XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System不看
女童子军机器人 1 徽章
计算机工程师创建算法，即一系列分步指令，这些指令被编码到机器人中，以便机器人能够移动。今天，你将在不看图像的情况下为图像着色，看看作为一名计算机工程师在看不到图像的情况下编写代码会是什么样子。
考试准备：5 天学习计划
• 用抽认卡练习 • 不看笔记，背诵笔记中的主要思想；凭记忆写笔记 • 对预测的文章或多项选择题进行自我测验 • 凭记忆重新创建思维导图或图表 • 完成练习题并凭记忆背诵公式 • 向学习小组成员或同学等解释概念。 • 复习测验和以前的考试 • 就你不懂的话题向教师、导师或助教寻求帮助
黑暗中的量子视觉
原子领域中其他粒子的相互作用——却不是这样。通过量子力学和巧妙的实验设计，确实可以实现无相互作用的测量。如果珀尔修斯掌握了量子物理知识，他就能想出一种方法来“看见”美杜莎，而不需要任何光线真正照射到美杜莎身上并进入他的眼睛。他可以不看就能看。这种量子魔术为构建可在现实世界中使用的检测设备提供了许多想法。也许更有趣的是令人难以置信的哲学含义。这些应用和含义最好在思想实验的层面上理解：流线型分析包含真实实验的所有基本特征，但没有实际的复杂性。因此，作为一个思想实验，考虑一种贝壳游戏的变体，它使用两个贝壳和藏在其中一个贝壳下的一颗鹅卵石。然而，鹅卵石很特别：如果暴露在任何光线下，它就会变成尘埃。玩家尝试确定隐藏的鹅卵石的位置，但不能将其暴露在光线下或以任何方式打扰它。如果鹅卵石化为灰尘，玩家就输了。最初，这个任务似乎不可能完成，但我们很快发现，只要玩家愿意一半的时间都成功，那么一个简单的策略就是抬起他认为没有鹅卵石的贝壳。如果他猜对了，那么他就知道鹅卵石在另一个贝壳下面，即使他没有看到它。当然，用这个策略获胜只不过是碰运气猜对了。接下来，我们进一步修改，看似简化了游戏，但实际上让局限于经典物理领域的玩家不可能获胜。我们只有一个贝壳，鹅卵石可能在壳下也可能不在壳下，这是一个随机的机会。玩家的目标是判断鹅卵石是否存在，同样，不将其暴露在光线下。假设贝壳下面有一颗鹅卵石。如果玩家不看贝壳下面，那么他就不会得到任何信息。如果他看了，那么他就知道鹅卵石在那里，只是他必须把它暴露在光线下，所以只会发现一堆灰尘。玩家可以尝试调暗
记课堂笔记
如何学习 选择学习地点 1. 不要在床上！关掉电脑！ 2. 选择一个没有干扰的地方，在那里你可以把一门学科所需的所有信息分散开来。 积极学习 1. 学习 45 分钟到一个小时。 2. 按时间顺序学习；为老师记录问题。 3. 学习以回忆。检查自己是否理解。你能在不看笔记的情况下总结关于某项的信息吗？ 4. 使用 3x5 卡片来处理棘手的问题。 休息 1. 每学习 45 分钟后休息 10 分钟。站起来，走动一下，喝点东西。 2. 学习 45 分钟后休息 10 分钟。为什么？你需要留出时间让你辛苦复习的信息“沉淀”下来。当你锻炼和吃饭时，你的大脑也在工作。 3. 记住，休息是必要的时间，而不是浪费的时间。坐在办公桌前 5 个小时是出于好意，但效率极低。结束
飞机无线电系统
现代飞机的驾驶舱和设备架。大大小小的飞机都充满了越来越复杂的系统。本书试图描述这类系统，即那些依靠电磁辐射运行的系统。主题复杂而广泛，因此一本书无法涵盖所有方面。在决定哪些方面应该轻松处理或根本不处理时，我问了自己两个问题：（1）哪些方面最有助于在一本书中涵盖；（2）涵盖这些方面的书应该针对哪一群航空从业人员？对 (1) 的回答必须是“描述理论”。人们可以而且确实必须阅读或被告知如何操作系统；如何使用系统导航；如何焊接、压接和更换物品；如何使用测试设备等。但没有实践就不可能熟练。另一方面，了解特定系统如何工作更像是一种心理练习，可以在诸如此类的书中得到指导。这并不是说“忽视了更实际的问题”，因为如果不看文字和图片，无法了解某个系统如何控制、如何呈现信息、如何对环境作出反应等，至少在文字和图片中看不到，这对理解操作理论没有帮助。确定了主攻方向后，就必须回答更困难的深度处理问题；换句话说，应该让哪个群体满意！飞行员需要对所有系统的工作原理有肤浅的了解；坡道和机库中的维修工程师需要更详细的了解；车间工程师必须了解有限范围设备的电路；而设计师应该拥有最深入的知识。划清界限几乎是不可能的，但希望如果提供足够的理论来满足飞机无线电维修工程师，那么本书可能对所有提到的群体都有用。治疗的深度各不相同，不可能覆盖所有内容，或者实际上任何内容，达到我想要的深度。特别是一些细节
数据和人工智能的政治哲学
我们越来越受制于依赖大数据和人工智能的技术系统的力量。这些系统正在重塑福利国家和刑事司法管理。它们被用来监管逃税行为、追捕虐待儿童者，并模拟疫情蔓延。它们还被用来通过面部识别技术将庞大的监控网络武器化。但算法的力量远远超出了国家：我们花越来越多的时间在数字平台上工作、社交和消费。我们的体验受算法的支配，算法不断监控和塑造我们的行为和注意力，自动选择我们看什么和不看什么。这些在线体验对线下产生了影响，其中包括对全球民主进程的前所未有的挑战。其他学科中关于大数据和人工智能的法律和政治影响的文献蓬勃发展，哲学中关于人工智能伦理问题的文献也在迅速增长。然而，迄今为止，从政治哲学的角度来看，研究工作相对较少。本期特刊的诞生源于这样一种认识：政治哲学在关于人工智能如何重塑我们共同的政治、社会和经济生活的讨论中发挥着至关重要的作用。人工智能的广泛部署再次引起了人们对政治哲学中长期存在的基本问题的关注，并产生了真正具有政治意义的新哲学问题。现有的哲学问题以前所未有的规模重新浮出水面，例如某些基于规则的决策程序（无论该程序是由官僚和行政官员还是算法系统实施）是否公正合法，或者基于统计概括做出判断是否以及何时在道德上是允许的。其他例子包括道德和法律哲学中关于歧视为何错误的长期争论；政治哲学中关于政治平等的经典争论（鉴于不平等的政治影响力）；政治哲学和经济哲学中关于工作和异化的争论；以及关于理想化和抽象化的更广泛争论，这些争论贯穿政治和道德哲学以及科学哲学。新的哲学问题也随之出现：例如，我们不能简单地借鉴最初为小规模窃听场景或全景监狱的物理环境而设计的隐私理论，并将它们拖放到一个庞大、分散的相互监视的世界——在这个世界里，人们的数字足迹可以推断出最私密的秘密，从而形成“黑暗模式”，促使消费者和选民做出特定的选择。我们不能总是援引现有的合法性和政治义务概念，将政治权威牢牢地定位在理想民族国家所拥有的权力垄断中，这些国家由民主授权的公职人员统治，而忽略技术变革已经创造了由不受监管和未经民主授权的公司控制的重大权力和财富寡头垄断的事实。我们无法充分阐述政治权力的理论，