XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System捕捉到
对区域机构进行分类的拟议策略......
卡内基分类法的基本分类法使用学生入学、学位课程和研究活动数据对学院和大学进行分类。虽然这些都是机构类型的重要指标，但它们未能捕捉到机构独特性的另外两个重要方面：地域性如何影响机构的使命和战略活动，以及机构如何促进学生和社区之间的社会和经济流动性 (SEM)。卡内基分类法必须保持其基本分类法中使用的指标的清晰设计和易读性，同时，该系统还必须避免将一套狭隘的标准强加给机构，因为这可能会无意中削弱其使命或使高等教育系统同质化 (Ruef and Nag 2012)。卡内基分类法致力于认可机构对学生和社区之间的 SEM 的贡献，这为思考地域性和地理位置如何影响机构使命创造了机会。
非平稳强化学习的复杂性
在强化学习领域的持续学习问题（通常称为非固定强化学习）被确定为对强化学习的应用的重要挑战。我们证明了最坏情况的复杂性结果，我们认为这会捕捉到这一挑战：在强化学习问题中修改单个州行动对的概率或奖励需要几乎与状态数量一样大的时间以保持价值功能的最新功能，除非有强的指数时间假设（SETH）为false;塞思（Seth）是p̸= np猜想的广泛接受的加强。回想一下，在当前应用学习中的状态数量通常是天文学的。相比之下，我们表明，仅添加新的州行动对就更容易实现。关键字：非平稳加强学习，细粒度的复杂性
人工智能语言模型可以取代人类参与者吗？
特定样本 语言模型可能最准确地给出有关西方英语使用者的一般估计，因为这些人的表达方式通常用于训练模型。LLM 无法模拟其训练数据中未体现其文化的人的判断，例如坦桑尼亚的哈扎人社会。即使在美国，大多数 LLM 也未能捕捉到 65 岁以上的人和高度宗教信仰者 [15]，而且不同的模型还有其他偏见。GPT 模型倾向于过度代表自由派、高收入和受过高等教育人群的观点，而一些基础 LLM（未经过基于人工反馈的微调的模型）则更符合中等收入、低收入和新教或罗马天主教徒的观点 [15]。 “硅抽样”让研究人员能够模拟多样化的参与者群体[11]，但与特定群体的一致性差异可能会持续存在[15]。
使用基于人工智能的图像分析的交通安全措施和问题
这些数据是从配备有车载设备的车辆收集的，因此本质上是一项抽样调查。 因此，根据位置的不同，由于样本数量较少，数据的重要性存在问题，并且数据的可靠性偏向某些属性。另一方面，利用AI进行的图像分析，基本上是检测（感知）所安装摄像头的视角内拍摄到的内容，因此只要能够检测，就能够掌握物体的总数。 第二个优点是它可以可靠地捕获偶尔发生的事件。交通事故和危险行为是罕见事件，长时间的人工观察是不现实的。但是，通过AI进行图像分析，可以进行每天24小时、每年365天的观察，通过预先设定异常行为和不正常事件的定义，可以可靠地捕捉到偶尔发生的事件。 另一方面，使用人工智能进行图像分析的最大挑战是“如果你看不到它，你就无法检测到它”。针对各事件的具体对策如下。
用户对人工智能驱动的移动健康诊断应用程序的看法
首批面向消费者的通过人工智能进行医疗自我诊断的应用程序最近才进入市场。例如，这些应用程序有望从照片中检测出恶意的皮肤变化或从智能手机麦克风捕捉到的咳嗽声中检测出呼吸系统疾病。虽然有大量关于移动健康应用程序的人机交互相关方面的研究，但关于用户对此类新型人工智能驱动的自我诊断应用程序的看法以及影响其接受和采用的因素的知识却很少。在一项在线调查中，我们调查了参与者的总体使用意愿（考虑了四种类型的捕获和处理的数据）并确定了信任因素和理想功能。我们发现超过一半的参与者会使用人工智能驱动的自我诊断应用程序，但主要融入了现行的全科医生护理中。基于
锂离子电池事件
数据是基于以下假设从EAIR中提取的，即使用“材料首先点燃”，“点火源”或“原因确定”下的电池相关类别之一。可能有事件首先点燃周围材料的事件（例如床上用品材料或软家具），无法确定点火源或信心，但是LIB或LIB驱动的装置在原点内。此类事件不包括在分析中。此外，在此分析中未捕捉到LIB或LIB驱动装置没有参与点火的火灾事件，但涉及并导致事件的严重性做出了贡献。是许多事件，其中据报道，通过LIB驱动的设备涉及事件（通过新南威尔士州公平交易通知），其中呼吁FRNSW来管理后果而不是火灾（“其他援助”电话）。还包括与废物管理相关的火灾，在这些火灾中，证人确定或报告了以LIB或LIB为动力的设备为来源。
贪婪主动学习策略分析
标准模型（比如 PAC 框架）并未捕捉到标记数据和未标记数据之间的区别，而这种区别催生了主动学习领域，在主动学习中，学习者可以要求特定点的标签，但每个标签都需要付费。这些查询点通常从未标记的数据集中选择，这种做法称为基于池的学习 [10]。目前也有一些关于人工创建查询点的研究，包括大量理论成果 [1, 2]，但这种方法存在两个问题：首先，从实用角度来看，这样产生的查询可能非常不自然，因此人类很难进行分类 [3]；其次，由于这些查询不是从底层数据分布中挑选出来的，因此它们在泛化方面的价值可能有限。在本文中，我们重点关注基于池的学习。
虚拟发电厂
电力贸易商、集成商、能源供应商和电网运营商已经利用我们引领潮流的技术控制着众多分布式能源。我们的虚拟发电厂已在多个国际市场得到应用，并且可以轻松适应电力市场、用户和现有 IT 基础设施的要求。所有关键数据一览无余我们确保所有必要的工厂数据都集成到您的虚拟发电厂中：工厂的实时数据和可用性、风能和太阳能电力预测、消耗数据和电力市场数据。作为经验丰富的电力预测提供商，我们的合作伙伴公司 energy & meteo systems 可以预测风能和太阳能园区的电力计划，我们会将这些计划集成到虚拟发电厂中。您可以一目了然地捕捉到所有基本事件 - 生产和消费过程以及电力预测，并可以全神贯注于管理您的发电厂。