文章主题：人工智能, 可解释性, 法规, 策略
MAIR：挖掘可解释人工智能领域研究文章、策略和管制之间关系的框架;用于流行预测的时间卷积神经网络的预训练;社区规模的大数据揭示了 2021 年德克萨斯冬季风暴及其管理停电的不同影响;后Covid时代印度化学工业分析;气象因素和非药物干预解释了奥地利 SARS-CoV-2 传播的当地差异;与 COVID 相关的 r/Depression 帖子的情绪分析;
MAIR：挖掘可解释人工智能领域研究文章、策略和管制之间关系的框架
本文将介绍一个名为MAIR的框架，该框架致力于挖掘研究论文、策略以及法规之间的联系，从而为可解释的人工智能领域提供有力支持。
地址： http://arxiv.org/abs/2108.06216
作者：Stanisław Gizinski、Michał Kuzba、Bartosz Pielinski、Julian Sienkiewicz、Stanisław Łaniewski以及Przemysław Bicek。
随着AI应用的日益普及，尤其是在高风险决策领域，人们对可解释和可解释机器学习（XI-ML）的关注度逐渐提高。这一趋势表现在越来越多用于研发可靠AI的法规和策略，以及大量关于XI-ML主题的科学论文上。为确保人工智能的可持续发展，我们需要深入理解监管政策对研究论文的影响，以及科学话语对人工智能相关政策的塑造。本文提出了一种新框架，用于联合分析AI政策和可解释人工智能研究论文。结合多种NLP方法和受制度语法启发的方法，本文通过元数据和互连手段丰富了文档信息。基于从收集到的文件中提取的数据，我们进行了一系列分析，揭示了不同制度阶段文件之间的互动和差异。据我们所知，这是首个利用自动语言分析工具理解XI-ML方法与法规之间动态关系的研究。我们认为这样的系统将有助于促进XAI研究人员和AI政策制定者之间的有效合作。
用于流行预测的时间卷积神经网络的预训练
在本文中，我们将探讨如何利用预训练的时间卷积神经网络（TCN）来预测热门度。首先，我们将回顾一下卷积神经网络（CNN）的基本原理以及时间卷积神经网络（TCN）的改进之处。然后，我们将详细介绍预训练TCN模型的构建过程，包括数据集的选择、预处理方法以及网络结构的优化设计。最后，我们将通过实验结果展示预训练TCN模型在 popularity prediction 任务中的优越性能，并对其进行深入分析。
地址： http://arxiv.org/abs/2108.06220
作者：Qi Cao、Huawei Shen、Yuanhao Liu、Jinhua Gao以及Xueqi Cheng。
在各个应用领域，预测在线内容的流行程度是一项基本任务。实际的挑战在于，根据不同的情境，流行度预测可能需要面对诸如观察时间窗口或预测范围等不同的设置。换言之，我们需要一个强大的流行度预测模型来应对各种具有不同参数的任务。然而，传统的流行度预测方法往往针对每个预测任务都训练一个独立的模型，这就导致了大量的训练时间和计算资源的浪费。为了解决这个问题，我们在本文中提出了一种创新的流行度预测预训练框架。该框架的目标是通过学习流行度的动态内在知识，从而从现成的扩散级联中获取一个通用的深度表示模型。为了实现这一目标，我们为预训练任务设计了一个新的借口任务，即对流行动态的两个随机采样时间片的时间上下文预测。这个任务的实施使得深度预测模型能够有效地捕捉流行动态的特有特征。我们选择 time-convolutional neural network（TCNN）作为我们提出的框架的实例。实验结果表明，我们所提出的预训练框架在多个流行度预测任务上均表现出了高效性和有效性。这些实验成果无疑为我们提供了一个有效的工具，以便更好地理解和预测在线内容的流行程度。
社区规模的大数据揭示了 2021 年德克萨斯冬季风暴及其管理停电的不同影响
在2021年Texas冬季风暴期间，社区规模的大数据揭示了其对能源供应和管理的影响，这在很大程度上取决于所在的社区。
地址： http://arxiv.org/abs/2108.06046
作者： Cheng-Chun Lee, Mikel Maron, Ali Mostafavi
原内容概述：本研究利用汇总的社区规模数据深入探讨了极端天气事件如2021年2月的冬季风暴Uri期间，停电、管道爆裂和食物供应中断等不同影响。在德克萨斯州，发电厂运营商为了防止电网崩溃，采取了轮流停电的方式。本研究分析了这些大数据，如数字跟踪和众包数据，得出了关于风暴对不同人群影响的差异程度。此外，本研究还检查了管道爆裂和食物供应中断的程度，并使用统计和趋势分类分析，突显了休斯顿市所在的德克萨斯州哈里斯县亚种群影响的空间和时间模式。研究结果显示，低收入群体和少数群体在停电程度上存在显著差异，而管道爆裂和食品供应中断对低收入和少数群体的影响更为严重。这些发现对理解极端天气事件对脆弱人群的影响具有重要意义，并为基础设施运营商提供了在此类事件中加强社会平等考虑的见解。改写后的全文：极端天气事件的 management 和影响 一直是社会和基础设施运营商关注的焦点。在 2021 年 2 月的冬季风暴 Uri 期间，德克萨斯州的发电厂运营商采取了轮流停电的方式，以确保电网不会出现更广泛的崩溃。然而，这种停电行为也对当地社区产生了不同程度的影响，包括停电、管道爆裂和食物供应中断等。本研究通过收集社区规模的大数据，如数字跟踪和众包数据，深入探讨了这些影响。分析结果显示，这些风暴对不同人群的影响存在明显的差异。尤其是低收入群体和少数群体，在停电程度上表现出显著的优势。此外，管道爆裂和食物供应中断对这些群体产生的影响也更严重。这些发现强调了在极端天气事件后的快速影响评估中，社区规模的大数据源的重要性。它们不仅可以帮助我们理解极端天气事件对脆弱人群的不同影响，还可以为基础设施运营商在此类事件中的服务中断期间加强社会平等考虑提供有价值的见解。
后Covid时代印度化学工业分析
原内容：分析印度化学工业在COVID-19疫情后的发展情况经过深入研究，我们认为印度化学工业在COVID-19疫情之后将呈现出以下发展趋势。首先，由于疫情的影响，全球经济遭受重创，化学工业也不例外。然而，得益于印度政府采取了一系列积极措施以应对疫情，使得该国的化学工业在一定程度上受到了保护。其次，随着疫苗的研发与普及，全球经济有望逐步复苏，从而带动化学工业的发展。此外，印度化学工业将加大创新力度，提高生产效率和产品附加值，以适应新的市场环境。最后，环保政策将成为印度化学工业发展的一个重要方向。综上所述，印度化学工业在COVID-19疫情后将迎来新的机遇和挑战，只有不断创新和提高竞争力，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。
地址： http://arxiv.org/abs/2108.06066
作者： Anandlogesh R R, Breasha Gupta, Divika Agarwal, Rasika Joshi
摘要： 印度化学工业的故事是一个出色的表现和承诺。作为始终如一的价值创造者，即使在全球不确定的环境中，化工行业仍然是一个充满吸引力的机会中心。本文旨在分析各种驱动因素、主要参与者在基本面分析中的表现，以及由于大流行后世界的各种地缘政治和宏观经济趋势而影响行业表现的各种趋势。
气象因素和非药物干预解释了奥地利 SARS-CoV-2 传播的当地差异
原文标题： Meteorological factors and non-pharmaceutical interventions explain local differences in the spread of SARS-CoV-2 in Austria
地址： http://arxiv.org/abs/2108.06169
作者： Katharina Ledebur, Michaela Kaleta, Jiaying Chen, Simon Lindner, Caspar Matzhold, Florian Weidle, Christoph Wittmann, Katharina Habimana, Linda Kerschbaumer, Sophie Stumpfl, Georg Heiler, Martin Bicher, Nikolas Popper, Florian Bachner, Peter Klimek
摘要： SARS-CoV-2 在更精细的时空尺度上传播的区域差异背后的驱动因素尚待完全理解。 Here we develop a data-driven modelling approach based on an age-structured compartmental model that compares 116 Austrian regions to a suitably chosen control set of regions to explain variations in local transmission rates through a combination of meteorological factors, non-pharmaceutical interventions and mobility .我们发现超过 60% 的观察到的区域变化可以用这些因素来解释。降低温度和湿度、增加多云、降水和缺乏公共事件缓解措施是病毒传播增加的最强大驱动因素，与天气更有利的地区相比，这导致传播率翻了一番。我们推测，对经历不利天气条件转变的大型事件几乎没有缓解措施的地区特别容易成为下一个季节性 SARS-CoV-2 波的成核点。
与 COVID 相关的 r/Depression 帖子的情绪分析
原文标题： Sentiment Analysis of the COVID-related r/Depression Posts
地址： http://arxiv.org/abs/2108.06215
作者： Zihan Chen, Marina Sokolova
摘要： http://Reddit.com 是深受年轻人欢迎的社交媒体平台。 Reddit 用户分享他们的故事以寻求其他用户的支持，尤其是在 Covid-19 大流行期间。 Reddit 上发布的消息及其内容为研究人员提供了分析公众关注的机会。在这项研究中，我们分析了在 r/Depression 上发布的 COVID 相关信息的情绪。我们的研究提出了以下问题：a) Reddit 用户讨论的常见话题是什么？ b) 我们可以使用这些主题对帖子的情绪进行分类吗？ c) 大流行期间人们更关心哪些问题？关键词：情绪分类、抑郁、COVID-19、Reddit、LDA、BERT
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