XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System现场实验
文章基于视觉的飞机周转中入/出站和对接/解除对接节点的自动收集
摘要：飞机周转过程中关键里程碑节点的自动采集是机场协同决策发展需求中的重要内容。本文提出一种基于计算机视觉的框架，自动识别航班进出站、停靠/脱离站活动并记录相应的关键里程碑节点。该框架无缝集成了计算机视觉领域的最新算法和技术，包括预处理和关键里程碑采集两个模块。预处理模块从机场地面复杂背景中提取关键里程碑节点执行者的时空信息。第二个模块针对两类关键里程碑节点，即以路内和路外为代表的基于单目标的节点和以对接和解除对接楼梯为代表的基于双目标交互的节点，分别设计了两种关键里程碑的收集方法。构建了两个数据集用于所提框架的训练、测试和评估。现场实验结果表明，所提框架可以替代目前常规的手动记录方法，有助于自动收集这些关键里程碑节点。
氮水平对Bhairahawa条件下一些新释放的小麦基因型的生长和产量的影响
摘要新释放的小麦品种具有不同的营养需求，其产量潜在地阻碍了对氮（N）受精的普遍建议。在2018/19和2019/20的生长季节进行了现场实验，以评估不同N肥料对生长率和两个新发行的小麦品种（Borlaug 2020和Zinc Gahun-1）的生长和产量参数的响应，这是一个有希望的线（NL 1179）和Vijay作为检查品种。五个n级（即0，50,100,150和200 kg n ha -1）在拆分图中设计的实验中使用了三个复制。氮水平和基因型分别分配为主要情节和子图处理。对两个生长季节的组合分析表明，所有新释放和有希望的基因型的表现都比检查品种要好。NL 1179记录了最高的谷物产量，其次是Borlaug 2020和Gahun-1锌。观察到晶粒产量的线性增加，n速率从0增加到200 kg ha -1，而200 kg n ha -
工作论文 24-042 生成式人工智能对创业绩效的不均衡影响
作者衷心感谢 Agency Fund、South Park Common Social Impact Fellowship、Weiss Fund、微软、伯克利哈斯商学院 Cora Jane Flood 捐赠基金、伯克利哈斯商学院、哈佛大学数字数据设计 (D3) 研究所和哈佛商学院提供的资金支持。作者感谢 Busara，特别是 Chaning Jang 对我们现场操作的大力支持，以及 Brian Mutisyo、Kelsey Shipman 和 Noa Ben Haim 提供的出色研究协助。作者还要感谢 M. Hassan Siddique 和 M. Tariq Sajid 在开发 AI 导师方面的帮助，以及 Alex Pompe 对此项目的协助。我们从加州大学伯克利分校、宾夕法尼亚大学沃顿商学院、D3、麻省理工学院数字实验会议 (CODE) 和战略现场实验会议 (CFXS) 的研讨会和会议反馈中受益匪浅。该项目已获加州大学伯克利分校人类受试者保护办公室的批准。
通知母亲与...
尽管言语参与对婴儿语言和认知发展的重要性非常重要，但在低收入环境中，许多父母并未定期与婴儿交谈。我们报告了一项随机现场实验，该实验评估了一种低成本干预措施，旨在通过向最近或预期的母亲展示3分钟的信息视频，并为他们提供主题墙日历，从而提高与婴儿的口头互动。六到八个月后，母亲被选为干预措施报告，对口头上与婴儿的好处，更频繁的父母对话的对话的好处更大，并且他们的婴儿具有更高级的语言和认知能力。我们在为期一天的记录和测量师观察的婴儿认知技能中测量对父母言语输入的积极但嘈杂的影响。可以通过现有的健康诊所以非常低的边际成本将干预措施交付给准妈妈，因此在低收入环境中可能是一项高度成本效益的幼儿发展政策。
建议引用：Avery, Mallory；Leibbrandt, Andreas；Vecci, Joseph (2024)：人工智能有助于还是损害性别多样性？来自两项技术招聘实地实验的证据，CESifo 工作论文，编号 10996，经济研究中心和 ifo 研究所 (CESifo)，慕尼黑
人工智能 (AI) 在招聘中的使用正在迅速增加，并极大地改变了人们申请工作的方式以及申请的审核方式。在本文中，我们使用两个现场实验来研究人工智能招聘工具如何影响男性主导的技术部门的性别多样性，包括整体和劳动力供需。我们发现，人工智能在招聘中的使用改变了潜在雇员的性别分布，在某些情况下，女性申请人的比例增加了一倍以上。这种变化是由供需双方对女性的更好结果引起的。在供应方面，我们观察到人工智能的使用减少了申请完成率的性别差距。补充调查证据表明，当由人工智能而不是人类评估者评估时，预期偏见是女性申请完成率增加的一个驱动因素。在需求方面，我们发现向评估人员提供申请人的 AI 分数可以缩小评估中的性别差距，否则女性申请人将处于不利地位。最后，我们表明，AI 工具必须对女性存在相当大的偏见，才能导致性别多样性水平低于没有 AI 时的情况。
文章 基于视觉的飞机周转中进/出站和对接/解除对接节点的自动收集
摘要：飞机周转过程中关键里程碑节点的自动采集是机场协同决策发展需求中的重要内容。本文提出一种基于计算机视觉的框架，自动识别航班进出站、停靠/脱离站活动并记录相应的关键里程碑节点。该框架无缝集成了计算机视觉领域的最新算法和技术，包括预处理和关键里程碑采集两个模块。预处理模块从机场地面复杂背景中提取关键里程碑节点执行者的时空信息。第二个模块针对两类关键里程碑节点，即以路内和路外为代表的基于单目标的节点和以对接和解除对接楼梯为代表的基于双目标交互的节点，分别设计了两种关键里程碑的收集方法。构建了两个数据集用于所提框架的训练、测试和评估。现场实验结果表明，所提框架可以替代目前常规的手动记录方法，有助于自动收集这些关键里程碑节点。
马萨诸塞州技术学院
摘要 - 在自动机器人导航中，路径规划师的轨迹被认为是安全区域，并且偏向可能危害船只。模型预测控制（MPC）是轨迹跟踪问题的流行选择，因为它自然地解决了操作约束，例如动态和控制约束。尽管如此，在不断受到重大外部干扰的不断变化的环境中实现稳健性仍然是MPC的持续挑战。即使在模型不准确和扰动的情况下，它也必须将系统始终保持在预定义的安全区域（例如参考轨迹）。为了应对这一挑战，我们提出了利用控制屏障功能（CBF）的强大模型预测控制策略，从而提高了干扰反应能力。我们在模拟和自然水中的自主表面容器上验证我们的方法，均具有外部干扰。具体而言，与传统的MPC方法相比，我们提出的MPC-CBF策略在模拟和现场实验中分别将跟踪误差分别减少了17.82％和40.26％。al-尽管控制工作略有增加7.78％和4.20％，但这些结果清楚地表明了MPC-CBF对干扰的弹性增强。
cavmag-卡文迪许实验室
•2025年1月24日，星期五：卡文迪许校友聚会，我们很高兴欢迎您回到“卡文迪什2”。这个特别的团聚将提供与校友重新建立联系的机会，并反思您帮助塑造的Cavendish研究的遗产。对过去50年来拥有几代物理学家的旧建筑说“再见”也将是一个凄美的机会。请注意您的电子启示很快就会出现。•2025年5月：雷·杜比中心（Ray Dolby Center）的公开开放将举行正式仪式，以纪念我们最先进的研究机构雷·杜比中心（Ray Dolby Center）的开放。此事件将承认杜比家族的慷慨大方，并强调慈善事业在大规模推进科学研究中所扮演的关键角色。•2025年6月：为期两天的卡文迪许科学节（Cavendish Science Festival）结束了我们的庆祝活动，我们将举办一个不容错过的为期两天的节日，其中包含学生演讲，科学讨论，现场实验甚至艺术表演。这个节日将是我们共同成就的充满活力的庆祝活动，并展望将定义我们未来的开创性研究。
在异常校正的透射电子显微镜中以高时间分辨率的原位光谱开发
探索原子量表的材料的结构和物理性质之间的相应关系仍然是科学中的基本问题。随着异常校正的透射电子显微镜（AC-TEM）的发展和超快光谱技术，亚角尺度空间分辨率和飞秒尺度的时间分辨率，可以通过措施来获得。但是，结合两种优势的尝试仍然是一个巨大的挑战。在这里，我们通过使用自设计和制造的TEM标本持有人来开发AC-TEM中高时间分辨率的原位光谱法，该标本持有人具有亚角尺度空间分辨率和femtosecondscale尺度的时间分辨率。我们设备的键和独特的设计是使用纤维束，它可以将聚焦的脉冲梁传递到TEM中，并同时收集光学响应。生成的聚焦点的尺寸小于2μm，并且可以在面积大于75×75μm2的平面中进行扫描。最重要的是，由玻璃纤维引起的阳性组速度分散由一对衍射光栅补偿，从而导致脉冲梁在TEM中的脉冲宽度约为300 fs（@ 3 MW）。现场实验，观察AC-TEM中CDSE/ZnS量子点的原子结构，并在此期间获得光致发光寿命（〜4.3 ns）。可以通过利用该设备在TEM中执行进一步的超快光谱法。
文章 用于内容和语言综合学习的教育人工智能聊天机器人
摘要：在学习环境中使用先进的人工智能 (AI) 技术是教育工作者和教育政策制定者面临的最新挑战之一。对话式 AI 为替代和创新的信息和通信技术 (ICT) 工具（例如 AI 聊天机器人）带来了新的可能性。本文报告了使用 AI 聊天机器人进行的现场实验，并深入了解了其对内容和语言综合学习 (CLIL) 的贡献。更具体地说，本文介绍了一种名为 AsasaraBot 的教育 AI 聊天机器人的实验用例，旨在用外语（即英语或法语）向高中生教授文化内容。内容与米诺斯文明有关，强调了米诺斯蛇女神的特色人物。相关的基于聊天机器人的教育计划已在希腊的公立和私立语言学校进行了评估。这些实验的结果表明，使用人工智能聊天机器人技术进行基于 ICT 的交互式学习适合同时学习外语和文化内容。AsasaraBot 人工智能聊天机器人是在研究生项目中使用开源和免费软件设计和实现的。