XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System新颖性
界面感知蛋白质分子生成框架...
每次都微笑。模型有效值Unique@1kUnique@10k新颖性FCD测试TestSFAAE0.8811.0000.9950.9958.5739.117CharRNN0.9850.9990.9880.9948.75648.952VAE0.8341.0000.9960.9947.7038.141LatentGAN0.7241.0000.9990.9987.5958.160ORGAN0.6090.9960.9940.99939.80041.158GENiPPI(非接口)0.9990.9970.975 0.997 7.653 8.132 根尼皮 0.999 0.998 0.977 0.998 7.450 7.884
NREL 可再生电解集成能力和项目
新颖性和优势：• 针对特定的最终用途优化 LCOH，• 整体方法，提高效率，降低资本成本，• 不受天然气价格波动、电网连接许可和新的大规模输电建设的影响。
生成人工智能，人类创造力和艺术
最近的人工智能（AI）工具已经证明了产生传统上认为创意的产出的能力。这样一个系统是文本到图像生成的AI（例如MidJourney，稳定的扩散，dall-e），它可以自动化人类的艺术执行来产生数字艺术品。利用超过50,000个唯一用户的超过400万幅艺术品的数据集，我们的研究表明，随着时间的流逝，文本到文本image AI显着提高了人类创造力的生产率25％，并增加了通过接收喜欢的每一视图的可能性增加50％来衡量的价值。虽然峰值艺术品的新颖性定义为焦点主题和关系，但随着时间的推移会增加，但平均内容新颖性下降，表明一个不断扩大但效率低下的想法空间。此外，峰值和平均视觉新颖性都始终如一地降低，由像素级的风格元素捕获。重要的是，可以成功探索更多新颖思想的AI辅助艺术家，无论其先前的独创性如何，都可能会产生同龄人更有利评估的艺术品。最后，AI采用降低了采用者的价值捕获（收藏率）。结果表明，构想和过滤可能是文本到图像过程中的必要技能，从而引起了“生成的联觉” - 人类探索和AI剥削的和谐融合以发现新的创意工作流。
Siri 的案例
人工智能 (AI) 有可能改变消费者的行为。然而，尽管数十亿消费者使用移动智能手机，但 Siri 等 (人工) 智能语音助手的采用率相对较低。我们构建了一个概念模型，以确定消费者信任、互动、感知风险和新颖性价值对 AI 支持设备品牌忠诚度的影响。我们使用 MTurk 平台从 675 名使用 Apple iPhone 的受访者样本中收集数据。研究结果表明，感知风险似乎对品牌忠诚度有显著的负面影响；然而，其他因素对品牌忠诚度有显著的积极影响。我们发现，使用 Siri 的新颖性价值的影响受到品牌参与度和消费者创新性的调节，因此，对品牌参与度较低且更具创新性的消费者来说，这种影响更大。
科学的新方向源于分歧和不和谐
科学建立在随时间而变化的学术共识之上。这就提出了一个问题：如何评估新的革命性思想并将其纳入科学规范。使用最近提出的两个指标，即非典型性和颠覆性，我们衡量研究如何借鉴先前研究的新组合，以及它在后续工作中超越其前辈的思想创造新方向的程度。非典型论文颠覆科学的可能性几乎是传统论文的两倍，但这是一个缓慢的过程，需要十年或更长时间才能收敛颠覆分数。我们提供了第一个计算模型，将非典型性重新表述为神经网络学习的潜在知识空间之间的距离。这个知识空间的演变描述了昨天的新颖性如何形成今天的科学惯例，而这些惯例决定了明天突破的新颖性。
GI内窥镜检查中的机器学习：如何解释新领域的实用指导
摘要，胃肠道文献的重点是内窥镜检查中使用机器学习。该领域的相对新颖性对GI期刊的评论者和读者构成了挑战。需要理解机器学习研究的科学质量和新颖性，需要了解技术基础和常用技术。临床医生通常缺乏这种技术背景，而机器学习专家可能不熟悉临床意义和对日常实践的影响。因此，关于如何在内窥镜检查中进行高质量的机器学习研究的多学科，国际评估越来越需要。本评论旨在为经过同行评审的GI期刊的读者和审阅者提供指导，以允许对机器学习研究最相关的质量要求进行严格的评估。本文概述了共同趋势及其潜在的陷阱，并提出了六个总体主题的全面质量要求：术语，数据，算法描述，实验设置，结果解释和临床实践中的机器学习。
建议引用：“2024 年 NSF 人工智能研究国家资源展望研讨会最终报告”。Yolanda Gil 和 Shantenu Jha。美国国家科学基金会报告，2024 年。
关键需求 参与者在两个主要领域确定了十种典型的人工智能工作流程，这些工作流程迫切需要大规模资源。在机器学习方面，它们包括 (a) 探索算法和架构的新颖性、(b) 关注数据的新颖性和数据质量、(c) 使用非常大的数据集和 (d) 比较不同的方法。在生成人工智能方面，它们包括 (a) 训练或预训练大型模型、(b) 分析预先训练的模型、(c) 微调或压缩模型、(d) 通过推理询问或探测模型、(e) 将模型与结构化知识结合使用，以及 (f) 将代理任务与模型提示相结合。国家资源将支持的人工智能研究的重要领域包括探索人工智能系统的设计空间、生成人工智能的基础、使用大量知识进行推理和学习、人类智能模型、用于科学发现的人工智能以及用于改变人类所有领域的人工智能。
搜索概念体系结构提示使用Evolution
摘要 - 概念架构涉及对新颖思想的高度创造性探索，通常是从其他学科中获取的，因为建筑师考虑了建筑物的根本新形式，材料，质地和颜色。尽管当今的生成AI系统可以产生显着的结果，但它们缺乏数十年来通过进化算法证明的创造力。Scape是我们提出的工具，将进化搜索与生成AI结合在一起，使用户能够通过简单的点和单击接口来探索其最初输入的启发，并单击接口。scape将随机性注入生成AI，并可以使内存，利用GPT-4的内置语言技能通过基于文本的突变和交叉来改变提示。我们证明，与Dall·E 3相比，Scape可以提高图像新颖性，并提高了使用的质量和有效性；我们表明，仅在三个迭代中，Scape具有24％的图像新颖性，从而有效探索以及用户优化了图像。我们使用20多位独立建筑师来评估Scape，他们提供了明显的积极反馈。
检查公司ESG绩效的连锁反应
一些研究调查了企业沿GVC的ESG性能的连锁反应。例如，Tang等人。（2023）探索了ESG性能从客户到供应商的传输，Li等人。（2023）研究了同行企业中ESG实践的溢出效应。同时，诸如Chen等人的论文。（2023），Gao和Liu（2023），Lei等。（2023）和Zheng等。（2023）表明，发行绿色债券将改善公司的绿色性能。这项研究的主要新颖性之一是通过猜测获得可持续财务可以将与GVC相关公司的积极扩散扩散到供应商的正面ESG扩散来结合这两条文献。我们研究的另一种新颖性是，我们通过合并以下方式扩大了现有分析的范围：（i）Chen等人使用的网络分析技术。（2023）和Zhang（2021）检查跨公司的ESG绩效的溢出是否取决于这些公司在GVC网络中的中心地位，以及（ii）公司的地理信息以区分跨境和国内供应链网络。
BDM 短论文类型的定义
由于其新颖性和对临床实践的潜在意义，该期刊特别受到关注”[17]。对于向本期刊提交的此类论文，应采用工程（主要是生物设计和制造）技术。应特别注意临床信息的全面性、病程的完整性和诊断的准确性。由于其特殊性，除了保护患者的隐私外，还需要知情同意书。