我非常感谢Bharti博士在CCRAS领导的团队所做的努力,由Sarada Ota博士,Renu Singh博士和Lalita Sharma博士组成,他们在我的指导下白天和晚上在我的指导下塑造了这份文档,并使这一长期的梦想成为现实。我感谢10个中心的所有调查人员,他们帮助了问卷的临床验证。我也感谢来自各个知名机构的著名专家,他们在各种咨询会议上提出了宝贵的建议,以取得富有成果的结果,尤其是浦那的Shashi Kant Sathey博士; Baldev Dhiman教授,V.C。kurukshetra ayush大学;教授kar,ims,bhu;新德里AIIA的Mahesh Vyas教授;帕万教授Godatwar,尼亚,斋浦尔。T. Saketh Ram博士对他在开发PAS(Prakriti评估软件)方面的一贯努力需要高度赞赏。我还要感谢CCRAS的其他官员 - Sunita博士,Shruti博士和V.K.博士Lavaniya不时提供了宝贵的投入,Rakesh Rana和Richa Singhal博士提供了统计支持。
两次剂量为6至12个月,在易感丙型肝炎A(非抗抗抗HAV)的个体中 - 在怀孕中不要接种三剂(0、2、4个月),每10年加强。孕妇:如果破伤风和白喉不完全疫苗接种,则在任何怀孕时的任何时候进行一两个剂量。孕妇:从第20周开始将一剂DTPA应用于每次妊娠,无论先前的疫苗接种如何,两剂剂量为8至12周,无论年龄pneumo 13(VPC13)剂量如何。间隔2个月后,使用pneumo 23。如果先前使用Pneumo 23进行疫苗接种,则在疫苗之间施加一定剂量的pneumo 13,在两次疫苗之间进行12个月间隔,而不论年龄如何。观察Pneumo 23和Pneumo 13的间隔一年。肺炎链球菌(23-勇敢)
Map Choice................................................................................................................................................17 River Gauge............................................................................................................................................... 17 Hazards...................................................................................................................................................... 20 Precipitation Estimate (water.noaa.gov/precip).........................................................................................20 National Water Model................................................................................................................................22 Flood Inundation (water.noaa.gov/fim)..................................................................................................... 27 National Snow Analysis.............................................................................................................................30 Administrative Boundaries........................................................................................................................ 32 2.3.NWPS Menu Pulldowns........................................................................................................................... 32 3.The NWPS API................................................................................................................................................ 34 4.Precipitation Data............................................................................................................................................ 35 5.Appendix A: About the Precipitation Analysis............................................................................................40 6.Appendix B: QPE Data Formats....................................................................................................................44 7.Appendix C: Use of New Precipitation File Formats in Common GIS Software...................................... 49 8.Appendix D: National Forecast and Observed Shapefile Downloads.........................................................51 9.Appendix E: Data and Web Services Catalog...............................................................................................52 10.Appendix F: Legacy Static Hydrographs.................................................................................................... 59 11.附录G:NWPS河的观测和预测图标.............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
数据是AI开发的基石。AI经常使用从网络上刮下来的数十个数据点进行训练和微调,批量购买或由大量人类注释者贡献。知道用于培训模型的数据集中的内容以及如何编译它们,对于安全和负责的AI系统的开发和部署至关重要。AI数据透明度是指关于在整个AI生命周期3中如何使用数据的开放性,重点是上游数据组件:培训数据,微调,调整,参考数据和基准测试。4尽管具有数据的重要性,但大多数领先的AI公司一直不愿透露用于训练和测试其模型5的数据集的详细信息,这有助于称为“不断增长的数据透明度危机”。6斯坦福基金会模型透明度指数评估了提供许多AI工具和服务的骨干的主要基础模型,这表明与透明度7的其他方面相比,使用的数据透明度非常低。最近的ODI研究检查了媒体中强调的最近“ AI事件”链接的一系列模型的数据透明度,并确定了数据透明度信息的同样较低的存在,以及访问此信息的关键障碍。8
Revision History................................................................................................................................................1
本文研究了不同的用户界面(UI)设计如何影响用户对生成人工智能(AI)工具的信任。我们采用了OZ方法的向导来测试具有不同UI CHATGPT不同UI变化的三种工具的信任水平的实验。来自不同学科的九名志愿大学学生参加了会议。我们使用问卷来评估参与者与每个工具进行交互后以及与所有工具进行交互后对信任的看法。结果表明,参与者之间的信任水平受生成AI的UI设计的影响,尤其是Avatar设计和文本字体。尽管共享相同的文本源,但大多数参与者还是将CHATGPT评为最值得信赖的工具。结果还强调了对话界面在使用生成AI系统建立信任中的重要性,参与者表达了偏爱促进自然和引人入胜的互动的接口。该研究强调了UI对信任的重大影响,并旨在鼓励对生成AIS的更谨慎的信任。
摘要。人类计算机的交互已从命令行演变为图形,直至有形的用户界面(TUI)。tuis代表了将物理对象纳入数字环境中的新范式,以便为用户提供更丰富,更自然和直观的互动手段。本文回顾了TUIS在认知人体工程学,教育和行业中的应用,并特别强调了TUI在减少认知负荷以及改善保留率和增强解决问题的行为方面可能产生的潜在影响。它涵盖了TUI认知益处的各种案例研究,分布式和体现的认知,可伸缩性和可访问性问题的框架,减少技术障碍以及用户不情愿的方法以及TUI与IoT合并的方式。作者还讨论了TUI如何在智能环境中的网络和控制方面看到巨大的改进。从上述内容中,尽管Tuis承诺与常规GUI有关的巨大好处,但在不同应用程序中的全面利用要求解决成本,适应性和包容性的广泛使用。
常规:添加了通过写入 /DEV…/SYSTEM/ PRESET/LOAD 节点将所有节点设置重置为预设值的功能。节点 /DEV…/SYSTEM/PRESET/BUSY 和 /DEV…/SYSTEM/PRESET/ERROR 允许监控预设状态。 QA 通道:添加了可切换的信号路径:RF(0.5 - 8.5 GHz)路径和 LF(DC - 800 MHz)路径。添加了用于分别在 QA 通道输入和输出的 RF 和 LF 路径之间切换的节点,即 /DEV…/QACHANNELS/n/INPUT/RFLFPATH 和 /DEV…/QACHANNELS/n/OUTPUT/RFLFPATH 。此外,节点 /DEV…/QACHANNELS/n/OUTPUT/RFLFINTERLOCK 允许启用联锁,以便输出的 RF/LF 路径设置始终配置为与输入的路径设置相匹配。 QA 通道:通过删除节点 /DEV…/QACHANNELS/n/MARKERS/m/SOURCE 的非功能性源设置(即“通道 2,序列器触发器输出”和“通道 2,读出完成”选择选项),清理了标记源选择。 QA 通道:修复了一个序列器错误,当使用多个连续的 playZero 命令并带有大量样本数(例如 131056)时,有时会跳过 playZero 命令。 QA 通道:添加了一个可选的同步检查,可确保在执行程序或内部触发器之前所有参与者都已报告其准备就绪状态。可以使用以下节点启用同步检查:/DEV…/QACHANNELS/n/SYNCHRONIZATION/ ENABLE。 QA 通道:修复了光谱延迟节点 /DEV…/QACHANNELS/n/ SPECTROSCOPY/DELAY 在设置为 4 ns 后不接受 0 ns 的错误。 SG 通道:更新了触发输入设置的默认值,以更好地反映典型用法。新的默认值如下:触发级别现在默认为 1 V(校准可能导致值与 1.0 V 略有不同),触发斜率检测现在默认为上升沿。 SG 通道:引入了 /DEV…/SGCHANNELS/n/SYNCHRONIZATION/ENABLE、/DEV…/SYSTEM/ SYNCHRONIZATION/SOURCE 和 /DEV…/SYSTEM/INTERNALTRIGGER/SYNCHRONIZATION/ENABLE 节点,以便即使在存在非确定性数据传输时间的情况下,也能在整个 QCCS 设置中保持波形播放同步。 SG 通道:弃用数字混频器重置功能。 手册:在 AWG 选项卡中添加了有关如何使用同步检查的部分。 手册:在基本波形生成教程中添加了有关如何通过使用适当的中心频率和触发释放时间设置在 LF 路径中实现相位再现性的提示。 LabOne:改进了 LabOne UI 的 SG AWG、QA 生成器和 DIO 选项卡中触发设置的标签,以更清楚地标记触发输入源如何对应于 SG 或 QA 通道的前面板输入。
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