XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System无偏见
面向使用基于人工智能的工具进行系统文献综述
摘要：已发表研究的数量不断增长，且发表速度很快，这对确定相关研究以进行无偏见的系统评价提出了重大挑战。为了应对这一挑战，自 2016 年以来，人们一直使用人工智能 (AI) 方法来提高科学审查和综合的效率。尽管如此，自 2022 年底 OpenAI 推出生成式预训练转换器以来，专用于处理基于文本的数据的人工智能工具数量显着增长。此外，随着这一发展，还推出了 ChatGPT，这是一种提供用户友好聊天机器人界面的语言模型。此交互功能的加入极大地增强了开发人员和最终用户有效利用和访问 ChatGPT 的能力。本研究旨在调查利用 ChatGPT 技术开发的六种基于 AI 的工具的有效性，即 Chatpdf、Pdf2gpt、Hipdf、SciSpace、Easy-peasy AI 和 DocAna- lyzer AI。这些工具将在特定场景中进行评估，在该场景中，它们将自动执行系统文献综述中的特定步骤。此外，还将分析与每种工具相关的局限性，并提出克服这些局限性的策略。此外，本研究旨在为打算将这些工具纳入其研究过程的研究人员提供建议。
钟形曲线方法和替代方案的比例分析...
本文比较了钟形曲线方法和替代性能评估方法。Bell曲线方法在组织中广泛用于估计员工绩效。但是，它是为了创造不利的工作环境和相对于多元化反馈和目标设定而灰心的工作环境，这被认为是对评估员工绩效的更有效和无偏见的方法。本研究使用回归分析研究了不同绩效评估方法与员工结果之间的关联。通过调查，访谈和档案绩效数据收集数据。结果揭示了钟形曲线方法对员工的敬业度和工作绩效产生负面影响，而多源反馈和目标设定方法在创建有利的工作环境时更为实际。定量分析表明，钟形曲线方法与这些结果负相关，而多源反馈和目标设定则呈正相关。调查结果建议组织应重新审查铃曲线方法的使用，并重新调用以员工为中心的方法。多源反馈和目标设定是可以创造公正的工作环境，支持员工发展并推动积极组织成果的潜在替代方案。通过实施替代性能评估方法，组织可以解决劳动力的潜力，并促进一种文化，从而赋予员工繁荣发展。
值得信赖的人工智能 (AI)
页码摘要 4 1.介绍 5 2.道德：一个公认的人工智能基准 6 3.值得信赖的人工智能的框架和基础 7 3.1 合法的人工智能系统 8 3.1.1 尊重民主、正义和法治 8 3.1.2 平等和包容 8 3.1.3 公民权利 8 3.2 合乎道德的人工智能系统： 8 3.2.1 以人为本的方法 8 3.2.2 公平和无偏见 9 3.2.3 可解释性 9 3.2.4 数据隐私、保护和安全 9 3.3 强大的人工智能系统 9 3.3.1 可靠性 9 3.3.2 设计安全 9 4.可信人工智能系统的要求 10 4.1 对人权的支持 10 4.2 技术稳健性和安全性 10 4.3 数据安全保障和保护 11 4.4 透明度和问责制 11 4.5 非歧视和包容性 11 5.可信人工智能的实现 12 5.1 设计合规 13 5.2 可解释人工智能 (XAI) 13 5.3 确定质量和服务 KPI 14 5.4 测试和验证 14 5.5 法规、标准化和认证 14 5.6 规范性指南 14 5.7 组织责任 15 5.8 利益相关者承诺 15 6.评估值得信赖的人工智能 15 7.结论 15 缩写 17 参考文献 18
规划委员会议程 - 2024 年 11 月 18 日
A. 宣布会议开始 B. 向国旗敬礼 C. 公开会议法案声明 D. 点名 E. 执行会议 F. 支付记录秘书的凭证——2024 年 11 月 18 日 G. 批准 2024 年 10 月 28 日的会议记录——例会 批准 2024 年 11 月 4 日的会议记录——例会 H. 工程/规划事项 I. 法律事项 1. 决议 2. 议程安排的变更 3. 其他法律事项 J. 董事会讨论事项 1. 法令 33-24 2. 总体规划报告 K. 申请区：801；地块：62 和 63 – 394 Chandler Holdings, LLC 位置：390 和 394 Chandler Road P/F 主要分区，创建 4 个地块，P/F 主要场地规划，建造 4 所学校 工程师：Dynamic Engineering Consultants 律师：Donna Jennings，Esq. 完成日期：时间豁免 听证状态：作证日期：11/6/23、11/20/23、2/26/24 和 6/17/24 无偏见驳回 8/19/24 符合条件：DeMarzo、Heller、Riker、Tremer、Sullivan、Campbell
纳米级光学非注册性，非线性跨膜
光学非转录表现为相反的激发方向的光的传播差异。非重生光学器件传统上是通过基于法拉第旋转的相对较大的组件（例如光学隔离器）实现的，从而阻碍了光学系统的微型化和整合。在这里，我们通过跨表面的自由空间非偏置传输，该跨表面由由二氧化硅与二氧化钒杂交的二维纳米孔阵列组成（vo 2）。这种效果来自谐振器支持的MIE模式之间的磁电耦合。纳米孔子的非转化响应无需外部偏见而发生；取而代之的是，互惠因触发vo 2相变的入射光即以一个方向的速度而损坏。非偏置传输是在λ= 1.5 µm附近的电信范围内覆盖100 nm以上的宽带。每个纳米架单位电池的体积仅占据〜0.1λ3，跨表面厚度的测量约为半微米。我们的自偏纳米唱片剂在150 w/cm 2或每纳米甲孔子的速度上表现出非股骨的强度下降到非常低的强度。我们估计皮秒级传输降落时间和亚微秒尺度的传输升高。我们的示范将低功率，宽带和无偏见的光学非转录带给纳米级。
人工智能洞察论坛：国家安全
2023 年 12 月 6 日 多数党领袖舒默、参议员朗兹、海因里希和杨：感谢你们对人工智能 (AI) 提出的重要问题的集中关注。布伦南中心十年来一直致力于研究人工智能与国家安全交叉的问题，特别是情报、国土安全和执法机构对这些工具的使用。我们发现，公开证据表明许多这些工具的有效性很少，而大量证据表明它们对美国人的隐私、公民权利和公民自由构成风险。我们赞赏国会和政府已采取措施提高许多领域人工智能工具的透明度、信任度和公平性。但国家安全在很大程度上不受这些发展的影响。如果美国人要相信政府将人工智能工具用于国家安全——尤其是在这些使用直接影响他们的情况下——这种情况必须改变。国会在《推进美国人工智能法案》和拜登总统关于人工智能的行政命令中阐明的重要原则应该扩展到至关重要的国家安全计划。这意味着要在传统上属于机密的领域找到透明度的途径；制定机制，确保公众相信人工智能工具是有效、合法、无偏见的，并保护隐私；确保正当程序和补救机会；建立强有力的监督和治理机制。下面我们列出了我们的主要关切和建议。
深度学习的MRI荟萃分析-Thieme Connect
抽象背景的早期诊断阿尔茨海默氏病（AD）和轻度认知障碍（MCI）仍然是神经病学的重要挑战，常规方法通常受到解释的主观性和可变性的限制。将深度学习与磁共振成像（MRI）分析中的人工智能（AI）相结合，作为一种变革性方法，为无偏见的，高度准确的诊断见解提供了潜力。客观一项荟萃分析旨在分析AD和MCI模型中MRI图像深度学习的诊断准确性。方法在PubMed，Embase和Cochrane库数据库中进行了荟萃分析，该数据库是针对系统评价和荟萃分析（PRISMA）指南的首选报告项目，重点介绍了深度学习的诊断准确性。随后，使用Quadas-2清单评估了方法论质量。诊断措施，包括灵敏度，特异性，似然比，诊断赔率和接收器操作特征曲线下的面积（AUROC），以及用于T1加权和非T1加权MRI的亚组分析。结果总共确定了18个合格的研究。Spearman相关系数为-0.6506。荟萃分析表明，敏感性和特异性，阳性似然比，阴性可能比率和诊断优势比分别为0.84、0.86、6.0、0.19和32。AUROC为0.92。接收器操作特征（HSROC）的层次结构摘要
关于嗜睡检测的调查 - 现代应用和方法
摘要 - dlowsinessions检测对于确保工作场所的安全性或在方向盘后面的安全性，提高生产率以及跨不同领域的医疗保健方面至关重要。因此，准确而实时的嗜睡检测在防止事故，增强安全性并最终挽救各个部门和场景的生命方面起着至关重要的作用。这项全面的评论探讨了在应用的各个领域中嗜睡检测的重要性，从而超越了传统的关注驾驶员嗜睡检测。我们深入研究了嗜睡检测方案的当前方法，挑战和技术进步，考虑了各种环境，例如公共交通，医疗保健，工作场所安全等。通过检查嗜睡的多方面影响，这项工作有助于对其影响及其对准确和实时检测技术的关键作用进行整体理解。我们确定了当前算法中的弱点和现有研究的局限性，例如准确和实时检测，稳定的数据传输和构建无偏见的系统。我们的调查框架现有作品，并通过使用合成数据，通过模型压缩来克服硬件限制，并利用融合来提高模型性能，从而提出诸如减轻偏见问题的实用建议。这是一项开创性的工作，可以在如此完全而不只是关注一个方面的嗜睡检测主题。我们将嗜睡检测的话题视为一个动态和不断发展的领域，为进一步的探索提供了许多机会。
概率原始测试和RSA算法
本研究解决了雇主在筛选大量工作职位简历方面面临的困难。我们旨在通过自动化恢复筛选过程来确保对候选人的公平评估，降低偏见并提高候选评估过程的效率。拟议的系统使用NLP技术从简历中提取相关能力，重点关注特定职位所需的关键技能。使用了为职位所采用的能力集。进行了123个工作职位的案例研究。jaccard的相似性和余弦相似性度量。由于余弦相似性着重于单词频率，Jaccard相似性度量的结果与研究目的更加一致。提取的能力与使用JACCARD相似性相关的各种职位相关的预定义技能匹配。此方法通过分析与所需能力有关的简历中的存在或不存在特定单词来分配候选人的相似性分数。这个基于NLP的系统提供了巨大的好处，例如节省时间和其他资源，增加候选人选择方面的能力以及仅通过专注于能力来减少偏见。系统与LinkedIn的集成通过促进无缝进口和简历分析来增强方法的有效性。总体而言，这项研究通过为大型组织提供可扩展，高效和无偏见的解决方案来证明NLP在优化简历筛选过程中的潜力。
人工智能使用标准 - Oklahoma.gov
标准 1. 数据质量——人工智能系统严重依赖于训练它们的数据。因此，确保数据高质量（准确、完整、可靠和最新）、无偏见（使用有代表性的数据集并避免刻板印象和假设）并且尽可能不出错至关重要。 2. 透明度——确保人工智能系统在决策过程中保持透明非常重要。这包括解释它们如何得出结论，并确保所有利益相关者都能理解和获取这些解释。与训练人工智能工具相关的数据应被视为受到保护。 3. 数据隐私——人工智能系统通常需要访问敏感数据，例如个人信息。确保这些数据的收集、存储和使用符合道德规范并符合相关法规至关重要。应谨慎使用公共人工智能系统，例如 ChatGPT 和 Gemini。私人数据（包括但不限于受 HIPAA、FERPA、FTI 和 CJIS 监管或涉及的数据）在使用公共 AI 系统时不得传输，但只有在获得 CIO 批准后才可通过私人 AI 工具传输。4. 数据共享 – AI 系统基于输入到软件中的信息构建。可以使用公共 AI 传输的可接受信息类型是面向公众的数据，例如 Transparent Oklahoma Performance 网站上的信息，包括政府服务和计划、立法和政策、公共记录、报告和交通数据。