗保健提供者和接收器之间的障碍。本文对医疗保健的荟萃分析提供了全面的综述，强调了最新技术的状态，即采用医疗保健元元的能力技术，潜在的应用程序和相关项目。还确定了用于医疗保健应用的元元改编的问题，并强调了合理的解决方案作为未来研究方向的一部分。

随着全球人口越来越多的人口驱动世界各地的快速城市化，有很大的需要蓄意审议值得生活的未来。特别是，随着现代智能城市拥抱越来越多的数据驱动的人工智能服务，值得记住技术可以促进繁荣，福祉，城市居住能力或社会正义，而是只有当它具有正确的模拟补充时（例如竭尽全力，成熟机构，负责任治理）;这些智能城市的最终目标是促进和提高人类福利和社会繁荣。研究人员表明，各种技术商业模式和特征实际上可以有助于极端主义，极化，错误信息和互联网成瘾等社会问题。鉴于这些观察，解决了确保了诸如未来城市技术基岩的安全，安全和可解释性的哲学和道德问题，以为未来城市的技术基岩具有至关重要的。在全球范围内，有能够更加人性化和以人为本的技术。在本文中，我们分析和探索了在人以人为本的应用中成功部署AI的安全，鲁棒性，可解释性和道德（数据和算法）挑战的关键挑战，特别强调这些概念/挑战的融合。我们对这些关键挑战提供了对现有文献的详细审查，并分析了这些挑战中的一个可能导致他人的挑战方式或帮助解决其他挑战。本文还建议了这些域的当前限制，陷阱和未来研究方向，以及如何填补当前的空白并导致更好的解决方案。我们认为，这种严谨的分析将为域名的未来研究提供基准。

人工智能（AI）是塑造未来的颠覆性技术之一。它在主要智能城市解决方案中的数据驱动决策越来越多，包括运输，教育，医疗保健，公共治理和电力系统。与此同时，它在保护Cyber​​威胁，攻击，损害或未授权访问中保护关键网络基础设施时越来越受欢迎。然而，那些传统的AI技术的重要问题之一（例如，深度学习）是，复杂性和复杂性的快速进展推进，并原始是不可诠释的黑匣子。在很多场合，了解控制和信任系统意外或看似不可预测的输出的决策和偏见是非常具有挑战性的。承认，对决策可解释性的控制丧失成为许多数据驱动自动化应用的重要问题。但它可能会影响系统的安全性和可信度吗？本章对网络安全的机器学习应用进行了全面的研究，以表示需要解释来解决这个问题。在这样做的同时，本章首先探讨了智能城市智能城市安全应用程序的AI技术的黑匣子问题。后来，考虑到新的技术范式，解释说明的人工智能（XAI），本章讨论了从黑盒到白盒的过渡。本章还讨论了关于智能城市应用不同自治系统在应用基于AI的技术的解释性，透明度，可辨能力和解释性的过渡要求。最后，它介绍了一些商业XAI平台，在提出未来的挑战和机遇之前，对传统的AI技术提供解释性。

Explainable Artificial Intelligence (XAI) is transforming the field of Artificial Intelligence (AI) by enhancing the trust of end-users in machines. As the number of connected devices keeps on growing, the Internet of Things (IoT) market needs to be trustworthy for the end-users. However, existing literature still lacks a systematic and comprehensive survey work on the use of XAI for IoT. To bridge this lacking, in this paper, we address the XAI frameworks with a focus on their characteristics and support for IoT. We illustrate the widely-used XAI services for IoT applications, such as security enhancement, Internet of Medical Things (IoMT), Industrial IoT (IIoT), and Internet of City Things (IoCT). We also suggest the implementation choice of XAI models over IoT systems in these applications with appropriate examples and summarize the key inferences for future works. Moreover, we present the cutting-edge development in edge XAI structures and the support of sixth-generation (6G) communication services for IoT applications, along with key inferences. In a nutshell, this paper constitutes the first holistic compilation on the development of XAI-based frameworks tailored for the demands of future IoT use cases.

期望与成功采用AI来创新和改善业务之间仍然存在很大的差距。由于深度学习的出现，AI的采用率更为复杂，因为它经常结合大数据和物联网，从而影响数据隐私。现有的框架已经确定需要专注于以人为中心的设计，结合技术和业务/组织的观点。但是，信任仍然是一个关键问题，需要从一开始就设计。拟议的框架从以人为本的设计方法扩展，强调和维持基于该过程的信任。本文提出了负责人工智能（AI）实施的理论框架。拟议的框架强调了敏捷共同创造过程的协同业务技术方法。目的是简化AI的采用过程来通过在整个项目中参与所有利益相关者来创新和改善业务，以便AI技术的设计，开发和部署与人合作而不是孤立。该框架对基于分析文献综述，概念框架设计和从业者的中介专业知识的负责人AI实施提出了新的观点。该框架强调在以人为以人为中心的设计和敏捷发展中建立和维持信任。这种以人为中心的方式与设计原则的隐私相符和启用。该技术和最终用户的创建者正在共同努力，为业务需求和人类特征定制AI解决方案。关于采用AI来协助医院计划的说明性案例研究将证明该拟议框架适用于现实生活中的应用。

自动驾驶在过去十年中取得了重大的研究和发展中的重要里程碑。在道路上的自动车辆部署时，对该领域的兴趣越来越令人兴趣，承诺更安全，更生态的运输系统。随着计算强大的人工智能（AI）技术的兴起，自动车辆可以用高精度感测它们的环境，进行安全的实时决策，并在没有人类干预的情况下更可靠地运行。然而，在现有技术中，人类智能决策通常不可能理解，这种缺陷阻碍了这种技术在社会上可接受。因此，除了制造安全的实时决策之外，自治车辆的AI系统还需要解释如何构建这些决策，以便在许多司法管辖区兼容监管。我们的研究在开发可解释的人工智能（XAI）的自治车辆方法上阐明了全面的光芒。特别是，我们做出以下贡献。首先，我们在最先进的自主车辆行业的解释方面彻底概述了目前的差距。然后，我们显示了该领域的解释和解释接收器的分类。第三，我们为端到端自主驾驶系统的架构提出了一个框架，并证明了Xai在调试和调节这些系统中的作用。最后，作为未来的研究方向，我们提供了XAI自主驾驶方法的实地指南，可以提高运营安全性和透明度，以实现监管机构，制造商和所有参与利益相关者的公共批准。

In this chapter, we review and discuss the transformation of AI technology in HCI/UX work and assess how AI technology will change how we do the work. We first discuss how AI can be used to enhance the result of user research and design evaluation. We then discuss how AI technology can be used to enhance HCI/UX design. Finally, we discuss how AI-enabled capabilities can improve UX when users interact with computing systems, applications, and services.

虽然AI有利于人类，但如果没有适当发展，它也可能会损害人类。 HCI工作的重点是从与非AI计算系统的传统人类交互转换，以与AI系统交互。我们在HCI视角下开展了高级文献综述，对当前工作的整体分析。我们的审核和分析突出了AI技术引入的新变更以及HCI专业人员在AI系统开发中应用人以人为本的AI（HCAI）方法时，新挑战的新挑战。我们还确定了与AI系统人类互动的七个主要问题，其中HCI专业人员在开发非AI计算系统时没有遇到。为了进一步实现HCAI方法的实施，我们确定了与特定的HCAI驱动的设计目标相关的新的HCI机会，以指导HCI专业人员解决这些新问题。最后，我们对当前HCI方法的评估显示了这些方法支持开发AI系统的局限性。我们提出了可以帮助克服这些局限性的替代方法，并有效帮助HCI专业人员将HCAI方法应用于AI系统的发展。我们还为HCI专业人员提供战略建议，以有效影响利用HCAI方法的AI系统的发展，最终发展HCAI系统。

医学事物互联网（IOMT）允许使用传感器收集生理数据，然后将其传输到远程服务器，这使医生和卫生专业人员可以连续，永久地分析这些数据，并在早期阶段检测疾病。但是，使用无线通信传输数据将其暴露于网络攻击中，并且该数据的敏感和私人性质可能代表了攻击者的主要兴趣。在存储和计算能力有限的设备上使用传统的安全方法无效。另一方面，使用机器学习进行入侵检测可以对IOMT系统的要求提供适应性的安全响应。在这种情况下，对基于机器学习（ML）的入侵检测系统如何解决IOMT系统中的安全性和隐私问题的全面调查。为此，提供了IOMT的通用三层体系结构以及IOMT系统的安全要求。然后，出现了可能影响IOMT安全性的各种威胁，并确定基于ML的每个解决方案中使用的优势，缺点，方法和数据集。最后，讨论了在IOMT的每一层中应用ML的一些挑战和局限性，这些挑战和局限性可以用作未来的研究方向。

Computing systems are tightly integrated today into our professional, social, and private lives. An important consequence of this growing ubiquity of computing is that it can have significant ethical implications of which computing professionals should take account. In most real-world scenarios, it is not immediately obvious how particular technical choices during the design and use of computing systems could be viewed from an ethical perspective. This article provides a perspective on the ethical challenges within semiconductor chip design, IoT applications, and the increasing use of artificial intelligence in the design processes, tools, and hardware-software stacks of these systems.

信号处理是几乎任何传感器系统的基本组件，具有不同科学学科的广泛应用。时间序列数据，图像和视频序列包括可以增强和分析信息提取和量化的代表性形式的信号。人工智能和机器学习的最近进步正在转向智能，数据驱动，信号处理的研究。该路线图呈现了最先进的方法和应用程序的关键概述，旨在突出未来的挑战和对下一代测量系统的研究机会。它涵盖了广泛的主题，从基础到工业研究，以简明的主题部分组织，反映了每个研究领域的当前和未来发展的趋势和影响。此外，它为研究人员和资助机构提供了识别新前景的指导。

近年来，物联网设备的数量越来越快，这导致了用于管理，存储，分析和从不同物联网设备的原始数据做出决定的具有挑战性的任务，尤其是对于延时敏感的应用程序。在车辆网络（VANET）环境中，由于常见的拓扑变化，车辆的动态性质使当前的开放研究发出更具挑战性，这可能导致车辆之间断开连接。为此，已经在5G基础设施上计算了云和雾化的背景下提出了许多研究工作。另一方面，有多种研究提案旨在延长车辆之间的连接时间。已经定义了车辆社交网络（VSN）以减少车辆之间的连接时间的负担。本调查纸首先提供了关于雾，云和相关范例，如5G和SDN的必要背景信息和定义。然后，它将读者介绍给车辆社交网络，不同的指标和VSN和在线社交网络之间的主要差异。最后，本调查调查了在展示不同架构的VANET背景下的相关工作，以解决雾计算中的不同问题。此外，它提供了不同方法的分类，并在雾和云的上下文中讨论所需的指标，并将其与车辆社交网络进行比较。与VSN和雾计算领域的新研究挑战和趋势一起讨论了相关相关工程的比较。

Sensory and emotional experiences such as pain and empathy are essential for mental and physical health. Cognitive neuroscience has been working on revealing mechanisms underlying pain and empathy. Furthermore, as trending research areas, computational pain recognition and empathic artificial intelligence (AI) show progress and promise for healthcare or human-computer interaction. Although AI research has recently made it increasingly possible to create artificial systems with affective processing, most cognitive neuroscience and AI research do not jointly address the issues of empathy in AI and cognitive neuroscience. The main aim of this paper is to introduce key advances, cognitive challenges and technical barriers in computational pain recognition and the implementation of artificial empathy. Our discussion covers the following topics: How can AI recognize pain from unimodal and multimodal information? Is it crucial for AI to be empathic? What are the benefits and challenges of empathic AI? Despite some consensus on the importance of AI, including empathic recognition and responses, we also highlight future challenges for artificial empathy and possible paths from interdisciplinary perspectives. Furthermore, we discuss challenges for responsible evaluation of cognitive methods and computational techniques and show approaches to future work to contribute to affective assistants capable of empathy.

部署的AI系统通常不起作用。它们可以随意地构造，不加选择地部署并欺骗性地促进。然而，尽管有这一现实，但学者，新闻界和决策者对功能的关注很少。这导致技术和政策解决方案的重点是“道德”或价值一致的部署，通常会跳过先前的问题，即给定系统功能或完全提供任何好处。描述各种功能失败的危害，我们分析一组案例研究，以创建已知的AI功能问题的分类法。然后，我们指出的是政策和组织响应，这些策略和组织响应经常被忽略，并在功能成为重点后变得更容易获得。我们认为功能是一项有意义的AI政策挑战，是保护受影响社区免受算法伤害的必要第一步。

汽车行业在过去几十年中见证了越来越多的发展程度;从制造手动操作车辆到具有高自动化水平的制造车辆。随着近期人工智能（AI）的发展，汽车公司现在雇用BlackBox AI模型来使车辆能够感知其环境，并使人类少或没有输入的驾驶决策。希望能够在商业规模上部署自治车辆（AV），通过社会接受AV成为至关重要的，并且可能在很大程度上取决于其透明度，可信度和遵守法规的程度。通过为AVS行为的解释提供对这些接受要求的遵守对这些验收要求的评估。因此，解释性被视为AVS的重要要求。 AV应该能够解释他们在他们运作的环境中的“见到”。在本文中，我们对可解释的自动驾驶的现有工作体系进行了全面的调查。首先，我们通过突出显示并强调透明度，问责制和信任的重要性来开放一个解释的动机;并审查与AVS相关的现有法规和标准。其次，我们识别并分类了参与发展，使用和监管的不同利益相关者，并引出了AV的解释要求。第三，我们对以前的工作进行了严格的审查，以解释不同的AV操作（即，感知，本地化，规划，控制和系统管理）。最后，我们确定了相关的挑战并提供建议，例如AV可解释性的概念框架。该调查旨在提供对AVS中解释性感兴趣的研究人员所需的基本知识。

即将开发我们呼叫所体现的系统的新一代越来越自主和自学习系统。在将这些系统部署到真实上下文中，我们面临各种工程挑战，因为它以有益的方式协调所体现的系统的行为至关重要，确保他们与我们以人为本的社会价值观的兼容性，并且设计可验证安全可靠的人类-Machine互动。我们正在争辩说，引发系统工程将来自嵌入到体现系统的温室，并确保动态联合的可信度，这种情况意识到的情境意识，意图，探索，探险，不断发展，主要是不可预测的，越来越自主的体现系统在不确定，复杂和不可预测的现实世界环境中。我们还识别了许多迫切性的系统挑战，包括可信赖的体现系统，包括强大而人为的AI，认知架构，不确定性量化，值得信赖的自融化以及持续的分析和保证。

本文介绍了机器学习推动的各种脑电图应用程序和当前的脑电图市场生态系统。使用脑电图越来越多的开放医疗和健康数据集鼓励数据驱动的研究，并有望通过知识发现和机器学习数据科学算法开发来改善患者护理的神经病学。这项工作导致各种脑电图发展，目前构成了新的脑电图市场。本文试图对脑电图市场进行全面的调查，并涵盖脑电图的六个重要应用，包括诊断/筛查，药物开发，神经营销，日常健康，元元和年龄/残疾援助。这项调查的重点是研究领域与商业市场之间的比较和对比。我们的调查指出了脑电图的当前局限性，并指示了上面列出的每个脑电图应用程序的研究和商机的未来方向。根据我们的调查，对基于机器学习的脑电图应用程序的更多研究将导致与脑电图相关的更强大的市场。越来越多的公司将使用研究技术并将其应用于现实生活中。随着与EEG相关的市场的增长，与EEG相关的设备将收集更多的脑电图数据，并且将有更多的EEG数据供研究人员在他们的研究中使用，以作为一个良性周期。我们的市场分析表明，在上面列出的六个应用程序中使用脑电图数据和机器学习有关的研究指向脑电图生态系统和机器学习世界的增长和发展的明确趋势。

The concept of intelligent system has emerged in information technology as a type of system derived from successful applications of artificial intelligence. The goal of this paper is to give a general description of an intelligent system, which integrates previous approaches and takes into account recent advances in artificial intelligence. The paper describes an intelligent system in a generic way, identifying its main properties and functional components. The presented description follows a pragmatic approach to be used in an engineering context as a general framework to analyze and build intelligent systems. Its generality and its use is illustrated with real-world system examples and related with artificial intelligence methods.

机器学习显着增强了机器人的能力，使他们能够在人类环境中执行广泛的任务并适应我们不确定的现实世界。机器学习各个领域的最新作品强调了公平性的重要性，以确保这些算法不会再现人类的偏见并导致歧视性结果。随着机器人学习系统在我们的日常生活中越来越多地执行越来越多的任务，了解这种偏见的影响至关重要，以防止对某些人群的意外行为。在这项工作中，我们从跨学科的角度进行了关于机器人学习公平性的首次调查，该研究跨越了技术，道德和法律挑战。我们提出了偏见来源的分类法和由此产生的歧视类型。使用来自不同机器人学习域的示例，我们研究了不公平结果和减轻策略的场景。我们通过涵盖不同的公平定义，道德和法律考虑以及公平机器人学习的方法来介绍该领域的早期进步。通过这项工作，我们旨在为公平机器人学习中的开创性发展铺平道路。