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白皮书 - 人工智能赋能研究
[1] 人工智能已成为主流——让我们创新和规范吧 https://www.scmagazine.com/perspective/emerging-technology/ai-has-gone-mainstrea m-so-lets-innovate-and-regulate [2] Chubb, J.、Cowling, P. 和 Reed, D. (2022)。加快步伐以跟上：探索人工智能在研究过程中的应用。人工智能与社会，37(4)，1439-1457。DOI：10.1007/s00146-021-01259-0 [3] Morris, MR (2023)。科学家对生成式人工智能在其领域潜力的看法。arXiv 预印本 arXiv:2304.01420。[4] Guice, J. 和 Duffy, R. (2000)。互联网在科学领域的未来 [5] Kitchenham, B.、Brereton, OP、Budgen, D.、Turner, M.、Bailey, J. 和 Linkman, S. (2009)。软件工程中的系统文献综述——系统文献综述。信息与软件技术，51(1)，7-15。[6] Marshall, C.、Brereton, P. 和 Kitchenham, B. (2014 年 5 月)。支持软件工程系统综述的工具：特征分析。第 18 届软件工程评估与评定国际会议论文集（第 1-10 页）。[7] Steyerberg, EW (2008)。预测模型的验证。临床预测模型，299-311。 doi:10.1007/978-0-387-77244-8_17 [8] Majid, MAA、Othman, M.、Mohamad, SF、Lim, SAH 和 Yusof, A. (2017)。定性研究中的访谈试点：操作化和经验教训。国际商业与社会科学学术研究杂志，7(4)，1073-1080。[9] 转录一小时的音频或视频需要多长时间？https://www.rev.com/blog/resources/how-long-does-it-take-to-transcribe-audio-video [10] 转录一次采访需要多长时间？ https://www.amberscript.com/en/blog/how-long-does-it-take-to-transcribe-1-hour-of-a udio/ [11] WIDODO，Handoyo Puji。访谈数据转录的方法论考虑。国际英语语言教学与研究创新杂志，第 3 卷，第 1 期，第 101-107 页，2014 年。 [12] REIS，Sofia；ABREU，Rui；PASAREANU，Corina。安全提交消息是否具有信息量？还不够！在：第 27 届国际评估与评估会议论文集 [13] RAMTEKE，Jyoti 等人。使用 Twitter 情绪分析预测选举结果。在：2016 年国际发明计算技术会议（ICICT）。IEEE，2016 年，第 1-5 页。 [14] MITE-BAIDAL，Karen 等人。教育领域的情绪分析：系统文献综述。在：技术与创新国际会议。Cham：Springer International Publishing，2018 年，第 285-297 页。[15] ZUNIC，Anastazia；CORCORAN，Padraig；SPASIC，Irena。健康和福祉中的情绪分析：系统综述。JMIR 医学信息学，第 8 卷，第 1 期，第 e16023 页，2020 年。[16] RAMBOCAS，Meena；PACHECO，Barney G. 市场营销研究中的在线情绪分析：综述。互动营销研究杂志，第 12 卷，第 2 期，第 146-163 页，2018 年。[17] WANKHADE，Mayur；RAO，Annavarapu Chandra Sekhara；KULKARNI，Chaitanya。情绪分析方法、应用和挑战调查。《人工智能评论》，第 55 卷，第 7 期，第 5731-5780 页，2022 年。
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。
安全协议和数据模型（SPDM）体系结构白皮书
10实施本标准或拟议标准的某些要素可能受第三方专利权的约束，包括临时专利权（此处“专利权”）。dmtf不向标准用户陈述有关此类权利的存在，也不承担承认，披露或确定任何或所有此类第三方专利权所有者或索赔人，也不对任何不完整或不准确的认同或不准确的认同或披露此类权利，所有者，所有者或索赔人。dmtf不应以任何法律理论，无论采用任何方面的任何方面或任何情况，都无法承认，披露或确定任何此类第三方专利权，或者对于该方在其产品，协议或测试程序中对标准或其成立的依赖。dmtf对任何执行此类标准的一方不承担任何责任，无论是否可以预见，对任何专利所有人或索赔人都不承担任何责任，并且如果出版后撤回或修改了标准的成本或损失，并且在出版后撤回或修改了损失，并且由任何人予以实施的任何一方无害，以任何人的索赔代理和所有所有者的索赔。
SMA 白皮书 其他人怎么想以及我们如何...
贡献作者：Alexus G. Greenkewich 准将（DDGO，J39）、Dr. Hriar “Doc” Cabayan (JS J39)，先生。罗伯特·C·琼斯（SOCOM），Cllr。 Scott K. Thomson 博士（国防部副部长办公室（政策））； Spencer B. Meredith III (NDU)、中尉 (Dr.) Gregory S. Seese (JHU-APL)、中尉 (Dr.) Rafael E. Linera (USASOC)； Erinn McQuagge（北格鲁曼）；帕特里夏·德根纳罗 (TRADOC G2)； Randy Munch 博士（TRADOC G2）；黛安·迪尤利斯 (NDU)；詹姆斯·佐丹奴（乔治城）；伊恩·麦卡洛（约翰·霍普金斯饰）女士劳里·麦卡洛（田野）； Jason Spitaletta 博士（JHU-APL）； Nicholas D. Wright 博士（英国伯明翰大学）；玛格丽特·霍尔（UNO）；吉娜·利根（UNO）；克拉拉·布劳恩博士（UNO）；劳拉·斯特克曼（MITRE）；克拉克·麦考利（布林莫尔饰）；索菲亚·莫斯卡伦科（布林莫尔饰）；汤姆·麦考利（罗切斯特大学）；丹·福伊先生（盖洛普）；克里斯·斯图尔特博士（盖洛普）； Linda Durnell 博士（菲尔丁）；加里·黑尔（田野）； Gwyneth Sutherlin（地理服务）；马克·波利亚克（Ipsos 公共事务部）； David C. Ellis（联合特种作战大学）； Katie Ziemer 先生（益普索公共事务部）；霍华德·西姆金 (USASOC G9)；威廉·D·凯斯比尔（洛克希德·马丁公司 ATL）
诺克斯网络白皮书2025年1月
签名块一个递归链接列表结构，可提供公共密钥，哈希，时间戳和以前的签名块。在最新的签名块中的哈希分别由先前的所有者和授权者的钥匙签署，以创建授权和转让签名。这些签名块位于每个唯一的FBDA中。创世纪签名块 - FBDA（n = 0）的根签名块转移签名块 - 随后的FBDA（n> 0）的签名块
为什么我们应该在太空中训练人工智能 - 白皮书
与地面数据中心相比，轨道数据中心具有多项基本优势，尤其是在规模达到 GW 级时。通过使用廉价的太阳能，可以显著节省运营成本，而不受下文讨论的地面太阳能发电场的限制。轨道数据中心可以利用太空中的被动辐射冷却来直接实现低冷却剂温度，从而降低冷却成本。或许最重要的是，它们可以几乎无限地扩展，而不受地球上面临的物理或许可限制，使用模块化快速部署。所有这些都将对环境产生净效益——欧盟委员会最近的一项研究得出结论，轨道数据中心将显著减少电网电力产生的温室气体排放，并消除用于冷却的淡水使用。3
白皮书 - iDEFi.AI
4. 小队和联合体：为了促进协作创新，用户可以通过组合五个 iNFAgent 来组成小队。这些小队采用有针对性的团队方式来解决特定挑战，例如协调投资管理、集体供应链监督或协作医疗资源分配。两个小队（总共 10 个 iNFAgent）可以进一步加入以组成联合体，汇集资源并共担风险和回报。这种协作模式支持各个领域的社区驱动型去中心化创新。
lightchain-白皮书.pdf
Lightchain AI 的架构结合了尖端的区块链和人工智能技术，创建了一个统一的去中心化平台，可满足 AI 工作负载的独特需求。这种设计可确保可扩展性、安全性和隐私性，同时促进去中心化 AI 生态系统中的协作和创新。通过利用人工智能虚拟机 (AIVM)、智能证明 (PoI) 共识机制和去中心化存储等组件，Lightchain AI 支持实时 AI 计算、透明治理和包容性参与。
白皮书：用Airscwo.Docx销毁锂离子电池电解质
抽象锂离子电池（LIB）在包括运输，电子和太阳能在内的众多主要行业中起着至关重要的作用。虽然使用量和多氟烷基（PFAS）添加剂可以提高性能和寿命，但通过电池制造和回收操作将这些添加剂的偶然释放到环境中可能会对环境，人类健康和财务成果产生负面影响。当前的电池制造和回收废物处理方法并非旨在消除PFA，从而强调了对高级解决方案的需求。超临界水氧化（SCWO）已被证明可以在各种复杂的废物流中破坏PFA，从而使其成为有前途的解决方案。374Water的AirScWo技术用于处理含有HQ-115的解决方案，该解决方案是锂离子电池中商业使用的添加剂。HQ-115，也称为BIS（三氟甲磺酰基）酰亚胺（LITFSI），是一种双氟烷基磺酰亚胺（BIS-FASIS）的一种类型秒。这些结果表明，374Water的AirScWo技术可用于快速破坏基于PFA的LIB添加剂，并可能提高一旦商业化的LIB制造和回收利用的可持续性。
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。