XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System中生
欧盟委员会关于负责任地使用人工智能进行研究的指南
生成性人工智能（下称 GenAI），尤其是大型语言模型的兴起及其广泛应用为全球学术机构带来了新的可能性和挑战。一方面，GenAI 和 AI 总体上为学术创造和发展提供了新的机会：为学术创造力开辟了令人兴奋的道路，改变了学者和员工的生产力，提高了包容性，并有可能提高所产生工作的质量和数量。另一方面，它的使用可能会损害学术诚信 1 ，甚至导致大规模抄袭和数据和知识产权的泄露。一些机构 2 已经认识到需要通过制定机构共同原则（例如，罗素集团关于在教育中使用生成性人工智能工具的原则）来在创新和严谨之间取得平衡，呼吁采取“以人为本的方法”（参见联合国教科文组织《教育和研究中生成性人工智能指南》），并确定了不断发展的方法的必要性（欧盟委员会关于在研究中负责任地使用生成性人工智能的现行指南）。
支持文档1 RAW要求的指南...
乳制品行业的食品安全要求在标准4.2.4中指定 - 乳制品的初级生产和加工标准。标准4.2.4规定了：乳制品初级生产业务（涵盖农业牛奶生产活动）乳制品运输业务（涵盖牛奶和乳制品的收集和运输）和乳制品加工业务（涵盖最多的活动，但不包括零售）。标准4.2.4要求乳制品企业通过实施有记录的食品安全计划来控制与其业务相关的潜在食品安全危害。这些现有措施提供了原始牛奶产品制造的基线要求。在标准4.2.4 1中指定了许多其他要求，以确保其安全性。这些要求适用于从生产到生牛奶产品的牛奶运输和加工。本指南提供了有关标准4.2.4中生奶产品的其他要求的其他说明和信息。原始牛奶产品安全的文件验证，还准备好协助处理器和执法机构的验证处理控制。
虚拟传感器仿真和在网环测试系统上用于网络物理交通系统中的自动驾驶汽车的后处理
Wolfenbüttel，德国电子邮件：X.liu-henke@ostfalia.de摘要 - 自动驾驶和连接的网络物理交通系统对开发和验证高级驾驶员援助系统和自动驾驶功能提出了越来越多的挑战。特别是实时优化和测试涉及重大的工作量和风险。为整个车辆提供具有实时功能的整体，可灵活的可配置测试床可以解决此问题。但是，为了使功能更准确地通过测试工作台验证，传感器仿真是一个重要的组件，即在模拟环境中生成真实传感器信息的能力。此外，虚拟传感器的数据结构以及传输类型和采样频率应与其真实传感器的数据结构接近甚至是一致的。此外，我们还将实际传感器中的噪声添加到虚拟传感器中。引用的噪声值是从真实传感器的数据表中获取的。此对齐使测试工作台能够更好地测试车辆的实时功能及其处理传感器信号的能力。
人工智能用例研讨会
功能和优势 • 个性化研讨会：我们的专家顾问将根据您的业务需求举办 2-4 小时的研讨会。 • 需求研讨会：我们将讨论您当前的情况和要求，以更好地了解生成式 AI 如何使您的业务受益。 • 机会识别：我们将帮助您识别可以有效实施生成式 AI 的机会。 • 用例识别：我们将与您合作，确定可以在您的业务中应用生成式 AI 的具体用例。这可能包括自动执行重复性任务、增强客户互动以及从数据中生成见解。 • 解决方案提案：根据确定的用例，我们将提出最适合您需求的技术解决方案概念。这可能涉及利用 Microsoft 的 AI 服务（例如用于提高生产力的 M365 Copilot、用于构建智能应用的 Azure 认知服务或其他符合您业务需求的 Microsoft AI 服务）。 • 实施指导：我们将提供有关如何实施建议的解决方案的指导，包括必要的步骤、资源和最佳实践，以确保成功部署。
网络物理系统 (CPS) 的恶意软件分类...
全球范围内的恶意软件主要涉及制造业、石油和天然气以及教育领域。BlackEnergy2 和 Triton 等恶意软件能够对组织和石油和天然气等关键基础设施系统造成严重的、危及生命的损害。安全研究人员和从业人员正在寻找有效的解决方案来缓解此类恶意软件攻击。因此，本文提出了一种恶意软件网络物理系统 (CPS) 分类来检测攻击。这种分类的灵感来自系统发育学，借鉴了生物学领域中生物体之间的进化关系。至于网络安全视角，它发现了恶意软件基因的进化祖先。这种恶意软件分类方法包括恶意软件行为、攻击模式和网络中的连接资产。它可以根据相关性检测多种形式的恶意软件攻击。这项研究对 CPS 开发商、供应商和承包商、监管和管理公用事业运营的政府机构以及负责保护 CPS 的国家网络安全中心 (NCSC) 都有好处。
使用NLP的文本到图像和图像到文本翻译。 -ijrpr
文本对图像和图像到文本翻译是在自然语言处理（NLP）和计算机视觉的交集中迅速发展的域。文本对图像生成涉及基于描述性文本输入的图像的综合。此过程利用高级机器学习模型，例如生成对抗网络（GAN）和扩散模型，创建与提供文本相匹配的连贯性和上下文相关的视觉效果。这些模型学习了文本描述和视觉特征之间的复杂关系，从而可以生产从现实的照片到艺术渲染的各种图像。相反，图像到文本翻译的重点是从视觉输入中生成文本描述。此任务利用卷积神经网络（CNN）与复发性神经网络（RNN）或变形金刚结合进行分析和解释图像的技术。目标是提取相关信息，捕获诸如对象，动作和上下文之类的细节，并将其转换为自然语言描述。这两个过程都在各个领域都有重要的应用程序，包括创建内容，视障人士的可访问性以及增强技术中的用户互动。
生物多样性承诺，生物多样性暴露和评估
生物多样性监测结果在2023年，这是Ratch运营控制，泰国或海外的11个发电厂（占2023年收入的83.28％），在24,067.1公顷或150,419.3 RAI的合并区域上运行。所有发电厂均已完全，连续地实施了在项目开发阶段完成的EIA或生物多样性管理计划中指定的预防和监测措施。在所有发电厂中，生物多样性均未发生变化。ipps在泰国Ratchaburi发电厂，在1996年在建设和操作阶段进行了评估，该项目在2,015-RAI（322.4公顷）的土地地块上进行了评估，这表明该项目可能会影响野生动植物，生态系统和水中生物的生境和食物来源。涉及六组生物 - 鸟类，哺乳动物，两栖动物，爬行动物，浮游生物（浮游植物和浮游生物）和苯植物。预防措施以及对野生动植物物种的双年度监测，丰度以及废水池塘中生物体的多样性指数。2023年的调查显示了以下结果：
通过层次加强学习重新思考决策变压器
决策变压器（DT）是一种创新的责任，利用了强化学习（RL）的跨前结构的最新进展。然而，DT的一个显着限制是其对回忆数据集的轨迹的依赖性，使能力无缝缝合亚壁轨迹。在这项工作中，我们引入了一个通用序列建模框架，用于通过层次RL的角度进行顺序决策进行研究。在做出决定时，高级政策首先提出了当前状态的理想提示，而低级政策随后在给定提示中生成了一项诉讼。我们表明，DT是该框架的特殊情况，并具有某些高级和低级政策的选择，并讨论了这些选择的潜在失败。受这些观察的启发，我们研究了如何共同优化高级和低级政策以实现缝合能力，这进一步导致了新的rl算法的发展。我们的经验结果清楚地表明，所构成的算法在数量控制和导航基准上显着超过了DT。我们希望我们的贡献能够激发RL领域内变压器体系结构的整合。
视觉驱动的迅速优化多模式生成任务中的大语言模型
摘要 - 视觉生成仍然是人工智能中的具有挑战性的边界，需要无缝整合视觉不介绍和生成能力。在本文中，我们提出了一个新颖的框架，即视觉驱动的及时优化（VDPO），该框架利用大型语言模型（LLMS）动态地从视觉输入中生成文本提示，从而指导高实现图像综合。VDPO结合了视觉嵌入提示调谐器，文本指令生成器和视觉生成模块，以实现各种视觉生成任务的最新性能。在基准（例如可可和粗略）上进行的广泛实验表明，VDPO始终超过现有方法，从而实现了FID，LPIPS和BLEU/CIDER分数的显着改进。其他分析揭示了VDPO的可扩展性，鲁棒性和概括能力，使其成为内域和外域任务的多功能解决方案。人类评估进一步验证了VDPO在产生视觉吸引力和语义相干输出方面的实际优势。索引术语 - LARGE语言模型，提示优化，扩散模型
2023.09.08.556800V2.full.pdf
沼气是CO 2，CH 4和其他气体的小比例的混合物，是通过厌氧消化获得的生物燃料（AD）。沼气的生产通常被认为是黑匣子过程，因为涉及的一些微生物的作用和动力学仍然没有公开。先前在Micro4biogas项目（www.micro4biogas.eu）框架中的metataxonomic研究表明，在工业全尺度广告工厂中，MBA03是一种未经表征和未经文化的细菌分类群，非常普遍且丰富。令人惊讶的是，从未有过任何可培养的标本或基因组的报道，因此其在AD中的作用尚不清楚。在目前的工作中，测序了从厌氧消化园中得出的三十个样品，从而重建了108个元基因组组装的基因组（MAGS），可能属于MBA03。根据系统发育分析和基因组相似性指数，MBA03构成了一个新的细菌秩序，提出为Darwinibacteriales Ord。Nov。，其中包括Darwinibacter乙酰氧化物Gen。 11月，sp。 nov。 darwinibacteriaceae家族的家庭。 nov。，以及wallacebacter cryptica gen。 11月，sp。 nov。 Wallacebacteriaceae Fam。 nov。生态学研究确定AD过程是Darwinibacteriales的主要生态基础。 此外，代谢预测将darwinibacteraceae成员确定为推定的杂化乙酸乙酸氧化细菌（SAOB），因为它们编码了与甘氨酸裂解系统耦合的反向的木 - ljungdahl（W-L）途径。 这表明Darwinibacteraceae成员与营养古细菌合作在工业沼气植物中生产甲烷。Nov。，其中包括Darwinibacter乙酰氧化物Gen。 11月，sp。nov。 darwinibacteriaceae家族的家庭。nov。，以及wallacebacter cryptica gen。 11月，sp。nov。 Wallacebacteriaceae Fam。nov。生态学研究确定AD过程是Darwinibacteriales的主要生态基础。代谢预测将darwinibacteraceae成员确定为推定的杂化乙酸乙酸氧化细菌（SAOB），因为它们编码了与甘氨酸裂解系统耦合的反向的木 - ljungdahl（W-L）途径。这表明Darwinibacteraceae成员与营养古细菌合作在工业沼气植物中生产甲烷。总的来说，我们的发现表明达尔文尼比细菌是厌氧消化的潜在关键人物，并为这个新描述的细菌分类群的完整表征铺平了道路。