您好,我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC(也称为 AiWebTools.Ai)的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站,或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来,我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在,并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用,包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来,我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具,它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作;相反,我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的,赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题,如果他们没有口袋里的人工智能助手,他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能,它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能,从医生人工智能到兽医人工智能,再到教育导师,再到大学学位 GPT,这是一个 GPT,它基本上可以教你每一门大学课程,不管你想学什么学位,它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情,我真的无法在这篇证词中全部列出,但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失,这是肯定的,无论你通过什么法律,即使人工智能明天成为非法,一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行,而你无法控制网络。此外,人工智能已经发展到可以在硬件本地运行,你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的,人们对此一无所知,例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot,你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成;然而,co-pilot 有必须遵守的条款和条件,因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能,看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响,并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里,我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人,这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中,它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明,更有能力,我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的,它正在到来,你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律,阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西;然而,你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西,因为它在这个世界上以多种方式运行,所以它无法改变;它将进化成它注定要参与的任何东西,没有任何法律可以影响它的行动方向
Abstract —Human trust in social robots is a complex attitude based on cognitive and emotional evaluations, as well as a behavior, like task delegation.While previous research explored the features of robots that influence overall trust attitude, it remains unclear whether these features affect behavioral trust.Additionally, there is limited investigation into which features of robots influence cognitive and emotional attitudes, and how these attitudes impact humans' willingness to delegate new tasks to robots.This study examines the interplay between competence, autonomy, and personality traits of robots and their impact on trust attitudes (cognitive and affective trust) and trust behavior (task delegation), within the context of task-oriented Human- Robot Interaction.我们的发现表明机器人能力是信任的关键决定因素,影响认知,情感和行为信任。相比之下,机器人人格特征只会显着影响情感信任,而不会影响认知信任或信任行为。In addition, autonomy was found to moderate the relationship between competence and cognitive trust, as well as between personality and affective trust.最后,发现认知信任会积极影响任务授权,而情感信任并未显示出显着影响。This paper contributes to the literature on Human-Robot Trust by providing novel evidence for the design of robots that can interact effectively with humans and enhance their trust.
研究旨在改善临床护理,为患者带来更好的结果,为社区带来更好的健康,特别是我们致力于为弱势患者提供安全网。反过来,我们的临床医生关心社区,并确定进一步科学创新的重要领域。我们位于 Siteman 的 WashU Medicine 临床医生就是这一循环的完美典范:照顾患者,进行研究以了解不同形式的癌症并开发更好的治疗方法,并走进社区参与预防工作。最后一个是特别值得骄傲的一点:与 Siteman 合作,我们的努力使我们当地和地区社区的乳腺癌和结直肠癌死亡率显着降低。但我们必须做得更多。随着新的门诊癌症大楼的开放,我们可以而且必须将我们的社区外展提升到一个新的水平。这意味着通过以下方式加倍我们的预防工作:
A.研究目标本文打算研究,分析和捕获大数据与机器人技术之间的显着共生联系,并严格评估其对扩大众多学科机器人能力扩展的综合影响。目标是通过其巨大的数量,速度和多样性来解构多种方式,催化了机器人系统的学习,适应性和决策能力。数字化和数据扩散的泛滥潮流已经建立了一个年龄,在该年龄中,信息对于促进创新,自动化和智能机器功能至关重要。机器人技术是一个与自动化和技术复杂性相互交织在一起的行业,当合并大数据不再是升级时,它正在达到转折点,而是升级的,而是必须导航现代技术景观的复杂性和需求。本文旨在进入这种集成的挑剔,揭示数据驱动的机器人技术如何提高运行效率,创建功能以及在医疗保健,制造和自治系统等领域中重塑机器人技术应用。
I每6个月根据NZ IAS 37评估AGS的繁重合同。 在FY24中,该规定有净动力,导致了1200万美元的EBITDAF和500万美元的利润。 潜在的绩效不包括这些影响。 所有差异和评论反映了基本绩效的运动。 ii是指第24财年结果的幻灯片50,以提交法定利润与非GAAP利润量度收入之间的定义和和解,净利息费用,税收,折旧,摊销,摊销,金融工具的公允价值变化(EBITDAF)。 联系现在报告EBITDAF以外的障碍和注销,以更好地反映基本的绩效。 iii请参阅2024年全年财务报表中的注释A3,以实现运营活动的现金流量与非GAAP衡量运营自由现金流之间的定义和对帐。 营业自由现金流代表可用于偿还债务的现金,以资助分配给股东和增长资本支出。I每6个月根据NZ IAS 37评估AGS的繁重合同。在FY24中,该规定有净动力,导致了1200万美元的EBITDAF和500万美元的利润。潜在的绩效不包括这些影响。所有差异和评论反映了基本绩效的运动。ii是指第24财年结果的幻灯片50,以提交法定利润与非GAAP利润量度收入之间的定义和和解,净利息费用,税收,折旧,摊销,摊销,金融工具的公允价值变化(EBITDAF)。联系现在报告EBITDAF以外的障碍和注销,以更好地反映基本的绩效。iii请参阅2024年全年财务报表中的注释A3,以实现运营活动的现金流量与非GAAP衡量运营自由现金流之间的定义和对帐。营业自由现金流代表可用于偿还债务的现金,以资助分配给股东和增长资本支出。
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一旦向目标人口发出了证书(基于个人在一个国家领土上的实际存在,而不是基于国籍,居住或其他潜在的排他性法律标准),这些人将“将F ID系统链接到安全网计划和安全网计划和社会注册机构,健康和养老金,健康和养老金计划,妇女包容性,妇女的包容性和授权和劳动力和劳动力”(World Bank 2018)。这些F ID系统旨在在ECOWAS成员国中可互操作,这是区域内迁移率重要的区域的重要因素。这包括进行贸易的常规旅行,可以每天或季节性进行。ECOWAS子区域也是游牧和牧师人口的所在地,以及在各个国家边界都有种族和家族联系的群体。这些独特的身份凭证的互操作性对于在受冲突,流离失所和脆弱性动态影响的状态中包含至关重要。
操纵器的工作空间(定义为它可以达到的所有职位)是确定其操作适用于给定任务的重要方面。对于许多应用程序,有趣的是通过将能力措施分配给工作空间中的每个位置,例如Yoshikawa提出的可操作性指数[29],从而生成所谓的能力图。能力图有助于许多随后的任务,例如运动计划[30,20,24],本地化[21,23],人体机器人相互作用[25,31]和硬件设计[14]。使用传统方法进行准确的能力图需要数小时才能计算[30,20]。尤其是在机器人形态会发生变化的情况下,例如在模块化机器人[27,1]或机器人设计[7,12]的背景下,计算复杂性因此大大限制了能力图的适用性。这项工作使用神经领域[26]来有效地生成各种串行操作器的能力图。在数值实验中,我们表明可以平均创建具有300,000多个查询位置的精确能力图。此外,我们表明我们的方法概括为分布样本。