- 葡萄牙自然语言处理模型训练的法律框架
通过引入大量人类语言文本数据，利用深度学习等技术发展的应用程序与人工智能之间的法律的研究与合规问题。
- 拓展认知学习的增强性与可解释性人工智能
我们介绍了一个使用可解释的人工智能（XAI）的智能系统（CL-XAI）用于认知学习的研究，其两个主要目标是探索人类学习者如何理解使用 XAI 工具的人工智能模型的内部机制，并通过人类反馈评估这些工具的有效性。使用 CL-XAI 在一个基于游 - 算法鲁棒性
算法韧性是计算系统在其所操作的环境性质或任务性质改变的情况下能够持续表现出良好性能的能力。韧性是公共政策决策中关于计算系统的信任度、责任感、公正性和安全性等目标的重要支持因素，因此在设计、实现和部署计算系统时，研究人员、工程师、监管机构和决 - 人工智能集体智能工程：概念和视角调查
本文对计算机科学家和工程师的角度提供了一张集体智能研究的地图，涵盖了初步概念、基本概念和主要研究视角，旨在识别人工和计算集体智能工程研究的机遇和挑战。
- 如何 (以及为什么) 认为大脑真正是一台计算机
本文讨论了大脑与计算机之间的关系，提出了大脑也可以被视为计算机的观点，并给出了定义和判定计算机实体的经验标准。通过应用这些标准，揭示了大脑作为一种类比于模拟计算机的计算机的信息价值以及可验证性。
- IJCAI连续学习中重放策略的基准和实证分析
本篇文章探讨了如何通过回放记忆的方式来解决深度神经网络在连续学习时的 “灾难性遗忘” 问题，并对各种取样策略下回放数据的效率、性能和可伸缩性进行了深入评估，最终提供了一个针对各种数据分布选择回放方法的实用解决方案。
- 越过围墙的音乐剧和电脑说节目纪录片
2015 年至 2016 年初，计算创意研究和实践在文化应用方面迈出了一大步，其中多个计算系统被用于为新的音乐剧提供建议和材料，在使用解析性和生成性子项目产生音乐的同时，记录了计算方法和执行的细节。
- 测量与公平性
本文提出以量化社会科学的测量建模作为理解计算机系统公平性的框架，并探讨了由于测量建模中的理论构想和实际操作不匹配而引起的公平性问题，提供了一系列工具来明确和测试构想及其实际操作，并为针对不同背景下对公平的理论性相关性进行了阐述和解决。
- 论证关系分析中内容与语境的解剖
该研究论文指出通过遮盖文本本身，而只利用文本的上下文信息来分析争论单元所代表的争议关系的方法是不太可靠的。研究人员提出将争论单元与上下文分开，以更好地预测文档间的争论关系。
- 计算系统中的信息流
提出一种基于条件互信息的信息流定义方法，通过算法在计算系统的时间展开图中检测信息流，并满足信息路径存在的可靠属性。
- 叙事规划：平衡情节与角色
该研究探讨了使用细分搜索解决情节生成问题的可能性，并提出了一种新型的细分搜索规划算法，可以创建具有因果关系的情节进展，并在识别可能的角色目标和创建计划结构方面解释为什么这些角色承诺他们的目标。结果表明，IPOCL 算法生成的叙述计划比传统的 - COLING非成分协调：理论与实践
论文回顾了最近二十年对于非成分协调的理论工作，表明很多理论并没有比基于处理的方法更好的覆盖率。最后，本文论证了处理法如何形式化地描述为动态语法。