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如何在世界末日中生存 - 免费
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在模拟环境中生成数据集...
在安全关键型飞机领域，在着陆进近期间实施用于跑道检测的物体检测方法受到限制。这种限制是由于验证设计和理解物体检测在操作过程中的行为方式的能力所带来的困难。在操作过程中，物体检测需要考虑飞机的位置、环境因素、不同的跑道和飞机姿态。训练这样的物体检测模型需要一个定义上述特征的综合数据集。需要分析特征对检测能力的影响，以确保数据集中图像的正确分布。收集这些场景的图像成本高昂，而且是航空业安全标准的必需要求。合成数据可用于限制创建包含所有特征的数据集所需的成本和时间。通过在模拟环境中生成数据集的形式使用合成数据，这些特征可以直接应用于数据集。这些特征也可以在不同的数据集中单独实现，并相互比较，以分析它们对物体检测能力的影响。利用该方法实现上述功能，可以确定以下结果。为了使物体检测考虑大多数着陆情况和不同的跑道，数据集需要复制真实飞行数据并生成额外的极端着陆情况。数据
线性经济中生产函数的运用
1 引言 如今，人们越来越接受这样的观点：向可持续发展转型至关重要 (Szalmáné Csete 和 Buzási，2020 年)。在巨大的社会压力下，越来越多的公司正在开发和应用新的创新商业模式，以实现更可持续的生产 (Torok 等人，2018 年)。自工业革命以来，工业生产就被描述为线性模型 (Torok 等人，2014 年)。1970 年至 2017 年间，全球材料开采量增长了两倍，并且还在继续增长。全球材料开采是一种全球性风险 (Mulvaney，2019 年)。公司生产由线性模型中的以下要素组成：资源的开采、组合和加工、消费，然后丢弃。促进可持续性的政策努力主要集中在线性过程的最后阶段，即废物管理、回收和再利用 (Hartley 等人，2020 年)。大多数用作原材料的自然资源都是稀缺的，而且这些资源大多是不可替代的，或者只能以非常高的成本进行替代（Csete 等人，2013 年；Harazin 和 Pálvölgyi，2014 年）。经济活动以自然资源的使用为基础（Zilahy，2016 年）。因此，资源稀缺也会影响经济领域，新兴竞争会推高商品价格并导致各种价格波动（Hartley 等人，2020 年）。循环经济为扩大可持续和劳动密集型经济活动提供了机会。2020 年 3 月，欧盟通过了
从水果和花园废物中生产生物肥料
该项目的重点是从水果和花园废物中生产生物肥料，特别着重于在堆肥过程中利用菠萝顶。目的是生产和评估从该过程获得的生物肥料的特性，并评估其在农业中的潜在应用。在这项研究中，堆肥过程是在0.7 m长，0.85宽和1.1 m高的容器和0.238 m 3菠萝顶部浪费中进行的，导致生物肥料的0.35 m 3。生物肥料产生的表现出良好的特征，包括36％的水分含量，pH为7.1，总有机物含量为40.4％。分析表明，生物肥料含有5770 ppm钾，铅60 ppm和镉2 ppm的水平。这些特性表明生物肥料具有有利的水分含量，中性pH和重要的有机物。此外，它含有大量的钾，同时含有较低水平的铅和镉，确保其在农业用途的安全性。
癌症中生物类型和各种应用的概述
在癌症中，一些生物疗法刺激或抑制免疫系统，以帮助人体对抗癌症（例如免疫疗法）。其他生物疗法攻击特定的癌细胞（例如，如ADC等靶向疗法）。它们也可能会减少某些癌症治疗引起的某些副作用，或者可以用于对肿瘤进行诊断或疾病监测的成像。
从文本说明中生成人类运动
由于其广泛的应用范围，从文本描述中产生人类动作已引起了越来越多的研究兴趣。但是，只有少数作品将人类场景的互动与文本条件一起考虑，这对于视觉和物理现实主义至关重要。本文提出了在3D门场景中产生人类动作的任务，鉴于人类习惯的文本描述。由于文本，场景和运动的多种形式性质以及对空间推理的需求，此任务提出了挑战。为了应对这些挑战，我们提出了一种新方法，将复杂的概率分解为两个更可管理的子问题：（1）目标对象的语言接地和（2）以对象为中心的信息产生。对于目标对象的语言基础，我们利用大型语言模型的力量。对于运动生成，我们设计了一个以对象为中心的场景代表生成模型，以专注于目标对象，从而降低场景的复杂性并促进人类运动与对象之间关系的建模。实验证明了与基准相比，我们的方法的更好运动质量并验证了我们的设计选择。代码将在链接上可用。
UCR 教学环境中生成人工智能的使用指南
生成式人工智能 (AI) 是指一类经过大量数据训练的统计模型，能够以文本、计算机代码、图像、音频和视频的形式产生类似人类的响应。众所周知的例子包括 Google Bard 和 ChatGPT。生成式人工智能正在整个经济和社会中得到迅速采用，包括教育环境，而开发人员和用户仍在探索其能力、优势和挑战。政府正在考虑如何监管这些工具，但几乎可以肯定它们会继续存在。因此，学生、教师和工作人员需要学习如何在他们的职业和个人生活中使用生成式人工智能。这些指导原则和建议做法的目的是为在 UCR 的教学环境中管理这些工具提供一个起点。
探索大学生对教育中生成人工智能的看法
摘要 人工智能是技术革命的最新篇章，具有改变我们生活各个领域的巨大潜力。本文重点介绍了一种特定形式的人工智能，即生成智能，它有助于生成各种形式的内容（文本、图像、视频、音频、编程代码等）。因此，生成人工智能在教育中起着至关重要的作用，可以实现教育内容的个性化并促进学习过程。首先，本文强调了人工智能及其在教育中的应用的概念界限，以及其优点和局限性，强调了文献中对高等教育经济学中采用生成人工智能解决方案（如 ChatGPT）的探索相对较少。为了弥补文献中发现的这些空白，在本文的第二部分介绍了一项探索性研究的方法和结果，该研究以布加勒斯特经济研究大学商业与旅游学院的 364 名本科生和硕士生为样本。该研究深入了解了工商管理学生对这些应用的看法。结果表明，人们对内容生成模型的认识和兴趣很高，并强调对此类应用程序生成的内容质量持良好看法的用户倾向于相信，将其融入学术工作可以培养创造力并提高就业前景。关键词：生成人工智能、ChatGPT、看法、能力、经济学高等教育。JEL 分类：M19，O33。
澳大利亚教育体系中生成人工智能的使用
就业、教育和培训常设委员会主席 莉萨·切斯特斯女士 尊敬的切斯特斯女士 我们代表澳大利亚研究委员会 (ARC) 数字儿童卓越中心 (Digital Child) 提交此意见。数字儿童中心由来自六所澳大利亚大学、14 所国际大学的近 200 名研究人员和 20 多个合作伙伴组成，其中包括史密斯家族、澳大利亚儿童早期教育中心、网络安全专员办公室和谷歌。我们提供基于证据的研究，研究数字技术对儿童发展、学习和福祉的影响。我们的目标是增进公众理解、制定政策并为家庭、教育工作者和技术创造者提供指导，以支持儿童在快速变化的数字世界中自信地成长。 幼儿在智能扬声器和 AI 工具的陪伴下成长，这些工具可以生成文字、图像、声音、音乐和视频。正如书面文字或印刷机改变了人们与记忆、故事、游戏和工作的关系一样，今天通过机器学习工具也正在发生类似规模的变化。在探索这些新工具时，有许多问题需要考虑，我们欢迎调查重点关注教育环境中的生成式人工智能。我们的提案回应了众议院就业、教育和培训常设委员会确定的考虑因素 1-4 和 6。
神经介入手术中生成人工智能的危险和承诺
转型福利的前景和巨大风险的幽灵。在2022年11月下旬，公开AI研究实验室悄悄地向公众推出了一个名为Chatgpt的AI聊天机器人。1在发行的前两个月内订阅了超过1亿用户的技术成熟和社会兴趣，这为任何消费者互联网服务创造了新的记录。2 Chatgpt的订户增长速度的非凡速度使许多科技行业领导者感到惊讶，促使许多人开发自己的聊天机器人报价，或宣布在不久的将来这样做的计划。这些服务的快速扩散迫使社会面临与生成AI有关的重大道德和社会问题，尤其是其模仿人类思维过程和创造力的能力。正如艾伦·图灵（Alan Turing）在1950年雄辩地捕获的那样，“机器可以认为吗？”这个问题。在这项技术的背景下，已经成为一个关键的哲学查询。3从定义上讲，可以产生创意和新颖输出的机器的开发会推动我们认为是“思考”和“智能”的边界。这种技术的暗示，尤其是在医学和神经延长手术的背景下，呼吁在各种专业知识领域进行周到的反思，对话和协作，以列出一个平衡潜在的利益和风险的课程。这样做将提供一个论坛，以解决有关响应准确性的担忧，生成AI传播错误信息或操纵人类行为的潜力以及对人类就业和社会互动的影响。