本文档介绍了如何将组织计算机系统迁移到可能永远发展的新系统的务实方法，解决整个组织，并且它集成在一起。治理方面与纯粹技术IT方面而言，治理方面是重要的，而不是更多的：人力资源，呼吁招标和类似。迁移意味着一个人没有从绿色字段开始。

负责任的AI被广泛认为是我们时代最大的科学挑战之一，也是释放AI市场并增加采用率的关键。为了应对负责任的AI挑战，最近已经发布了许多AI伦理原则框架，AI系统应该符合这些框架。但是，没有进一步的最佳实践指导，从业者除了真实性之外没有什么。同样，在算法级别而不是系统级的算法上进行了重大努力，主要集中于数学无关的道德原则（例如隐私和公平）的一部分。然而，道德问题在开发生命周期的任何步骤中都可能发生，从而超过AI算法和模型以外的系统的许多AI，非AI和数据组件。为了从系统的角度操作负责任的AI，在本文中，我们采用了一种面向模式的方法，并根据系统的多媒体文献综述（MLR）的结果提出了负责任的AI模式目录。与其呆在道德原则层面或算法层面上，我们专注于AI系统利益相关者可以在实践中采取的模式，以确保开发的AI系统在整个治理和工程生命周期中负责。负责的AI模式编目将模式分为三组：多层次治理模式，可信赖的过程模式和负责任的逐设计产品模式。这些模式为利益相关者实施负责任的AI提供了系统性和可行的指导。

机器学习传感器代表了嵌入式机器学习应用程序未来的范式转移。当前的嵌入式机器学习（ML）实例化遭受了复杂的整合，缺乏模块化以及数据流动的隐私和安全问题。本文提出了一个以数据为中心的范式，用于将传感器智能嵌入边缘设备上，以应对这些挑战。我们对“传感器2.0”的愿景需要将传感器输入数据和ML处理从硬件级别隔离到更广泛的系统，并提供一个薄的界面，以模拟传统传感器的功能。这种分离导致模块化且易于使用的ML传感器设备。我们讨论了将ML处理构建到嵌入式系统上控制微处理器的软件堆栈中的标准方法所带来的挑战，以及ML传感器的模块化如何减轻这些问题。 ML传感器提高了隐私和准确性，同时使系统构建者更容易将ML集成到其产品中，以简单的组件。我们提供了预期的ML传感器和说明性数据表的例子，以表现出来，并希望这将建立对话使我们朝着传感器2.0迈进。

边缘计算是一个将数据处理服务转移到生成数据的网络边缘的范式。尽管这样的架构提供了更快的处理和响应，但除其他好处外，它还提出了必须解决的关键安全问题和挑战。本文讨论了从硬件层到系统层的边缘网络体系结构出现的安全威胁和漏洞。我们进一步讨论了此类网络中的隐私和法规合规性挑战。最后，我们认为需要一种整体方法来分析边缘网络安全姿势，该姿势必须考虑每一层的知识。

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

根据1,870家公司的Rackspace技术的最近调查，总共34％的AI研究和开发项目失败或被遗弃。我们提出了一项新的战略框架，Aistrom，使管理者基于彻底的文献综述，创建一个成功的AI战略。这提供了一种独特而综合的方法，可以通过实施过程中的各种挑战引导经理和牵头开发人员。在Aistrom框架中，我们首先识别顶部N潜在项目（通常为3-5）。对于每个人，彻底分析了七个重点区域。这些领域包括创建一个数据策略，以考虑独特的跨部门机器学习数据要求，安全性和法律要求。然后，Aistrom指导经理思考如何鉴于AI人才稀缺的跨学科人工智能（AI）实施团队。一旦建立了AI团队战略，它需要在组织内，跨部门或作为单独的部门定位。其他考虑因素包括AI作为服务（AIAAS）或外包开发。看着新技术，我们必须考虑偏见，黑匣子模型的合法性等挑战，并保持循环中的人类。接下来，与任何项目一样，我们需要基于价值的关键性能指标（KPI）来跟踪和验证进度。根据公司的风险策略，SWOT分析（优势，劣势，机会和威胁）可以帮助进一步分类入住项目。最后，我们应该确保我们的战略包括持续的雇员的持续教育，以实现采用文化。这种独特综合的框架提供了有价值的，经理和铅开发商的工具。

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。

在软件项目中引入机器学习（ML）组件创造了软件工程师与数据科学家和其他专家合作。虽然合作可以始终具有挑战性，但ML介绍了探索性模型开发过程的额外挑战，需要额外的技能和知识，测试ML系统的困难，需要连续演化和监测，以及非传统质量要求，如公平性和解释性。通过采访来自28个组织的45名从业者，我们确定了在建立和将ML系统部署到生产时面临的关键合作挑战。我们报告了生产ML系统的开发中的共同合作点，以获得要求，数据和集成以及相应的团队模式和挑战。我们发现，这些挑战中的大部分挑战围绕通信，文档，工程和流程以及收集建议以解决这些挑战。

AI / Compling在Scale是一个难题，特别是在医疗保健环境中。我们概述了要求，规划和实施选择，以及导致我们安全的研究计算平台，埃森医疗计算平台（EMCP）的实施的指导原则，与德国主要医院隶属。遵从性，数据隐私和可用性是系统的不可变的要求。我们将讨论我们的计算飞地的功能，我们将为希望采用类似设置的团体提供我们的配方。

随着各种公开的AI伦理原则的共识，差距仍然可以随时采用设计和开发负责任的AI系统。我们研究了来自澳大利亚国家科学研究机构（CSIRO）的研究人员和工程师的实践和经验，他们参与设计和开发AI系统的一系列目的。半结构化访谈用于检查参与者的做法如何与澳大利亚政府提出的一套高级AI伦理原则涉及并对齐。原则包括：隐私保护和安全，可靠性和安全性，透明度和解释性，公平性，竞争性，责任，人以人为本的价值观和人类，社会与环境福祉。研究了研究人员和工程师的见解以及在原则的实际应用中为它们提供的挑战。最后，提供了一系列组织响应，以支持实施高级AI道德原则。

上下文：大数据的有效处理是SQL和NOSQL数据库的一项具有挑战性的任务，在这种数据库中，有效的软件体系结构起着至关重要的作用。 SQL数据库设计用于构建数据和支持垂直可扩展性。相反，水平可伸缩性由NOSQL数据库支持，并且可以有效地处理较大的非结构化数据。可以根据组织的需求选择正确的范式；但是，做出正确的选择通常可能具有挑战性。 SQL和NOSQL数据库遵循不同的体系结构。同样，混合模型之后是NOSQL数据库的每个类别。因此，对于多个云服务提供商（CSP）的云消费者来说，数据移动变得困难。此外，每个云平台IAAS，PAAS，SaaS和DBAAS还监视各种范式。目的：该系统文献综述（SLR）旨在研究与SQL和NOSQL数据库软件体系结构相关的相关文章，并解决各种云平台之间的数据可移植性和互操作性。最新的状态通过观察缩放，性能，可用性，一致性和分片特性，介绍了SQL和NOSQL数据库的许多性能比较研究。根据研究研究，NOSQL数据库设计的结构可以是大数据分析的正确选择，而SQL数据库适合OLTP数据库。研究人员提出了许多与云中数据流动相关的方法。开发了基于平台的API，这使用户的数据移动变得困难。因此，在跨多个CSP的数据移动期间发现了数据可移植性和互操作性问题。为了最大程度地减少开发人员的努力和互操作性，要求统一的API使数据移动在各种云平台之间相对易于访问。

The International Workshop on Reading Music Systems (WoRMS) is a workshop that tries to connect researchers who develop systems for reading music, such as in the field of Optical Music Recognition, with other researchers and practitioners that could benefit from such systems, like librarians or musicologists. The relevant topics of interest for the workshop include, but are not limited to: Music reading systems; Optical music recognition; Datasets and performance evaluation; Image processing on music scores; Writer identification; Authoring, editing, storing and presentation systems for music scores; Multi-modal systems; Novel input-methods for music to produce written music; Web-based Music Information Retrieval services; Applications and projects; Use-cases related to written music. These are the proceedings of the 2nd International Workshop on Reading Music Systems, held in Delft on the 2nd of November 2019.

推荐系统已广泛应用于不同的应用领域，包括能量保存，电子商务，医疗保健，社交媒体等。此类应用需要分析和挖掘大量各种类型的用户数据，包括人口统计，偏好，社会互动等，以便开发准确和精确的推荐系统。此类数据集通常包括敏感信息，但大多数推荐系统专注于模型的准确性和忽略与安全性和用户隐私相关的问题。尽管使用不同的风险减少技术克服这些问题，但它们都没有完全成功，确保了对用户的私人信息的密码安全和保护。为了弥合这一差距，区块链技术作为推动推荐系统中的安全和隐私保存的有希望的策略，不仅是因为其安全性和隐私性突出特征，而且由于其恢复力，适应性，容错和信任特性。本文介绍了涵盖挑战，开放问题和解决方案的基于区块链的推荐系统的整体综述。因此，引入了精心设计的分类，以描述安全和隐私挑战，概述现有框架并在使用区块链之前讨论其应用程序和利益，以指示未来的研究机会。

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.

We are currently unable to specify human goals and societal values in a way that reliably directs AI behavior. Law-making and legal interpretation form a computational engine that converts opaque human values into legible directives. "Law Informs Code" is the research agenda capturing complex computational legal processes, and embedding them in AI. Similar to how parties to a legal contract cannot foresee every potential contingency of their future relationship, and legislators cannot predict all the circumstances under which their proposed bills will be applied, we cannot ex ante specify rules that provably direct good AI behavior. Legal theory and practice have developed arrays of tools to address these specification problems. For instance, legal standards allow humans to develop shared understandings and adapt them to novel situations. In contrast to more prosaic uses of the law (e.g., as a deterrent of bad behavior through the threat of sanction), leveraged as an expression of how humans communicate their goals, and what society values, Law Informs Code. We describe how data generated by legal processes (methods of law-making, statutory interpretation, contract drafting, applications of legal standards, legal reasoning, etc.) can facilitate the robust specification of inherently vague human goals. This increases human-AI alignment and the local usefulness of AI. Toward society-AI alignment, we present a framework for understanding law as the applied philosophy of multi-agent alignment. Although law is partly a reflection of historically contingent political power - and thus not a perfect aggregation of citizen preferences - if properly parsed, its distillation offers the most legitimate computational comprehension of societal values available. If law eventually informs powerful AI, engaging in the deliberative political process to improve law takes on even more meaning.

The optimal liability framework for AI systems remains an unsolved problem across the globe. In a much-anticipated move, the European Commission advanced two proposals outlining the European approach to AI liability in September 2022: a novel AI Liability Directive and a revision of the Product Liability Directive. They constitute the final, and much-anticipated, cornerstone of AI regulation in the EU. Crucially, the liability proposals and the EU AI Act are inherently intertwined: the latter does not contain any individual rights of affected persons, and the former lack specific, substantive rules on AI development and deployment. Taken together, these acts may well trigger a Brussels effect in AI regulation, with significant consequences for the US and other countries. This paper makes three novel contributions. First, it examines in detail the Commission proposals and shows that, while making steps in the right direction, they ultimately represent a half-hearted approach: if enacted as foreseen, AI liability in the EU will primarily rest on disclosure of evidence mechanisms and a set of narrowly defined presumptions concerning fault, defectiveness and causality. Hence, second, the article suggests amendments, which are collected in an Annex at the end of the paper. Third, based on an analysis of the key risks AI poses, the final part of the paper maps out a road for the future of AI liability and regulation, in the EU and beyond. This includes: a comprehensive framework for AI liability; provisions to support innovation; an extension to non-discrimination/algorithmic fairness, as well as explainable AI; and sustainability. I propose to jump-start sustainable AI regulation via sustainability impact assessments in the AI Act and sustainable design defects in the liability regime. In this way, the law may help spur not only fair AI and XAI, but potentially also sustainable AI (SAI).

随着数字时代的出现，由于技术进步，每天的任务都是自动化的。但是，技术尚未为人们提供足够的工具和保障措施。随着互联网连接全球越来越多的设备，确保连接设备的问题以均匀的螺旋速率增长。数据盗窃，身份盗窃，欺诈交易，密码妥协和系统漏洞正在成为常规的日常新闻。最近的人工智能进步引起了网络攻击的激烈威胁。 AI几乎应用于不同科学和工程的每个领域。 AI的干预不仅可以使特定任务自动化，而且可以提高效率。因此，很明显，如此美味的传播对网络犯罪分子来说是非常开胃的。因此，传统的网络威胁和攻击现在是``智能威胁''。本文讨论了网络安全和网络威胁，以及传统和智能的防御方式，以防止网络攻击。最终，结束讨论，以潜在的潜在前景结束讨论AI网络安全。

This paper presents the OPUS ecosystem with a focus on the development of open machine translation models and tools, and their integration into end-user applications, development platforms and professional workflows. We discuss our on-going mission of increasing language coverage and translation quality, and also describe on-going work on the development of modular translation models and speed-optimized compact solutions for real-time translation on regular desktops and small devices.

人工智能（AI）治理调节行使权威和控制AI的管理。它旨在通过有效利用数据并最大程度地减少与AI相关的成本和风险来利用AI。尽管AI治理和AI伦理等主题在理论，哲学，社会和监管层面上进行了详尽的讨论，但针对公司和公司的AI治理工作有限。这项工作将AI产品视为系统，在该系统中，通过机器学习（ML）模型（培训）数据传递关键功能。我们通过在AI和相关领域（例如ML）合成文献来得出一个概念框架。我们的框架将AI治理分解为数据的治理，（ML）模型和（AI）系统沿着四个维度。它与现有的IT和数据治理框架和实践有关。它可以由从业者和学者都采用。对于从业者来说，主要是研究论文的综合，但从业者的出版物和监管机构的出版物也为实施AI治理提供了宝贵的起点，而对于学者来说，该论文强调了许多AI治理领域，值得更多关注。

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。