XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System伊然魏
伦敦计划 - 大伦敦政府
艾伦·史密斯、亚历克斯·格林、安德鲁·拉塞尔、安娜·特纳、布莱恩·斯托尔珀、塞莱斯特·朱斯蒂、达伦·理查兹、艾琳·谢、艾略特·坎普、杰拉德·伯吉斯、乔治·韦茨尔、格雷厄姆·克莱门茨、霍莉·朗、霍莉·韦尔、伊贾里·迪克森、詹姆斯·基奥、珍妮弗·彼得斯、约翰·莱特、约翰·瓦彻、乔纳森·布鲁克、乔纳森·吉布、约恩·彼得斯、朱莉娅·汤姆森、朱莉埃玛·麦克劳林、凯文·里德、劳拉·戈尔茨坦、丽莎·费尔曼纳、露辛达·特纳、林登·福瑟吉尔、米凯拉·史密斯、娜塔莉·戈登、娜塔莉·韦尔斯、彼得·希思、菲利普·沃特斯、蕾切尔·鲁尼、雷切尔·斯莫利、瑞安·威廉姆斯、理查德·林顿、罗布·麦克尼科尔、罗汉·拉纳维拉、莎拉·布莱克莫尔、雪莉·古尔德、史蒂文·哈里斯、特蕾莎·芬、托因·奥莫达拉、伊然魏，蒋逸天。
简历博士克里斯托夫·魏滕贝格
27. 会议“凝聚态和冷原子系统中的拓扑相”，香港科技大学先进研究中心，香港，2015年11月-12月19日，主题为“Floquet工程人工规范场和拓扑能带结构”。
人们是否在认知上与人工智能互动？人工智能辅助对偶然学习的影响
当人们在做出艰难决定时得到建议时，他们通常会在当下做出更好的决定，同时也会在此过程中增加他们的知识。然而，这种偶然学习只有当人们在认知上参与他们所收到的信息并深思熟虑地处理这些信息时才会发生。人们如何处理他们从人工智能那里得到的信息和建议，他们是否深入参与其中以实现学习？为了回答这些问题，我们进行了三项实验，实验中要求个人做出营养决策，并收到模拟的人工智能建议和解释。在第一个实验中，我们发现，当人们在做出选择之前同时得到建议和解释时，他们会做出比没有得到这种帮助时更好的决定，但他们没有学习。在第二个实验中，参与者首先做出自己的选择，然后才看到人工智能的建议和解释；这种情况也导致决策得到改善，但没有学习。然而，在我们的第三个实验中，参与者只得到了人工智能的解释，但没有得到任何建议，必须自己做出决定。这种情况既带来了更准确的决策，也带来了学习收益。我们假设，在这种情况下，学习收益是由于更深入地参与了做出决策所需的解释。这项研究提供了迄今为止最直接的一些证据，表明将解释与人工智能生成的建议结合起来可能不足以确保人们谨慎地参与人工智能提供的信息。这项研究还提出了一种实现偶然学习的技术，从某种意义上说，它可以帮助人们更仔细地处理人工智能的建议和解释。
人们是否在认知上与人工智能互动？人工智能辅助对偶然学习的影响
当人们在做出艰难决定时得到建议时，他们通常会在当下做出更好的决定，同时也会在这个过程中增加他们的知识。然而，这种偶然的学习只有在人们认知地参与他们所收到的信息并深思熟虑地处理这些信息时才会发生。人们如何处理他们从人工智能那里得到的信息和建议，他们是否深入地参与其中以实现学习？为了回答这些问题，我们进行了三项实验，实验中要求个人做出营养决定，并收到模拟的人工智能建议和解释。在第一个实验中，我们发现，当人们在做出选择之前同时得到建议和解释时，他们会做出比没有得到这种帮助时更好的决定，但他们没有学习。在第二个实验中，参与者首先做出自己的选择，然后才看到人工智能的建议和解释；这种情况也导致决策得到改善，但没有学习。然而，在我们的第三个实验中，参与者只得到了人工智能的解释，但没有得到建议，他们必须自己做出决定。这种情况既带来了更准确的决策，也带来了学习收益。我们假设，在这种情况下，学习的进步是由于人们更深入地参与了做出决定所需的解释。这项研究提供了迄今为止最直接的证据，表明将解释与人工智能生成的建议结合起来可能不足以确保人们谨慎地参与人工智能提供的信息。这项研究还提出了一种实现偶然学习的技术，这意味着可以帮助人们更仔细地处理人工智能的建议和解释。
通过条件似然差异对文本到图像扩散模型进行成员推断
文本到图像的扩散模型在可控图像生成领域取得了巨大成功，同时也带来了隐私泄露和数据版权问题。成员资格推断在此背景下作为检测未经授权数据使用的潜在审计方法而出现。虽然人们对扩散模型进行了一些研究，但由于计算开销和增强的泛化能力，它们并不适用于文本到图像的扩散模型。在本文中，我们首先发现文本到图像的扩散模型中的条件过拟合现象，表明这些模型倾向于在给定相应文本的情况下过拟合图像的条件分布，而不仅仅是图像的边际分布。基于这一观察，我们推导出一个分析指标，即条件似然偏差（CLiD），以进行成员资格推断，这降低了估计单个样本记忆的随机性。实验结果表明，我们的方法在各种数据分布和数据集规模上都明显优于以前的方法。此外，我们的方法表现出对过度拟合缓解策略（例如早期停止和数据增强）的卓越抵抗力。
世邦魏理仕在上市基础设施领域的战略配置
资料来源：世邦魏理仕投资管理，2022 年 12 月 31 日。60/40 组合包括美国股票：标准普尔 500 指数；国际股票：MSCI ACWI 世界指数（美国除外）；全球债券：彭博全球综合债券指数；全球基础设施：富时全球核心基础设施 50/50 指数。20 年回报和风险统计数据由关联的瑞银全球基础设施和公用事业 50/50 指数和富时全球核心基础设施 50/50 指数反映。投资组合贝塔系数和下行捕获是参考 MSCI 世界指数。不能保证任何此类分配或目标最终都会实现。以上仅供参考，不构成投资建议或购买任何证券的建议。指数不受管理，不可用于直接投资。信息是世邦魏理仕投资管理的意见，可能会发生变化，并不旨在作为对未来事件的预测、对未来结果的保证或投资建议。预测和讨论的任何因素均不代表未来的投资业绩。过往业绩并不能保证未来的结果。不能对指数进行投资。
艾伊机场服务有限公司
预留将按照总统指令进行。实际预留的空缺将取决于任命时的现有人数。AI 机场服务有限公司隶属于民航部 (MOCA)，成立的目的是提供统一的地面服务（坡道、乘客、行李、货物处理和客舱清洁）。AI 机场服务有限公司是印度领先的地面服务供应商，在印度的主要机场提供地面服务。AIASL 目前在 82 多个机场提供地面服务。除了处理印度航空的航班外，印度航空快运和联盟航空还为 51 家外国定期航空公司、4 家国内定期航空公司、8 家季节性包机航空公司和 23 家提供易腐货物处理的外国航空公司提供服务。
Professional-Development-Plan-MSSA.pdf - 奈伊学区
2024-2025 学年 - 2024-2025 年，MSSA 成员在 9 月专注于学习 OPI 计划和报告所需的工具，包括早期学习计划、联邦计划、认证和研究生计划。11 月，MSSA 成员接受了心理健康问题培训，包括 QPR 认证培训和课堂课程 Character Strong 的使用培训。2 月，MSSA 将专注于技术，包括教室、学校和学生的网络安全、人工智能及其在教育中的地位和未来。4 月，成员将专注于数学，培训将于 2025 年实施的 OPI 标准，特别是在小型学校和多级教室的课程规划中的使用。此外，成员学校参加 MAPS 培训，重点是使用和理解评估数据。MSSA 成员学校也有机会全年进行书籍研究，重点是通过参与策略提高他们的教学技能，保持他们的生产力并改进他们的规划。MSSA 全州规划团队每年都会审查培训和正在审查的课程。审查小组由 MSSA 董事会、县督学和成员教师组成。执行董事每年都会审查每个会议对每个成员的评估，以协助确定成功和未来规划。蒙大拿州小型学校联盟会议采用了形成性策略，让教师根据已开发的课堂课程评估学生成绩。MSSA 会议始终尝试提供适合成员学区独特人口统计数据的课堂材料、资源和课程。全年的每个会议都侧重于计划的 K-12 核心课程，并始终基于“最佳实践”研究和当前教学法。技术融入了所有专业发展。每个会议还包括一个涉及全民印度教育 - IEFA 的部分。
尼古拉·索巴伊奇
副首席程序员 2016 年 12 月 - 2020 年 5 月 • 全面负责团队的交付和发展。大部分时间用于指导、调试、代码审查和组织团队的时间和任务，以及与游戏设计师、制作人和外部利益相关者规划未来功能。 • 领导一个 5 人引擎团队开发一款在 10 个不同平台上交付的未公布游戏。在其中两个平台上拥有完整的引擎和渲染所有权。 • 与 Ubisoft Bucharest 合作开发了 Ghost Recon Breakpoint PVP。在测试后加入该项目，主要在紧迫的期限内进行完善、修复错误和平衡工作。开发了发布后的稳定性修复程序和第 1 集功能完整更新。 • 两年来，与 8-20 名引擎和游戏程序员组成的团队合作开发 Ghost Recon Wildlands PVP。在游戏方面，我的团队为 PC、Playstation 和 Xbox 上的 Ghost War 提供课程、游戏模式、UI 和货币化。引擎任务包括整个输入系统重构、维护有效的反作弊解决方案和总体游戏稳定性。• 组织 C++ 聚会，在外部活动中举办公司演示，以提高人们对公司和塞尔维亚 GameDev 场景的认识。在贝尔格莱德大学数学系举办了一学期的课程，题为“C++ 游戏开发”。• 首席编程招聘经理。创建并维护 C++ 程序员的测试。与人力资源部门合作，领导简化程序员招聘流程的努力。在此期间，招聘了 50 多名程序员。UbisoftBelgrade 的招聘流程已从各种求职平台获得多个奖项。