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生成AI支持的车辆网络
认识到生成人工智力（AI）的整合可以带给智能运输系统的巨大改进，本文探讨了在车辆网络中生成的AI技术的整合，重点是他们的潜在应用和挑战。生成的AI及其生成现实数据并促进高级决策过程的质量，在与车辆网络结合使用时，可以增强各种应用程序，例如导航优化，流量预测，数据生成和评估。尽管有这些有希望的应用，但将生成AI与车辆网络的集成面临着几个挑战，例如实时数据处理和决策，适应动态和不可预测的环境，以及隐私和安全问题。为了应对这些挑战，我们提出了一个多模式语义感知框架，以提高生成AI的服务质量。通过利用多模式和语义通信技术，该框架可以使用文本和图像数据来创建多模式内容，从而为接收车辆提供更可靠的指导，并最终提高系统的可用性和效率。为了进一步提高框架内信息传输和重新策略的可靠性和效率，以案例研究为基于深度加固学习（DRL）的方法，以资源分配提出了深入的加固学习（DRL）方法。最后，我们讨论了潜在的研究方向和预期的一般AI-ai-ai-ai-ai-ai-a-a-ai-ai-a-a-a-a-a-a-a-a-a-a-a-a-a-nevent车辆车辆车辆发展方案进步。
生成AI支持的上下文个性化...
培养学生对学习的兴趣被认为具有许多积极的下游效果。大型语言模型已经开辟了新的范围，以生成满足自己利益的内容，但目前尚不清楚这种自定义的方式在多大程度上可以对学习产生积极的效率。为了探索这个新颖的维度，我们进行了一项受试者间研究（n = 272），其具有生成的AI词汇学习应用程序的不同变化，使用户可以个性化他们的学习示例。参与者被随机分配给对照（句子来自先前存在的文本）或实验条件（根据用户的文本输入而生成的sen tence或短篇小说）。虽然我们没有观察到结构之间的学习绩效的不同，但分析表明，生成的AI驱动的环境个性化的个性化阳性的学习动机。我们不知道这些结果与以前的fndings有何关系，并强调了它们对使用生成AI进行个性化学习的新兴费用的意义。
修饰符对MGCL2支持的Ziegler-Natta的影响...
聚集素，包括聚乙烯和聚丙烯，代表了现代生活中必不可少的塑料材料的最重要家族之一。实现这些材料的最佳特性至关重要，这在很大程度上取决于催化剂支持和聚合技术的进步。高性能催化剂的产生在改善聚合物特性中起着至关重要的作用。最近的研究集中在Ziegler-Natta催化剂中使用金属氯化物（路易斯酸）来增强催化活性和聚合物特性。这项研究介绍了一种新型的降水方法，以准备基于MGCL 2的支持，并研究了使用ALCL 3，ZNCL 2及其组合的TICL 4 /MGCL 2 /ETOH /ETOH /表面活性剂催化剂系统。结果表明，ALCL 3和ZNCL 2的联合使用显着超过了单个修饰符，而最佳的修饰符
敏捷、反脆弱、人工智能支持的指挥...
摘要 — 人工智能 (AI) 正迅速融入军事指挥和控制 (C2) 系统，成为许多国防部队的战略重点。人工智能的成功实施有望通过自动化实现 C2 敏捷性的重大飞跃。然而，我们需要对人工智能在可预见的未来能够实现的目标抱有现实的期望。本文将论证人工智能可能导致脆弱性陷阱，即将 C2 功能委托给人工智能可能会增加 C2 的脆弱性，从而导致灾难性的战略失败。这要求为 C2 中的人工智能建立新的框架以避免这种陷阱。我们认为，“反脆弱性”和敏捷性应该成为支持人工智能的 C2 系统的核心设计原则。这种二元性被称为敏捷、反脆弱、支持人工智能的指挥和控制 (A3IC2)。A3IC2 系统通过 C2 决策周期中反馈的过度补偿，不断提高其面对冲击和意外的能力。 A3IC2 系统不仅能够在复杂的作战环境中生存，还能在战争不可避免的冲击和波动中蓬勃发展。
生成式 AI 支持的车载网络
摘要 — 认识到生成式人工智能的集成可以为智能交通系统带来巨大的改进，本文探讨了生成式人工智能技术在车载网络中的集成，重点关注其潜在的应用和挑战。生成式人工智能具有生成真实数据和促进高级决策过程的能力，与车载网络结合可增强各种应用，例如导航优化、交通预测、数据生成和评估。尽管这些应用前景光明，但生成式人工智能与车载网络的集成仍面临着多项挑战，例如实时数据处理和决策、适应动态和不可预测的环境，以及隐私和安全问题。为了应对这些挑战，我们提出了一个多模态语义感知框架来提高生成式人工智能的服务质量。该框架利用多模态和语义通信技术，能够利用文本和图像数据创建多模态内容，为接收车辆提供更可靠的指导，最终提高系统的可用性和效率。为了进一步提高框架内信息传输和重构的可靠性和效率，以生成式人工智能支持的车对车 (V2V) 为例，提出了一种基于深度强化学习 (DRL) 的资源分配方法。最后，我们讨论了生成式人工智能支持的车载网络领域的潜在研究方向和预期进展。
1 人工智能支持的数据分析提升学生的积极性......
人工智能支持的数据分析可提高学生的积极性并减轻物理教育中的压力 Jannik Henze 1 、André Bresges 1、Sebastian Becker-Genschow 2 1 科隆大学物理教育研究所，50931 科隆，德国 2 科隆大学数字教育研究中心，50931 科隆，德国 摘要。人工智能 (AI) 融入物理教育，为数据分析和概念学习带来了新方法。对人工智能支持的方法和传统的基于 Excel 的方法进行比较分析，发现在促进对摆锤实验的理解方面，它们各有优势和局限性。本研究探讨了人工智能辅助工具（例如基于 ChatGPT 的自定义聊天机器人）与传统基于 Excel 的方法在物理教育中的整合，结果表明，虽然两种方法都能产生相当的定量学习收益，但人工智能工具具有显著的质量优势。这些包括增强情感参与度和提高积极性，凸显了人工智能创造更积极、更支持性学习环境的潜力。自适应人工智能技术在支持结构化、数据密集型任务方面具有重要前景，强调了将其与教育实践进行深思熟虑、平衡整合的必要性。
NVIDIA DGX-2支持的AI集成业务
© 2019 NVIDIA Corporation。保留所有权利。NVIDIA、NVIDIA 徽标、NVIDIA DGX-2 和 Jetson Nano 是 NVIDIA Corporation 在美国和/或其他国家/地区的商标或注册商标。其他公司和产品名称可能是其各自所有者的商标或注册商标。功能、价格、供货情况和规格如有变更，恕不另行通知。
利用人工智能提高慈善支持的效率
Nehal R Khanna、Tushar Vora、Farzana Begum、Anant Gokarn、Shraddha Patkar、Kumara Swamy、Ravi Thippeswamy、Gitika Srivastava、Naresh Ramarajan、Vishal Bamne、Ranjana Pagare、Sachita Chawhan、
俄罗斯政府支持的网络攻击目标已清除......
2022 年 2 月 16 日 — 从至少 2020 年 1 月到 2022 年 2 月，。联邦调查局 (FBI)、国家安全局。国家安全局 (NSA) 和网络安全和...
选择提供咨询支持的顾问/ ... div>
我们要求授权包括此新条款。反贿赂和腐败：“每个方代表，认股权证和承担：它没有也不应提供，承诺，奉献，鼓励，接收，接受或以其他方式参与与本协议有关的贿赂或腐败行为（包括不受限制的任何便利付款），或获得或保留任何成员的业务或任何业务的业务或任何业务优势，并且必须在其指导下与其他范围内的服务，并在其方向和其他方向不足，并以此为目的，并以此为目的，以便在其指导下涉及该协议，以便在其方向或控制方面涉及，以至于能够涉及该协议，以至于以此为目的，以至于可以实现该协议，以至于无效。出于本条款的目的，贿赂或腐败是（i）直接或通过第三方而言，无关紧要； （ii）公职人员或私营部门的人； （iii）财务或其他形式； （iv）与过去，现在或将来的绩效或功能或活动的非正式绩效有关，无论是否以官方身份，贿赂的人是否都与贿赂相关的功能或活动无关紧要，或者是从贿赂中受益的人。出于本条款的目的，“人”是任何个人，