XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System构建
提取特征，构建推荐系统......
该项目处理加州大学圣地亚哥分校 Julian McAuley 提供的亚马逊数据集。该项目旨在使用潜在狄利克雷分配 (LDA) 提取亚马逊文本评论中讨论的特征。此外，一旦提取出特征，就会构建一个推荐器。为了实现这一点，该项目提出了各种模型，如主题聚类推荐、无约束矩阵分解和基于内容的过滤。首先，清理数据集并进行数据探索以观察数据中的各种趋势。根据评论的评分，创建词云以确定数据集中每个单词的重要性。在初步数据探索之后，使用潜在狄利克雷分配 (LDA) 提取数据集中讨论的主题。[8,10] 最后，使用这些主题，在主题聚类推荐、无约束矩阵分解和基于内容的过滤等不同模型的帮助下构建推荐器。根据召回率和平均绝对误差等指标，将选择最佳模型。关键词：亚马逊，推荐器，LDA，主题建模，基于内容的过滤，矩阵分解 1.简介 互联网是重要的信息来源。过去几年，电子商务领域取得了长足的发展。几乎所有我们需要的东西都可以在网上轻松获得。亚马逊、eBay 和 Flipkart 等网站在电子商务中发挥着至关重要的作用。亚洲、非洲/中东和拉丁美洲地区超过 60% 的人口愿意在线购物 [7]。据观察，2017 年第一季度，电子商务销售额达到 1057 亿美元 [10]。如果大多数人依赖电子商务网站购物，那么概述网站上发布的有关产品的评论就很重要。其他各种客户都会阅读有关在线发布的任何产品的评论。根据现有的评论和可用的评论数量，客户往往会决定是否购买该产品。网站上任何产品的评论对于决定网站或产品的成功都起着非常重要的作用。
引用：Hall, L. & Clapton, W. (2021)。机器编程：性别、种族、性取向、人工智能以及边界可信度和欺骗的构建。《互联网政策评论》，10 (4)。https://doi.org/10.14763/2021.4.1601
摘要：人们越来越认识到人工智能 (AI) 的政治、社会、经济和战略影响的重要性。这引发了有关人工智能编程、使用和监管的重要伦理问题。本文认为，人工智能的编程和应用本质上都是 (顺) 性别化、性化和种族化的。毕竟，人工智能是由人类编程的，因此，谁来训练人工智能、教它学习以及这样做的伦理问题对于避免 (顺) 性别化和种族主义刻板印象的重现至关重要。本文的实证重点是欧盟资助的 iBorderCtrl 项目，该项目旨在通过实施多种基于人工智能的技术（包括面部识别和欺骗检测）来管理安全风险并提高第三国国民的过境速度。本文汇集了 1) 风险与安全 2) 人工智能与道德/移民/庇护以及 3) 种族、性别、（不）安全与人工智能等领域的文献，探讨了谎言检测对常规过境和难民保护的影响，概念重点关注性别、性取向和种族的交叉点。我们在此认为，iBorderCtrl 等人工智能边境技术存在重大风险，不仅会进一步边缘化和歧视 LGBT 人士、有色人种和寻求庇护者，还会强化现有的非入境做法和政策。
实习飞行软件、计算机视觉和人工智能 瑞士苏黎世 公司：Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司，由前谷歌和 SpaceX 工程师创立，他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术，为飞机开发最高级别的自主性（5 级），特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习，您将有机会与经验丰富的工程师一起工作，他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是，我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间与我们的飞行员一起飞行的机会。项目：不同的团队都提供机会。我们希望更多地了解您，以及我们如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们您一直在做什么，以及您想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗？状态估计？运动规划？计算机视觉？或者其他什么？向我们展示您的热情所在。如果我们可以在您想要从事的领域提供指导和有趣的机会，我们将一起敲定细节。资格：强大的动手 C++ 经过验证的解决问题的能力如何申请：将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。电话
实习飞行软件、计算机视觉和人工智能瑞士苏黎世公司：Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司，由前谷歌和 SpaceX 工程师创立，他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术，为飞机开发最高级别的自主性（5 级），特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习，您将有机会与经验丰富的工程师一起工作，他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是，我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间加入我们飞行员的机会。项目：不同团队提供机会。我们想更多地了解您，以及如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们你一直在做什么，以及你想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗？状态估计？运动规划？计算机视觉？或者别的什么？向我们展示你的热情所在。如果我们可以在你想从事的领域提供指导和有趣的机会，我们将一起敲定细节。资格： 强大的动手 C++ 证明解决问题的能力 如何申请： 将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。请告诉我们一些关于您自己的信息，为什么您认为自己适合我们以及为什么我们适合您。
构建成功的海上自主生态系统
自主驾驶或遥控驾驶船舶的引航：操作概念（ConOps）需要考虑从远程操作中心（ROC）操作的引航员，以及如何满足港口当局的安全、法律和环境保护要求；远程引航的可接受性和信任度；关键的安全问题是建立和维护 SA 以及处理紧急情况，例如失去连接或放弃 ROC，导致推力或转向功能丧失；还需要考虑船舶本身、燃料和货物的风险。当要求引航员控制 MASS 时，例如过渡到远程操作以进入港口，需要考虑责任或义务变化方面的潜在法律影响。
构建具有IRAE和诊所特征的nom图，以预测接受抗PD-1治疗的晚期G/GEJ腺癌患者的存活
方法：组装了255名被诊断为晚期G/ GEJ腺癌的成年患者的数据集。将影响整体生存（OS）至显着程度的IRAE识别为候选变量，并将其整合为候选变量，以及其他12个候选变量。These included gender, age, Eastern cooperative oncology group performance status (ECOG PS) score, tumor stage, human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) expression status, presence of peritoneal and liver metastases, year and line of anti-PD-1 treatment, neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR), controlling nutritional status (CONUT) score, and Charlson comorbidity index （CCI）。为了减轻与伊拉斯有关的时机偏见，采用了具有里程碑意义的分析。使用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归进行了变量选择以查明明显的预测因子，并应用了方差障碍因子来解决多重共线性。随后，使用正向似然比方法进行了COX回归分析来开发生存预测模型，排除未能满足比例危害（PH）假设的变量。该模型是使用整个数据集开发的，然后通过Bootstrap重新采样进行内部验证，并通过另一家医院的同类进行外部验证。此外，创建了一个列图来描述预测模型。
释放机遇：解决牲畜甲烷排放问题，构建韧性粮食体系
在整个食品价值链中，从农场到零售，采购乳制品、牛肉和猪肉的公司面临着不同程度的甲烷相关气候风险，这取决于公司提供的产品。对于金融机构而言，了解哪些食品公司面临的甲烷暴露程度最高，对于管理气候风险至关重要。下一节将概述食品行业格局，揭示该行业中哪些子行业在其供应链中存在严重的牲畜甲烷暴露。（参见第10页的图表。）投资者和贷款机构可以利用这些洞察，更好地识别优先投资公司，并利用合作机会。包装食品和肉类包装食品和肉类公司面临的甲烷排放风险各不相同，具体取决于其生产产品的多样性。
质疑“ chatgpt成瘾”构建体 - serval
生成人工智能（AI）聊天机器人（例如Chatgpt）在许多日常生活领域都迅速获得了知名度，甚至引发了有关潜在的“ Chatgpt成瘾”的学术辩论。”在整个历史上，新的技术科学一直与广泛的关注和“道德恐慌”有关，尤其是当他们的采用突然采用并涉及日常功能的重大变化时。因此，研究人员检查了对Chatgpt的大量使用是否可以被视为令人上瘾的行为也就不足为奇了。到目前为止，已经开发了至少四个测量Chatgpt成瘾的量表，所有这些都在使用药物使用障碍标准后构建。绘制与以前病态行为的病例相似之处，我们警告不要标记并定义密集或习惯性聊天机器人作为成瘾行为。要将行为标记为上瘾，必须有令人信服的证据表明负面后果，控制障碍，心理困扰和功能障碍。但是，现有关于使用ChatGPT或其他对话AI机器人有问题的研究未能提供如此强大的科学证据。因此，有必要谨慎行事，以避免（过度）病理学，侵害性或不必要的治疗方法，并过度调节工具，这些工具在以正念和调节的方式使用时具有许多好处。
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已测试至少20 nt。探针可以用3´或5´生物素/Desthiobiotin亲和力组设计，用于链霉亲和素富集（NEB＃S1421）。为了获得最佳结果，受保护的DNA：RNA杂交区应为4或5个核苷酸