本文介绍了在智能城市环境中评估和管理社会服务覆盖范围所需的本体论概念。在这里，我们专注于关键利益相关者的观点，即社会目的组织及其服务的客户。此处介绍的指南针本体论通过引入与关键维度相关的新概念来扩展共同的影响数据标准：WHO（利益相关者），什么（需求，需要满足，结果），如何（服务，事件）和贡献（跟踪）（跟踪）资源）。该论文首先介绍了关键的利益相关者，服务，成果，事件，需求和需求满意度以及其定义。其次，提出了一部分能力问题，以说明主要利益相关者提出的问题的类型。第三，通过在基于指南针的知识图上介绍SPARQL查询并分析其结果，可以评估扩展程序回答问题的能力。

我们描述了一种认知体系结构，旨在根据大脑活动的五个确定原理解决广泛的问题，并在三个子系统中实施：逻辑 - 稳态推理，概率形式的形式概念和功能系统理论。构建体系结构涉及实施任务驱动的方法，该方法允许将应用应用程序的目标功能定义为按照与该任务相对应的操作环境制定的任务，该任务在应用的本体论中表示。我们为许多实用应用以及基于它的主题领域本体论提供了一个基本的本体，描述了拟议的体系结构，并提供了在本架构中执行这些应用程序的可能示例。

在数字治疗干预的背景下，例如互联网交付的认知行为治疗（ICBT）用于治疗抑郁和焦虑，广泛的研究表明，人类支持者或教练的参与如何协助接受治疗的人，改善用户参与治疗并导致更有效的健康结果而不是不受支持的干预措施。该研究旨在最大限度地提高这一人类支持的影响和结果，研究了通过AI和机器学习领域（ML）领域的最新进展提供的新机遇如何有助于有效地支持ICBT支持者的工作实践。本文报告了采访研究的详细调查结果，与15个ICBT支持者加深了解其现有的工作实践和信息需求，旨在有意义地向抑郁和焦虑治疗的背景下提供有用，可实现的ML申请。分析贡献（1）一组六个主题，总结了ICBT支持者在为其精神卫生客户提供有效，个性化反馈方面的策略和挑战;并回应这些学习，（2）对于ML方法如何帮助支持和解决挑战和信息需求，为每个主题提供具体机会。它依赖于在支持者LED客户审查实践中引入新的机器生成的数据见解的潜在社会，情感和务实含义的思考。

研究过程自动化 - 对科学仪器，计算机，数据存储和其他资源的可靠，高效和可重复执行的可靠，高效和可重复执行，这是现代科学的基本要素。我们在此处报告Globus研究数据管理平台内的新服务，该服务可以将各种研究过程的规范作为可重复使用的动作集，流量以及在异质研究环境中执行此类流动的集合。为了以广泛的空间范围（例如，从科学仪器到远程数据中心）和时间范围（从几秒钟到几周），这些Globus自动化服务功能：1）云托管以可靠地执行长期持久的流量，尽管零星的失败，但这些Globus自动化服务功能：1） ; 2）声明性符号和可扩展的异步行动提供商API，用于定义和执行涉及任意资源的各种行动和流动规范； 3）授权授权机制，用于安全调用动作。这些服务允许研究人员将广泛的研究任务的管理外包和自动化为可靠，可扩展和安全的云平台。我们向Globus自动化服务提供用例

科学家在寻找最佳的输入资源来解决目标预测任务的最佳输入资源方面的困难是在知识图图图上训练算法的主要障碍之一。除此之外，一个关键的挑战是确定如何操纵（和嵌入）这些数据，这些数据通常以特定的三元组（即主题，谓词，对象）的形式来启用学习过程。在本文中，我们描述了Liveschema倡议，即一个门户，该网关提供了一个服务家庭，可以轻松访问，分析，转换和利用知识图模式，其主要目标是促进这些资源在机器学习用例中的重复使用。作为该计划的早期实施，我们还推进了一个在线目录，该目录依赖于800多个资源，并提供了第一组示例服务。

各种网络的部署（例如，事物互联网（IOT）和移动网络），数据库（例如，营养表和食品组成数据库）和社交媒体（例如，Instagram和Twitter）产生大量的多型食品数据，这在食品科学和工业中起着关键作用。然而，由于众所周知的数据协调问题，这些多源食品数据显示为信息孤岛，导致难以充分利用这些食物数据。食物知识图表提供了统一和标准化的概念术语及其结构形式的关系，因此可以将食物信息孤单转换为更可重复使用的全球数量数字连接的食物互联网以使各种应用有益。据我们所知，这是食品科学与工业中食品知识图表的第一个全面审查。我们首先提供知识图表的简要介绍，然后主要从食物分类，食品本体到食品知识图表的进展。粮食知识图表的代表性应用将在新的配方开发，食品可追溯性，食物数据可视化，个性化饮食推荐，食品搜索和质询回答，视觉食品对象识别，食品机械智能制造方面来概述。我们还讨论了该领域的未来方向，例如食品供应链系统和人类健康的食品知识图，这应该得到进一步的研究。他们的巨大潜力将吸引更多的研究努力，将食物知识图形应用于食品科学和工业领域。

本文介绍了CAIR的设计和实施：为社会机器人和其他对话代理而设计的基于知识的自主互动的云系统。该系统对于低成本机器人和设备特别方便。为开发人员提供了一种可持续的解决方案，可以通过网络连接来管理口头和非语言互动，约有3,000个对话主题可以进行“闲聊”，并提供了一个预先煮熟的计划库，只需要将其接地到机器人的库中物理能力。该系统的结构为一组REST API端点，因此可以通过添加新的API来轻松扩展它，以提高连接到云的客户端的功能。该系统的另一个关键功能是它旨在使客户的开发变得直接：这样，可以轻松地赋予多个设备与用户自主交互的能力，了解何时执行特定的操作并利用云服务提供的所有信息。文章概述并讨论了为评估系统响应时间的性能而执行的实验结果，为研究和市场解决方案铺平了道路。提供了与ROS的客户的存储库的链接，并提供了诸如Pepper和Nao之类的流行机器人的链接。

Millions of people participate in online peer-to-peer support sessions, yet there has been little prior research on systematic psychology-based evaluations of fine-grained peer-counselor behavior in relation to client satisfaction. This paper seeks to bridge this gap by mapping peer-counselor chat-messages to motivational interviewing (MI) techniques. We annotate 14,797 utterances from 734 chat conversations using 17 MI techniques and introduce four new interviewing codes such as chit-chat and inappropriate to account for the unique conversational patterns observed on online platforms. We automate the process of labeling peer-counselor responses to MI techniques by fine-tuning large domain-specific language models and then use these automated measures to investigate the behavior of the peer counselors via correlational studies. Specifically, we study the impact of MI techniques on the conversation ratings to investigate the techniques that predict clients' satisfaction with their counseling sessions. When counselors use techniques such as reflection and affirmation, clients are more satisfied. Examining volunteer counselors' change in usage of techniques suggest that counselors learn to use more introduction and open questions as they gain experience. This work provides a deeper understanding of the use of motivational interviewing techniques on peer-to-peer counselor platforms and sheds light on how to build better training programs for volunteer counselors on online platforms.

随着数据驱动的系统越来越大规模部署，对历史上边缘化的群体的不公平和歧视结果引起了道德问题，这些群体在培训数据中的代表性不足。作为回应，围绕AI的公平和包容性的工作呼吁代表各个人口组的数据集。在本文中，我们对可访问性数据集中的年龄，性别和种族和种族的代表性进行了分析 - 数据集 - 来自拥有的数据集，这些数据集来自拥有的人。残疾和老年人 - 这可能在减轻包含AI注入的应用程序的偏见方面发挥重要作用。我们通过审查190个数据集的公开信息来检查由残疾人来源的数据集中的当前表示状态，我们称这些可访问性数据集为止。我们发现可访问性数据集代表不同的年龄，但具有性别和种族表示差距。此外，我们研究了人口统计学变量的敏感和复杂性质如何使分类变得困难和不一致（例如，性别，种族和种族），标记的来源通常未知。通过反思当前代表残疾数据贡献者的挑战和机会，我们希望我们的努力扩大了更多可能将边缘化社区纳入AI注入系统的可能性。

Chatbots已经彻底改变了人类与计算机系统互动的方式，他们替代了服务代理，呼叫中心代表等。健身行业一直是一种不断增长的行业，尽管它还没有适应AI，ML和云计算等最新技术。在本文中，我们建议使用IBM Watson开发适合健身管理的聊天栏，并将其与Web应用程序集成。我们建议使用自然语言处理（NLP）和自然语言理解（NLU）以及为Chatbot Assistant提供的IBM Cloud Watson框架。该软件采用无服务器架构，通过提供饮食计划，家庭练习，互动咨询会，健身建议，将专业的服务结合起来。

我们将存储系统视为任何技术认知系统的关键组成部分，这些系统可以在弥合用于推理，计划和语义场景的高级符号离散表示之间弥合差距，以了解用于控制，用于控制。在这项工作中，我们描述了概念和技术特征，其中的内存系统必须与基础数据表示一起实现。我们根据我们在开发ARMAR类人体机器人系统中获得的经验来确定这些特征，并讨论实践示例，这些例子证明了在以人为中心的环境中执行任务的类人生物机器人的记忆系统应支持，例如多模式，内态性，异性恋，Hetero关联性，可预测性或固有的发作结构。基于这些特征，我们将机器人软件框架ARMARX扩展到了统一的认知架构，该架构用于Armar Humanoid Robot家族的机器人。此外，我们描述了机器人软件的开发如何导致我们采用这种新颖的启用内存的认知体系结构，并展示了机器人如何使用内存来实现内存驱动的行为。

本文确定了数据驱动系统中的数据最小化和目的限制的两个核心数据保护原理。虽然当代数据处理实践似乎与这些原则的赔率达到差异，但我们证明系统可以在技术上使用的数据远远少于目前的数据。此观察是我们详细的技术法律分析的起点，揭示了妨碍了妨碍了实现的障碍，并举例说明了在实践中应用数据保护法的意外权衡。我们的分析旨在向辩论提供关于数据保护对欧盟人工智能发展的影响，为数据控制员，监管机构和研究人员提供实际行动点。

Recommender systems can strongly influence which information we see online, e.g., on social media, and thus impact our beliefs, decisions, and actions. At the same time, these systems can create substantial business value for different stakeholders. Given the growing potential impact of such AI-based systems on individuals, organizations, and society, questions of fairness have gained increased attention in recent years. However, research on fairness in recommender systems is still a developing area. In this survey, we first review the fundamental concepts and notions of fairness that were put forward in the area in the recent past. Afterward, through a review of more than 150 scholarly publications, we present an overview of how research in this field is currently operationalized, e.g., in terms of general research methodology, fairness measures, and algorithmic approaches. Overall, our analysis of recent works points to specific research gaps. In particular, we find that in many research works in computer science, very abstract problem operationalizations are prevalent, and questions of the underlying normative claims and what represents a fair recommendation in the context of a given application are often not discussed in depth. These observations call for more interdisciplinary research to address fairness in recommendation in a more comprehensive and impactful manner.

在公共危机时期，寻求信息对于人们的自我保健和福祉至关重要。广泛的研究调查了经验理解和技术解决方案，以促进受影响地区的家庭公民寻求信息。但是，建立有限的知识是为了支持需要在其东道国发生危机的国际移民。当前的论文对居住在日本和美国（n = 14）的两名中国移民（n = 14）进行了访谈研究。参与者反思了他们在共同大流行期间寻求经验的信息。反思补充了两周的自我追踪，参与者保持了相关信息寻求实践的记录。我们的数据表明，参与者经常绕开语言绕道，或访问普通话资源以获取有关其东道国疫情爆发的信息。他们还进行了战略性利用普通话信息，以进行选择性阅读，交叉检查以及对日语或英语的共同信息的上下文化解释。尽管这种做法增强了参与者对共同相关信息收集和感官的有效性，但他们有时会通过有时认识的方式使人们处于不利地位。此外，参与者缺乏对审查以移民为导向的信息的认识或偏爱，尽管该信息可用，这些信息是由东道国公共当局发布的。在这些发现的基础上，我们讨论了改善国际移民在非本地语言和文化环境中寻求共同相关信息的解决方案。我们主张包容性危机基础设施，这些基础设施将吸引以当地语言流利程度，信息素养和利用公共服务的经验的不同水平的人们。

在构建新的应用程序时，我们越来越多地面对从多个来源重用和集成预先存在的知识，例如本体，模式，任何类型的数据。然而，事实上，这一事先知识几乎不可能重复使用。这种困难是高成本的原因，通过进一步的缺点，结果应用程序将再次难以重复使用。它是一个负环，这一直始终加强本身。 itelos是一种通用方法，旨在尽可能最大限度地减少这种环路的效果。 itelos基于应用程序的数据级别和架构级别的直观应独立开发，从而允许在先前知识的重用中进行最大的灵活性，但是在需要满足的整体指导下，正式化为能力查询。通过对所有要求（包括重用的要求）来实现这种直觉，作为一种先验定义目的的一部分，然后用于驱动中间开发过程，其中应用程序模式和数据连续对齐。

情绪分析中最突出的任务是为文本分配情绪，并了解情绪如何在语言中表现出来。自然语言处理的一个重要观察结果是，即使没有明确提及情感名称，也可以通过单独参考事件来隐式传达情绪。在心理学中，被称为评估理论的情感理论类别旨在解释事件与情感之间的联系。评估可以被形式化为变量，通过他们认为相关的事件的人们的认知评估来衡量认知评估。其中包括评估事件是否是新颖的，如果该人认为自己负责，是否与自己的目标以及许多其他人保持一致。这样的评估解释了哪些情绪是基于事件开发的，例如，新颖的情况会引起惊喜或不确定后果的人可能引起恐惧。我们在文本中分析了评估理论对情绪分析的适用性，目的是理解注释者是否可以可靠地重建评估概念，如果可以通过文本分类器预测，以及评估概念是否有助于识别情感类别。为了实现这一目标，我们通过要求人们发短信描述触发特定情绪并披露其评估的事件来编译语料库。然后，我们要求读者重建文本中的情感和评估。这种设置使我们能够衡量是否可以纯粹从文本中恢复情绪和评估，并为判断模型的绩效指标提供人体基准。我们将文本分类方法与人类注释者的比较表明，两者都可以可靠地检测出具有相似性能的情绪和评估。我们进一步表明，评估概念改善了文本中情绪的分类。

2021年4月，欧洲委员会提出了对人工智能的规定，称为AI法案。我们概述了该法案，分析了其影响，借鉴了当代AI对过去四十年来欧盟产品安全制度的实践的研究。AI行为的各个方面，例如不同风险水平的不同规则，有意义。但我们还发现，AI法案草案的一些规定令人惊讶的法律影响，而其他人可能在达到其指定的目标方面可能在很大程度上无效。几个总体方面，包括执法制度和最大统一的风险抢先抢占合法的国家AI政策，提出重大关注。这些问题应作为立法过程中的优先考虑。

数字来源比以往更普遍但有效地使用它们可能是挑战性的。一个核心挑战是数字化来源通常是分布式的，因此强迫研究人员花费时间收集，解释和对齐不同的来源。知识图可以通过提供人类和机器可以查询的单一连接的真理来加速研究。在两个设计 - 测试周期中，我们将四个数据集转换为历史海域域中的四个数据集成知识图。在这些周期期间的重点是创造可持续和可用的方法，可以在其他联系数据转换工作中采用。此外，我们的知识图表可用于海事历史学家和其他感兴趣的用户，以通过统一的门户调查荷兰东印度公司的日常业务。

机器学习（ML）技术在教育方面越来越普遍，从预测学生辍学，到协助大学入学以及促进MOOC的兴起。考虑到这些新颖用途的快速增长，迫切需要调查ML技术如何支持长期以来的教育原则和目标。在这项工作中，我们阐明了这一复杂的景观绘制，以对教育专家的访谈进行定性见解。这些访谈包括对过去十年中著名应用ML会议上发表的ML教育（ML4ED）论文的深入评估。我们的中心研究目标是批判性地研究这些论文的陈述或暗示教育和社会目标如何与他们解决的ML问题保持一致。也就是说，技术问题的提出，目标，方法和解释结果与手头的教育问题保持一致。我们发现，在ML生命周期的两个部分中存在跨学科的差距，并且尤其突出：从教育目标和将预测转换为干预措施的ML问题的提出。我们使用这些见解来提出扩展的ML生命周期，这也可能适用于在其他领域中使用ML。我们的工作加入了越来越多的跨教育和ML研究的荟萃分析研究，以及对ML社会影响的批判性分析。具体而言，它填补了对机器学习的主要技术理解与与学生合作和政策合作的教育研究人员的观点之间的差距。

残疾人在医疗保健，就业和政府政策等各个领域的各种复杂的决策过程中受到各种复杂的决策。这些环境通常已经不透明他们影响的人并缺乏充分的残疾观点代表，它迅速采用人工智能（AI）技术来用于数据分析以告知决策，从而增加因不当或不公平的算法而造成的伤害风险增加。本文介绍了一个通过残疾镜头进行严格检查AI数据分析技术的框架，并研究了AI技术设计师选择的残疾定义如何影响其对残疾分析对象的影响。我们考虑了三种残疾的概念模型：医学模型，社会模型和关系模型；并展示在每个模型下设计的AI技术如何差异很大，以至于与彼此不相容和矛盾。通过讨论有关医疗保健和政府残疾福利中AI分析的常见用例，我们说明了技术设计过程中的特定考虑因素和决策点，这些因素和决策点影响了这些环境中的电力动态和包容性，并有助于确定其对边缘化或支持的方向。我们提出的框架可以作为对AI技术的深入批判性检查的基础，并开发用于残疾相关的AI分析的设计实践。