XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System开发方式
成本效益分析的维持和增强
本文件介绍了联邦紧急事务管理局 (FEMA) 成本效益分析 (BCA) 工具包 6.0 版及更高版本中使用的标准经济价值的开发方法。本文件旨在描述标准默认值的开发方式，并非 BCA 工具包中值的使用指南。有关如何使用软件中值的指南，请参阅 BCA 工具包帮助内容、BCA 培训课程，或联系或发送电子邮件至 FEMA BC 帮助热线 BCHelpline@fema.dhs.gov。本报告整合了 2008 年最初编写的用于记录经济价值的个别文件，并更新了 BCA 工具 6.0 版中使用的值。为了跟上最新的经济状况，本报告中的值会定期更新。
卷计划工作流程指南版本2.4
卷计划的最小比例为1“ = 100'。可以大规模制定卷计划（例如1” = 25'），只要项目适合滚动计划表的34英寸宽度。如果一个项目的主几何对齐长度大于1英寸= 100'比例的19,000英尺，或者具有几何布局，而几何布局不允许将整个项目的整个长度逻辑地放置在1英寸= 100'比例的空间内，则可以将其分为多个文件。PDF的开发方式是为移动应用程序提供更易于管理的文件大小的。应将使用复杂图案的使用最小化，以帮助在移动设备上进行渲染。链接，如图3所示，以允许根据需要轻松访问模型位置。胶卷计划的注释将以1英寸= 100'制定。
digiplan - 丹麦的数字计划和计划数据
在丹麦制定数字计划数据的历史悠久。从1980年代初开始到今天，已经建立了一个共同的国家计划数据平台Plandata.dk。在plandata.dk上，所有计划均已注册，并且可以通过数字方式访问，并且可以找到具有法律约束力的计划。数字数据可以自由使用，以确保每个人都可以跨行政边界访问所有计划数据（由丹麦法律规定）访问所有计划数据，从而通过简化向州的计划提交计划，从而促进市政工作流程，并为所有计划分配地理位置，以精确地确定计划范围。数字计划数据的制定在很大程度上是在市政当局与国家规划局之间的自愿合作，以确保数字计划数据的可持续和长期发展。因此，丹麦案例可以很好地了解数字计划数据的过程和开发方式。
Longquan Celadon：定量考古分析...
摘要本文研究了位于中国省省省的Longquan Celadon行业，该行业主要在南方歌曲和早期朝代之间蓬勃发展。该行业的产品可在中国和印度洋的考古遗址上找到。本文尝试根据考古数据对行业的发展进行量化分析，重点关注四个方面：生产，国内消费，海外交流以及在较小程度上的工作坊组织。尽管许多数据仍然存在问题，而得出的许多结论必然是暂定的，但这些是唯一可用的数据。他们至少允许我们通过绘制该行业的开发方式来证明该方法的价值和及时性，并认为所检查的四个方面的紧密融合表明，朗奎·塞拉多尼（Longquan Celadon）行业是印度海上许多印度洋地区具有相当大的经济意义的印度河行业。
特别报告： - 2023年趋势和2024年的网络领导者...
AI将由攻击者利用，并在2023年12月的辩护人中杠杆率，Google Cloud发布了2024年的网络安全预测。该报告预测，生成的AI和大型语言模型（LLM）将用于各种网络攻击，例如网络钓鱼，SMS和其他类型的社会工程。同时，防守者还将使用AI来扩大对手的更快检测，响应和归因，以及更快的分析和反向工程。政府领导人意识到AI的潜在影响，并已开始开发治理机制和框架以确保其安全使用。具体来说，国家标准技术研究所（NIST）的人工智能风险管理框架（AI RMF 1.0）和拜登总统的AI行政命令（EO）因促进“安全，安全且可信赖的人工智能发展和使用”。 AI EO超过100页，将极大地影响AI在跨组织之间的部署和开发方式，有些尚不清楚。我们将观看AI EO如何转化为总统2025财政年度的预算。
人工智能的危害 | 麻省理工学院经济学
本文讨论了当前人工智能技术发展路径的几个潜在经济、政治和社会成本。我认为，如果人工智能继续沿着目前的发展轨迹部署，并且不受监管，它可能会产生各种社会、经济和政治危害。这些包括：损害竞争、消费者隐私和消费者选择；过度自动化工作，加剧不平等，低效压低工资，无法提高工人生产力；以及破坏政治话语，即民主最基本的命脉。虽然没有确凿的证据表明这些成本迫在眉睫或巨大，但在它们完全实现并变得更难甚至无法逆转之前了解它们可能是有用的，这正是因为人工智能前景广阔、潜力巨大。我还认为，这些成本并非人工智能技术本身固有的成本，而是与它们目前的使用和开发方式有关——赋予企业和政府权力，对抗工人和公民。因此，限制和扭转这些成本的努力可能需要依靠监管和政策来重新引导人工智能研究。仅通过促进竞争来遏制它们的尝试可能是不够的。
经济政策制定中的人工智能
• 尽管人工智能在数据分析和逻辑方面非常强大，但它在公平、正义和公正等政策相关概念方面表现不佳，而这些概念是人类的天性。人工智能理解人类现实的能力（包括理解因果关系和文化细微差别）仍然不足。 • 人工智能的开发者和开发方式也存在风险，因为偏见、成见或经验等人类因素会影响人工智能算法和模型，并最终影响生成的结果。此外，数据是推动人工智能解决方案的命脉，但可能容易受到基础设施限制、结构性偏见和道德问题的影响。 • 人工智能已被部署到政策制定中，以完成特定任务或分析大量数据。随着技术的进步，人工智能的采用将会增加，甚至会加速。因此，必须促进人工智能的负责任使用，并培养支持性条件，以确保它仍然是改善人类和社会福利的工具。这些措施包括：（1）建立人工智能治理框架；（2）加强数字生态系统；（3）建立对人工智能采用和使用的信任；（4）促进伙伴关系和合作；（5）利用区域合作。
exascale计算和数据处理-AMS期刊
摘要：Exascale计算和人工智能的出现提供了巨大的潜力，可以显着提高地球系统的预测能力。但是，必须克服巨大的挑战，以适应模型和预测系统以有效地使用这些新技术。2022年WMO关于EXASCALE计算的报告建议“在努力和关注与不断发展的计算技术相关的中断的努力和关注，这将越来越难以克服，威胁要在天气和气候预测能力方面持续进步。”此外，来自观察，模型和启动输出以及后处理的数据的爆炸性增长有可能使能够及时，准确和精确的决策信息提供能力。人工智能（AI）提供了未开发的机会来改变模型的开发方式，处理观察结果，并分析和提取预测以进行决策。鉴于计算的成本非常高，预测系统的复杂性日益增长以及越来越难以管理的数据生产和消费，这些挑战对于任何单个机构或国家都无法处理的挑战迅速变得太大了。本文描述了关键的技术和预算挑战，确定了解决方案的差距和方法，并提出了许多建议。
视觉零策略
从2013 - 2021年开始，在太浩湖地区的道路上大约有41起死亡和183人受伤。每年平均有5例死亡和20种改变生命的严重伤害。这些不仅是数字，而且是家人，朋友，同事和社区成员。Tahoe湖地区愿景零战略旨在集体减少塔霍道路上的撞车事故，尤其是致命的伤害坠机事故。塔霍地区规划局（TRPA）充当大都会规划组织（MPO），负责通过安全规划，区域利益相关者的协调，教育，政策制定以及对联邦授权的安全绩效目标进行改善我们地区的道路安全。与塔霍地区的运输合作伙伴机构和利益相关者组织合作制定了Vision Zero战略，他们在改善该地区的安全方面发挥了作用。用于制定视觉零策略的过程使这些利益相关者机构聚集在一起，以考虑数据分析发现，建议，项目以及运输项目的开发方式的变化。TRPA及其合作伙伴机构将使用此分析来为运输项目和政策决策提供信息，以提高所有道路使用者的安全性。
从人工智能角度看深度学习数据收集的质量挑战
摘要：随着大数据和计算机基础设施推动的强化学习，以数据为中心的人工智能正在推动软件开发方式的根本性转变。为了将数据视为与代码同等重要的一等公民，在这种情况下必须重新考虑软件工程。一个令人惊讶的发现是在整个机器学习过程中花费了多少时间在数据准备上。即使是最强大的机器学习算法，在没有高质量数据的情况下也难以充分发挥作用。因此，以数据为中心的先进技术被更频繁地使用。不幸的是，许多现实世界的数据集很小、不干净、有偏见，有时甚至被污染。在本研究中，我们关注科学界对深度学习应用的数据收集和数据质量的关注。数据收集至关重要，因为深度学习的现代算法主要依赖于大规模数据收集，而不是分类技术。为了提高数据质量，我们研究了数据验证、清理和集成技术。即使数据无法完全清理，强大的模型训练策略也使我们能够在训练模型期间处理不完美的数据。此外，尽管这些问题在传统数据管理研究中没有得到太多关注，但偏见和公平是机器学习现代应用中的重要主题。为了防止不公正，我们研究了模型训练之前、期间和之后的公平控制和策略。我们相信信息管理界有能力解决这些问题。