基于生成深度学习的最终用户工具,即“生成AI”(在第2.2节中定义)可以大大提高用户分析和了解数据的能力,尤其是那些没有正式专业知识或数据分析中的培训的数据。数据分析工作 - 众所周知,乏味,具有挑战性,容易出错,并且具有很高的专业知识要求。生成的AI在促进数据分析脚本的创作和调试,重新使用分析工作流程,分析脚本的理解,学习和探索方面显着提高了最新技术的状态[58]。用户行为的潜在变化已被描述为生成偏移[58]。生成转移提出了三个变化轴:强化(将应用于现有的工作流程更复杂的自动化),扩展(将自动化更多的工作流程)和加速度(以前成本高昂的工作流程将在其自身自动化时变得更加便宜)。在最终用户数据驱动的感官中,即生成转移的一个重要用户方案,即在某些数据的上下文中进行分析(通常是开放的,定义不明和探索性的)(第2.1节中详细介绍)。最终用户数据驱动的感觉的经典示例包括个人和公司预算,电子表格中的财务建模以及量化的自我[39]活动。不太明显的例子包括旅行计划,或选择访问或电影观看的餐厅。如前所述,生成的AI在数据驱动的感觉中有许多应用。这些涉及定性和定量信息的混合物,以及主观和“客观”迹象;要选择一部电影,人们可能会考虑一个人的偏好和心情,任何同伴的喜好,对预告片的反应,批判性评论和评分,电影持续时间,流派,导演,演员等。它可以建议相关数据集或分析程序,编写数据转换和分析脚本或电子表格公式,帮助调试或重新使用现有脚本,提出主观标准以评估不同的选项,教用户如何应用不熟悉的统计程序或工具,甚至可以帮助用户脱颖而出,以使用户脱颖而出,以帮助用户不适当地造成问题。面对如此广度的应用程序,系统设计师面临的关键问题是范围之一:在何处,通过生成AI来改善数据驱动的感觉的最终用户体验的最大机会和挑战?我们的研究是Sarkar等人首次应用参与式促使Proto-Col的研究。[63]探索生成AI的机会和挑战。参与性促进是研究人员介导的参与介导的参与式的相互作用与广泛的开放式AI系统,例如OpenAI Chatgpt或Microsoft Bing Chat。后者是“广泛”的,因为它们旨在在广泛的工作流程中为援助提供支持。通过研究人员介导的研究,参与者的经验可以基于实际的AI功能,而研究人员将其范围为特定领域(在我们的情况下,是数据驱动的感官)。我们在我们的方法的描述中讨论参与提示的价值(第3节)。我们的研究发现,生成的AI支持数据分析工作 - 通过简化信息来觅食循环中的数据流
•综合报告包括资产详细信息,例如设备名称和模型,IMEI代码,存储容量和诊断测试结果•报告可以导出为PDF或XML。CSV文件只能从Blancco管理控制台中•可以将自定义字段(例如客户名称和资产ID)添加到报告中•数字签名,防篡改的报告被上传到上传,并易于通过Blancco Management Portal访问,以便通过Blancco Management Portal访问完整的审核跟踪•需要高端硬件以与高级硬件运行多个固件上的上升。•不建议MacBook Air Devices
可能延迟选择 /选择后的原因是由于γs和γp⇒的纠缠而引起的,即,由于在注册 /测量之前制备了纠缠状态,并选择了测量的内容< / div>
引入了波颗粒二元性的概念,de Broglie提出了1923年最令人困惑的量子物理学概念之一[1]。后来,Bohr [2]将此违反直觉特征推广为互补原理。根据互补原则,量子对象具有相同真实但相互排斥的物理特性[2]。为了说明,考虑到干涉仪的设置,量子系统中包含的所有信息均由系统的波和粒度范围捕获。但是,测量其中一种特性禁止观察到另一个特性[2]。可以通过检查受干涉仪的单个光子来理解此设置。在这样的学科中,光的粒子性质是由我们对光子路径的知识所捕获的[3,4]。相比之下,光的波性质取决于屏幕上干涉模式的可见性[3,4]。互补原则的概念自从引入以来一直是激烈辩论的主题[3,5];然而,直到1979年,它才被数学量化,当时Wootters和Zurek定量制定了量子系统的波和粒子特征[6]。此量化后来表示为显式不等式p 2 + v 2⩽1[7],其中p代表量子粒子的路径信息(先前的路径可预测性),V代表了干扰模式,可见性,解决了光的波动行为[8-12]。从那时起,对量子二元性的各个方面都有很大的兴趣[13-18]。考虑到年轻的双缝实验中的波颗粒二元性,Scully和Drühl意识到了一个深刻的新颖特征,可以通过删除删除哪个路径信息来恢复干扰模式[19];
螺旋桨 无人驾驶飞行器(UAV)通常飞行高度低于 400 英尺,采用电力驱动,使用旋转螺旋桨提供升力和推力。螺旋桨尺寸因飞机大小而异。小型无人机只需要小型、相对较慢的螺旋桨,而大型空中出租车则需要更大、旋转速度更快的螺旋桨。一些大型飞机上的螺旋桨甚至能够旋转以提供像直升机叶片一样的升力或像飞机螺旋桨一样的推力。
1. 阅读教育者的介绍并观看挑战视频。 1. 操纵带推进器的 ROV Hercules - http://nautl.us/2l58ioJ 2. 基本设计介绍 - http://nautl.us/2lxyudH 2. 规划并构建您自己的推进器模型。这将是向学生展示的一个很好的例子,并将帮助您回答他们的问题 3. 收集学生完成设计挑战所需的材料。随意尝试添加其他材料以使设计多样化。轻质材料(如纸板管或海报板)可以很好地代替冰棒棍。集中展示材料。学生应该选择他们的构建材料并探索各种选项。 4. 打印出学生工作表和数据表。如果您想与他人竞争模型,请打印比赛括号。[https://www.printyourbrackets.com/fillable-tournament-brackets.html] 5. 为设计试验准备推进器赛道。