国际经济学具有改善对造成贸易的因素的理解历史，以及在各国的自由货物和服务的后果。最近对自由贸易制度的冲击，特别是主要经济体之间的贸易纠纷，以及贸易战争和大流行等黑色天鹅赛事，提高了改进预测，以告知政策决定。 AI方法允许经济学家以新的方式解决这些预测问题。在这一稿件中，我们提出了新的方法，预测和助会在国际上交易的食物和农产品。关联规则（AR）分析已成功部署消费者或商店水平的经济场景，例如市场篮子分析。然而，在我们的工作中，我们对进口和出口协会的分析及其对商品贸易流量的影响。此外，开发了集成机器学习方法，以提供改善的农业贸易预测，异常事件的影响，以及对政策制定者的定量指针。

衡量全球经济均衡的定量指标与农业供应链和国际贸易流量具有强大而相互依存的关系。这些过程中的突然震动由贸易战争，流行病或天气等异常事件造成的，可能对全球经济具有复杂影响。在本文中，我们提出了一种新颖的框架，即：Depeag，采用经济学，使用深度学习（DL）来测量异常事件检测的影响，以确定普通财务指数（如Dowjones）之间的关系，以及生产价值农产品（如奶酪和牛奶）。我们使用称为长期内存（LSTM）网络的DL技术成功地预测商品生产，高精度，也是五个流行的模型（回归和提升）作为基准，以测量异常事件的影响。结果表明，具有异常值的考虑因素（使用隔离林）优于基线模型的Depeag，以及具有异常值检测的相同模型。在预测财务指标预测商品生产时，异常事件会产生相当大的影响。此外，我们展示了Deepag对公共政策的影响，为政策制定者和农民提供了洞察力，以及农业生态系统的运作决策。收集数据，模型开发，并记录和呈现结果。

医疗保健的服务质量不断受到大流行病（即Covid-19）和自然灾害（如飓风和地震）的异常事件所挑战。在大多数情况下，这些事件导致决策中的批判性不确定性，以及在医院的多个医学和经济方面。外部（地理）或内部因素（医疗和管理），导致规划和预算的转变，但最重要的是，最重要的是，降低对传统过程的信心。在某些情况下，其他医院的支持证明了加剧规划方面。此稿件提供三种数据驱动方法，提供数据驱动的指标，以帮助医疗管理人员组织其经济学，并确定资源分配和共享最佳计划。常规决策方法在推荐经理验证的政策方面不足。使用强化学习，遗传算法，旅行推销员和聚类，我们试验不同的医疗变量，并提供可在卫生机构应用的工具和结果。进行实验;记录，评估和呈现结果。

COVID-19的大流行提出了对多个领域决策者的流行预测的重要性，从公共卫生到整个经济。虽然预测流行进展经常被概念化为类似于天气预测，但是它具有一些关键的差异，并且仍然是一项非平凡的任务。疾病的传播受到人类行为，病原体动态，天气和环境条件的多种混杂因素的影响。由于政府公共卫生和资助机构的倡议，捕获以前无法观察到的方面的丰富数据来源的可用性增加了研究的兴趣。这尤其是在“以数据为中心”的解决方案上进行的一系列工作，这些解决方案通过利用非传统数据源以及AI和机器学习的最新创新来增强我们的预测能力的潜力。这项调查研究了各种数据驱动的方法论和实践进步，并介绍了一个概念框架来导航它们。首先，我们列举了与流行病预测相关的大量流行病学数据集和新的数据流，捕获了各种因素，例如有症状的在线调查，零售和商业，流动性，基因组学数据等。接下来，我们将讨论关注最近基于数据驱动的统计和深度学习方法的方法和建模范式，以及将机械模型知识域知识与统计方法的有效性和灵活性相结合的新型混合模型类别。我们还讨论了这些预测系统的现实部署中出现的经验和挑战，包括预测信息。最后，我们重点介绍了整个预测管道中发现的一些挑战和开放问题。

人工智能（AI）算法越来越多地提供多个域的决策和运营支持。 AI包括用于不同问题的广泛算法库。将AI算法采用算法决策过程的一个重要概念是保证的概念。遗憾的是，保证的文献，通过矛盾的动机，假设和直觉驱动，在矛盾的方法的纠结景观中隐藏其结果。因此，虽然崛起和新颖的地区，但这稿件提供了对与AI保证之间相关的研究工作的系统审查，而1985年至2021年之间，旨在为景观提供结构化替代品。采用新的AI保障定义，并提出，保证方法是对比和制表的。此外，开发了一个十个度量评分系统，以评估和比较现有方法。最后，在这份手稿中，我们为发展和部署AI保证提供了基础知识，讨论，未来方向，路线图和适用的建议。

机器学习（ML）系统的开发和部署可以用现代工具轻松执行，但该过程通常是匆忙和意思是结束的。缺乏勤奋会导致技术债务，范围蠕变和未对准的目标，模型滥用和失败，以及昂贵的后果。另一方面，工程系统遵循明确定义的流程和测试标准，以简化高质量，可靠的结果的开发。极端是航天器系统，其中关键任务措施和鲁棒性在开发过程中根深蒂固。借鉴航天器工程和ML的经验（通过域名通过产品的研究），我们开发了一种经过验证的机器学习开发和部署的系统工程方法。我们的“机器学习技术准备水平”（MLTRL）框架定义了一个原则的过程，以确保强大，可靠和负责的系统，同时为ML工作流程流线型，包括来自传统软件工程的关键区别。 MLTRL甚至更多，MLTRL为跨团队和组织的人们定义了一个人工智能和机器学习技术的人员。在这里，我们描述了通过生产化和部署在医学诊断，消费者计算机视觉，卫星图像和粒子物理学等领域，以通过生产和部署在基本研究中开发ML方法的几个现实世界使用情况的框架和阐明。

过去十年已经看到人工智能（AI）的显着进展，这导致了用于解决各种问题的算法。然而，通过增加模型复杂性并采用缺乏透明度的黑匣子AI模型来满足这种成功。为了响应这种需求，已经提出了说明的AI（Xai）以使AI更透明，从而提高关键结构域中的AI。虽然有几个关于Xai主题的Xai主题的评论，但在Xai中发现了挑战和潜在的研究方向，这些挑战和研究方向被分散。因此，本研究为Xai组织的挑战和未来的研究方向提出了系统的挑战和未来研究方向：（1）基于机器学习生命周期的Xai挑战和研究方向，基于机器的挑战和研究方向阶段：设计，开发和部署。我们认为，我们的META调查通过为XAI地区的未来探索指导提供了XAI文学。

人工智能（AI）和机器学习（ML）在网络安全挑战中的应用已在行业和学术界的吸引力，部分原因是对关键系统（例如云基础架构和政府机构）的广泛恶意软件攻击。入侵检测系统（IDS）使用某些形式的AI，由于能够以高预测准确性处理大量数据，因此获得了广泛的采用。这些系统托管在组织网络安全操作中心（CSOC）中，作为一种防御工具，可监视和检测恶意网络流，否则会影响机密性，完整性和可用性（CIA）。 CSOC分析师依靠这些系统来决定检测到的威胁。但是，使用深度学习（DL）技术设计的IDS通常被视为黑匣子模型，并且没有为其预测提供理由。这为CSOC分析师造成了障碍，因为他们无法根据模型的预测改善决策。解决此问题的一种解决方案是设计可解释的ID（X-IDS）。这项调查回顾了可解释的AI（XAI）的最先进的ID，目前的挑战，并讨论了这些挑战如何涉及X-ID的设计。特别是，我们全面讨论了黑匣子和白盒方法。我们还在这些方法之间的性能和产生解释的能力方面提出了权衡。此外，我们提出了一种通用体系结构，该建筑认为人类在循环中，该架构可以用作设计X-ID时的指南。研究建议是从三个关键观点提出的：需要定义ID的解释性，需要为各种利益相关者量身定制的解释以及设计指标来评估解释的需求。

背景信息：在过去几年中，机器学习（ML）一直是许多创新的核心。然而，包括在所谓的“安全关键”系统中，例如汽车或航空的系统已经被证明是非常具有挑战性的，因为ML的范式转变为ML带来完全改变传统认证方法。目的：本文旨在阐明与ML为基础的安全关键系统认证有关的挑战，以及文献中提出的解决方案，以解决它们，回答问题的问题如何证明基于机器学习的安全关键系统？'方法：我们开展2015年至2020年至2020年之间发布的研究论文的系统文献综述（SLR），涵盖了与ML系统认证有关的主题。总共确定了217篇论文涵盖了主题，被认为是ML认证的主要支柱：鲁棒性，不确定性，解释性，验证，安全强化学习和直接认证。我们分析了每个子场的主要趋势和问题，并提取了提取的论文的总结。结果：单反结果突出了社区对该主题的热情，以及在数据集和模型类型方面缺乏多样性。它还强调需要进一步发展学术界和行业之间的联系，以加深域名研究。最后，它还说明了必须在上面提到的主要支柱之间建立连接的必要性，这些主要柱主要主要研究。结论：我们强调了目前部署的努力，以实现ML基于ML的软件系统，并讨论了一些未来的研究方向。

机器学习（ML）代表了当前和未来信息系统的关键技术，许多域已经利用了ML的功能。但是，网络安全中ML的部署仍处于早期阶段，揭示了研究和实践之间的显着差异。这种差异在当前的最新目的中具有其根本原因，该原因不允许识别ML在网络安全中的作用。除非广泛的受众理解其利弊，否则ML的全部潜力将永远不会释放。本文是对ML在整个网络安全领域中的作用的首次尝试 - 对任何对此主题感兴趣的潜在读者。我们强调了ML在人类驱动的检测方法方面的优势，以及ML在网络安全方面可以解决的其他任务。此外，我们阐明了影响网络安全部署实际ML部署的各种固有问题。最后，我们介绍了各种利益相关者如何为网络安全中ML的未来发展做出贡献，这对于该领域的进一步进步至关重要。我们的贡献补充了两项实际案例研究，这些案例研究描述了ML作为对网络威胁的辩护的工业应用。

评估能源转型和能源市场自由化对资源充足性的影响是一种越来越重要和苛刻的任务。能量系统的上升复杂性需要足够的能量系统建模方法，从而提高计算要求。此外，随着复杂性，同样调用概率评估和场景分析同样增加不确定性。为了充分和高效地解决这些各种要求，需要来自数据科学领域的新方法来加速当前方法。通过我们的系统文献综述，我们希望缩小三个学科之间的差距（1）电力供应安全性评估，（2）人工智能和（3）实验设计。为此，我们对所选应用领域进行大规模的定量审查，并制作彼此不同学科的合成。在其他发现之外，我们使用基于AI的方法和应用程序的AI方法和应用来确定电力供应模型的复杂安全性的元素，并作为未充分涵盖的应用领域的储存调度和（非）可用性。我们结束了推出了一种新的方法管道，以便在评估电力供应安全评估时充分有效地解决当前和即将到来的挑战。

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。

许多收集行为大数据的互联网平台都使用它来预测内部目的的用户行为及其业务客户（例如广告商，保险公司，安全部队，政府，政治咨询公司），他们利用了个性化，定位和其他决策的预测-制造。因此，提高预测精度非常有价值。数据科学研究人员设计了改善预测的算法，模型和方法。通过更大，更丰富的数据，还可以改善预测。除了改进算法和数据外，平台还可以通过使用行为修改技术将用户的行为推向其预测值，从而偷偷摸摸地实现更好的预测准确性，从而证明了更多的某些预测。这种明显的“改进”预测可能是通过使用强化学习算法结合预测和行为修改的。机器学习和统计文献中没有这种策略。研究其特性需要将因果关系与预测符号整合在一起。为此，我们将Pearl的因果Do（。）操作员纳入预测词汇中。然后，我们分解给定行为修改的预期预测误差，并确定影响预测能力的组件。我们的派生阐明了这种行为修改对数据科学家，平台，客户和行为被操纵的人类的影响。行为修改可以使用户的行为更加可预测，甚至更均匀；然而，当业务客户在实践中使用预测时，这种明显的可预测性可能不会推广。朝着他们的预测推动的结果可能与客户的意图矛盾，并且对操纵用户有害。

Energy consumption in buildings, both residential and commercial, accounts for approximately 40% of all energy usage in the U.S., and similar numbers are being reported from countries around the world. This significant amount of energy is used to maintain a comfortable, secure, and productive environment for the occupants. So, it is crucial that the energy consumption in buildings must be optimized, all the while maintaining satisfactory levels of occupant comfort, health, and safety. Recently, Machine Learning has been proven to be an invaluable tool in deriving important insights from data and optimizing various systems. In this work, we review the ways in which machine learning has been leveraged to make buildings smart and energy-efficient. For the convenience of readers, we provide a brief introduction of several machine learning paradigms and the components and functioning of each smart building system we cover. Finally, we discuss challenges faced while implementing machine learning algorithms in smart buildings and provide future avenues for research at the intersection of smart buildings and machine learning.

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.

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。

Agent-based modeling (ABM) is a well-established paradigm for simulating complex systems via interactions between constituent entities. Machine learning (ML) refers to approaches whereby statistical algorithms 'learn' from data on their own, without imposing a priori theories of system behavior. Biological systems -- from molecules, to cells, to entire organisms -- consist of vast numbers of entities, governed by complex webs of interactions that span many spatiotemporal scales and exhibit nonlinearity, stochasticity and intricate coupling between entities. The macroscopic properties and collective dynamics of such systems are difficult to capture via continuum modelling and mean-field formalisms. ABM takes a 'bottom-up' approach that obviates these difficulties by enabling one to easily propose and test a set of well-defined 'rules' to be applied to the individual entities (agents) in a system. Evaluating a system and propagating its state over discrete time-steps effectively simulates the system, allowing observables to be computed and system properties to be analyzed. Because the rules that govern an ABM can be difficult to abstract and formulate from experimental data, there is an opportunity to use ML to help infer optimal, system-specific ABM rules. Once such rule-sets are devised, ABM calculations can generate a wealth of data, and ML can be applied there too -- e.g., to probe statistical measures that meaningfully describe a system's stochastic properties. As an example of synergy in the other direction (from ABM to ML), ABM simulations can generate realistic datasets for training ML algorithms (e.g., for regularization, to mitigate overfitting). In these ways, one can envision various synergistic ABM$\rightleftharpoons$ML loops. This review summarizes how ABM and ML have been integrated in contexts that span spatiotemporal scales, from cellular to population-level epidemiology.

自成立以来，选择建模领域一直由理论驱动的建模方法主导。机器学习提供了一种用于建模行为的替代数据驱动方法，越来越越来越欣赏我们的领域。机器学习模型的交叉授粉，技术和实践有助于克服当前理论驱动的建模范式中遇到的问题和限制，例如模型选择的主观劳动密集型搜索过程，无法使用文本和图像数据。然而，尽管使用机器学习的进步来改善选择建模实践的潜在好处，但选择建模领域已经犹豫了拥抱机器学习。本讨论文件旨在巩固用于使用机器学习模型，技术和实践的知识，以获得选择建模，并讨论其潜力。因此，我们希望不仅希望在选择建模中进一步集成机器学习的情况是有益的，而且还可以进一步方便。为此，我们澄清了两个建模范式之间的相似性和差异;我们审查了机器学习选择建模;我们探讨了拥抱机器学习模式和技术的机会领域，以改善我们的实践。要结束本讨论文件，我们提出了一系列的研究问题，必须解决，以更好地了解机器学习如何受益选择建模。

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。

异常值是一个事件或观察，其被定义为不同于距群体的不规则距离的异常活动，入侵或可疑数据点。然而，异常事件的定义是主观的，取决于应用程序和域（能量，健康，无线网络等）。重要的是要尽可能仔细地检测异常事件，以避免基础设施故障，因为异常事件可能导致对基础设施的严重损坏。例如，诸如微电网的网络物理系统的攻击可以发起电压或频率不稳定性，从而损坏涉及非常昂贵的修复的智能逆变器。微电网中的不寻常活动可以是机械故障，行为在系统中发生变化，人体或仪器错误或恶意攻击。因此，由于其可变性，异常值检测（OD）是一个不断增长的研究领域。在本章中，我们讨论了使用AI技术的OD方法的进展。为此，通过多个类别引入每个OD模型的基本概念。广泛的OD方法分为六大类：基于统计，基于距离，基于密度的，基于群集的，基于学习的和合奏方法。对于每个类别，我们讨论最近最先进的方法，他们的应用领域和表演。之后，关于对未来研究方向的建议提供了关于各种技术的优缺点和挑战的简要讨论。该调查旨在指导读者更好地了解OD方法的最新进展，以便保证AI。