XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System捕捉模式
人工智能视野：揭开生成智能的未来
摘要：生成式人工智能基本上是人工智能的一个子领域。它主要侧重于开发能够生成图像、音乐、文本等创意输出的系统。通过深度学习技术，生成模型能够独立生成看起来像人类创作的内容。生成式人工智能的关键特征是它能够从庞大的数据集中学习、捕捉模式并生成具有相似特征的新内容。近年来，生成式人工智能模型如生成对抗网络 (GAN) 和变分自动编码器 (VAE)。GAN 由两部分组成：生成器网络和鉴别器网络，它们参与生成和评估内容的竞争过程。VAE 采用编码器-解码器架构来学习和生成新样本。本文讨论了生成式人工智能未来有望做出重大贡献的关键领域。这些领域包括：医疗保健、艺术和娱乐、道德和社会考虑、自主系统、内容创作等。关键词：生成式人工智能、物联网 (IoT)、生成对抗网络 (GAN)、变分自动编码器 (VAE)、深度学习
经济的效率融合会促进
印度尼西亚，印度尼西亚B研究所，印度尼西亚B研究所，印度尼西亚研究研究所，这项研究调查了印度尼西亚经济的效率融合效率融合力矩与全印度尼西亚经济因子的总体因素生产率之间的关系。有趣的发现是，尽管效率融合朝着边境以及捕捉模式越来越大，但该发现显示出负面的生产力，其水平接近零。特别是负面生产力主要由印度尼西亚的东部地区表现出来。经历了统计低迷的技术变革似乎灰心了这种生产力。诸如投资之类的变量可能在这种情况下发挥了重要作用。本研究建议在每个省制定有关投资支出的法规，以便可以改善区域生产力。关键字：效率，收敛性，总因子生产率JEL分类：O47，O40，O49 1。自亚洲金融危机以来，印度尼西亚一直在试图稳定和改善其经济，介绍了二十多年。中央统计局（BPS）指出，1998年危机之后，经济增长从1998年的-13.13％提高到1999年的0.79％，到2000年的4.92％。但是，全球经济动荡引起了不确定性，导致增长趋势波动。尽管国民生产总值（GDP）的增长曾经在2007年达到6.35％，但美国危机发生在2008年，导致2009年的增长降至4.63％。这种波动的性能可能会影响印度尼西亚的区域生产率。正如Kumbhakar和Wang（2005）所建议的那样，由于金融机构或不合适的监管干预措施，地区可能没有产生最大可能的（前沿）产出，从而导致经济效率低下。尽管1997年印度尼西亚的经济危机已通过增长