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World File Search System白皮书
AI白皮书草案
● Riyan Jain (26 届) 正在开发一款皮肤癌检测应用程序，该应用程序使用基于人工智能的图片识别技术与已知的皮肤癌数据库进行核对。他的作品赢得了美国国会应用程序大赛，并将于今年夏天在州议会大厦展出。● Sreevardhan Atyam (24 届) 是 Joy 的首席程序员，Joy 是一款面向高中生和大学生的人工智能心理健康和保健应用程序。● Sridhar Mehendale (25 届) 正在构建一个基于人工智能的模型，以帮助风险投资家进行投资评估预测。● Einsteinia Socrates (24 届) 正在研究人工智能对商业运营的影响。● Shashi Salavath (24 届) 正在开发一款心理健康应用程序。● Aaditya Shah (25 届) 正在开发一款手语翻译应用程序。● Anmol Singh (25 届) 正在开发一个航空代码编码平台。● Kavya Uppal (25 届) 正在研究人工智能深度伪造图像。● Shatakshi Chatterjee (25 届) 正在将人工智能用于生物医学工程。
量子信息科学技术白皮书 最终版 2022.07.26
大萧条和两次世界大战的结合激发了政府对解决社会、经济和军事问题的积极兴趣。罗斯福总统成立了科学研究与发展办公室 (OSRD)，以支持美国在战争中的努力。OSRD 主任 Vannevar Bush 向罗斯福总统写了一份题为“科学：无尽的前沿”的报告，认为“基础研究是技术进步的领跑者”。布什的报告以及约翰·R·斯蒂尔曼向杜鲁门总统提交的报告“科学与公共政策：一项国家计划”帮助建立了 1950 年的国家科学基金会 (NSF)。正如物理学家 William A. Blanpied 所指出的那样，“NSF 从一开始就与众不同，因为它强调政府政策支持科学活动，而不是科学为政府政策服务。”国会于 1976 年在总统行政办公室设立科学技术政策办公室，认识到总统需要接受“有关需要政府最高层关注的问题的科学、工程和技术方面的建议”。
能源白皮书.docx
- 家庭能源评级系统 (HERS) 是衡量家庭能源效率的行业标准。它也是全国公认的检查和计算家庭能源性能的系统。 - 为了计算家庭的 HERS 指数分数，经过认证的 RESNET HERS 评级员会对您的家庭进行能源评级，并将数据与“参考住宅”进行比较 - 参考住宅是与实际住宅大小和形状相同的设计模型住宅，因此您的分数始终与您居住的房屋的大小、形状和类型有关。 - 经过认证的家庭能源评级员使用能源评级指数来评估家庭的能源效率，为其分配相对性能分数。数字越低，家庭的能源效率越高。 - 能源评级指数 - ERI
利用数据和人工智能构建更美好的未来：白皮书
建立患者信任和加强医疗领域数据基础设施的工作示例包括由英国健康数据研究机构资助的 INSIGHT，该项目使用匿名眼部扫描数据，由 ODI 共同开发的多元化数据信托咨询委员会监督。ODI 还强调了隐私增强技术 (PET) 在确保安全、合乎道德的数据访问方面的作用。例如，在 PET 解释器中，联合学习（由牛津大学 CURIAL-Lab 团队展示）使 AI 模型能够跨多个数据源进行训练，从而无需共享数据即可筛查患者是否感染 COVID-19，从而增强隐私和协作。OpenSafely 支持在可信研究环境中链接患者健康记录。数据分析师可以使用此功能来揭示大量疾病、合并症和患者人口统计数据的模式。精心策划的数据基础设施是 AI 功能和部署必须依赖的基础。
人工智能可解释性白皮书
- 从数据中可以了解到虚假相关性，这通常会妨碍模型的泛化能力并导致糟糕的现实世界结果。 - 失去可调试性和透明度，导致信任度低以及无法修复或改进模型和/或结果。此外，这种缺乏透明度阻碍了这些模型的采用，特别是在受监管的行业，例如银行和金融或医疗保健。 - 代理目标导致模型离线执行（通常是匹配代理指标）与部署在应用程序中时的性能之间存在很大差异。 - 由于模型从业者在有问题的情况下本地调整模型行为的能力下降而失去控制。 - 不良的数据放大反映了与我们的社会规范和原则不一致的偏见。
亚里士多德与人工智能白皮书草案 2024 年 6 月.docx
这一集有力地概括了人工智能技术发展中当前精神核心的冲突。一方面，技术人员、科技公司和政府都在努力创造复杂的人工智能工具，以模拟越来越多的人类智能典型表现，从创作诗歌到诊断疾病。对于他们中的许多人来说，这条道路的尽头的最终目标是通用人工智能，一种涵盖人类认知能力整个范围的机器智能。另一方面，人们有一种可怕的感觉，即整个事业，尽管提高了效率并带来了其他所谓的好处，但却是对我们人性的侮辱，对我们过上真正有价值的人生前景构成了普遍威胁——用宫崎骏的话来说，这是“对生命本身的侮辱”。
人工智能素养白皮书.docx - 学术洞察实验室
功能性人工智能素养................................................................................13 批判性人工智能素养...............................................................................15 修辞性人工智能素养...............................................................................18 结论........................................................................................................25 参考文献........................................................................................................26
K-12 教育中的生成式人工智能白皮书 2024 年 8 月更新 - 最终版
在研究和撰写本文的过程中，我们采访了 40 多人，他们从专家博士到八年级学生，应有尽有。我们还借鉴了 Common Sense 的集体智慧，过去几年来，Common Sense 在其教育、政策、研究、宣传和发展团队中积累了丰富的生成式人工智能专业知识和知识。我们试图将平时不怎么交流的人聚集在一起，将不同的观点拼凑成一个整体。在如此广泛的声音中，我们听到了同样广泛的反应——恐惧、惊愕、兴奋、焦虑和乐观——有时这些反应是同时出现的。这些反应都没有错。在 ChatGPT 发布近两年后，尽管我们对未来抱有很大的希望，但我们仍然缺乏明确的指导方针、护栏或政策。
语音人工智能白皮书
执行摘要 语音 AI 结合了语音理解（语音转文本）和对话式 AI（自然语言理解和生成）功能，帮助公司通过电话或即时通讯等语音渠道为现有或潜在客户提供服务。语音 AI 应用程序可让公司减少客户或潜在客户的等待时间，同时降低为他们提供服务的成本。但是，如果语音机器人无法理解用户意图，则可能会降低客户满意度。有效的语音机器人至少应该足够智能，能够理解它们何时不理解用户意图或何时无法有效地为用户提供服务。这将允许它们将对话转交给人工操作员。我们建议公司确定客户服务领域，以便快速测试语音 AI 解决方案，同时跟踪 NPS 等重要指标。由于该领域的最新进展，您对 2018 年语音技术的评估可能与当前技术大不相同。通过快速测试供应商并采用成功的解决方案，公司可以提高客户满意度，同时降低客户服务成本：这是每个企业的圣杯！本白皮书中包含的文章应该可以帮助您识别业务中的语音 AI 用例、选择语音 AI 解决方案的关键标准，并在充分了解语音 AI 生态系统的基础上开始搜索。
使用实体上下文的白皮书可见到设备，应用程序和用户
此软件包提供了相关的摘要，该信息通常由分析师和安全团队手工制作的信息进行狩猎和事件响应。Corelight将实体定义为企业网络元素，例如系统，服务器，用户，域或证书。这些属性可在一组相互关联的日志中获得，这些日志从完整的Corelight日志流进行了汇总以进行快速搜索。此日志集包括有关网络上所有内容的实体信息，从IT设备（笔记本电脑，服务器，电话，打印机）到工业控制系统（ICS）和操作技术（OT）设备（构建自动化，相机和工业控制系统）。