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移情AI需要什么？这取决于AI开发人员和用户
介绍一位作者，“为了实现人为的智力，AI必须使用同理心来做出决定”（Wu 2019）。的确，对移情AI系统的兴趣正在增长，如最近出版物标题所表明的，例如“人为同理心：升级AI需要与消费者交谈”（Bhansali 2022）和“为什么我们在AI中需要同情心”（华盛顿2022年我们需要同情心）。有些人甚至建议em-partic ai可能比人类的同理心有好处，例如资源限制的较少，潜在的偏见不足（Inzlicht等人）（Inzlicht等人。2023）。这种兴趣反过来提出了一个基本问题：AI系统需要被视为同理心的功能？我们的目标是为如何思考这个问题提供一些指导。许多不同种类的AI系统被称为“ em-Pathic”。1奥迪的“同理心流动合作伙伴”，AI：我，他的乘客和信号的自动驾驶体验和信号向路上的其他人表示“打算”。Humeai为研究人员和开发人员提供了“同理心AI工具包”，包括用于测量声音或视频情绪的工具。Siena宣传它提供了“每次互动中的同理心”。研究人员也有
犹太日记
北安多弗——几十年来，犹太教堂一直在关闭、合并，或者只是在建筑上挂上“待售”的牌子。专家表示，美国犹太人生活中的一系列变化——例如高水平的通婚以及能够迁入以前仅限于犹太人和其他少数民族的社区——导致了寺庙的附属性降低。但在梅里马克山谷，犹太人和跨信仰家庭正在逆转这一趋势。多年来，马萨诸塞州北部将首次开设一个新的教会——恰逢犹太新年。创始成员表示，无附属犹太教堂 Ahavat Olam 教会（希伯来语意为“永恒的爱”）非常有必要，并将吸引那些希望通过祈祷、音乐和社区与犹太教建立联系的成员。“我一直认为，通过在犹太教中划分不同的流派，我们会在犹太人中制造人为的分裂。我们的人民共享一个犹太教、一个托拉和一个家庭，”将成为犹太教堂第一位拉比的伊丹·爱尔兰人说。“在 Ahavat Olam 会堂，我们
地表状态科学科学和技术申请 -
抽象灾难本质上是不确定且不可避免的事件，它影响了不利的社会，经济，环境和人道主义部门。地理信息系统（GIS）和遥感（RS）在灾难管理中是非常有用和有效的工具。各种灾难，例如地震，滑坡，洪水，火灾，海啸，火山喷发和旋风是自然灾害，每年杀死许多人并摧毁财产和基础设施。远程感知的数据可非常有效地用于评估由于这些灾难而造成的损害的严重性和影响。这些研究的主要目的是使用这些应用程序和技术来了解其性质，从而确定地理空间科学和技术在灾害风险管理中的重大应用，这将有助于响应和解决复杂的灾难风险管理问题和决策。在救灾阶段，与全球定位系统（GPS）分组的GIS在遭受破坏和难以找到自己的方位的地区的搜索和救援行动中非常有用。灾难映射是通过过度自然或人为的麻烦来绘制的，这些区域遇到了生命，财产和国家基础设施损失的正常环境。灾难管理的成功在很大程度上取决于在正确的时间和正确位置对信息做出的决定。
太阳辐射改造治理——发展巴基斯坦视角.docx
随着全球气候变化的影响逐年加剧，关于太阳辐射改造（SRM）的讨论——通过提高地球对太阳光的反射率来对全球气候系统进行大规模的、人为的操控——正日益成为延缓气候变化的潜在机制。关于SRM相关技术的讨论大多集中在北半球国家，但SRM对南半球国家也具有重要意义，而且那里国家的兴趣也日益浓厚。自2019年以来，作者们一直在南半球国家直接参与SRM研究，参与了与该领域发展相关的研究、研讨会和其他活动，同时也致力于巴基斯坦气候和环境问题的科学和治理工作。本政策简报是2024年1月在巴基斯坦伊斯兰堡举办的一次培训研讨会的成果，在研讨会上，作者们就与巴基斯坦国情相关的SRM问题进行了探讨。作者们概述了SRM面临的治理挑战，并为巴基斯坦气候界成员、民间社会组织以及政策制定者和决策者提供了一个初步框架，帮助他们参与目前已在进行的SRM全球讨论。最后，作者就国家应如何考虑参与这些即将采取的气候干预措施提出了建议。
使用机器学习预测空气质量指数。 -ijrpr
空气污染由空气中的化学物质或颗粒组成，这些化学物质或颗粒可能损害人类，动物和植物的健康。它也损坏了建筑物。空气中的污染物采取多种形式。它们可以是气体，固体颗粒或液滴。污染以许多不同的方式进入地球大气层。大多数空气污染是由人类产生的，采取了工厂，汽车或飞机的排放形式。二手香烟烟雾也被认为是空气污染。这些人为的污染来源称为人为来源。自然发生了某些类型的空气污染，例如野火或火山的灰烬。这些称为天然来源。空气污染最常见，在许多不同来源的排放量集中。有时，山脉或高建筑物阻止空气污染散布。这种空气污染通常看起来像是使空气模糊的云。它称为烟雾。“烟雾”一词来自结合“烟”和“雾”。为了预测空气质量，使用了机器学习算法。这些算法分析来自各种污染物的数据，并根据模式和趋势提供预测。常见的机器学习模型包括决策树，XGBoost等。XGBoost，它在预测空气质量方面的高度准确性受到青睐。这些模型使用输入数据，例如污染物水平（例如PM2.5，NO2，CO）来评估空气质量并将其分为不同的水平，从而帮助个人采取适当的措施。
预测欧洲城市的城市热岛
与农村环境相比，持续的城市化以及人为的全球变暖，并将增加城市地区的土地表面温度和空气温度异常，从而导致城市热岛（UHI）。uhi构成了环境和健康风险，影响了人类健康的心理和生理方面。因此，使用考虑形态变量的深度学习方法，本研究预测了从2007年到2021年69个欧洲城市的UHI强度，并且在2050年和2080年影响UHI影响。该研究采用人工神经网络，深度神经网络和封闭式复发单元，将高分辨率3D城市模型与环境数据相结合以分析UHI趋势。结果表明，城市形式，天气模式和UHI强度之间的牢固关联，强调了对定制的城市规划和政策措施的需求，以减少UHI影响并促进可持续的城市环境。这项研究增强了对UHI动态的理解，并成为城市规划师和政策制定者应对气候变化，城市化和空气污染的挑战的宝贵工具，最终有助于改善健康成果并建立能源消耗。此外，该方法有效地证明了GRU将其分数与UHI预测联系起来的能力，从而为潜在的健康影响提供了重要的见解。
人工智能：我们需要的数据，使机器与我们平等
人工智能简介在《计算机与智能》1中，图灵在论证机器无法通过图灵测试时，揭露了一些常见的谬误。特别是，他解释了为什么“询问者只需向他们提出一些算术问题，就可以区分机器和人类”，因为“机器会因为其致命的准确性而被揭穿”这一信念是错误的。事实上，机器“不会试图给出算术问题的正确答案。它会故意引入错误，以混淆询问者。”因此，机器会通过给出错误的答案，或者简单地说它无法计算答案来隐藏其超人的能力。人工智能在某些任务上取得了超越人类的表现，例如算术或游戏；在本文中，我们认为有时人工智能的能力可能需要受到人为的限制。这种刻意的限制被称为人工智能愚蠢。通过限制人工智能完成任务的能力，以更好地匹配人类的能力，人工智能可以变得更安全，即其能力不会超过人类能力几个数量级。这里的总体趋势是，人工智能在达到人类水平后，往往会迅速达到超越人类的表现水平。例如，对于围棋游戏，在几个月内，最先进的水平从强大的业余选手，到弱小的专业选手，再到超越人类的表现。从那时起，为了让人工智能通过图灵测试，或者让它的行为像人类一样，人工智能设计师必须刻意限制它的能力。
德国摄影测量学会出版物，
森林是热带、温带和寒带地区自然环境的重要组成部分，也是人类在这些地区生存的主要基础。在当地和区域范围内，森林提供各种生态系统服务。这包括提供木材相关产品、过滤水或调节气候，以及休闲和旅游的潜力。在欧洲，林业是最重要的经济部门之一。除了作为生物多样性的宿主，森林还是全球陆地-大气相互作用不可分割的一部分（B ONAN 2008）。温带森林是主要的净碳汇。与热带森林和寒带森林相比，2000 年至 2007 年间温带森林生物群落内储存的碳量与之前十年相比有所增加（P AN 等人 2011），部分超过了人为的二氧化碳排放量。因此，温带森林在缓解气候变化方面发挥着关键作用。自然干扰，如风倒、火灾和昆虫爆发，对生态系统功能和森林动态至关重要。它们改变了森林的组成、结构和功能，增加了森林的异质性，促进了生物多样性，并刺激了演替、重组和更新（S EIDL 等人，2017 年）。然而，在过去的几十年里，全球的干扰状况发生了变化。对于许多地区来说，干扰越来越普遍，而且越来越频繁和严重。这包括火灾、昆虫爆发和
发明超昂贵植物：改善植物提取研究和术语的实践
抽象的有毒金属和金属，尤其是来自人为的来源，现在污染了我们地球的大量区域。植物萃取是一种验证的技术，具有减少金属/金属污染的潜力，并且在财务上可行，回收有价值的金属（“植物计算”）。朝向这些目标，在过去的二十年中，有大量出版物。尽管正在取得重要的进展，但持续不良的实践传播以及资金来源的最终流失却阻碍了这一有希望的研究领域。这包括误解的过度积蓄物种，具有极高剂量水平的水培，滥用生物浓缩因素，使用低积聚的食物或生物量农作物的植物排斥现象，“模板纸”的现象，其中X元素的元素X剂量均为元素的元素，或者对元素的多种元素进行了多种元素，或者将其变成了杂草的元素。在这里，我们强调了这些误解，希望这将有助于：（i）在植物金属积累中传播准确的定义； （ii）通过通过“模板纸”写作的实践限制不必要出版物的通货膨胀来消除糟糕的实践的传播； （iii）期刊编辑和审稿人使用其推理给作者； （iv）在将这项技术交付给现场从业者方面有助于更快的进步。
![arxiv：2402.18157V1 [CS.AI] 2024年2月28日](/simg/4\4fdc6d835045693f8a6e4444287ec76ac466a290.webp)
arxiv：2402.18157V1 [CS.AI] 2024年2月28日
人类和动物之间的区别在于人类使用和创建工具的独特能力。工具可以克服生理局限性，从而创造出宏伟的文明。同样，可以实现具有学习外部工具使用能力的大型语言模型（LLMS）等基础模型，这可能是实现人为的一般智能的关键步骤。以前在该领域的研究主要采用了两种不同的方法来增强LLMS的工具调用能力。第一种方法强调了用于模型微调的相关数据集的构建。相比之下，第二种方法旨在通过封闭式学习策略充分利用LLM的固有推理能力。在这项工作中，我们引入了一种新型的工具调用管道，旨在控制Massive Real-World API。本管道反映了人类任务解决过程，解决了复杂的现实生活用户查询。在每个步骤中，我们指导LLMS总结所达到的结果并确定下一步行动。我们将此管道称为“从摘要到动作”，Sum2act简称。我们对工具基台基准的SUM2ACT管道的经验评估显示出显着的性能改进，超过了诸如REACT和DFSDT之类的已建立方法。这重点介绍了Sum2ACT在增强复杂现实世界任务的LLM方面的有效性。