XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System不透明度
尼泊尔各个地理区域的尼泊尔个体的口腔微生物多样性
一项全面的研究涵盖了整个尼泊尔17个不同地点的口服患者的153个样本的收集。各种样品包括牙齿牙齿，牙菌斑和牙科微积分，是从牙科诊所，牙科医院和牙科营地中购买的。采用六种不同的培养基，即营养琼脂（NA），Muller Hilton琼脂（MHA），甘露醇盐琼脂（MSA），血液琼脂（BA），脑心脏输液琼脂（BHA）和马铃薯糊精琼脂（PDA），用于潜在的Fungal strains，用于5-7°C，用于潜在的Fungal strains for Fungal strains for Fungal strains。随之而来的细菌菌落被明智地分离出来，其形态和生化特征被仔细检查。研究了细菌细胞的显微镜结构，考虑了形状，大小，颜色，不透明度和纹理。革兰氏阴性染色，并评估每个菌落的生化属性的蛋白酶，果胶酶，纤维酶和脂肪酶。从牙科样品中分离出来的1200个菌落，以形态和生化特征区别的300个不同的菌落被选择以进一步的分类学鉴定。Subsequent sequencing revealed the identification of 60 distinct species within 21 genera of bacterial isolates, including Achromobacter , Bacillus , Chryseobacterium , Citrobacter , Curtobacterium , Enterobacter , Enterococcus , Escherichia , Flavobacterium , Klebsiella , Kocuria , Lyinibacillus , Novosphingobium , Ochrobactrum , Proteus，pseudomonas，sporosarcina，葡萄球菌，stnotrophomonas，serratia和链球菌。这项研究强调了口服样本中各种致病细菌物种的存在。
引用：Watamura E，Liu Y，Ioku T（2025）法官与审判中审判中的人工智能与人工智能 - 刑事审判：两个前
在法院使用人工智能（AI）正在加速[1，2]。AI可以完善从证词和文本[3-5]中提取的信息，分析监视摄像头图像以识别诉讼人[6]，对研究材料进行分类并有效地准备试验转录本[7，8]。它也已证明是法官的助手，例如，通过确定哪些证据和证词是结论性的，可靠地证明事实[9]，确定相似的案件并根据先例[10]提出建议。对实现机器人法官（也称为“ AI法官”和“算法法官”）的期望正在增长，这些法官可以取代人类法官并根据大量案件数据自动做出决定[11-14]。这些好处是可观的；但是，它们必须与AI在司法背景下所构成的独特挑战保持平衡。在司法领域中使用AI提出了必须解决的挑战。随着AI从培训数据中学习的，它可能包含数据中包含的偏差[15]。任何基于种族，性别，社会背景或其他示范性因素在培训数据中造成的歧视都会威胁到判断的公平性。所谓的“黑盒问题”也是一个主要问题[16，17]。尽管问责制是法院决策的重要因素[例如，16-20]，但由于缺乏无法访问算法的内部运作，决策标准和学习过程[21，22]，AI如何得出特定结论或判断的过程是不透明的。这种不透明度使AI难以满足当前的问责制标准，尽管有人认为不透明度问题并不重要，因为人类的思想是相似的（例如[23]）。尽管如此，AI提供了解决人类局限性的巨大潜力，尤其是在消除经常影响人类判断的认知偏见和情感影响方面。这些优势表明，它在法庭上的使用不仅是不可避免的，而且对于实现更公平，更有效的试验至关重要。人们可能会根据访问记忆（例如最近或令人难忘的案件（可用性启发式; [24]）做出判断，或者根据预先给出的数值信息做出定量判断，例如检察官的认罪或所要求的损害赔偿金额（锚定； [25]）。此外，人们通常不会始终如一地判断同一情况（噪声； [26]）。情绪，例如愤怒和悲伤，会影响判断，这可以改变决策[27-29]。当然，必须克服诸如应对AI培训数据中的偏见以及确保决策过程中透明度的问题，但是通过减轻认知偏见和情感影响，AI有可能极大地提高司法决策的公平和一致性。此外，组织大量文件和使用AI的证据将大大缩短作出判决所需的时间并减少诉讼延迟[30，31]。AI还可以减少运行法庭所需的人工成本和时间，因为自动化，尤其是简单和重复的任务，将使法院更具成本效益[32，33]。此外，AI驱动的在线平台和聊天机器人将使公众更容易获得法律建议和帮助[34，35]，从而改善了对法律服务的访问[36]。由于许多潜在的好处和上述的好处，因此将AI引入法院的可能性现在是现实的[37]。因此，我们的重点不应该放在是否应将AI引入法庭上，而应放在如何成功地在法庭设置中使用它的新兴问题。AI可用于公民参与的刑事审判，例如陪审团和对抗性审判[38]。在这些法院中，可能会有一个程序，陪审团做出决定
Xerox Nuvera® - 纸张指南
介绍。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。-vi 关于本指南。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。-vi 印刷约定。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。-vi 相关资源。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。....................-vii 1 选择股票。...。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...............1-1 库存尺寸和重量范围。.........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...............1-1 推薦股數。..........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.....................1-2 库存库和媒体兼容性指南 ...。。。。。。。。。。。。.......1-3 不应使用的股票 ...............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-4 纸张订购指南。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...1-5 影响静电复印图像的纸张属性 ..........................1-6 亮度 ..............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-6 完成度/平滑度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-7 施乐 Nuvera 的库存涂层类别。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-7 阵型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-8 杂质。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-8 不透明度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-8 阴影。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-8 电气特性和图像质量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..1-8 影响纸张处理的纸张属性 .....................。。。。。。。。。。1-9 水分含量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-9 谷物 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.........1-10 确定纹理方向 .............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-11 剪切质量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-12 内部修剪和剪纸。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-12 表面强度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-12 电气特性和纸张处理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..1-12 2 管理您的纸张供应 .........................2-1 检查纸张是否有缺陷。...............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-2 处理纸张。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-3 纸张和水分。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...............2-4 湿气引起的问题 ..........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。........2-4 控制纸张中的水分 .............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...2-5 使用储存袋存放未使用的纸张 .............................2-6 周末停工。...........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-6 将纸张调节至打印环境 ..........................2-7 将纸张装入进纸盘 ...................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-8 插入器提示和技巧。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-11 股票名称。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-11 库存方向。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2-11 纸张处理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...... div>.........2-11 3 按股票类型分类的提示 ..。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 . . . . . . div> 3-1 MX 系统的特殊注意事项 . . . . . . . . . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...... div>3-1 MX 系统的特殊注意事项 ...........。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3-1
人工智能与经济金融政策制定 高级别专家组向七国集团提交的报告
执行摘要 1 引言 5 1. 不确定性下的政策制定：关于人工智能的未解问题 9 1.1. 人工智能的非线性出现 9 1.2. 技术问题 11 1.3. 市场结构的不确定性：竞争还是市场集中？ 16 1.4. 人工智能人才缺口 20 1.5. 人工智能为谁而生？传播的挑战 21 1.6. 一把双刃剑？人工智能与环境可持续性 23 2. 人工智能的宏观经济影响 26 2.1. 人工智能时代的衡量挑战 26 2.2. 创新与增长 27 2.3. 就业和劳动生产率 33 2.4. 分配效应 37 3. 金融机构和当局对人工智能的使用 39 3.1. 税收设计和征收 39 3.2. 支出有效性和效率 41 3.3. 金融机构和当局的工作未来 44 3.4.最大限度地减少人工智能在政府金融职能中的碳足迹 46 3.5. 政府采用人工智能的障碍 47 3.6. 人工智能驱动的政府职能中的网络安全挑战 49 4. 人工智能与金融稳定 51 4.1. 系统性风险 52 4.2. 不透明度和金融监管 55 4.3. 金融部门的网络安全 56 4.4. 真正的颠覆和财务影响 56 5. 政策建议 58 5.1. 人工智能情景 59 5.2. 人工智能情景：对经济和金融系统的影响 61 5.3. 经济和金融政策中人工智能政策准备的即时建议 62 5.4. 人工智能政策准备矩阵 67 缩略语列表 71 参考文献 72 附件 84
透明加热器：评论使用大规模扩展Granger因果关系从功能性MRI分类数字足迹的关键方法研究城市旅游区的空间实践：Biarritz（法国）Instagram数据的案例研究
摘要数字足迹的兴起为研究领土动态（尤其是旅游城市的动态研究）创造了许多承诺和期望。这些足迹将使访客的空间实践成为可能，并弥补以城市规模缺乏这些实践的信息。因此，许多研究使用社交网络的数据来研究不同地理量表的旅游空间。这些研究基于这些数据提供了几种类型的可视化，因此可以表现并显示一个据称是新的旅游时空（从热图到仪表板），数字足迹以处理，聚集，计算和平滑为单位。所有这些转换 - 由于算法黑框而产生的，这些黑匣子不允许精确理解方法（通常是复杂且近似） - 通常不是很透明。因此，此数据的技术和不透明度使得开发了允许解构这些新映射寄存器的关键方法。基于在广泛使用的社交网络Instagram上收集的数据，我们希望通过返回数据家谱，从地图到足迹来质疑数字足迹作为一种潜在的观察旅游实践的工具。我们的方法包括回到初始数据及其相关的元数据，以探索两个基本维度，即更复杂的探索条件的条件：时间和空间。关键字：数字足迹，空间实践，旅游城市，关键数据研究。因此，我们从2016年至2018年在法国比亚里兹（Biarritz）在Instagram上发表的照片收集了一批元数据，我们按照这两个轴进行了分析。通过这项探索性研究，我们将证明该数据尽管非常丰富，但无论是在访问数据本身还是时空精度方面都会提出一定数量的限制。
用物理编码的深度学习分布式水文建模：一般框架及其在亚马逊>中的应用
摘要虽然深度学习（DL）模型比传统的分布式水文模型（DHM）表现出较高的模拟精度，但它们的主要局限性在于不透明度和缺乏潜在的物理机制。DL和DHM之间对协同作用的追求是一个引人入胜的研究领域，但确定的路线图仍然难以捉摸。在这项研究中，一个新型框架无缝整合了编码为神经网络（NN）的基于过程的水文模型，一种用于绘制空间分布的额外NN，并从分水岭属性和基于NN的替换模型中的物理有意义的参数进行了核对，这些参数是开发的。多源观测被用作训练数据，并且该框架是完全可区分的，可以通过反向传播进行快速参数调整。基于框架建立了亚马逊盆地的混合DL模型（〜6×10 6 km 2），并且将全球尺度DHM的Hydropy编码为其物理骨架。与流量观测和重力恢复和气候实验卫星数据同时培训，混合模型的中位数NASH -SUTCLIFFE效率为0.83和0.77，分别用于流量和总水存储的动态和分布式模拟，比原始水疗模型高41％和35％。用替代NN替换原始的Penman – Monteith公式会产生更合理的潜在蒸发量（PET）估计，并在这个巨大的盆地中揭开PET的空间模式。解释了用于参数化的NN，以确定控制关键参数中空间可变性的因素。总的来说，这项研究为大数据时代的分布式水文建模提供了可行的技术路线图。
使用AI进行审计的道德考虑
摘要：将人工智能（AI）整合到审计实践中既提出了重大的机遇和道德挑战。本研究探讨了在审计中采用AI的道德考虑因素，重点是利用创新和保持正直之间的平衡。问题源于AI有效地改变审计的潜力，但有可能引入偏见，侵犯隐私或降低透明度，这在审计职业中是关键的道德问题。这项研究的主要目的是识别和分析与AI相关的辅助挑战，以填补有关指导该领域AI利用率的全面道德框架的研究差距。本研究采用了一种混合方法，将审计专业人员调查的定量数据与与AI伦理专家的深入访谈中的定性见解相结合。结果表明，专业人员对AI工具中的偏见和决策透明度的重大关注。分析表明，尽管AI可以简化数据处理并提高决策准确性，但它也引入了复杂性，例如算法不透明度和数据安全问题，这些问题可能会损害道德标准。讨论强调了需要强大的道德框架和更严格的监管标准，以确保AI在审计中的负责使用。它还强调了对AI系统进行持续监控和评估以维护道德标准的重要性。关键字：道德考虑，AI，审计，平衡创新，诚信AI具有审计的变革潜力，但必须制定严格的准则和道德实践，以确保这种技术进步不会损害审计职业的完整性。
在理想的银河流出中，辐射传输模拟的公共网格
绝大多数星形星系都被星际介质弹出的大量气体包围。紫外线的吸收和发射线代表强大的诊断，以通过氢和金属离子的谐振过渡来限制这些流量的凉爽相。对这些观察结果的解释通常很困难，因为它需要对气体中连续性和发射线传播的详细建模。为了实现这一目标，我们提供了一个大约20000个模拟光谱的大型公共网格，其中包括与Mg II，C II，C II，SI II和Fe II相关的H ilyα和五个金属过渡，可在线访问。光谱已经使用Rascas Monte Carlo辐射传输代码计算出5760个理想化的球形对称配置，围绕中心点源发射，并以其柱密度，多普勒参数，尘埃不透明，风速，风速以及各种密度和速度渐变为特征。旨在预测和解释LYα和金属线专利线，我们的网格表现出广泛的谐振吸收和发射特征，以及荧光线。我们说明了如何通过对观察到的LYα，C II和SI II光谱进行关节建模来帮助更好地限制风质。使用多云的模拟和病毒缩放关系，我们还表明，即使培养基被高度离子化，也有望成为T≈104-10 5 K的气体的忠实示踪剂。发现C II探测与LYα相同的温度范围，而其他金属线仅痕迹冷却器相（T≈104 K）。由于它们的气体不透明度在很大程度上取决于气体温度，入射辐射场，金属性和粉尘耗尽，因此我们要警告光学上的金属线不一定源自低H I柱密度，并且可能不会准确探测Lyman Continuum Continuum Continuum泄漏。
透明的木材材料 - 迈向...
木材是一种天然复合材料，主要由三个成分，即纤维素，半纤维素和木质素组成。它表现出复杂的层次结构，其特征在于开放式通道，在生长区域排列，在微型，中，中，中和宏观尺度上具有特定的孔隙率，并且由于木质素和散射的存在，由于吸附现象而引起的不透明度，因此具有不同的折磨索引，其表征了其组合物。即使在历史时代，其某些应用已被其他材料取代，木材仍然涵盖了很大一部分常见用途，范围从生物量的能源回收到建筑部门的材料，或者从文物到家庭/家具制造。尽管其真正的发明可追溯到1992年，大约十年前，两个独立的研究小组，一个来自马里兰州大学（美国），另一个来自皇家技术学院（瑞典），并开始重新发现，并开始彻底调查所谓的透明木材（TW）。tw可以通过针对木质素的特定化学处理来源自几乎所有木材生物量。这些旨在完全从木材中清除该成分，或消除原始材料中存在的发色团基团，因此在直接致密化或用合适的聚合物树脂，具有很高透明度，韧性和亮度的新材料后获得后获得。本评论的目的是为读者提供透明木材的特征概述，描述了最新的应用程序，最后讨论了未来几年可能发展的一些具有挑战性的问题和观点。这些特征可以与其他特定功能（例如环境保护，粘贴率，光致发光和能源储能能力等）相结合，这为开发新，最新，高级，高级和可持续材料开辟了道路，以实现结构和功能目的，以实现当前的循环经济和可持续性的概念。
清洁能源委员会-AEMC
2023年9月28日，星期四，安娜·科利尔（Anna Collyer）女士，提交了改善能源过渡指示纸的安全框架。清洁能源委员会（CEC）是澳大利亚清洁能源行业的峰值机构，代表了1000多家在可再生能源，储能和可再生氢中运营的领先企业。CEC致力于尽快加速澳大利亚能源系统的脱碳化，同时为客户提供安全可靠的电力供应。我们欢迎有机会在指示文件上发表评论，以改善能源过渡规则的改进安全框架。CEC认为基本系统服务（ESS）改革的重点必须是支持提供这些服务的投资。这项投资应主要由私营部门提供，以利用竞争对消费者的好处。可再生生成和存储的投资者准备建立提供基本系统服务所需的资产。但是，目前围绕系统需求的不透明度以及现代ESS市场的缺乏，使这项投资的发生变得越来越困难。The need for clarity and standardisation As we have consistently argued, clear investment signals for the provision of essential system services (ESS) are best provided by: 1 Clearly defining and standardising system needs Defining specific services – noting that the definition of what is a ‘service' is evolving – to match these standardised system needs Procuring through open and competitive market frameworks The CEC originally supported the development of the HydroTasmania Synchronous Services rule change as它基于清晰确定的系统需求（按系统限制和约束方程定义），还启用了定义的特定“服务响应” - 派遣能够通过提供同步响应来缓解特定系统限制的单元。