XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System盲目
具有未知单个粒子的量子过程层析成像...
量子过程层析成像 (QPT) 方法旨在识别（即估计）给定的量子过程。QPT 是一种主要的量子信息处理工具，因为它特别允许人们表征量子门的实际行为，而量子门是量子计算机的基石。然而，通常的 QPT 程序很复杂，因为它们对用作要表征过程的输入的量子态设置了几个约束。在本文中，我们扩展了 QPT 以避免两个这样的约束。一方面，通常的 QPT 方法要求人们知道，因此要非常精确地控制（即准备）用作所考虑量子过程输入的特定量子态，这很麻烦。因此，我们提出了一种盲目或无监督的 QPT 扩展（即 BQPT），这意味着这种方法使用的输入量子态的值是未知的和任意的，只是要求它们满足一些一般的已知属性（并且这种方法利用了所考虑量子过程的输出状态）。另一方面，通常的 QPT 方法要求人们能够准备相同（已知）输入状态的多个副本，这具有限制性。与此相反，我们提出了“单准备 BQPT 方法”（SBQPT），即只能对每个考虑的输入状态的一个实例进行操作的方法。这里通过数值验证的实用（S）BQPT 方法说明了这两个概念，在以下情况下：（i）使用随机纯态作为输入，并且它们所需的属性特别与定义它们的随机变量的统计独立性有关；（ii）所考虑的量子过程基于圆柱对称海森堡自旋耦合。作为基准，我们还引入了专用于所考虑的海森堡过程的非盲 QPT 方法，我们分析了它们的理论行为（这需要本文针对随机输入状态开发的工具），并通过数值测试它们对系统性和非系统性误差的敏感性，这些误差在实践中最有可能出现。这表明，即使对于非常低的准备误差（尤其是系统误差），这些非盲 QPT 方法的性能也远低于我们的 SBQPT 方法。我们的盲目和单一准备 QPT 概念可以扩展到更广泛的过程类别和基于其他量子态属性的 SBQPT 方法，如本文所述。
反向传播和大脑
大脑通过修改神经元1 - 5之间的突触连接来学习。尽管突触生理学有助于解释单个修改背后的规则和过程，但它并不能解释单个修改如何协调以实现网络目标。由于学习不仅仅是不考虑下游行为后果的近视，突触特异性事件的盲目积累，因此，如果我们要了解大脑中的学习，我们需要揭示整个网络中的可塑性的原理。在机器学习中，研究人员研究了协调突触更新的方式，以提高人工神经网络的性能，而不会受到生物现实的限制。它们首先定义神经网络的架构，该神经网络包括神经元的数量及其连接。例如，研究人员经常使用具有许多神经元层的深网，因为这些架构已被证明对许多任务非常有效。接下来，研究人员定义了一个错误函数6，该功能量化了网络目前实现其目标的差，然后他们搜索学习算法
“正如我所想”：如果人工智能的建议符合他们的专业判断，街头官僚就会信任人工智能的建议
摘要 人工智能越来越多地被用于支持和改善街头决策，但关于街头官僚的工作如何影响人工智能技术的经验证据却很少。我们研究人工智能建议如何影响街头官僚的决策，以及可解释的人工智能是否会增加对此类建议的信任。我们使用 2 2 因子设计在荷兰警察样本中实验性地测试了一个逼真的模拟预测警务系统。我们发现警察信任并遵循与他们的直觉专业判断一致的人工智能建议。我们发现解释对人工智能建议的信任没有影响。我们得出结论，警察不会盲目信任人工智能技术，而是遵循那些证实了他们已经想到的人工智能建议。这一方面凸显了街头自由裁量权在纠正错误的人工智能建议方面的潜力，但另一方面，这也严重限制了公平的人工智能系统能够纠正人类偏见的希望。
BUP期刊 div>
BUP杂志试图通过鼓励研究人员的询问来通过科学的研究和培养真实知识来促进学术水平的研究。该期刊激发了研究人员的文学文章，这些文章有条不紊地有条理，对内容进行了精心分析和有用，可在现实地绘制推论。BUP期刊已在E-ISSN注册，通常会收到大量的研究论文，所有这些杂志都发送给进行盲目同行评审的专家审阅者。经过严格的选择过程，专家审稿人最终确定了出版文章。在第10卷的第二期中，研究论文和最终选定的文章必须经过严格的发表评估过程。我特别感谢编辑委员会的学识渊博的成员，他们付出了巨大的努力，以改善和对文章提高到最佳水平。BUP期刊致力于通过高质量的研究论文传播知识。
反向传播和大脑
大脑通过修改神经元 1 – 5 之间的突触连接来学习。虽然突触生理学有助于解释单个修改背后的规则和过程，但它并不能解释单个修改如何协调以实现网络目标。由于学习不能只是盲目积累短视的、突触特定的事件，而不考虑下游行为后果，因此如果我们要理解大脑中的学习，我们需要揭示协调整个网络可塑性的原理。在机器学习中，研究人员研究协调突触更新的方法，以提高人工神经网络的性能，而不受生物现实的限制。他们首先定义神经网络的架构，其中包括神经元的数量及其连接方式。例如，研究人员经常使用具有多层神经元的深度网络，因为这些架构已被证明对许多任务非常有效。接下来，研究人员定义一个误差函数 6，量化网络当前实现其目标的程度，然后他们寻找学习算法
观点
大脑通过修改神经元 1 – 5 之间的突触连接来学习。虽然突触生理学有助于解释单个修改背后的规则和过程，但它并不能解释单个修改如何协调以实现网络目标。由于学习不能只是盲目积累短视的、突触特定的事件，而不考虑下游行为后果，因此如果我们要理解大脑中的学习，我们需要揭示协调整个网络可塑性的原理。在机器学习中，研究人员研究协调突触更新的方法，以提高人工神经网络的性能，而不受生物现实的限制。他们首先定义神经网络的架构，其中包括神经元的数量及其连接方式。例如，研究人员经常使用具有多层神经元的深度网络，因为这些架构已被证明对许多任务非常有效。接下来，研究人员定义一个误差函数 6，量化网络当前实现其目标的程度，然后他们寻找学习算法
E4A4E0D751C2DDBF3D77792...
我们一致认为，我们需要一个强劲、清洁的氢能产业。氢能对环境的影响和能源效率取决于其生产方式。目前，大多数氢能是通过天然气重整或气化生产的，也有少量是通过电解和其他方法生产的。电解氢有可能减少最难减排行业的排放，特别是在无法直接电气化的地方。然而，由于电解过程的能量强度，当使用天然气或煤炭作为动力时，电解器产生的氢能的排放量是通过蒸汽甲烷重整 (SMR) 产生的传统氢能的 1.5-5 倍。4 因此，估计表明，如果没有保障措施，45V 实际上会增加美国氢能生产的排放强度。5 纳税人的钱不能盲目地支持各种电解氢，否则我们可能会损害气候进步，并进一步补贴化石燃料行业，而牺牲环境正义和美国消费者。6
sc20系列
bar，带有未呼叫指示器LED•选择三种用户界面演示样式（兼容性，网格和列表模式）•可自定义的顶级屏幕内容•可自定义的SmartMenus支持100 s INTIFITIET SOFTITUITIET SOFT键•快速更改菜单•快速更改快速更改，以快速和直观车辆中的低光眩光•倒置显示器，可轻松查看，同时翻领或皮带安装•可自定义的隐私屏幕映像•可自定义的用户配置文件，例如。‘covert', ‘quiet', ‘in a meeting' & ‘loud' Controls: • Dual-language alpha-numeric keypad option • Four-way navigation keys • Three context keys for intuitive menu interaction • Three configurable feature-activation side keys: blind-find & glove-friendly • 12 configurable keypad feature activation keys • Manual & automatic keypad lock • Hard-capped keys • Large, easy覆盖，盲目发现，手套友好的PTT
使用机器学习对SARS-COV-2监测免疫的纸质多重血清学测试
SARS-COV-2的迅速传播导致了Covid-19-19大流行和加速疫苗的发育，以防止病毒的传播并控制疾病。鉴于SARS-COV-2的持续高感染力和演变，人们对开发Covid-19-19的血清学测试有持续的兴趣来监测人群水平的免疫力。为了满足这一关键需求，我们使用SARS-COV-2的五种结构蛋白设计了基于纸张的多重垂直流程测定法（XVFA），检测IgG和IgM抗体以监测COVID-19免疫水平的变化。我们的平台不仅跟踪了纵向免疫水平，而且还根据IgG和IgM抗体的水平将COVID-19免疫分为三组：受保护，未受保护和感染。，我们在每次测试中<20分钟并行操作两个XVFA，以使用总计40 µL的人血清样品检测IgG和IgM抗体。 测定后，使用基于手机的自定义设计的光学读取器捕获了基于纸张的传感器面板的图像，然后由基于神经网络的Serodsignostic算法处理。 训练有素的血清诊断算法对疫苗接种或感染前后收集的血清样品进行了盲目测试，其精度为89.5％。 XVFA的竞争性能以及其可移植性，成本效益和快速运行，使其成为有希望的计算点 - 护理（POC）血清学测试，用于监测COVID-19的免疫力，并有助于及时决定Booster疫苗的管理和一般公共卫生政策，以保护弱势群体。并行操作两个XVFA，以使用总计40 µL的人血清样品检测IgG和IgM抗体。测定后，使用基于手机的自定义设计的光学读取器捕获了基于纸张的传感器面板的图像，然后由基于神经网络的Serodsignostic算法处理。训练有素的血清诊断算法对疫苗接种或感染前后收集的血清样品进行了盲目测试，其精度为89.5％。XVFA的竞争性能以及其可移植性，成本效益和快速运行，使其成为有希望的计算点 - 护理（POC）血清学测试，用于监测COVID-19的免疫力，并有助于及时决定Booster疫苗的管理和一般公共卫生政策，以保护弱势群体。
教学中的人工智能工具
1. 熟悉这些工具，并考虑如何使用它们来支持你的教学目标。例如，ChatGPT 可以用作创意生成器，以激发对话并加深学生的批判性思维技能。2. 与学生就课堂上 AI 的道德使用进行公开讨论，这样你就可以帮助学生了解技术在学习中的作用，并鼓励他们负责任地使用它。3. 在课堂上采用基于 AI 的工具时，请考虑教学策略。你应该问自己，该工具将如何支持你的教学目标，以及如何帮助学生实现他们的学习目标。例如，要求学生审查和批评 Grammarly 的建议，而不是盲目接受它们。通过这样做，学生可以培养他们的批判性思维技能，并在使用 AI 工具时变得更加明智。4. 设计促进协作和批判性思维的教学活动。ChatGPT 或 Bing Chat 等基于 AI 的工具可以从互联网上汇编现有内容，但无法生成原创想法或内容。