XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System十二张
2024 禅源（阿比盖尔）张帕克大学......
同行评审出版物 Zhang, C., Cho, S., 和 Vasarhelyi, MA (2022)。可解释人工智能 (XAI) 在审计中的应用。国际会计信息系统杂志, 46, 100572。Zhang, C., Issa, H., Rozario, A., 和 Soegaard, J. (2022)。会计中的机器人流程自动化实施案例研究：从始至终的视角。会计视野。该研究被行业选为相关研究，并被加州注册会计师协会列为 CPE 的一学分课程。Zhang, C. 和 Vasarhelyi, MA (2022)。如何为会计学生教授为期 14 周的机器人流程自动化课程。会计教育问题, 37(3), 21-39。Zhang, C., Thomas, C., 和 Vasarhelyi, MA (2021)。参与式审计自动化：框架和试点实施。信息系统杂志, 36(2), 101-124。张晨 (2019). 审计中的智能流程自动化。会计新兴技术杂志, 16(2) 69-88。
参考文献陈童
其它值得参考的书： 1.Lectures on Quantum Mechanics ，作者 : Steven Weinberg, 出版社 : Cambridge University Press 。 2.James Binney and David Skinner, The Physics of Quantum Mechanics, 3.Quantum Mechanics - A Modern Development, 作者 : Leslie E. Ballentine, World Scientific Publishing Company.4.David Tong 的在线讲义， Lectures on Topics in Quantum Mechanics, http://www.damtp.cam.ac.uk/user/tong/topicsinqm.html 5.最 后推荐一下我本科量子力学老师张永德老师的《量子力学 ( 第 2 版 ) 》，作 者：张永德，科学出版社。
张磊 2011 年博士论文结题 - 研究探索者
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19 张幻灯片概述 2024 年至 2034 年的经济展望
这些幻灯片重现了国会预算办公室《预算和经济展望：2024 年至 2034 年》（2024 年 2 月）中提供的图表，www.cbo.gov/publication/59710。有关更多详细信息，请参阅该报告第 2 章中相应图表的注释。本幻灯片中使用的术语定义出现在文档末尾。这些图表中提到的年份是日历年。
10 张幻灯片概述 2022 年至 2032 年的经济展望
CBO 预计美联储将在 2022 年和 2023 年迅速提高联邦基金利率的目标区间。在 CBO 的预测中，3 个月期国库券的利率将与该目标区间同步上升。10 年期国库券的利率预计将在 2028 年之前上升，部分原因是短期利率预计将上升。
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预期[编纂] [编纂] （为其本身及代表 [编纂]与本公司于[编纂]或之前或双方可能协定的较后时间，惟无论如何不得迟于，[编纂]中午十二中午十二（的投资者须于申请时（视乎申请渠道而定）支付最高[编纂]每股[编纂] [编纂]港元，1.0％经纪佣金、 0.0027％证监会交易征费、0.00015％会0.00565％香港联交所交易费
连续葡萄糖监测的十二个月的社会心理结局在1型糖尿病的幼儿的父母中
通讯作者：Marisa Hilliard博士，贝勒医学院和德克萨斯州儿童医院心理学系副教授，美国德克萨斯州休斯敦，美国德克萨斯州，Marisa.hilliard@bcm.edu。
生成式 AI 的未来是什么？15 张图表的早期视角
先前的自动化技术浪潮主要影响了体力劳动活动，但新一代人工智能可能会对知识工作产生最大影响——尤其是涉及决策和协作的活动。教育、法律、技术和艺术等领域的专业人士可能会比之前预期的更快地看到他们的部分工作实现自动化。这是因为生成式人工智能能够预测自然语言中的模式并动态地使用它。
对面部识别的探索张量子流的卷积神经网络模型开发：
摘要。目的：面部识别已成为人工智能研究中越来越有趣的领域。在这项研究中，本研究旨在探索通过TensorFlow实施的CNN的应用，以开发出强大的模型，以增强学生出勤系统中的面部识别精度。这项研究的重点是开发一个模型，该模型使用在计算机科学系的实习出勤记录中收集的多级学生图像中的多级学生图像中识别学生面孔。方法：包含19名学生的面部图像的数据集成为培训和验证CNN模型的基础。该数据集来自计算机科学系的实习记录，其中包括231张培训图像和59张验证图像。预处理阶段包括面部区域检测和分类，导致组织良好的数据集用于培训和验证。由七层组成的CNN体系结构经过精心设计，以实现最佳性能。结果：该模型表现出非凡的准确性，在300个训练时期后，验证数据集的93％达到了93％。精确度，召回和F1得分指标被跨不同类别进行详细评估，强调了该模型在准确地对面部图像进行分类方面的熟练程度。使用基于VGG-16的模型进行比较分析，展示了提出的CNN体系结构的优越性。此外，Web服务的实施证明了该模型的实际适用性，以少于0.3秒的出色响应时间提供准确的预测。新颖性：这项全面的研究不仅提高了面部识别技术，而且还提出了适用于现实情况的模型，尤其是在学生出勤系统中。关键字：面部识别，机器学习，深度学习，CNN于2024年5月 / 2024年5月修订 / 2024年5月接受，这项工作已根据创意共享归因4.0国际许可获得许可。