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World File Search System产生共鸣
2024 年云战略 - 德比什里郡议会
1 执行摘要 2024-28 年云战略为理事会提出了全面的 ICT 托管战略和云采用计划，旨在利用现代云计算服务支持数字战略，显著提高运营效率，降低运营成本，并提升对居民、客户和社区的服务交付。该战略的核心是在未来五年内从传统的、主要是“本地”的 ICT 基础设施过渡到云优先方法。这一转变不仅涉及技术，而且符合 DCC 更广泛的抱负和战略目标，确保 DCC 的数字化转型与其对社区服务的承诺产生共鸣。云战略的制定是为了支持理事会 2024/25 计划以及接下来四年（2025/26 财年至 2029/30 财年）的理事会计划。当前理事会计划的抱负描述如下：
评分标准 (2023-24) 英语语言及文学 (代码编号 184)
ii 语气 - 批判性 理由 - 作者似乎在表达他们对过于晦涩难懂的诗歌的怀疑和不满。作者认为这样的诗歌可能不值得付出努力，并将它们与解决谜语进行了不利的比较。[总体而言，这种语气表明对诗歌的失望，因为诗歌优先考虑晦涩而不是清晰和意义。] 或语气 - 讽刺 “如果解谜是目的，那么玩数独是更好的选择”这句话表明作者对某些诗歌的复杂程度并不满意。此外，“导致思考晦涩是否是目标”这句话暗示作者认为一些诗人可能故意让他们的作品难以理解，这可能会让读者感到沮丧。[这些诗句中的讽刺语气可能反映了作者的观点，即诗歌不应该不必要地复杂，而应该努力与读者产生共鸣。]
大规模社交建模的 AI 设计课程
《黑帮之城》是一款商业策略游戏，玩家主要面临的挑战是驾驭一个复杂而大规模的社交网络，其中每个动作都会通过网络产生共鸣，并带来相关的风险和回报。我们程序生成的城市产生了一个具有随机和非规定性配置的大型社交网络。游戏玩法以社会互惠为导向，并通过对一套简明的社会规范的理解来参与其中。解决视频游戏中的这些问题需要人工智能设计和游戏设计之间的紧密结合。我们介绍了在开发和发布这款游戏的过程中学到的四个关键的 AI 设计和实施经验教训：必须使社交行为及其后果清晰易懂、需要可逆行为、需要建模社会规范以组成一套简洁的规范，以及个人在社交行为方面相互可替代的需要。最后，我们描述了这种方法的设计可行性。
快速 IC 设计空间探索的可行性预测
摘要：DARPA POSH 计划与研究界产生共鸣，并指出工程生产力已落后于摩尔定律，导致领先技术节点的 IC 设计成本过高。主要原因是完成设计实施需要大量计算资源、昂贵工具，甚至需要很多天的时间。然而，在此过程结束时，一些设计无法满足设计约束并变得无法布线，从而形成恶性电路设计循环。因此，设计人员必须在设计修改后重新运行整个过程。本研究采用机器学习方法自动识别设计约束和设计规则检查 (DRC) 违规问题，并通过迭代贪婪搜索帮助设计人员在漫长的详细布线过程之前识别具有最佳 DRC 的设计约束。所提出的算法实现了高达 99.99% 的设计约束预测准确率，并减少了 98.4% 的 DRC 违规，而面积损失仅为 6.9%。
从高密度大脑节奏中预测鼓节拍
夹带是一个系统与另一系统的相匹配的现象。人类神经活动已显示出与外听性刺激产生共鸣。当我们欣赏音乐时，带有听觉信号的大脑反应引起了共鸣。音乐认知的症结是基于具有内在神经频率的音乐频率的共鸣。也已经证明，在听音乐的同时，神经活动在跨参与者之间进行了同步，这是由高主体间相关性显示的。在这项工作中，我们使用这一事实来预测参与者对脑电图对drumbeat的反应的听力。我们还测试了是否可以在较小的数据集上训练并使用数据集的其余部分进行测试。我们将频率 *通道图构成，并将其馈送到CNN模型中，以预测60-20-20（火车-DEV检验）数据拆分协议的分类精度为97％的Drumbeat，而20-20-60数据拆分的精度为94％。我们还获得了100％的分类精度，用于预测两个数据拆分协议的参与者。
在波音航天中心创建独特的企业形象...
面对新的企业架构、市场变化、多样化的产品组合以及推动波音公司增长的责任，波音空间与通信公司 (S&C) 必须打造清晰一致的企业形象，与全球受众产生共鸣，这一点越来越重要。这些利益相关者包括必须拥有不断发展的品牌的员工、必须了解品牌的投资者和媒体，以及必须信任品牌的客户。实现全球品牌形象涉及许多挑战，包括让波音 S&C 脱颖而出，在一个主要将波音视为飞机制造商的世界中取得可持续的竞争优势。事实上，S&C 是世界上最大的航天公司，其市值达 100 亿美元，如果单独成立，就将成为财富 100 强公司，它负责将第一位宇航员送上月球；提供目前在轨运行的三颗卫星中的一颗；帮助整合国际空间站；并开创了数字影院，利用现有卫星将电影传送到影院。还有一个挑战是确保品牌支持公司的长期愿景：成为解决方案提供商，而不是硬件制造商。
Wakefield, Graham 和 Ji, Haru Hyunkyung (2021) 人工智能装置“Infranet”中的创意人工智能。收录于：EVA London 2021 论文集，2021 年 7 月 5 日至 9 日，英国伦敦。网址：http://openresearch.ocadu.ca/id/eprint/3482/
作者探讨了如何从计算创造力和生态系统艺术的角度批判性地质疑当前主流的数据驱动型人工智能方法。这集中在对未来的批判上，认为未来被过去过度决定；无论是从使用的数据，还是从训练所假设的问题或目标来看。本文的主要贡献是将替代的创造性方法应用于受自然启发的人工智能，并通过作者的作品“Infranet”中的体现来详细介绍其中一些方法。Infranet 是一个神经进化艺术装置，于 2018-2019 年在三个国际地点展出。它使用主办城市的地理空间数据不是作为训练材料，而是作为人工生命的栖息地。与基于训练的人工智能系统相比，在 Infranet 中没有目标或适应度函数，而且进化压力或竞争非常小。此外，它避开了大型和预先指定的神经网络结构的趋势，转而采用数千个小型相互作用的神经网络群体，每个神经网络都有不同的结构，处于“流动”的连续重组过程中；与生物和生态系统中一些当代非意识认知的理论和模型产生共鸣。
理解人工智能的经济框架
自从亚当·斯密首次观察到机器如何实现劳动分工以来，经济学家们一直在研究技术的经济效应（Smith 1776）。许多技术（如斯密举的针厂工人专业化的例子）能够从相同的投入中获得更多的产出。然而，有些技术能够增加资本以减少劳动力。经济学家称这类技术为自动化（Brozen 1957；Zeira 1998；Acemoglu 和 Restrepo 2018）。1 自动化的定义比工厂机器和计算机更广泛，包括已经存在了几个世纪的技术。例如，根据这个定义，用来磨小麦的风车就是一种自动化。这类技术可以产生广泛的影响——包括对价格、工资、投入使用和产出的影响——进而可能对整个经济产生共鸣。2 正如本章后面所讨论的，人工智能的广泛潜在用途需要这种资本替代劳动力，使其成为一种自动化技术。要了解人工智能发展和应用的动机，必须对该技术有一个基本的共识。人工智能领域广阔且变化迅速。以下是对可能不适用于所有情况的基本概念的程式化表示。
crawllm：具有大语言模型的主题游戏
摘要 - Video游戏玩家越来越多地寻求沉浸式和个性化的体验，这些体验与其独特的兴趣和个性产生共鸣。本研究探讨了大语言模型（LLM）在游戏重新主题中的新应用，该过程将游戏资产适应新的环境和叙述。我们将其应用于原始游戏Crawllm，该游戏结合了地牢爬行和卡片战斗力。游戏结构指导LLMS生成新主题，故事，角色和位置的提示的构建，然后指导相应的视觉资产的产生。这种方法使游戏的美学能够从其潜在的叙述中出现。我们在此展示了游戏的可玩版本，该版本具有20个预先生成的，未策划的主题。这项研究为对自动游戏生成的未来研究铺平了道路，在该研究中，LLM可以协调各种内容创建管道，以从高级提示中构建整个游戏，同时保持凝聚力的用户体验。索引术语 - 游戏，程序内容生成，图像生成，文本生成，大语言模型
2024 年健康保险计划情景
密歇根州为您提供多种健康保险选择，包括州健康计划 (SHP) PPO、两家 HMO 以及带有健康储蓄账户 (HSA) 的州高免赔额健康计划 (HDHP)，因此您可以选择最适合您个人情况的保险。在您考虑决定时，请务必考虑您的总费用 ― 您为获得保险而支付的前期保费以及您在接受护理时自付的费用。一个好的开始是查看一些真实的场景。它们涵盖各种家庭和医疗保健情况。虽然这些场景可能与您的情况并不完全相符，但它们提供了在不同的健康保险计划选项下，不同级别的医疗保健需求下员工总成本的一般比较方法。认识一下艾米。艾米是单身，只需要为自己购买健康保险。她总体上很健康，医疗保健需求很低。总费用 如果 Amy 加入 SHP PPO，她每年将支付 1,988 美元的总费用；如果她选择带 HSA 的 State HDHP，则为 800 美元；如果她决定使用 HMO 保险，则为 3,095 美元至 3,381 美元*（取决于 HMO 承保人）。如果符合以下条件，您可能会与 Amy 产生共鸣：