• 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

原文标题： MAIR: Framework for mining relationships between research articles, strategies, and regulations in the field of explainable artificial intelligence

地址： http://arxiv.org/abs/2108.06216

作者： Stanisław Gizinski, Michał Kuzba, Bartosz Pielinski, Julian Sienkiewicz, Stanisław Łaniewski, Przemysław Biecek

摘要： 越来越多的 AI 应用程序（也用于高风险决策）增加了对可解释和可解释机器学习 (XI-ML) 的兴趣。这种趋势可以从越来越多的用于开发值得信赖的 AI 的法规和策略以及越来越多的致力于该主题的科学论文中看出。为了确保人工智能的可持续发展，必须理解监管对研究论文的影响以及科学话语对人工智能相关政策的影响的动态。本文介绍了一种用于联合分析人工智能相关政策文件和可解释人工智能 (XAI) 研究论文的新框架。使用各种 NLP 方法与受制度语法启发的方法相结合，收集的文档通过元数据和互连进行了丰富。基于从收集到的文件中提取的信息，我们展示了一系列分析，以帮助理解不同制度化阶段文件之间的相互作用、异同。据我们所知，这是第一项使用自动语言分析工具来理解 XI-ML 方法和法规之间的动态关系的工作。我们相信这样的系统有助于 XAI 研究人员和 AI 政策制定者之间更好的合作。

用于流行预测的时间卷积神经网络的预训练

原文标题： Pre-training of Temporal Convolutional Neural Networks for Popularity Prediction

地址： http://arxiv.org/abs/2108.06220

作者： Qi Cao, Huawei Shen, Yuanhao Liu, Jinhua Gao, Xueqi Cheng

摘要： 预测在线内容的流行程度是各个应用领域的基本问题。流行度预测的一个实际挑战源于在不同情况下流行度预测任务的不同设置，例如，观察时间窗口或预测范围的不同长度。换句话说，需要一个良好的流行度预测模型来处理具有不同设置的各种任务。然而，传统的流行度预测范式是为每个预测任务训练一个单独的预测模型，因此一个任务获得的模型很难推广到其他任务，造成训练时间和计算资源的极大浪费。为理解决这个问题，在本文中，我们提出了一种新颖的流行度预测预训练框架，旨在通过从现成的扩散级联中学习流行度动态的内在知识来预训练一个通用的深度表示模型。我们为预训练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，促使深度预测模型有效地捕捉流行动态的特征。以最先进的深度模型，即时间卷积神经网络，作为我们提出的框架的实例，在新浪微博和 Twitter 数据集上进行的实验结果证明了所提出的预训练框架的有效性和效率用于多个流行度预测任务。

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

原文标题： Community-scale Big Data Reveals Disparate Impacts of the Texas Winter Storm of 2021 and its Managed Power Outage

地址： http://arxiv.org/abs/2108.06046

作者： Cheng-Chun Lee, Mikel Maron, Ali Mostafavi

摘要： 可以利用汇总的社区规模数据来深入理解极端天气事件期间管理的停电、管道爆裂和食物无法获取的不同影响。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轮流停电的方式，以防止在电力需求超过供应时整个电网出现更广泛的崩溃。在这项研究中，我们在冬季风暴的背景下收集了社区规模的大数据（例如，数字跟踪和众包数据），这给整个德克萨斯州带来了历史性的低温、雪和冰。通过分析这些数据，我们可以推断风暴相关对脆弱人群影响的差异程度。除了评估管理停电的不同影响外，这项研究还检查了管道爆裂和食物供应中断的程度。使用统计和趋势分类分析，结果突出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。特别是，调查结果显示，低收入群体和少数群体在停电的程度和持续时间方面存在显著差异。这一发现表明在停电的管理和实施方面存在不平等。此外，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不同影响具有重要意义；特别是，调查结果可以提供见解，使基础设施运营商能够在此类事件中管理服务中断期间加强社会平等考虑。结果和发现证明了社区规模的大数据源对于极端天气事件后快速影响评估的价值。

后Covid时代印度化学工业分析

原文标题： Analysis of the Indian Chemical Industry in the Post-Covid Era

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： 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

声明：Arxiv文章摘要版权归论文原作者所有，机器翻译后由本人进行校正整理，未经同意请勿随意转载。本系列在微信公众号“网络科学研究速递”（微信号netsci）和个人博客 https://netsci.complexly.cn （提供RSS订阅）进行同步更新。个性化论文阅读与推荐请访问 https://arxiv.complexly.cn 平台。