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人工智能 (AI) 对图书馆的影响
联系方式：- 8830547905 电子邮件：bhorkarmanik@gmail.com 摘要 近年来，人工智能 (AI) 融入图书馆服务势头强劲，有望彻底改变传统运营并增强用户体验。本文探讨了人工智能对印度图书馆服务的影响，旨在评估印度图书馆专业人员的意识、观点和挑战。通过全面回顾文献和分析图书馆现有的人工智能应用，该研究探讨了人工智能的潜在优势，包括提高效率、改善可访问性、数据驱动的决策和个性化的用户体验。然而，为了负责任地实施人工智能，需要仔细解决数据隐私、算法偏见和道德考虑等挑战。这项研究强调，图书馆员需要通过教育自己和利益相关者、试验人工智能工具以及随时了解新兴趋势和创新来为人工智能的未来做好准备。尽管人们担心人工智能可能会取代人类智能，但经过深思熟虑的整合有能力改变印度的图书馆服务，为创新和增长提供新的机遇。关键词 人工智能 (AI)、图书馆服务、AI 工具、自动化 1.引言 近年来，人工智能 (AI) 融入图书馆服务势头强劲。人工智能 (AI) 是图书馆的一个发展趋势，它使计算机能够执行需要人类智能才能完成的任务。最终目标是开发出可以与人类智能相媲美的机器，影响图书馆事业。AI 应用包括用于参考服务的专家系统、读书机器人和用于沉浸式学习的虚拟现实。虽然这对图书馆员来说似乎有些疏远，但 AI 将增强图书馆的运营和服务，使其在数字社会中更具相关性。
对图形通信中von Bezold效应的定量分析
摘要：本文分析了von bezold效应，其中表现出色化同化，从而根据周围背景的颜色移动样品颜色的外观。效果首先是由德国物理学家和气象学家威廉·冯·贝佐尔德（Wilhelm von Bezold，1837-1907）发现和描述的，他注意到，在包含几种颜色的样本中只改变一种颜色可以完全改变对整个构图以及所有颜色体验的感知。本文提出了心理物理视觉实验的结果，其中对最初设计的图形字符样本进行了von Bezold效应的效果。两个性别的受试者都参加了实验，并评估了von bezold对给定样品的强度。在样品上，构建字母t的字母，位于两个不同颜色的基础上。字母覆盖有薄条纹，这些条纹涂有相反背景的颜色。实验确定了贝索尔对所述样品的非常强大的影响，这也通过统计分析证实。
垂直网格间距对图标 - 苏普郡全球风暴分辨模型中的气候的影响
摘要。与耦合模型对立面项目（CMIP）中通常使用的气候模型相比，全球风暴解析模型（GSRMS）使用强烈的水平网格，但采用了可比的垂直网格间距。在这里，我们研究了垂直网格间距的变化以及对整合时间步骤的调整如何影响图标 - 苏普郡大气GSRM模拟的基本气候数量。在45 d期间对五个不同的垂直网格进行进行模拟，分别为55至540个垂直层和最大对流层垂直网格间距，分别为800至50 m。 将垂直网格间距变化的影响与将水平网格间距从5公里降低到2.5 km的效果。 对于所考虑的大多数数量，将垂直网格间距减半比将水平网格间距减半的效果较小，但不可忽略。 垂直网格间距的每个截止时间，以及时间步长的必要减少，将云液体水增加约7％，而将水平网格间距减半约为16％。 效果既是由于垂直网格的修复和时间步长还原引起的。 在这里测试的网格间距范围内没有收敛的趋势。 云冰的数量也很折磨，并在垂直网格中进行了重新编写，但几乎不受时间步长的影响，并且确实显示出趋势进行模拟，分别为55至540个垂直层和最大对流层垂直网格间距，分别为800至50 m。将垂直网格间距变化的影响与将水平网格间距从5公里降低到2.5 km的效果。对于所考虑的大多数数量，将垂直网格间距减半比将水平网格间距减半的效果较小，但不可忽略。垂直网格间距的每个截止时间，以及时间步长的必要减少，将云液体水增加约7％，而将水平网格间距减半约为16％。效果既是由于垂直网格的修复和时间步长还原引起的。在这里测试的网格间距范围内没有收敛的趋势。云冰的数量也很折磨，并在垂直网格中进行了重新编写，但几乎不受时间步长的影响，并且确实显示出趋势
对图像生成模型的文本调查-IJRPR
TIG模型背后的核心原理涉及复杂的神经网络的利用，通常利用诸如生成对抗网络（GAN）和自动回归变形金刚等体系结构。这些模型具有理解和解释文本输入的能力，随后生成与所提供的描述保持一致的图像。该过程涉及从文本提示中学习复杂的模式，纹理和上下文细节，展示了这些模型在不同域中彻底改变内容创建的潜力。随着TIG的景观继续发展，必须对现有文献进行全面审查，以了解这个新兴领域内的细微差别，挑战和进步。在这篇综述中，我们深入研究了15篇开创性论文，这些论文对文本到图像生成模型的开发和完善有重大贡献。
对图画书在儿童认知发展教育中的作用的分析
几个世纪以来，图画书一直是儿童文学中的主食，其最早的例子可以追溯到15世纪。这些书旨在通过单词和图片的结合吸引年轻的读者，以发展扫盲技能并促进认知发展。图画书是教幼儿新单词和概念以及为他们提供教育的重要工具。大量研究调查了阅读对父母和子女之间发展的关系的影响。最近发起了一项全新的研究系列，以调查儿童图画书的素质，这些素质鼓励学习和在更广阔的世界中进行教育的应用。儿童的象征性发展，类比推理和植根于幻想的思想可能会阻碍他们从图画书中检索信息的能力。之后，我们研究了关于图画书特征对儿童学习和转移科学概念，解决问题的技能，道德以及图画书中的单词和信件的影响的发展。在每个学习领域，我们研究了孩子的发展如何与书籍素质互动，以影响他们对知识的获取。我们得出的结论是，儿童从图画书中学习和转移知识的能力可能会受到某些书籍素质的阻碍，并且未来的研究应研究儿童发展能力与书籍特征之间的相互作用，以及他们如何影响他们的学习。
uni-controlnet：多合一控制到文本对图像扩散模型
文本到图像扩散模型在过去两年中取得了巨大的进步，从而可以基于开放域文本描述产生高度逼真的图像。，尽管它们成功，但文本描述通常也很难充分传达详细的控制，即使是由长长而复杂的文本组成的。此外，最近的研究还表明，这些模型在理解此类复杂文本和生成相应图像方面面临挑战。因此，越来越需要在文本描述之外启用更多的控制模式。在本文中，我们引入了Uni-Controlnet，这是一个统一的框架，允许同时利用不同的本地控件（例如，边缘地图，深度图，分割掩码）和全局控件（例如，剪辑掩码）（例如，剪贴图像嵌入），以一种单个模型的柔性和可构成方式。与现有方法不同，Uni-Controlnet仅需要在冷冻预训练的文本到图像扩散模型时对两个附加适配器进行微调，从而消除了从头开始的巨大培训成本。此外，由于一些专用的适配器设计，uni-controlnet只需要一个恒定数字（即2），而不管使用的本地或全局控件的数量如何。这不仅降低了微调成本和模型大小，因此更适合于现实世界的部署，而且还促进了不同条件的合成性。通过定量和定性比较，在可控性，发电质量和合成性方面，Uni-Controlnet展示了其优于现有方法的优势。代码可在https://github.com/shihaozhaozsh/uni-controlnet上找到。
对图书馆使用人工智能 (AI) 的看法和体验：巴基斯坦图书馆用户研究
摘要：本研究旨在了解图书馆用户对在图书馆使用人工智能 (AI) 的看法、态度和需求。 我们对来自该地区学术图书馆和公共图书馆的 71 名受访者进行了调查问卷。 这项调查探讨了与图书馆中使用人工智能相关的一系列主题，例如其可察觉的利弊；道德和隐私考虑；用户人口统计；以及影响用户采用和对人工智能服务满意度的因素。 调查结果显示，人们对图书馆中使用人工智能的态度普遍积极。 然而，有人担心此类决定会对隐私和道德产生影响。 图书馆在实施和管理人工智能系统时必须考虑用户的需求和期望。 同时，还需要进一步研究以探索与这一新兴技术领域相关的不同主题。 简介：人工智能 (AI) 可以广义地定义为数字计算机或机器人执行通常与智能生物相关的任务的能力。人工智能领域的出现源于对机器如何像人类一样思考的探索，这需要分析我们的大脑如何处理信息并将其用于新任务或情况。人工智能依赖于学习或决策过程的模型——正如《大英百科全书》在 2023 年所定义的那样：“人工智能被定义为‘数字计算机或计算机控制的机器人执行通常与智能生物相关的任务的能力’”(Copeland，2023 年)。图书馆可以利用人工智能来增强一系列服务，例如馆藏开发、编目、流通和用户支持。人工智能在图书馆中的应用示例包括：
人工智能 (AI) 在图书馆中的应用及其对图书馆运营的影响评论
摘要 本文对人工智能在图书馆中的应用及其对图书馆运营的影响进行了文献综述。本研究旨在让研究人员全面了解图书馆环境中的人工智能。研究方法包括利用 Scopus 数据库并确定 66 篇与人工智能相关的文章。在删除重复项并应用过滤器后，对所有 65 篇文章进行了审查，并在本文中介绍了它们的主要发现和摘要。本文提供的信息将成为有兴趣探索人工智能在图书馆中使用的研究人员的宝贵资源。 关键词：人工智能、图书馆中的人工智能、应用中的人工智能、图书馆服务中的人工智能、人工智能聊天机器人、人工智能评论、图书馆机器人、智能图书馆、智慧图书馆 介绍 人工智能 (AI) 的快速发展彻底改变了各个领域，图书馆也不例外。本文旨在全面回顾人工智能在图书馆中的应用及其对图书馆运营的影响。通过分析 Scopus 数据库中的一系列相关文章，本研究为研究人员提供了在图书馆环境中集成人工智能技术的宝贵见解。
shunit：未配对图像到...
我们为未配对的图像到图像（I2i）翻译提出了一种新颖的解决方案。要将带有各种对象的复杂图像转换为不同的域，最近的十种方法使用对象注释来执行每类源源到目标样式映射。但是，我们在i2i中仍有一个要利用的意义。每个类中的一个对象由多个组件组成，所有子对象组件都具有不同的特征。例如，汽车类中的汽车由汽车车身，轮胎，窗户，头部和尾灯等组成，应分别处理它们以进行现实的i2i换算。问题的最简单解决方案将是使用比简单对象注释使用更详细的注释带有子对象组件的注释，但这是不可能的。本文的关键思想是通过利用In-of图像的原始样式绕过子对象的注释，因为原始样式将包括有关子对象组件的特征的信息。具体来说，对于每个像素，我们不仅使用源和目标域之间的每类样式差距，还使用像素的原始样式来确定像素的目标样式。为此，我们为未配对的i2i翻译（Shunit）提供了风格的协调。我们的回流通过从类存储器和原始源图像样式检索的目标域样式来生成新样式。我们的目标是源和目标样式的协调，而不是直接源到-target样式映射。源代码可在线获得：https：//github.com/bluejangbaljang/shunit。我们通过广泛的实验来验证我们的方法，并在最新的基准集合中实现最先进的性能。