XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System之比来
将机器学习与现实世界联系起来：通过类比来增强学习理解
摘要。机器学习对许多人来说是一个令人兴奋的领域，但它的严谨性、数学和快速发展往往令人望而生畏，使他们无法学习和从事这一领域的职业。机器学习算法（如 K-最近邻、核方法、支持向量机）的相似性已被广泛探索，但在人类学习中却没有那么多探索，特别是在教授机器学习方面。在向本科生、研究生和普通学生教授这门课程的过程中，作者发现将概念与现实世界的例子联系起来大大提高了学生的理解能力，并使主题更容易理解，尽管涉及数学和方法。本文使用说明性示例将机器学习中的一些概念、工件和算法（如过度拟合、正则化和生成对抗网络）与现实世界联系起来。论文中的大部分类比在作者的教学过程中都得到了学生的一致好评，并被认为有助于提高理解力。希望本文介绍的材料能够让更多的读者受益，吸引更多的学习者进入该领域，从而为该领域做出更大的贡献。本文最后建议，深度学习可以自动生成相似性和类比性，这是未来的发展方向。
研究新闻 - 斯奈德慢性病研究所
两位卡尔加里大学的科学家因支持治疗骨关节炎的创新而受到认可，这是影响全世界数百万关节的常见且令人衰弱的肿胀。加拿大关节炎学会 科学家领导了一群研究人员，研究了酶胰蛋白酶β如何破坏自然的抗炎和关节润滑活动，从而导致骨关节炎的发作。 drs。 Dufour和Krawetz使用Pacman类比来帮助解码复杂的关节炎科学。 阅读更多。科学家领导了一群研究人员，研究了酶胰蛋白酶β如何破坏自然的抗炎和关节润滑活动，从而导致骨关节炎的发作。drs。Dufour和Krawetz使用Pacman类比来帮助解码复杂的关节炎科学。阅读更多。
人工智能系统声明的准确性以及解释准确性的类比如何影响人类对该系统的依赖
人工智能系统越来越多地被用于支持人类决策。适当地遵循人工智能建议非常重要。然而，根据现有文献，用户通常对人工智能系统的依赖程度过低或过高，这导致团队绩效不佳。在这种情况下，我们通过对比贷款预测任务中系统信息的缺乏与系统准确性的存在来研究所述系统准确性的作用。我们通过调查数字能力水平并借助类比来解释系统准确性，探索人类理解系统准确性的程度如何影响他们对人工智能系统的依赖，这是一项首创的受试者间研究 (𝑁 = 281)。我们发现，用类比来解释系统的所述准确性并不能帮助用户适当地依赖人工智能系统（即，用户倾向于在系统正确时依赖系统，否则依赖自己）。为了消除对类比领域的主观态度的影响，我们进行了一项受试者内研究（𝑁 = 248），其中每个参与者都从事来自不同领域的基于类比的解释的任务。第二项研究的结果证实，用类比来解释系统的准确性不足以促进在贷款预测任务中对人工智能系统的适当依赖，无论个人用户有何差异。根据我们从这两项研究中得出的结论，我们推断，对人工智能系统的依赖不足可能是由于用户高估了自己解决给定任务的能力。因此，尽管熟悉的类比可以有效地提高系统所述准确性的可理解性，但对系统准确性的更好理解并不一定会导致系统依赖性和团队绩效的提高。
确定住宅或商业太阳能系统经济可行性的方法
“当所有系统组件的使用寿命不相同时，有时需要对系统组件进行大规模更换。这种方法并未严格处理这些更换成本。但是，在年度杂项成本中可能包括考虑更换成本的一个因素。一种可能的方法是每年分配 SES 初始成本的某个固定百分比来计算更换成本。然后将该年度成本添加到其他杂项成本中，并在发生重大更换时用于支付。
人员可靠性 - 数字保护
或是一个周期性变量，它相对于不规则出现的项目振荡得如此之快，以至于在遇到任何项目时，震颤水平实际上是随机的。这些区别可以通过与山湖水深的类比来进一步说明。发展趋势是指冰盖长期前进或后退以及渐进淤积对深度的影响； 涌浪是指潮湿或干旱期的影响以及潮汐效应； 震颤是指湖面上的涟漪。应该注意的是，震颤效应类似于 Spearman (1927) 和 Hull (1952) 讨论的振荡效应。
一项关于Infosys Ltd的财务绩效的全面研究
这项研究总结了评估Infosys Ltd的财务业绩的努力，Infosys Ltd是咨询，技术，外包和下一代数字服务的全球提供商。重点是通过分析几个财务比率，即获利比，流动性比，偿付能力比和效率比来分析公司的财务稳定性。该分析基于定性和定量数据，包括年度报告，财务报表和市场绩效指标。此外，该报告还提供了有关Infosys财务相对于其关键竞争对手和整个行业的全面分析，以更好地将其在全球IT服务领域的绩效效果更好。
