XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System习性
用生成AI编码的数据：迈向改进的机器学习性能
摘要 - 本文探讨了旨在增强人力资源管理过程的基于生成AI的数据编码系统的设计和实施。解决了人力资源数据的复杂性以及对知情决策的需求，该研究引入了一种新型方法，该方法利用生成的AI进行数据编码。这种方法应用于人力资源数据库，以开发旨在创建工资模拟器的机器学习模型，该模型能够根据工作经验，技能，地理位置和市场趋势等因素来生成准确和个性化的薪资估算。这种方法的目的是提高机器学习模型的性能。实验结果表明，这种编码方法提高了薪资确定的准确性和公平性。总的来说，文章演示了AI如何通过提供创新的解决方案来彻底改变人力资源管理，以实现更公平和战略性的薪酬实践。
BCI、关系伦理和健全主义习性
1 David Kinney 和 Liam Kofi Bright (2023) 认为，特权群体应该忽略告知他们特权的信息，这是 Buchak 的风险规避理性模型 (2010, 2013) 所期望的。也就是说，那些拥有特权社会地位的人应该忽略那些告知他们有利于他们的实际社会不平等的信息。这甚至适用于那些已经努力让自己接受了解特权的潜在情感成本的人，因为在他们的模型中，无知不是源于意图或主动偏见，而是源于风险规避者的行为方式。如果有人预计警察和其他权威人士的审查较少，他们可能会从事风险更大的行为，否则这些行为的预期收益会更高。为了避免这种风险，精英代理人只是“不予理睬”，以免了解可能理性地激励他们承担更大社会风险的社会优势。由此他们认为，信息 DEI 培训成本高昂且无效。
我们可以信任AI代理吗？机器学习性能和数字角色的相互作用
抽象AI驱动的数字字符（即AI代理）正在将其应用范围扩展到各个字段。但是，对影响AI用户态度的关键因素的研究不足。这项研究研究了机器学习（ML）性能（作为AI代理的行为/智能现实主义）在确定用户信任中的作用。该研究进一步研究了不同形式的数字特征（作为AI代理的现实形式）在ML绩效与信任之间的关系中的相互作用作用。从实验环境中获得的发现提供了对人类互动的新了解，扩大对AI拟人化的学术理解，并为AI驱动的数字字符提出了新的研究方向。结果还将指导商业从业人员开发各种AI服务。关键字：人工智能，机器学习，数字字符，头像，数字人，信任
无人机系统指挥与控制的人机界面 (HMI) 可学习性研究
本演示文稿由 Scholarly Commons 的会议免费提供给您，供您开放访问。它已被 Scholarly Commons 的授权管理员接受纳入国家训练飞机研讨会 (NTAS)。欲了解更多信息，请联系 commons@erau.edu 。
文章 以 CRISPR/Cas9 为基础的靶向敲除水稻直系同源物 TILLER ANGLE CONTROL 1 (TAC1) 可诱导杨树直立叶片习性和枝条生长
摘要：金字塔形、直立或直立生长的植物形态的特点是枝条和叶子的分枝角度较窄。直立叶子和枝条习性的优势可能是光线更有效地穿透较低的冠层。已经报道了包括桃树在内的各种树种的金字塔基因型。旁系同源水稻直系同源物 TILLER ANGLE CONTROL 1 (TAC1) 被认为是负责直立生长的基因。然而，对于任何金字塔树种基因型，尚未真正证明 TAC1 基因的敲除突变会导致植物金字塔形生长。通过计算机分析，我们在 P. trichocarpa 基因组中发现了一个假定的水稻 TAC1 直系同源物（Potri.014G102600，“TAC-14”）及其旁系同源物（Potri.002G175300，“TAC-2”）。通过应用转基因 CRISPR/Cas9 方法成功敲除 P. × canescens 克隆 INRA 717-1B4 中的两个假定的 PcTAC1 直系同源物。在温室中对突变体进行了为期三年的分子分析和表型分析。我们的结果表明，“TAC-14”的纯合敲除足以诱导 P. × canescens 中的金字塔形植物生长。如果在短轮伐期林（SRC）上种植多达两倍的金字塔树种，那么可以提高木材产量，无需任何育种，只需增加默认田地面积上的树木数量即可。
MLPerf：机器学习性能的行业标准基准套件
MLPerf 训练基准定义我们将 MLPerf 训练基准 5 指定为在特定数据集上训练模型以达到目标质量。例如，一个基准测量在 ImageNet 数据集上的训练，直到图像分类 top-1 准确率达到 75.9%。然而，这个基本定义并没有回答一个关键问题：我们是否指定要训练哪个模型？指定模型可以对软件或硬件替代方案进行同类性能比较，因为它要求所有替代方案处理相同的工作负载。但是，不指定模型则鼓励模型改进和软硬件协同设计。我们将结果分为两个部分：封闭部分需要使用特定模型进行直接比较，开放部分允许使用任何模型来支持模型创新。