XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System建议
FCC 主席提出首创建议
• 一致通过了一项宣告性裁决，明确指出针对消费者的常见自动拨号诈骗中使用的语音克隆技术是非法的。• 提议对使用深度伪造、人工智能生成的语音克隆技术和来电显示欺骗技术进行的明显非法自动拨号进行巨额罚款，以在 2024 年 1 月初选之前向潜在的新罕布什尔州选民传播选举错误信息。• 提议对显然承接这些电话的语音服务提供商处以罚款。• 主席罗森沃塞尔向运营商发送信函，询问公司正在采取哪些措施来防止将人工智能用于政治目的的欺诈性自动拨号。• 与美国国家科学基金会共同举办研讨会，讨论与人工智能相关的主题，包括人工智能给消费者带来的挑战，如自动拨号/自动短信等问题。
岩岛战略经济发展计划征求建议书 (RFP)
1. 对社区经济状况和趋势的全面分析。2. 应通过适当的利益相关者参与流程，为经济发展团队建立明确的使命和愿景。3. 评估市政府、DARI、商会、RIDA 以及社区和地区其他合作伙伴组织之间的工作关系。评估应旨在更好地定义角色和职责，以更好地利用每个合作伙伴的优势。4. 应制定一个具有明确可交付成果、时间表、资金来源和责任方的实施框架。其行动项目应进一步推进既定使命，每个经济发展合作伙伴的角色和职责应反映其分配的项目。广义上，项目应包括建议的计划开发、需要进行的研究以及持续的组织变革。
建议：利用人工智能促进科学进步
随着人工智能的不断发展，其推动科学发现的能力无疑将不断扩大，从而开辟新的研究领域，并帮助解决人类面临的一些最紧迫的挑战。然而，成功利用人工智能促进科学进步可能具有挑战性。存在经济障碍，例如计算资源有限和资金匮乏。（即使对于大型机构而言，构建和利用人工智能模型的成本也高得令人望而却步。）7 此外，缺乏相关数据集，尤其是包容性且无偏见的数据集，可能会阻止研究人员在某些领域利用人工智能，而使用低质量数据集可能会导致在这些数据集上训练的人工智能模型出现不准确且可能具有歧视性的行为。跨学科研究人员的稀缺也会抑制人工智能在科学上的潜力。此外，还存在技术障碍，例如某些人工智能模型难以扩展以及它们分析某些大型数据集的能力有限。在目前的状态下，人工智能系统无法完全理解 DNA 或重力等基本概念。8
1 招标公告征求建议书（RFP）...
3.1 背景 非洲面临着独特的公共卫生挑战，需要由研究、开发和创新驱动的定制解决方案。然而，非洲大陆开展卫生研究、开发和创新 (HRD&I) 的能力仍然不发达，受到资源有限、缺乏熟练研究人员和科学家、资金不足以及合作分散等因素的阻碍。在许多撒哈拉以南非洲国家，研究环境不利：立法框架没有跟上研究的新趋势，例如遗传学研究、临床试验的道德行为、材料交换和知识产权。这些立法漏洞阻碍了临床试验等多机构研究。1 建立开展 HRD&I 的必要能力对于制定解决非洲最紧迫健康问题和促进全球健康知识的循证解决方案至关重要。非洲各国政府应该认识到，分配给研究的资金是一项很好的投资。更多地认识到研究的好处可能会导致更多地致力于为国家研究预算提供专项资金。非洲卫生研究、发展和创新联盟 (CAHRDI) 成立于 2024 年 3 月，由 Amref Health Africa 主办，合作伙伴包括 Speak Up Africa、SAHTAC 和 CHReaD。该联盟旨在加强非洲的人力资源开发和创新政策和资源能力，以加速开发、获取和采用对健康影响最大的创新。该联盟的工作涉及三大支柱：获取卫生产品和技术、融资和能力建设，同时制定政策以支持所有三大支柱，在研究、政策参与、沟通和宣传方面发挥不同的优势。该联盟希望对非洲的人力资源开发和创新能力进行案头审查，重点关注参与人力资源开发和创新的研究和学术机构，并从性别角度审视这一能力。
HB 220：卤素减少和标准建议
1月18日。 DE 2023 - 幻想有助于创造力，应对技巧，解决问题和健康的社交互动。 大脑发育直到25岁或以上才完整。 3。1月18日。 DE 2023 - 幻想有助于创造力，应对技巧，解决问题和健康的社交互动。大脑发育直到25岁或以上才完整。3。
征求建议书 (RFP)
本文件仅供参考，收件人应明确理解，本文件仅用于上述目的。本文件并非包罗万象，不包含有关精算公司的所有信息，也不作为任何合同的基础。对于本文件所含信息的可靠性、准确性或完整性，不作任何明示或暗示的陈述或保证。不应假定本文件所提及的有关精算公司的信息不会有任何偏差或变化。尽管本文件是善意编写的，但劳工就业部及其任何官员或订户均不作任何陈述或保证，也不对本文件中的任何陈述或遗漏承担任何责任或义务。
可解释的人工智能，用于数据驱动的反馈和智能行动建议，以支持学生自我调节 Muhammad Afzaal
摘要 自我调节学习 (SRL) 是一种认知能力，在促进学生有效制定策略、监控和评估自己的学习行为方面具有明显意义。研究表明，缺乏自我调节学习技能会对学生的学业成绩产生负面影响。有效的数据驱动反馈和行动建议被认为对 SRL 至关重要，并显著影响学生的学习和表现。然而，向每个学生提供个性化反馈的任务对教师来说是一个重大挑战。此外，由于大多数课程的学生人数众多，为个性化建议确定适当的学习活动和资源的任务对教师来说也是一个重大挑战。为了应对这些挑战，一些研究已经探讨了基于学习分析的仪表板如何支持学生的自我调节。这些仪表板提供了一些关于学生成功和失败的可视化（作为反馈）。然而，虽然这种反馈可能有益，但它并没有提供有见地的信息或可行的建议来帮助学生提高学业水平。可解释的人工智能 (xAI) 方法已被提出来解释此类反馈并从预测模型中产生见解，重点关注学生在正在进行的课程中需要采取的相关行动以改进。此类智能活动可以作为数据驱动的行为改变建议提供给学生。本论文提供了一种基于 xAI 的方法，可以预测课程表现并计算信息反馈和可操作的建议，以促进学生的自我调节。与以前的研究不同，本论文将预测方法与 xAI 方法相结合，以分析和操纵学生的学习轨迹。目的是通过为该方法提供的预测提供深入的见解和解释，为学生提供详细的、数据驱动的可操作反馈。与单独的预测相比，该技术为学生提供了更实用和有用的知识。所提出的方法以仪表板的形式实施，以支持大学课程中学生的自我调节，并对其进行了评估以确定其对学生学业成绩的影响。结果表明，仪表板显着提高了学生的学习成绩并提高了他们的自我调节学习技能。此外，研究发现，所提出的方法提出的建议对学生的表现产生了积极影响，并帮助他们进行自我调节。
关于人工智能伦理的建议
人工智能已经在增强或取代人类应对复杂挑战的努力。它发出了 COVID-19 疫情的一些早期警报，帮助加速了疫苗的开发，并在恢复过程中发挥着越来越重要的作用。然而，进步也给个人和社会带来了风险。在某些情况下，人工智能的开发和使用会产生意想不到的后果，例如操纵行为、加剧不平等和偏见、极端主义和激进主义，或歧视性就业市场。在其他情况下，人工智能的部署带有先验恶意，例如传播虚假信息或劫持核心流程。
